Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعمل منصات تكامل الذكاء الاصطناعي على تبسيط إدارة الأدوات والنماذج وعمليات سير العمل المتعددة. إنها تساعد الشركات على تحسين التكاليف وضمان الأمان وتبسيط العمليات. تستعرض هذه المقالة سبع منصات - Prompts.ai، شركة كوبيا للذكاء الاصطناعي، أوركسترا آي بي إم واتسون، تدفق هواء أباتشي، زابير، رقم 8، و بايبدريم - استنادًا إلى ميزاتها وقابلية التوسع والأمان وإدارة التكاليف. فيما يلي ملخص سريع:
توفر كل منصة نقاط قوة فريدة مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات المستخدمين المختلفة، بدءًا من البساطة بدون تعليمات برمجية وحتى التخصيص على مستوى المطور. يوجد أدناه مقارنة سريعة لمساعدتك على اتخاذ القرار.
اختر نظامًا أساسيًا يتوافق مع خبرة فريقك وتعقيد سير العمل وأهداف الميزانية. منصات مثل Prompts.ai تبسيط عمليات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، في حين أن أدوات مثل زابير و رقم 8 تلبية احتياجات المستخدمين غير التقنيين أو احتياجات الامتثال الثقيلة.
يعمل Prompts.ai كجسر ذكي يربط الشركات بأكثر من 35 نموذجًا لغويًا كبيرًا، بما في ذلك جي بي تي -5، كلود، لاما، الجوزاء، جروك-4، فلووكس برو، و كلينج، كل ذلك من خلال واجهة واحدة وموحدة. إنه يعالج مشكلة شائعة تواجهها الشركات: التوفيق بين اشتراكات الذكاء الاصطناعي المتعددة، وإدارة التكاليف عبر النماذج المختلفة، وضمان الحوكمة دون إضافة عقبات تشغيلية. مع تصنيف المستخدم 4.8 والاعتراف من جيناي. ووركس كمنصة الذكاء الاصطناعي الرائدة لأتمتة المؤسسات وحل المشكلات، وضعت Prompts.ai نفسها كحل لأوجه القصور التي تسببها خدمات الذكاء الاصطناعي المجزأة.
تم تصميم Prompts.ai وفقًا لفلسفة «Scale Without Silos»، مما يسمح للشركات بتوسيع استخدامها للنماذج والمستخدمين والفرق دون تعطيل سير العمل الحالي. تقدم المنصة خطط تسعير مرنة لتناسب الاحتياجات المختلفة:
ميزات مثل تجميع الرموز و تجميع وحدات التخزين ضمان مشاركة الموارد بكفاءة عبر الفرق، مما يزيد من قيمة كل تخصيص.
قال ستيفن سيمونز، الرئيس التنفيذي ومؤسس Prompts.ai، «من خلال LoRAs وسير العمل الخاص بـ Prompts.ai، أكمل الآن العروض والمقترحات في يوم واحد - لا مزيد من الانتظار، ولا مزيد من الضغط على ترقيات الأجهزة.»
يضمن هذا الإطار القابل للتطوير التكامل السلس للنماذج الجديدة وسير العمل مع نمو الأعمال.
يبسط Prompts.ai تعقيد إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة عن طريق إزالة الحاجة إلى مفاتيح API منفصلة وإعدادات الفواتير ورموز التكامل. من خلال دعم إنشاء سير عمل غير محدود، يمكن للفرق تصميم عمليات قابلة للتكرار تستخدم نماذج متعددة بالتسلسل. على سبيل المثال، قد يستخدم فريق المحتوى نموذجًا لإنشاء مسودات سريعة وآخر لتحسين النغمة والأسلوب، كل ذلك ضمن سير عمل تلقائي.
تقدم المنصة أيضًا خدمة مسبقة الصنع «توفير الوقت» القوالب، التي تبسط المهام مثل المبيعات والتسويق والعمليات. محمد صقر، مؤسس أعمال الذكاء الاصطناعي، يستخدم هذه القوالب لأتمتة توليد العملاء المحتملين وتحسين الإنتاجية. بالإضافة إلى ذلك، تضمن القدرة على مقارنة أداء النموذج جنبًا إلى جنب أن تتمكن الفرق من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على كل من التكلفة وجودة المخرجات.
