مقابلات
أرناف ميشرا، المؤسس المشارك والمدير الفني لشركة Doss – سلسلة المقابلات
أرناف ميشرا، المؤسس المشارك والمدير الفني لشركة Doss، هو مهندس كامل العتاد وقائد تقني مع خلفية تشمل الشركات الناشئة في المراحل الأولية وأنظمة البنية التحتية على نطاق واسع. قبل أن يصبح مؤسسًا مشاركًا لشركة Doss، كان مهندسًا مؤسسًا في Siteline، حيث بنى أنظمة أساسية بما في ذلك هندسة الأمان، وتكامل ERP، وإطارات التأهيل، بينما ساهم أيضًا في الاستخدام، وعمليات الإيرادات، وثقافة الشركة. في وقت سابق من مسيرته المهنية، شغل مناصب هندسية في Rubrik وانتظم في دورات تدريبية في شركات مثل Uber و VMware، حيث طور الخبرة في البنية التحتية السحابية وأنظمة البيانات والتحكم الآلي. إلى جانب عمله التقني، كان مشاركًا بشكل فعال في التوجيه وتطوير المواهب من خلال منظمات مثل Techquitable Futures و Contrary، مما يعكس التزامًا أوسع بدعم الجيل القادم من المهندسين.
Doss هي شركة برمجيات مؤسسية حديثة تركز على إعادة اختراع الأنظمة التقليدية لERP من خلال منصة الموارد التكيفية (ARP)، وهي منصة عمليات مرنة وأصلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي مصممة لتوحيد وآليّة تدفقات العمل التجارية. تم بناؤها كبديل قابل للتركيب لبدائل ERP التقليدية، تتيح شركة Doss للشركات إدارة المخزون والشراء والمالية والشحن في نظام واحد يعتمد على العمليات الحقيقية في العالم بدلاً من فرض عمليات صارمة. يجمع نظامها طبقة بيانات مركزية وعمليات بدون كود وتحليلات في الوقت الفعلي، مما يسمح للأعمال بالت_deploy بسرعة والدمج مع الأدوات الحالية وتطوير عملياتها بشكل مستمر دون الحاجة إلى تنفيذ طويل أو استشاريين باهظين.
ما هو الدافع لإنشاء DOSS يعود إلى ويلي وهو يشاهد برامج قديمة تسبب مشاكل في مصنع والده، وكلاكما رأى مشاكل مشابهة بشكل مباشر أثناء العمل مع المصانع وسلاسل التوريد. كيف ساهمت تلك الخبرات في قرارك لتأسيس DOSS وإعادة التفكير في أنظمة ERP من الصفر؟
قبل DOSS، كنت مهندسًا مؤسسًا في شركة FinTech. السبب رقم 1 الذي يمنع عملائنا – CFOs و Accountants وآخرون – من استخدام حلولنا هو أنهم “مشغولون بتنفيذ نظام ERP”. عندما قمت بالغوص أعمق في أرض قديمة من ERP، كنت مندهشًا من نموذج التنفيذ الحالي.
ما وجدته دائمًا هو نفس الفشل الأساسي: يستغرق التنفيذ أشهر أو سنوات، ويتكلف مئات الآلاف إلى ملايين الدولارات، ويتوقف كليًا على استشاريين بشهادات ساعية. ثم، بمجرد شحن نظام ERP، يتوقف عن التغيير. لا يمكنك تصحيح ذلك من خلال التصحيح.
كبناء برمجيات، كان أقرب مقارنة يمكنني التفكير فيها هي التالية: تخيل عالمًا حيث الأداة الأكثر أهمية التي تستخدمها – كمطور، دعنا نقول GitHub – تم بناؤها خصيصًا لشركة واحدة على مدار سنوات بواسطة وكالة استشارية ثالثة. ثم، بمجرد انتهاء المنتج، يغادر الاستشاريون دون صيانة أو تحسينات ميزة أو دعم. سوف يثور المهندسون.
لا يمكن لأي شركة برمجيات حديثة العمل في ذلك النموذج. كل من ويلي وأنا توصلنا إلى نفس الاستنتاج: الطريقة الوحيدة لتصحيح ذلك هي بناء من الصفر.
