تظهر شركة Catch من مرحلة التخفي بتمويل أولي بقيمة $5M لبناء مساعد تنفيذي ذكي يعمل بالذكاء الاصطناعي المستقل

Catch ظهرت من مرحلة التخفي بتمويل أولي قدره 5 ملايين دولار لتوسيع مساعد ذكاء اصطناعي وكيل مصمم لتولي الأعمال الإدارية التي تستهلك جزءًا كبيرًا من يوم التنفيذي.

قادت جولة التمويل المشتركة Entrée Capital وPitango، بمشاركة Seedcamp وFactorial Capital. بدلاً من بناء أداة ذكاء اصطناعي أخرى تلخص الرسائل الإلكترونية أو توصي بما يجب على المستخدم القيام به لاحقًا، تحاول Catch شيئًا أصعب: تمكين التنفيذيين من تفويض المهام الإدارية بالكامل إلى البرمجيات وإنجازها.

تأسست Catch على يد نير ساباتو ويوآف رامون، وتتركز تحديدًا على الإدارة التنفيذية، بما في ذلك جدولة المواعيد، إدارة البريد الإلكتروني، السفر، المتابعات، تعارضات التقويم، التذكيرات والمكالمات الصادرة. تقول الشركة إن نظامها قد جدول بالفعل أكثر من 12,000 اجتماع، وتعامل مع أكثر من 200,000 رسالة بريد إلكتروني، وأكمل أكثر من 20,000 مهمة مفوضة.

نقل الذكاء الاصطناعي من المساعدة إلى التفويض

أصبح التمييز بين المساعدة في مهمة ما وإكمالها فعليًا أحد التحديات الأساسية التي تواجه الذكاء الاصطناعي الوكيل.

نماذج اللغة الكبيرة يمكنها بالفعل تلخيص صندوق الوارد، صياغة بريد إلكتروني، اقتراح رحلات طيران أو تحديد متى يكون شخصان متاحين. لكن تحويل هذه القدرات الفردية إلى نظام يمكنه التنسيق بثقة مع شخص آخر، تحديث التقويم، إجراء حجز والمتابعة عند تغير الظروف يتطلب طبقة تنفيذ أعمق بكثير.

تم بناء Catch حول تلك الفجوة.

بدلاً من طلب تكوين سير عمل أو بناء وكلاء خاصة بهم، يتصل النظام بالأدوات التي يستخدمها التنفيذيون بالفعل. يظهر موقع Catch دعمًا لمجموعة من الخدمات بما فيها Gmail وOutlook وGoogle Calendar وSlack وWhatsApp وiMessage والهاتف، مما يسمح للمستخدمين بالتواصل مع المساعد كما يتواصلون مع مساعد تنفيذي بشري.

بعد الاتصال، يطور النظام فهمًا لتفضيلات مثل عادات الاجتماعات، أولويات التقويم ومتطلبات السفر. تقول Catch إنه يمكنه بعد ذلك التصرف بشكل استباقي. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي إلغاء اجتماع إلى إعادة جدولة، بينما قد يدفع رحلة قادمة المساعد إلى تحديد نقص ترتيبات الفندق بدلاً من الانتظار لتوجيه صريح.

يمثل هذا تحولًا مهمًا في طريقة تصميم منتجات الذكاء الاصطناعي. بدلاً من إنشاء واجهة أخرى يجب على التنفيذيين إدارتها، تحاول Catch أن تختفي داخل قنوات التواصل والبرمجيات التي يستخدمونها بالفعل.

لا يعني الاستقلالية التصرف دون حدود

المشكلة الأصعب مع الوكلاء الإداريين ليست ما إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي يستطيع فهم الطلب. بل تحديد متى يجب أن يتصرف البرنامج بشكل مستقل ومتى يجب أن يبقى الإنسان مشاركًا.

يبدو أن Catch تتبع نهجًا متدرجًا.

بالنسبة للعمل الإداري الروتيني، الهدف هو تقليل الموافقات غير الضرورية. لكن الإجراءات التي لها عواقب مالية أو أخرى ذات معنى قد تتطلب تأكيدًا. في سير عمل السفر الخاص بالشركة، على سبيل المثال، يمكن لـ Catch تفسير ملخص السفر، مقارنة الرحلات والفنادق وفقًا للقيود، وتجميع مسار رحلة، لكن المستخدم يقدم موافقة صريحة قبل إتمام الحجز.

وبالمثل، يمكن لمنتج صندوق الوارد الخاص بـ Catch فرز الرسائل وصياغة ردود بناءً على أسلوب كتابة المستخدم السابق، بينما يبقي سير العمل الحالي المستخدم مشاركًا قبل إرسال بعض الرسائل.

قد يكون هذا الحد الفاصل حاسمًا لتبني الذكاء الاصطناعي الوكيل. تبدو الاستقلالية الكاملة جذابة، لكن في الواقع من المحتمل أن تتبنى الشركات الوكلاء تدريجيًا، مع توسيع صلاحياتهم كلما أظهرت الأنظمة قدرتها على اتخاذ قرارات موثوقة ضمن مجالات محددة بوضوح.

قد يكون العمل الإداري ساحة اختبار مفيدة بشكل خاص لأنه يجمع بين المهام المتكررة وكمية كافية من اتخاذ القرارات السياقية لاختبار ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها الانتقال إلى ما هو أبعد من الأتمتة البسيطة.