يعطي Prompts.ai الأولوية للأمان والامتثال والالتزام به SOC 2 من النوع الثاني، هيبا، و GDPR المعايير. على 19 يونيو 2025، أدخلت عمليات تدقيق مستمرة من SOC 2 من النوع الثاني عبر فانتا، مما يسمح للمؤسسات بمراقبة حالتها الأمنية في الوقت الفعلي من خلال مركز الثقة في https://trust.prompts.ai/. يوفر هذا المركز الشفافية في السياسات والضوابط وتحديثات الامتثال.
تتضمن خطط مستوى الأعمال ميزات متقدمة مثل مراقبة الامتثال و إدارة الحوكمة، مما يوفر الإشراف المركزي على استخدام الذكاء الاصطناعي. يستخدم Frank Buscemi، الرئيس التنفيذي والمدير التنفيذي لشركة CCO، Prompts.ai لأتمتة عمليات سير العمل مع حماية بيانات العميل الحساسة، مما يضمن بقاء العمليات الإبداعية آمنة ومتوافقة.
تؤكد هذه الإجراءات التزام Prompts.ai بالأمان جنبًا إلى جنب مع كفاءاتها التشغيلية.
ملفات Prompts.ai نظام ائتمان TOKN يضمن توافق التكاليف بشكل مباشر مع الاستخدام، ليحل محل نماذج التسعير القديمة التي تفرض رسومًا على السعة غير المستخدمة. المنصة طبقة FinOps يوفر تتبعًا تفصيليًا لاستخدام الرمز المميز عبر النماذج والفرق، ويقدم رؤى حول الإنفاق في الوقت الفعلي. تساعد هذه الشفافية المؤسسات على تجنب النفقات غير المتوقعة والحفاظ على السيطرة على ميزانيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
Kubiya AI عبارة عن منصة مصممة لأتمتة سير العمل من خلال تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر العمليات التجارية المختلفة. إنها تنتمي إلى موجة جديدة من الأدوات التي تستخدم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتبسيط وإدارة العمليات المعقدة.
تعمل Kubiya AI على تمكين الفرق من إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على فهم طلبات اللغة الطبيعية وتنفيذ الإجراءات عبر أنظمة مختلفة. تتوافق هذه الإمكانية مع هدف المنصة المتمثل في التبسيط عمليات سير العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي.
تدعم المنصة تشغيل مهام متعددة في وقت واحد وتوفر خيارات نشر مرنة، بما في ذلك النماذج السحابية الأصلية والهجينة. يجب على الشركات تقييم هذه الميزات للتأكد من أنها تلبي متطلبات الأتمتة الحالية والمستقبلية.
يشتمل Kubiya AI على ميزات الأمان الرئيسية مثل الوصول الخاضع للرقابة وتتبع النشاط ومسارات التدقيق للمساعدة في الحفاظ على الامتثال. من المهم مراجعة شهادات المنصة وأطر الحوكمة للتأكد من أنها تلبي احتياجات الامتثال التنظيمية والداخلية.
في حين أن تفاصيل تسعير Kubiya AI ليست متاحة للجمهور، يجب على المؤسسات تقييم التكلفة الإجمالية للملكية. يتضمن ذلك رسوم الاشتراك والنفقات القائمة على الاستخدام والوفورات المحتملة من الأتمتة ودمج الأدوات، خاصة عند التخطيط لاستخدام المؤسسات على نطاق واسع.
يرتقي IBM watsonx Orchestrate بأمان سير عمل الذكاء الاصطناعي إلى المستوى التالي من خلال تعزيز حماية البيانات والحوكمة. تم تصميمه لتلبية معايير الصناعة الصارمة، وهو يحمي البيانات الحساسة مع ضمان الامتثال.
تتضمن المنصة عناصر التحكم في الوصول المستندة إلى الأدوار، مما يحد من الأشخاص الذين يمكنهم إجراء تغييرات على عمليات سير العمل المؤتمتة. كما تحتفظ بسجلات نشاط مفصلة لتوفير مسار تدقيق واضح وتشفير البيانات أثناء النقل وأثناء التخزين.
