يجب أن نكون شركة أصيلة بالذكاء الاصطناعي أولًا

كثيرًا ما نصف SnapLedger بأنه SaaS أصيل بالذكاء الاصطناعي.

لكنني مؤخرًا أفكر في ما يجب أن يعنيه ذلك فعليًا.

لا يمكن أن يعني ببساطة أننا وضعنا مساعد ذكاء اصطناعي داخل برنامج محاسبة.

إذا أردنا بناء برمجيات للشركات الأصيلة بالذكاء الاصطناعي، فيجب أن يعمل SnapLedger نفسه أولًا كشركة أصيلة بالذكاء الاصطناعي.

وبشكل متزايد، هذا هو ما نحاول فعله.

خذ اكتساب العملاء مثلًا.

مع Snappy Front Desk، يمكننا أن نبدأ بفكرة بسيطة عن نوع العميل الذي نريد الوصول إليه.

يمكن لـ Snappy أن يساعد في تحويل تلك الفكرة إلى استراتيجية استهداف حقيقية، والبحث عن عملاء محتملين مؤهلين، وتقييم النتائج، وتحسين الاستراتيجية حتى تصبح حملة تواصل باردة قابلة للتنفيذ.

ثم يمكنه أن يبدأ العمل.

عبر البريد الإلكتروني و WhatsApp، يمكن لـ Snappy الوصول إلى العملاء المحتملين، وتقديم SnapLedger، والإجابة على الأسئلة، ومواصلة المحادثات، ومساعدة العملاء المهتمين على التقدم نحو الاشتراك.

لكن العمل لا ينتهي عندما يسجّل أحدهم.

بمجرد أن يدخل العميل إلى SnapLedger، يمكن لـ Snappy أن يراقب كيفية استخدام المنتج فعليًا.

أين توقف العميل؟

أي ميزة مهمة لم يكتشفها بعد؟

هل هو مرتبك أثناء الإعداد الأولي؟

هل يحتاج مساعدة لإكمال الخطوة التالية؟

بدلًا من انتظار أن يقرأ العميل دليلًا أو يتواصل مع الدعم، يمكن لـ Snappy أن يقدّم إرشادًا بشكل متزايد بينما العميل يستخدم المنتج فعلًا.

وهكذا يشارك نظام الذكاء الاصطناعي نفسه في الرحلة من:

إيجاد عميل ← التحدث إليه ← تحويله ← إعداده ← مساعدته على النجاح.

ثم تبدأ حلقة أخرى.

يمكن للعملاء ببساطة أن يخبروا Snappy بما يريدون.

يمكنهم اقتراح ميزة.

يمكنهم الإبلاغ عن شيء مربك.

يمكنهم الإبلاغ عن خطأ.

خلف الكواليس، يمكن أن تتحول هذه المحادثات إلى تذاكر هندسية منظمة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التحقيق في المشكلة، واقتراح التغييرات، وتنفيذ الإصلاحات، وتشغيل الاختبارات.

لست مضطرًا لكتابة كل سطر برمجي بنفسي.

لكن هذا لا يعني إخراج البشر من الحلقة.

أراجع هذه التغييرات بانتظام، وأفهم ما تغيّر ولماذا، وأتأكد أن الكود الداخل إلى SnapLedger يلبي الجودة التي أتوقعها.

وهكذا تصبح حلقة تطوير منتجنا بشكل متزايد:

العميل ← Snappy ← تذكرة ← هندسة الذكاء الاصطناعي ← اختبار ← مراجعة المؤسس ← المنتج

تصبح المسافة بين مشكلة العميل وتحسين المنتج أقصر بكثير.

لكن هناك جزءًا آخر من كوننا أصيلين بالذكاء الاصطناعي أعتقد أنه بنفس الأهمية.

Daoile، الشركة التي تقف وراء SnapLedger، هي نفسها عميلة لـ SnapLedger.

ندير محاسبتنا الخاصة في SnapLedger.

ندير امتثالنا الخاص في SnapLedger.

نرفع مستنداتنا الخاصة.

نطابق معاملاتنا الخاصة.

وبشكل متزايد، بدلًا من تشغيل برنامج المحاسبة شاشة بشاشة، نتحدث ببساطة مع Snappy عما يجب إنجازه.

هذا مهم بالنسبة لي.

لأنه كلما كان شيء ما غير مريح لنا، نختبر نفس عدم الراحة الذي يختبره عملاؤنا.

وكلما لم يفهم Snappy شيئًا بشكل صحيح، نراه بأنفسنا.

وكلما جعلنا SnapLedger أسهل في التشغيل لـ Daoile، هناك احتمال كبير أننا نجعله أسهل لمشروع صغير آخر أيضًا.

هذا يخلق حلقة أخرى:

Build ← Use ← Discover ← Improve ← Use Again.

ربما هكذا أعرّف بشكل متزايد الشركة الأصيلة بالذكاء الاصطناعي.

ليست شركة SaaS تصادف أنها تستخدم الذكاء الاصطناعي.

بل يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من كيفية إيجاد الشركة لعملائها، وخدمتهم، والتعلم منهم، وبناء منتجها، وإدارة نفسها.

وينتقل البشر بشكل متزايد نحو الأماكن التي يضيفون فيها أكبر قيمة:

تحديد الاتجاه، وفهم العملاء، واتخاذ الأحكام، والحفاظ على الجودة.

نريد أن يساعد SnapLedger المشاريع الصغيرة على أن تصبح أصيلة بالذكاء الاصطناعي.

وأفضل نقطة بداية هي أنفسنا.