تتميز DOSS بأنها منصة عمليات أصلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي مصممة لتحل محل أنظمة ERP التقليدية مثل SAP أو Oracle. ما هي الفروق المعمارية الأساسية التي تجعل منصة ERP أصلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي ممكنة اليوم وليست قابلة للتطبيق قبل عقد من الزمان؟
تم بناء Oracle وSAP في عصر حيث، من أجل تحقيق التوزيع الأمثل، كانوا بحاجة إلى تبسيط مستوى التكوين لنظام ERP ليكون محررًا قائمًا على واجهة المستخدم يمكن للاستشاريين غير التقنيين تقديمه على نطاق واسع. من أجل الحفاظ على أفضل الممارسات، قاموا بقفل أجزاء كبيرة من الأنظمة الأساسية وسمحوا بالتركيب فقط على الحواف. ومع ذلك، في الواقع، عندما تنظر إلى طيف جميع الشركات في العالم، تحتاج تطبيقات الأعمال إلى مرونة قصوى.
ما يمكّن العالم الأصلي من تحويل هندسة البرمجيات من حرفة إلى آلة صناعية. لا نحتاج nữa إلى فنانين برمجيات يصنعون أنظمة برمجية يدوية؛ بدلاً من ذلك، نحن ندخل عالمًا حيث إنتاجية البرمجيات هو عامل من العدد والرموز.
تم تصميم Doss بدقة مع هذا في الاعتبار.
بنينا ZSL، لغة محددة بالبيان (DSL) تصف تطبيق DOSS بالكامل للعميل في الكود. افكر في ما فعلته “Terraform” لجهد “البنية التحتية ككود”، ولكن بدلاً من ذلك تم تطبيقه على منطق التطبيقات التجارية. من خلال تحديد ERPs في لغة برمجة منخفضة الأبعاد، نحن قادرون على نشر وكلاء على نطاق واسع لتسليم حلول ERP.
بمجرد كتابة ZSL، كان الجزء الأكثر أهمية في الهيكل هو تخبئة أفضل الممارسات في المنصة نفسها لمنع الوكلاء من بناء تطبيقات منخفضة الجودة. سلمت فريقنا نظامًا موزعًا مع جدول موزع على مستوى النواة لتحمل حمولة عمل ERP المتقطعة. بالإضافة إلى ذلك، بنينا نظام قاعدة بيانات HTAP يدمج بين أهم أجزاء قاعدة بيانات معاملات مثل Postgres والقدرات التحليلية لمخزن البيانات.
من خلال بناء المنصة لتكون قوية على مستوى المؤسسة من البداية، يتم تعيين النظام ليكون موزعًا بالكامل. ما كان يأخذ فرق الاستشاريين أشهر أو سنوات للقيام به يمكن أن يتم الآن بالتوازي على نطاق واسع باستخدام البنية التحتية الوكيلية في نظامنا المlosed.
ما زالت العديد من الشركات تعتمد على جداول البيانات وأدوات متجزئة لشراء المخزون وإدارة الطلبات. ما هي أكبر النقاط العمياء التشغيلية التي تظهر عندما لا يتم توحيد بيانات الأعمال الأساسية في مصدر وحيد للحقائق؟
المشكلة الأكثر شيوعًا هي أن القرارات يتم اتخاذها بناءً على معلومات قديمة أو غير كاملة. إذا كان بيانات المخزون تعيش في مكان، وأوامر الشراء في مكان آخر، وأوامر البيع في مكان ثالث، فأنت دائمًا ما تقوم بمصالح يدوية، وببطء، و بعد الحادث. بحلول الوقت الذي يدرك فيه شخص ما أن المخزون غير صحيح أو أن المورد متأخر، فإنه بالفعل مشكلة في الأعمال.
Verve Coffee Roasters هو مثال جيد على كيفية تفكك ذلك في الممارسة. يديرون العمليات عبر البقالة، والتجزئة، والبيع المباشر، والمقاهي في الولايات المتحدة واليابان، لكنهم كانوا يديرون كل ذلك عبر أنظمة منفصلة بدون رؤية فعلية للمخزون. كانوا يخرون من قهوتهم الخاصة في المواقع ذات الحركة الكبيرة ويواجهون نقصًا حرجًا خلال إطلاق متاجر رئيسية مما أضر بعلاقة تجارية رئيسية. البيانات موجودة في مكان ما؛ فقط أنها لا تعيش في مكان يسمح لأي شخص بالعمل عليها في الوقت المناسب.