مع شهادات مثل سوك 2، أيزو 27001، والامتثال لـ GDPR، يضمن واتسونإكس أوركسترات حماية قوية. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب عمليات سير عمل الموافقة الخاصة بها كل تغيير لإجراء عملية مراجعة، مما يضيف طبقة إضافية من الإشراف.
تعمل هذه الميزات على إنشاء إطار عمل يمكن الاعتماد عليه ومتوافقًا لإدارة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بثقة.
Apache Airflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر مصممة لتنظيم عمليات سير العمل المعقدة باستخدام Python. من خلال استخدام الرسوم البيانية غير الحلقية الموجهة (DAGs)، فإنها تسمح للفرق بتسلسل المهام بدقة، مما يوفر تحكمًا تفصيليًا في خطوط أنابيب معالجة البيانات.
تتيح بنية Airflow القائمة على DAG التعامل مع أعباء العمل على نطاق واسع. وهو يدعم تشغيل آلاف المهام في وقت واحد، وذلك بفضل منفذيه المرنين مثل Celery و Kubernetes. تقوم هذه الجهات المنفذة بتخصيص أعباء العمل بشكل ديناميكي، مما يضمن تكيف البنية التحتية بسلاسة مع الاحتياجات الحالية. هذا التحجيم الآلي يلغي الحاجة إلى التعديلات اليدوية المستمرة، مما يجعله خيارًا عمليًا للمؤسسات المتنامية.
يعالج Airflow أيضًا متطلبات الأمان الهامة من خلال ميزات مثل عناصر التحكم في الوصول القابلة للتكوين وتسجيل التدقيق التفصيلي. يتضمن التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) لإدارة أذونات المستخدم بفعالية ويتكامل مع أنظمة مصادقة المؤسسات مثل LDAP و OAuth. تسمح عمليات الدمج هذه للشركات بالاستفادة من أدوات إدارة الهوية الحالية. بالإضافة إلى ذلك، توفر سجلات التدقيق الخاصة بها سجلاً مفصلاً لعمليات تنفيذ سير العمل، والتقاط المعلومات مثل المشغلات وأوقات التنفيذ والنتائج - وهي ضرورية للحفاظ على الامتثال وتشخيص المشكلات.
كمنصة مفتوحة المصدر، يلغي Apache Airflow رسوم الترخيص، مما يترك المؤسسات لتغطية تكاليف البنية التحتية فقط، سواء كانت تعمل في السحابة أو في مكان العمل. على الرغم من أن هذا الإعداد يمكن أن يكون مناسبًا للميزانية، إلا أنه يتطلب فريقًا فنيًا ماهرًا للتثبيت والصيانة وتطوير Python المستمر. يعمل نموذج تنفيذ المهام الخاص بـ Airflow، والذي يعمل بشكل صارم وفقًا للجدول الزمني، على تحسين استخدام الموارد عن طريق تقليل تكاليف الحوسبة الخاملة. هذا التوازن بين القدرة على تحمل التكاليف والكفاءة يجعله خيارًا جذابًا للفرق ذات الخبرة الفنية القوية التي تهدف إلى إدارة تدفقات العمل القابلة للتطوير بفعالية.
Zapier عبارة عن منصة مصممة للأتمتة بدون تعليمات برمجية، مما يتيح للمستخدمين ربط الآلاف من تطبيقات الويب من خلال عمليات سير العمل المسماة Zaps. إنها تبسط المهام المتكررة، مما يجعلها أداة عملية للفرق التي تهدف إلى تبسيط العمليات دون الحاجة إلى خبرة البرمجة.
يعتمد تسعير Zapier على عدد المهام التي يتم تنفيذها، مع احتساب كل إجراء في سير العمل كمهمة واحدة. وهي تقدم خطة مجانية بمهام شهرية محدودة، بينما توفر المستويات المدفوعة حدودًا أعلى للمهام وميزات مثل عمليات سير العمل متعددة الخطوات. يعد إعداد عمليات سير العمل عبر التطبيقات أمرًا سهلاً، ولكن نظرًا لأن كل Zap يعمل بشكل مستقل، تحتاج المؤسسات إلى مراقبة استخدام المهام بعناية مع نمو احتياجاتها.
