بناء SaaS لمؤسسة أصيلة في الذكاء الاصطناعي

كنت أفكر منذ فترة في سبب شعوري بأن SnapLedger مختلف هيكليًا عن برامج المحاسبة السحابية التقليدية.

قد لا يكون الفرق متعلقًا بالمحاسبة أصلًا. الفرق في نوع المؤسسة التي يفترض البرنامج أنه يخدمها.

صُمّمت معظم برامج SaaS التقليدية حول مؤسسة تقليدية.

المعلومات تدخل من القاع. أشخاص مختلفون مسؤولون عن أجزاء مختلفة من العملية. تنتقل عبر الأقسام، تُراجَع، تُلخَّص، تُعتمد، وتصل في النهاية إلى الإدارة.

هذا الهيكل موجود لسبب: تاريخيًا، كان البشر هم طبقة معالجة المعلومات في المؤسسة.

كان لا بد أن يصنّف شخصٌ ما المستندات. وأن يطابق شخصٌ ما المعاملات. وأن يُعدّ شخصٌ ما التقرير. وأن يشرح شخصٌ ما الاستثناءات. وأن يلخّص شخصٌ آخر كل ذلك للمدير.

ولأن الأشخاص الذين يشغّلون البرنامج كانوا مسؤولين عن تلك الخطوات الوسيطة، تحوّل SaaS تدريجيًا إلى برنامج للمتخصصين.

برنامج المحاسبة مصمم للمحاسبين. وإدارة علاقات العملاء مصممة لفرق المبيعات. وتخطيط موارد المؤسسة مصمم لمشغّلين مدرّبين.

البرنامج يعكس المؤسسة.

لكن الذكاء الاصطناعي يغيّر أحد الافتراضات الجوهرية خلف هذا الهيكل.

نقل المعلومات ومطابقتها وتصفيتها وتلخيصها لم تعد بالضرورة موارد نادرة.

هذا أثّر في كثير من قرارات التصميم التي نتخذها في SnapLedger.

مثال بسيط جدًا هو رفع المستندات.

غالبًا ما تتوقع الأنظمة التقليدية من المستخدمين أن يقرروا بعناية أين ينتمي المستند قبل رفعه: أي معاملة، أي حساب، أي مشروع، أي فئة.

يعمل SnapLedger بشكل متزايد في الاتجاه المعاكس.

ارفع كل شيء.

ارفعه دفعة واحدة.

ارفعه دون ترتيب.

يمكن للنظام قراءة المستندات، وفهم ما هي، ومطابقتها مع المعاملات والعقود، وتحديد العلاقات المفقودة، وتنظيم المعلومات تدريجيًا بنفسه.

لماذا يقضي إنسان وقتًا في بناء هيكل قبل دخول المعلومات إلى النظام، إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على إعادة بناء ذلك الهيكل لاحقًا؟

يبدو هذا قرارًا صغيرًا في تجربة المستخدم، لكنني أعتقد أنه يمثل تغييرًا أكبر بكثير.

في البرامج التقليدية:

الناس ينظّمون المعلومات ليتمكن البرنامج من معالجتها.

في البرامج الأصيلة في الذكاء الاصطناعي:

الناس يقدّمون المعلومات، والبرنامج ينظّمها ليتمكن الناس من اتخاذ القرارات.

وأعتقد أن الشركات الصغيرة هي في الواقع أفضل مكان يظهر فيه هذا النموذج الجديد أولًا.

في المؤسسات الكبيرة، تغيير طريقة تدفق المعلومات يعني غالبًا تغيير الأقسام والمسؤوليات وهياكل الموافقات والسياسات الداخلية. وحتى عندما تكون التقنية جاهزة، قد لا تكون المؤسسة نفسها جاهزة.

الشركة الصغيرة مختلفة.