المشكلة الأكثر دقة هي أن التجزئة تخفي شكل العمليات الحقيقية. لا يمكنك رؤية العلاقة بين تأخير في مجرى النهر وتأخير في مشكلة الشحن إذا كان هذان الأمرين يعيشان في أدوات منفصلة. تنتهي بهم المطاف إلى إدارة الأعراض، وتسريع الطلبات، وبناء مخزون أمان، و تشغيل فحص يدوية بدلاً من فهم ما يحدث بالفعل. نظام موحد لا يوفر فقط وقتًا على المصالح؛ إنه يغير ما يمكنك رؤيته وطرح أسئلة عنه.
في جوهره، تخيل تشغيل شركة بدون الوصول إلى نظام تحكم بالإصدار (Git)، أو أداة مراقبة (DataDog)، أو قاعدة بيانات مركزية لاستعلام المعلومات منها.
لقد تطلبت عمليات تطبيق ERP تاريخيًا فرق استشارية كبيرة وأشهر – أو حتى سنوات – من النشر. كيف يغير الذكاء الاصطناعي الاقتصاد و複雑ية تنفيذ البرمجيات التشغيلية داخل الأعمال الحقيقية؟
النموذج التقليدي للتنفيذ هو النتيجة المستمرة لممارسات برمجيات قديمة. نحن لا نعيش في ذلك العالم.
هناك حافز معكوس في عمليات تطبيق ERP اليوم – كلما استمر التنفيذ لفترة أطول وأقل فعالية، زاد المال الذي يحصل عليه المنفذون. لن يستفيد معظم البناؤون من ذلك؛ ومع ذلك، فإنهم لا يتم حثهم أبدًا على الحركة بسرعة وجودة.
علاوة على ذلك، ينفق نسبة الإنفاق الاستشاري على الإنفاق البرمجي في تطبيق ERP تقليدي تقريبًا 9:1، لذلك تنفق 9 دولارات على استشاريين مقابل كل دولار تنفقه على البرمجيات نفسها.对于 شركة كبيرة، هذا أمر مؤلم للغاية.对于 أعمال السوق المتوسطة، فهو محظور. لذلك إما أن يستسلموا لبرمجيات لا تتناسب حقًا مع كيفية عملهم، أو يتأخروا في المشروع، أو يتركونه في منتصف الطريق.
يغير الذكاء الاصطناعي وحدة الاقتصاد هذا بالكامل. بدلاً من مهمة استشارية، فإن تطبيق DOSS هو قاعدة كود.随着 استمرار أوقات التنفيذ في التقلص، نحن قادرون على محاذاة الحوافز مع نموذج “الدفع عند التسليم” بدلاً من “الدفع أثناء التنفيذ”. عندما تتغير الأعمال، يتغير النظام معها. لا يوجد حاجة إلى غرف الاستشاريين والشرائح الطويلة.
النجاح في Doss يعني استبدال الإنفاق العالمي على خدمات تكنولوجيا المعلومات البالغ 1.86 تريليون دولار بالتنفيذ الوكيلية والصيانة باستخدام ZSL كاللغة لبرمجيات تطبيقات الأعمال. النجاح في Doss يعني توفير جميع تطبيقات الأعمال على نطاق واسع.
لقد نشرت DOSS مع شركات تعمل في بيئات حقيقية مثل التصنيع واللوجستيات والسلع الاستهلاكية. ما هي بعض التحديات غير المتوقعة التي تظهر عندما يلتقي الذكاء الاصطناعي ببيانات تشغيلية غير منظمة؟
التحدي نادرًا ما يكون الذكاء الاصطناعي. إنه البيانات التي تطلب منه التفكير فيها.
كل عمل نعمل معه جمع سنوات من الحلول التشغيلية. البيانات تقنيًا موجودة، لكنها لا تعيش في مكان يمكن لموظفي الشركة، ناهيكم عن الأنظمة الوكيلية، الاعتماد عليه بثقة.
مثال جيد هو شركة ألمانية لتصنيع الأثاث التي تصنع قطع مخصصة. عندما دخلنا، كان لديهم 10 سنوات من البيانات التاريخية موزعة على 8 تنسيقات ملفات مخصصة مع 11 كائن بيانات و 3PL متزامن يعمل على نسخ ولصق يدوي من مجلدات FTP. كانت منطق الأعمال محددة مع أبعاد مخصصة وتكوينات وطرق الدفع ومواقع المعارض، وكان النظام بأكمله يحتاج إلى العمل باللغة الألمانية. لا يوجد مخطط جاهز لذلك. كانوا يضطرون إلى دفع آلاف اليوروهات كل مرة يريدون فيها تغيير خيارات التكوين البسيطة، مثل خيارات حالة أمر الشراء.