قامت Zapier بتوسيع قدراتها لتشمل عمليات التكامل مع منصات الذكاء الاصطناعي مثل أوبن إيه آي، مما يسمح للمستخدمين بإضافة ميزات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل تحليل النص أو إنشاء المحتوى إلى عمليات سير العمل الخاصة بهم. يمكن الوصول إلى هذه الوظائف من خلال إعدادات حركة الزناد البسيطة، مما يجعلها سهلة الاستخدام للفرق غير الفنية. ومع ذلك، فإن نهج عدم البرمجة الخاص بالمنصة يفرض بعض القيود، مثل الخيارات المقيدة لضبط نماذج الذكاء الاصطناعي أو تنفيذ المنطق الشرطي المتقدم.
تضمن Zapier أمان البيانات من خلال التشفير أثناء النقل والتخزين، وتلتزم بمعايير الامتثال المعمول بها. توفر الخطط ذات المستوى الأعلى عناصر تحكم في الوصول قائمة على الأدوار، مما يمكّن المسؤولين من إدارة الأشخاص الذين يمكنهم تعديل عمليات سير العمل. بالإضافة إلى ذلك، توفر سجلات الأنشطة مسار تدقيق للتغييرات، مما يدعم الإشراف على العمليات الآلية. يجب أن تدرك المؤسسات التي لديها احتياجات محددة من أماكن إقامة البيانات أن البيانات تمر عبر خوادم Zapier كجزء من البنية التحتية القائمة على السحابة.
تنمو أسعار Zapier القائمة على المهام مع الاستخدام، مما يجعلها خيارًا مرنًا للفرق ذات الاحتياجات المختلفة. الخطة المجانية مناسبة للمهام الأساسية، بينما تفتح الخطط المدفوعة ميزات مثل التحديثات السريعة وسير العمل متعدد الخطوات. يمكن أن يكون هذا النموذج فعالًا من حيث التكلفة للفرق التي تتطلع إلى تجنب تكلفة عمليات الدمج المخصصة. ومع ذلك، بالنسبة للشركات ذات أحجام المهام العالية أو المتقلبة، فإن مراقبة الاستخدام ضرورية للحفاظ على التكاليف تحت السيطرة. مزيج Zapier من البساطة وقابلية التوسع يجعله خيارًا قويًا للفرق التي تعطي الأولوية لسهولة الاستخدام على التعقيد التقني.
n8n عبارة عن منصة أتمتة ذاتية الاستضافة ومفتوحة المصدر توفر المرونة والتحكم في البيانات والعمليات. إن طبيعته مفتوحة المصدر تجعله خيارًا جذابًا للمؤسسات ذات احتياجات الامتثال الصارمة أو متطلبات سير العمل الفريدة. أدناه، سوف ندرس كيفية أداء n8n من حيث قابلية التوسع وتكامل LLM والأمان والتكلفة.
نظرًا لأن n8n مستضاف ذاتيًا، فإن قابلية التوسع الخاصة به تعتمد كليًا على خيارات الأجهزة والبنية التحتية للمؤسسة. وهذا يمنح الشركات حرية التوسع حسب الحاجة، بشرط أن يكون لديها الموارد لدعم التوسع.
على الرغم من أن وثائق n8n لا تسلط الضوء على الدعم المحدد لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، فإن إطارها المفتوح يسمح للمستخدمين بدمج مكونات الذكاء الاصطناعي بسلاسة. تتيح هذه المرونة للشركات إنشاء عمليات سير عمل مصممة وفقًا لاحتياجاتها الخاصة.
يضع تصميم n8n المستضاف ذاتيًا أمن البيانات والحوكمة في أيدي المؤسسة. هذه القدرة مهمة بشكل خاص للشركات التي تحتاج إلى تلبية معايير الامتثال الصارمة. ومع ذلك، فإن مسؤولية تنفيذ الإجراءات الأمنية والحفاظ عليها تقع بالكامل على عاتق المنظمة.