تقوم Catch ببناء ذكاء اصطناعي متخصص تحت المساعد

خلف واجهة المحادثة، تطور Catch أيضًا بنية ذكاء اصطناعي خاصة بها بدلاً من الاعتماد حصريًا على نموذج أساسي عام.

تصف الشركة نظامًا من “الوكلاء المتفرعين” ذات نطاق ضيق، حيث يُمنح كل وكيل وصولًا فقط إلى المعلومات اللازمة لمهمة معينة. الفكرة هي تقليل كمية السياق الحساس المكشوف أثناء التنفيذ، مع تحسين الكمون والموثوقية.

تقول Catch إن بيانات التفاعل المجهولة يمكن استخدامها لتحسين نماذجها عبر التعلم المراقب والتعلم التعزيزي. في الوقت نفسه، توضح وثائق الأمان أن مزودي الذكاء الاصطناعي الخارجيين محظورون تعاقديًا من الاحتفاظ ببيانات العملاء أو استخدامها لتدريب نماذجهم الخاصة.

نظرًا لأن المساعد التنفيذي قد يحصل على وصول إلى التقويمات، الرسائل الإلكترونية، خطط السفر وربما معلومات حساسة عن الشركة، يصبح الأمان أكثر أهمية عندما يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي اتخاذ إجراءات بدلاً من مجرد توليد نص. تقول Catch إنها متوافقة مع معيار SOC 2 Type II، إلى جانب CASA Tier-2 والتحقق من Google، وتشفّر البيانات المخزنة والمنقولة مع استخدام أذونات دقيقة للخدمات المتصلة.

المؤسسون ذوو خلفيات في الذكاء الاصطناعي والاستثمار الجريء

تأسست الشركة على يد تنفيذيين اثنين تعاملا مع مشكلة الإدارة من اتجاهين مختلفين.

الرئيس التنفيذي نير ساباتو قضى سابقًا عدة سنوات في الاستثمار في Entrée Capital، حيث ركز على مجالات تشمل الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المؤسسات. قبل دخوله عالم رأس المال المخاطر، شغل مناصب استراتيجية في Fiverr وBLEND. تقول Catch إن خبرة ساباتو في العمل مع المؤسسين ساعدت على كشف مقدار الوقت التنفيذي عالي القيمة الذي لا يزال يُستنزف في أعمال تنسيق روتينية نسبياً.

أما الرئيس التقني يوآف رامون فقد قضى أكثر من عقد من الزمن يعمل مع أنظمة التعلم الآلي. تشمل خلفيته تقنيات الصوت واللغة في Hi Auto وتوليه منصب CTO لشركة الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية Nym، حيث نشرت الفرق نماذج لغة كبيرة في بيئات رعاية صحية منظمة.

هذا الجمع ذو صلة لأن بناء وكيل إداري يتطلب أكثر من مجرد روبوت محادثة فعال. يحتاج النظام إلى فهم التفضيلات، الحفاظ على السياق عبر التفاعلات، التفاعل مع البرمجيات الخارجية وتحديد متى يمتلك الثقة الكافية للتصرف.

قد يكون ساحة المعركة التالية للذكاء الاصطناعي الوكيل هي العمل العادي

تدخل Catch سوق الذكاء الاصطناعي الوكيل المتوسع بسرعة، لكن أهميتها الأكبر قد تكمن في مدى تحديدها الضيق للمشكلة.

تحاول العديد من شركات الذكاء الاصطناعي إنشاء وكلاء عامين بشكل متزايد قادرين على أداء عشرات أو مئات أنواع العمل. تتبع Catch النهج المعاكس: تركّز على مجال مقيد نسبيًا وتحاول جعل النظام موثوقًا بما يكفي ليتوقف المستخدمون عن تنفيذ تلك المهام بأنفسهم.

قد يصبح ذلك نمطًا مهمًا للمرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي المؤسسي.

قد لا تكون الوكلاء الأكثر فائدة تجاريًا في البداية موظفين رقميين مستقلين قادرين على أداء أي مهمة. قد تظهر بدلاً من ذلك كنظم متخصصة للغاية تفهم فئة واحدة من الأعمال بعمق كافٍ لتُمنح ثقة بسلطة متزايدة تدريجيًا.

توفر الإدارة التنفيذية اختبارًا مكشفًا. قد يبدو جدولة الاجتماعات، إدارة السفر وتنسيق البريد الإلكتروني عاديًا مقارنة بالبرمجة أو البحث العلمي، لكن هذه سير العمل يتطلب من الذكاء الاصطناعي التفاعل مع أشخاص حقيقيين، فهم تعليمات غير مكتملة، تذكر تفضيلات فردية واتخاذ قرارات لها عواقب في العالم الحقيقي.

إذا كان بإمكان أنظمة مثل Catch التعامل مع تلك سير العمل بثقة، فإن الأهمية تتجاوز توفير ساعات قليلة للتنفيذيين. سيثبت ذلك أن وكلاء الذكاء الاصطناعي بدأوا يتخطون الحد الفاصل بين توليد معلومات مفيدة وتحمل مسؤولية إنجاز العمل.

توفر جولة التمويل الأولي الجديدة بقيمة $5 مليون لـ Catch رأس مال إضافي لاختبار ما إذا كان يمكن توسيع هذا الانتقال.