التحدي ليس في التعقيد الفني لأي قطعة. إنه أن كل عمل له نسخة مختلفة من هذه المشكلة، وأنت لا تستطيع التنبؤ بها تمامًا حتى تكون داخل بياناتهم. المهمة هي أخذ صورة دقيقة لطريقة عمل الأعمال بالفعل، لا تخطط بياناتهم إلى قالب عام وتأمل أن يناسب.
لبناء حل يعمل في العالم الحقيقي، تحتاج إلى منصة ذات مرونة قصوى. فقط тогда يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون مفيدًا في فهم نموذج البيانات الأساسي الذي يعمل منه، وبناء النموذج الذي يعمل لكل عميل.
هناك الكثير من المناقشات حول رفيق الذكاء الاصطناعي والوكلاء المستقلين في برمجيات الأعمال. أين ترى أن يضيف الذكاء الاصطناعي القيمة الأكثر في تدفقات العمل التشغيلية اليوم، وأين يبقى الإشراف البشري ضروريًا؟
على نطاق واسع، يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تعطيل جميع الأعمال.
على الأρίζة القريبة، يجب أن تكون نماذج ووكلاء Doss قادرون على تحويل نواة الاستشاريين التقنيين في تطبيق تطبيقات الأعمال، وكذلك الاستشاريين الإداريين في تقديم التوصيات الإستراتيجية. سيكون لدى Doss أكبر مخزون من البيانات المهيكلة والمنسقة التي تمثل كل من مخططات البيانات ومعلومات التشغيل للأعمال. يمكن لوكلائنا استخدام تلك البيانات لتسليم توصيات قابلة للتطوير.
القيمة الأكثر وضوحًا اليوم هي أكثر تحديدًا من ذلك. إنه في العمل المتكرر والقائم على القواعد والذي يتم حاليًا بواسطة أشخاص لديهم أولويات إستراتيجية أخرى: معالجة أوامر الشراء، ومصالح المخزون، وترشيح قرارات الشحن. هذه المهام لها مدخلات ومخرجات محددة جيدًا، ويمكن للذكاء الاصطناعي التعامل معها بثبات على نطاق واسع.
لمعظم الوقت، يبقى الإشراف البشري ضروريًا في أي مكان حيث تكلفة القرار الخاطئ عالية، والنظام لا يزال يفتقر إلى السياق الكافي ليتمكن من الثقة. اليوم، النموذج الصحيح ليس وكلاء مستقلين ي换ون اتخاذ القرارات البشرية بالكامل؛ إنه وكلاء يتعاملون مع العمل ذو الحجم الكبير والقائم على القواعد بحيث يمكن للأشخاص التركيز على القرارات التي تتطلب حكمهم.
يحاول العديد من المؤسسات وضع الذكاء الاصطناعي على رأس برامجها الحالية. لماذا يفشل تزويد الأنظمة القديمة بالذكاء الاصطناعي عادةً مقارنة ببناءه مباشرة في أساس المنصة؟
الأنظمة القديمة لم تكن مصممة للتفكير فيها بواسطة الذكاء الاصطناعي. نماذج البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، وطريقة هيكلة المعلومات، كل ذلك تم تصميمه للتفاعل مع واجهات المستخدم. عندما تحاول وضع الذكاء الاصطناعي على رأس ذلك، أنت تطلب منه العمل حول قيود لم يكن من المفترض أن يعمل حولها.
حتى إذا حاولت وضع خادم MCP على رأس ذلك، في الواقع، يحتاج خادم MCP إلى أنماط تصميم محددة جدًا. يحتوي معظم خادم MCP اليوم على زيادة في بloat نافذة السياق وينفجر الأداء.
然而، المشكلة الأعمق هي نموذج التنفيذ. في نظام ERP تقليدي، يتم تخزين تكوين النظام في النظام نفسه. إنه ليس كودًا يمكنك قراءته أو اختباره أو إصدارَه؛ لا يوجد طريقة للوكيل لفهم ما يفعله النظام، ناهيكم عن تغييره بأمان. بنينا ZSL خصيصًا حتى يكون التكوين كودًا صحيحًا: قابل للقراءة، واختبار، وتنفيذ في نظام مغلق.