كمنصة مفتوحة المصدر، تلغي n8n رسوم الترخيص، تاركًا البنية التحتية والصيانة كنفقات أساسية. بالنسبة للمؤسسات التي لديها موارد وخبرات تقنية معلومات حالية، يمكن أن يكون هذا خيارًا مناسبًا للميزانية، خاصة إذا كانت مستعدة لإدارة إعداد مستضاف ذاتيًا.
تبرز Pipedream كمنصة تركز على المطورين ومصممة لتبسيط الأتمتة. إنه يمكّن الفرق الفنية من توصيل التطبيقات وواجهات برمجة التطبيقات ومصادر البيانات من خلال عمليات سير العمل القائمة على التعليمات البرمجية. من خلال الوصول إلى أكثر من 2500 عملية تكامل ودعم قوي لواجهة برمجة التطبيقات، تعمل Pipedream على تمكين المطورين من تبسيط العمليات بكفاءة وبناء اتصالات سلسة بين الأدوات والأنظمة.
يتضمن اختيار منصة تكامل الذكاء الاصطناعي المناسبة تقييم نقاط القوة والقيود الخاصة بكل خيار بعناية. تلبي كل منصة احتياجات سير العمل المتميزة، مما يجعل من الضروري مواءمة الميزات مع أهدافك المحددة.
يسلط هذا الجدول الضوء على المقايضات بين المنصات، ويقدم لمحة عن أدائها وسهولة استخدامها واعتبارات التكلفة.
على سبيل المثال، زابير يعطي الأولوية للبساطة ولكنه يفتقر إلى ميزات التنسيق المتقدمة، بينما تدفق هواء أباتشي يوفر تخصيصًا عميقًا على حساب التعقيد العالي. من ناحية أخرى، أوركسترا آي بي إم واتسون يوفر ميزات امتثال قوية ولكنه يأتي بسعر ممتاز. تؤكد هذه التناقضات على أهمية مطابقة إمكانات النظام الأساسي لاحتياجات سير العمل الخاصة بك.
للمؤسسات التي تركز على تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي، تعد ميزات مثل الدعم متعدد النماذج وتتبع التكاليف في الوقت الفعلي وضوابط الحوكمة ضرورية. لم يتم إنشاء العديد من منصات التشغيل الآلي التقليدية مع وضع عمليات سير العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي في الاعتبار، وغالبًا ما تفتقد إلى الإمكانات الهامة مثل مراقبة التكلفة على مستوى الرمز المميز أو معايير أداء النموذج أو الإصدار الفوري. وبدون ذلك، يمكن أن يؤدي توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر الفرق إلى تجاوزات الميزانية ومشكلات الامتثال.
أدوات تركز على المطور مثل بايبدريم و تدفق هواء أباتشي توفر مرونة لا مثيل لها ولكنها تتطلب خبرة فنية، بينما تعمل المنصات التي لا تحتوي على تعليمات برمجية على تبسيط عملية النشر ولكنها قد تعاني من منطق أكثر تعقيدًا.
يختلف الأمان والامتثال أيضًا على نطاق واسع. توفر الحلول المستضافة ذاتيًا تحكمًا كاملاً في البيانات ولكنها تنقل مسؤوليات البنية التحتية إلى فرق داخلية. من خلال مواءمة ميزات النظام الأساسي مع كل من الاحتياجات التقنية وأهداف العمل، يمكنك اتخاذ خيار يدعم عمليات الذكاء الاصطناعي السلسة والقابلة للتطوير.
عند الانتهاء من اختيارك لمنصة الذكاء الاصطناعي، من الضروري مواءمتها مع احتياجات سير العمل الخاصة بك. تجنب الخيارات العامة التي تناسب الجميع وركز بدلاً من ذلك على حل يمكن أن ينمو جنبًا إلى جنب مع مجموعة مهارات فريقك وتعقيد مشاريعك وقيود ميزانيتك.