الهيكل التنظيمي بسيط أصلًا. المؤسس أو المدير غالبًا قريب جدًا من العملاء والمدفوعات والمورّدين والمستندات والعمليات اليومية. طبقات أقل تحتاج إلى إعادة تصميم، وعمليات قديمة أقل يجب حمايتها.

لذا بدل أن نطلب من شركة صغيرة أن تمرّ بـ«تحوّل ذكاء اصطناعي» كبير، يمكننا غالبًا ببساطة إزالة خطوات لم تكن ضرورية حقًا في المقام الأول.

وهذا مهم بشكل خاص لأن الشركات الصغيرة عانت تاريخيًا أكثر من غيرها من تعقيد برامج SaaS التقليدية. كثيرًا ما اضطرت لاعتماد برامج مصممة حول عمليات مؤسسات أكبر بكثير، رغم أنها لا تملك فرقًا مالية مخصصة ولا فرق عمليات ولا مسؤولي أنظمة.

الذكاء الاصطناعي يمنحنا فرصة لقلب ذلك.

يجب أن يتكيّف البرنامج مع بساطة المؤسسة، بدل أن يجبر المؤسسة على أن تصبح أكثر تعقيدًا لكي تستخدم البرنامج.

وهذا يغيّر أيضًا من يمكن أن يكون المستخدم الرئيسي.

لا يحتاج صاحب العمل بالضرورة إلى فهم قيود اليومية ومنطق التسوية ومعالجة ضريبة القيمة المضافة وكل قاعدة محاسبية تحت النظام.

ما يحتاجه المالك أقرب بكثير إلى:

ماذا حدث؟

هل هناك خطأ ما؟

ما الذي يتطلب انتباهي؟

ما القرار الذي يجب أن أتخذه؟

يمكن للذكاء الاصطناعي بشكل متزايد أن يسدّ المسافة بين هذه الأسئلة والأنظمة المهنية الكامنة تحتها.

هذا لا يعني أن الضوابط المهنية تختفي.

في الواقع، لا يزال SnapLedger يحتفظ عمدًا بصلاحيات المشغّلين وضوابط مستوى المحاسب ودفاتر الأستاذ التفصيلية وتحرير قيود اليومية وواجهات مهنية أخرى.

الأنظمة المحاسبية القائمة واللوائح وسير العمل المهني حقيقية. المحاسبون ما زالوا يحتاجون إلى الدقة وقابلية التدقيق والتحكم.

لذا لا أعتقد أن المستقبل هو ببساطة إزالة البرامج المهنية.

المسألة هي فصل التعقيد المهني عن التعقيد الإداري.

يمكن أن يبقى دفتر الأستاذ الأساسي دقيقًا.

ويمكن أن تبقى صلاحيات التشغيل دقيقة التفصيل.

لكن الشخص الذي يدير الشركة لا ينبغي أن يضطر لأن يصبح محاسبًا لمجرد أن يفهم شركته.

هكذا أفكر في SnapLedger بشكل متزايد.

نحن لا نضع الذكاء الاصطناعي داخل SaaS تقليدي فحسب.

بل نعيد تصميم سير العمل تدريجيًا حول افتراض مختلف:

حين تستطيع الآلات نقل المعلومات وتنظيمها وتلخيصها، لم تعد المؤسسات بحاجة إلى برنامج يعيد إنتاج كل طبقة تاريخية من معالجة البشر للمعلومات.

وقد تكون الشركات الصغيرة أول من يستفيد من هذا بالكامل، تحديدًا لأن لديها طبقات تنظيمية أقل عليها أن تتعلّم نسيانها.

بعض تلك الطبقات يمكن أن يختفي ببساطة.

وربما يكون ذلك أحد أعمق التغييرات التي سيحدثها الذكاء الاصطناعي في عالم SaaS — لا أزرار أفضل، ولا حتى أتمتة أفضل، بل فكرة مختلفة عن كيفية تفاعل المؤسسة نفسها مع المعلومات.