كيف تتوقع أن تتطور واجهات برمجيات المؤسسات التقليدية مع تطور الذكاء الاصطناعي لتحقيق التفاعل المباشر مع الأنظمة التشغيلية؟
سؤال الواجهة هو في الواقع من يحتاج إلى استخدام النظام. حاليًا، يتم بناء واجهات ERP حول مجموعة صغيرة من مستخدمي القوة، الأشخاص الذين تم تدريبهم على النظام أثناء التنفيذ. لا يستطيع أي شخص آخر استخدامها أو يحصل على نسخة مخفضة منها.
ما بنيناه هو واجهة قابلة للتركيب، والتي تعامل الواجهة مثل بناء موقع ويب. الواجهة نفسها مدعومة أيضًا بواسطة نظام ZSL المغلق. يحصل كل شخص – المدير المالي، مدير المستودع، محلل سلاسل التوريد – على لوحة تحكم وتصورات بيانات مكونة حول كيفية عملهم بالفعل، لا حول كيفية تكوين البرمجيات.
ت进入 شركات مثل DOSS سوقًا يهيمن عليها لاعبون قدامى. ما هي المزايا التي تتمتع بها الشركات الناشئة الأصلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي عند التنافس مع منصات المؤسسات القائمة؟
اللاعبون القدامى لديهم مشكلة معاكسة للشركات الناشئة. لديهم قاعدة مثبتة ضخمة لحمايتها. كل قرار معماري يأخذونه يجب أن يكون متوافقًا مع الإصدارات السابقة. يمكنهم إضافة ميزات الذكاء الاصطناعي إلى منتجات موجودة، لكنهم لا يستطيعون إعادة بناء الأنظمة الأساسية دون كسر كل شيء يعمل عليها. هذا ليس فشلًا في الطموح؛ إنه هيكلي.
في نظام ERP على وجه الخصوص، هم أيضًا محملون بقرارات تجارية دفعتهم على طريق يهدف إلى إlimination DOSS. نظرًا لأن المستخدمين ينفقون 9 دولارات على استشاريين مقابل كل دولار ينفقونه على البرمجيات نفسها، فإن القدرة على تحويل 90% من إيراداتهم لا تتحملها الشركات الكبيرة.
يمكن بناء نظام أصلية على الذكاء الاصطناعي من البداية بحيث يكون الذكاء الاصطناعي جزءًا من الهيكل المعماري الأساسي، لا طبقة على رأس ذلك. نموذج التنفيذ، ونموذج البيانات، وطريقة التكوين كلها مصممة مع الذكاء الاصطناعي كشريك أول. هذا هو ميزة مركبة حيث يجعل كل نشر النظام أفضل، ويصبح وكلاء التنفيذ أكثر قدرة مع كل عميل جديد. هذا النوع من حلقة التحسين لا وجود له في نظام حيث لا يزال التنفيذ عبارة عن استشارة بشرية.
نظرًا إلى المستقبل، كيف تتوقع أن يغير الذكاء الاصطناعي “نظام التشغيل” للأعمال على مدى السنوات الخمس إلى عشرة القادمة، خاصة في مجالات مثل رؤية سلاسل التوريد، وصنع القرار في الوقت الفعلي، والعمليات الآلية؟
تأسسنا DOSS على اقتناع بأن الأنظمة المؤسسية ستكون قادرة على بناء نفسها. بعد ثلاث سنوات، دخلنا مرحلة 2 من Doss: التنفيذ الذاتي الموجه. يمكن للمنصة بالفعل توليد وتصديق وتطوير نظام العميل بدلاً من الاعتماد على تكوين استشاري يدوي، ويصبح أفضل مع كل عميل جديد.
الاتجاه الذي يتحرك نحوه هو نظام دائمًا في خطوة مع الأعمال. اليوم، الفجوة بين كيفية عمل الأعمال وما يعرفه البرنامج عنها هي أشهر أو سنوات. تم تكوين النظام في وقت معين ولم يتغير منذ ذلك الحين. ما يصبح ممكنًا عندما تقل هذه الفجوة، عندما يتكيف النظام في الوقت الفعلي مع تغير الأعمال، هو فئة مختلفة من القدرات التشغيلية. رؤية الوقت الفعلي ليست مجرد تقارير أسرع؛ إنه القدرة على التقاط انقطاع في سلسلة التوريد قبل أن يصبح فشلًا في الشحن. العمليات الآلية ليست فقط حول الكفاءة؛ إنه القدرة على تشغيل أعمال أكثر تعقيدًا بنفس الفريق. هذا هو الإصدار من برمجيات العمليات التي نبني نحوه.
شكرًا على إجاباتك المفصلة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Doss.