توفر المنصات التي تركز على الذكاء الاصطناعي فوائد رئيسية مثل الوصول إلى نماذج متعددة وتتبع التكلفة الدقيق على مستوى الرمز المميز وميزات الحوكمة القوية. تساعد هذه القدرات في الحفاظ على المشاريع التجريبية في مسارها، مما يقلل من مخاطر النفقات غير المتوقعة أو مشكلات الامتثال.
بعض المنصات تلبي احتياجات الفرق الهندسية بخيارات تخصيص واسعة النطاق، بينما يعطي البعض الآخر الأولوية للبساطة، ويوفر واجهات سهلة الاستخدام يمكن أن تقلل العمليات من أشهر إلى مجرد دقائق.
في النهاية، يجب أن يأخذ قرارك في الاعتبار الخبرة الفنية لفريقك وتعقيد سير العمل وأهدافك المالية. يمكن للمنصة التي تقدم تسعير الدفع أولاً بأول والمطالبات بخفض التكاليف بنسبة تصل إلى 98٪ أن تقدم قيمة فورية مع تبسيط إدارة أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
عند اختيار منصة تكامل الذكاء الاصطناعي، من الضروري التركيز على الميزات التي تدعم أهداف عملك بشكل مباشر. ابدأ بالتقييم التوافق الواسع مع واجهة برمجة التطبيقات، مما يضمن إمكانية اتصال المنصة بمجموعة واسعة من الأدوات والأنظمة. قابلية التوسع هو عامل حاسم آخر، مما يسمح لعملياتك بالنمو بسلاسة، بينما مراقبة الأداء في الوقت الفعلي يساعد في الحفاظ على سير العمل الفعال دون انقطاع.
منصات مع خيارات التخصيص - مثل دعم الأدوات المصممة خصيصًا أو قابلية التوسعة البرمجية - يمكن أن تتكيف مع احتياجاتك الخاصة. بنفس القدر من الأهمية هي تدابير أمنية قوية، بما في ذلك بروتوكولات المصادقة القوية، للحفاظ على أمان بياناتك.
تعمل المنصة ذات الواجهة سهلة الاستخدام وعمليات سير العمل الصديقة للمطورين على تبسيط كل من التنفيذ والإدارة المستمرة. أخيرًا، تأكد من أنه يتكامل بشكل فعال مع نماذج اللغات الكبيرة ويوفر دعمًا يمكن الاعتماد عليه للتوسع مع توسع عملك.
إن الطريقة التي تنظم بها منصات تكامل الذكاء الاصطناعي أسعارها - سواء من خلال خطط الدفع أولاً بأول أو خطط الاشتراك - لها تأثير كبير على إدارة التكاليف. تسمح هذه الخيارات للشركات بمطابقة إنفاقها مع الاستخدام الفعلي، مما يساعدها على تجنب الدفع مقابل الميزات أو السعة التي لا تحتاجها.
ومع تطبيق الأتمتة والتسعير القابل للتطوير، يمكن للشركات في كثير من الأحيان خفض التكاليف التشغيلية بنسبة تصل إلى 30%. تتيح هذه القدرة على التكيف للمؤسسات، بغض النظر عن حجمها، إدارة ميزانياتها بكفاءة مع الاستمرار في تلبية متطلبات سير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تحتاج منصات الذكاء الاصطناعي المصممة للصناعات المنظمة إلى التأكيد أمن و الالتزام لحماية البيانات الحساسة والتوافق مع لوائح الصناعة. تشمل الميزات الأساسية التحكم الدقيق في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) لإدارة أذونات المستخدم، تسجيل الدخول الأحادي (SSO) مع دعم SAML للمصادقة المبسطة، و سجلات التدقيق غير القابلة للتغيير التي توفر سجلاً موثوقًا لجميع الأنشطة.
علاوة على ذلك، يجب أن تدعم هذه المنصات خيارات إقامة البياناتوإعدادات الشبكات الخاصة والامتثال لمعايير مثل سوك 2، أيزو 27001، GDPR، و هيبا. لا تساعد هذه الإجراءات الشركات على الوفاء بالالتزامات التنظيمية فحسب، بل تساعد أيضًا على بناء الثقة مع العملاء وأصحاب المصلحة.
