ديون نيكولاس، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Forethought – سلسلة المقابلات

ديون نيكولاس هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Forethought. سبق له تطوير منتجات وبنية تحتية في Facebook (META ) وPalantir (PLTR ) وDropbox (DBX ) وPure Storage. لديه أبحاث منشورة في التعلم الآلي وبراءات اختراع في البنية التحتية، ووصل إلى النهائيات العالمية لمسابقة البرمجة الجامعية الدولية ACM، وأُدرج في قائمة فوربس 30 تحت سن 30. وهو كندي الأصل، ويحب قضاء الوقت مع زوجته وابنه ولعب كرة السلة وقراءة أكبر عدد ممكن من الكتب.

بدأت Forethought، وهي منصة للذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي للمؤسسات، بالتركيز على دعم العملاء. يمكن لذكائها الاصطناعي التعلم من الوثائق الداخلية والبريد الإلكتروني والمحادثات وحتى طلبات الدعم القديمة، لحل الطلبات تلقائيًا وتوجيهها إلى الجهة الصحيحة وإظهار المعرفة المؤسسية الأكثر صلة بسرعة.

أجرينا المقابلة مع ديون في مؤتمر الذكاء الاصطناعي السنوي Upper Bound لعام 2023 في إدمونتون بألبرتا، الذي ينظمه Amii ، أي معهد ألبرتا للذكاء الآلي.

هذه مقابلتنا الثانية مع ديون. في المقابلة الأولى ركزنا على ماضيه وبدايته في الذكاء الاصطناعي، وهذه المرة ركزنا على رؤيته للمستقبل.

هل يمكنك تلخيص ما تفعله Forethought؟

نحن في Forethought شركة تقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لدعم العملاء. انطلقنا في TechCrunch Disrupt عام 2018، ومنذ ذلك الحين نمونا لندعم شركات كبيرة مثل Instacart وغيرها. نوفر طبقة ذكاء فوق بيانات طلبات دعم العملاء، تتجسد في روبوتات محادثة نأمل أن تكون أذكى، وفي أدوات مساعدة موظفي الدعم، بالاستفادة حاليًا من الذكاء الاصطناعي التوليدي.

متى انتقلتم إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

المثير للاهتمام أننا استخدمنا أحد أشكاله منذ الأيام الأولى لتأسيس الشركة. لم يكن بقوة المتاح اليوم بالطبع. أعتقد أن GPT-2 صدر في 2018 أو 2019 وكان مفتوح المصدر، وكانت هناك نماذج مثل T5. استخدمنا نماذج لغوية كبيرة مختلفة وجربناها، إلى جانب نماذج طورناها داخليًا. سابقًا كان هذا ميزة تمنح بعض الأفضلية عند استخدامها باعتدال. لكن خلال الأشهر الستة الماضية أصبح تحولًا جوهريًا في نماذج الأعمال والمحركات التي تشغلها.

اضطررنا في الأشهر الماضية إلى إعادة التفكير في محركنا. وأطلقنا SupportGPT في مارس من هذا العام، 2023. استفدنا من نماذج لغوية كبيرة مثل GPT من OpenAI وأعدنا التفكير في المنظومة كلها. ليس بالضرورة منتجًا جديدًا، بل محرك جديد يشغل جميع منتجاتنا وأدى إلى تحسينات كثيرة في مختلف طبقات التقنية.

كيف تبدأ شركة ترغب في استخدام SupportGPT؟

إنه مدمج في منتجاتنا. البداية دائمًا ببياناتك، وهذا ما يميزنا. في معظم الحلول تبدأ من صفحة بيضاء وتضطر إلى برمجة القواعد يدويًا. أما معنا فتبدأ بالتكامل. إذا كنت تستخدم نظام دعم أو إدارة علاقات عملاء شائعًا مثل Zendesk أو Salesforce Service Cloud، تسجل لدينا وتثبت التكامل في مركز المساعدة الخاص بك. عندئذ تبدأ الفهرسة والتدريب والضبط الدقيق وبناء النموذج والمحرك. ثم يمكنك تهيئة المنتجات وتعديلها ونشرها. أشهر منتجاتنا Solve، وكيل ذكاء اصطناعي يعمل على موقع إلكتروني كروبوت محادثة أو عبر البريد الإلكتروني أو بأشكال أخرى. يبدأ تلقائيًا بمحادثة العملاء والرد عليهم باستخدام محرك SupportGPT، كأنه ChatGPT لموقعك.

لكن الأتمتة تتولى، لنقل، 50% فقط من المشكلات. فماذا عن الحالات التي ما زالت تحتاج إلى إنسان؟ منتجنا الثاني Triage يوجه الطلبات ويضع لها وسومًا ويضمن وصولها إلى الموظف المناسب عبر القناة المناسبة وفي الوقت المناسب. وAssist مساعد لموظف الدعم، بمثابة GPT داخلي لفريق خدمة العملاء. أما Discover، أحدث منتجاتنا والأقوى في جوانب كثيرة، فيبحث عن رؤى ويستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم توصيات للشركة بشأن ما ينبغي تحديثه أو تغييره.

مع هذا الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التوليدي، هل تمثل الهلوسة مشكلة؟

نعم. الهلوسة من أكبر مشكلات الذكاء الاصطناعي التوليدي في معظم التطبيقات العملية. سجلت فيديو عنها على LinkedIn وانتشر إلى حد ما. في بعض الحالات لا تكون مشكلة، مثل وجود إنسان يراجع النتائج، أو استخدام إبداعي ككتابة إعلانات أو مدونات تسويقية سيحررها شخص في النهاية. بعض التخيل هنا شكل من الإبداع. لكن في التمويل أو الرعاية الصحية أو دعم العملاء، حيث تتعلق المسألة بصحتك أو أموالك أو معيشتك أو حاجتك إلى إجابة صحيحة، تصبح الهلوسة مشكلة هائلة وقيدًا كبيرًا. ومن أسباب قدرتنا على التعامل معها أننا نستخدم أحد أشكال الذكاء الاصطناعي التوليدي منذ نحو خمس سنوات.

ركزت نماذجنا منذ البداية على الصحة وفهم السياسات وسير العمل. إذا طلب شخص استرداد المال خلال 30 يومًا، يمكن تنفيذ ذلك؛ وبعدها لا يمكن. كانت هذه الآليات مبنية بالفعل. وعندما استخدمنا النماذج اللغوية الكبيرة الأحدث، وجدنا أن تعبيرها الأقرب إلى البشر يتكامل مع المعلومات الفعلية والصحة اللتين توفرهما نماذج Forethought. نستفيد من ذلك عبر هندسة المطالبات والضبط الدقيق لتقليل الهلوسة. لا تختفي تمامًا، لكنها تنخفض إلى مستوى يتيح فعالية عالية. هدفنا النهائي أن تكون الهلوسات أقل من أخطاء البشر. وإذا كانت دقتك بمستوى الدقة البشرية، فأنت في وضع قوي جدًا.

أجرينا معك آخر مقابلة في 2021. ماذا تعلمت منذ ذلك الحين عن ريادة الأعمال؟

يا إلهي، تغير العالم كله. في أواخر 2021، بعد مقابلتنا بقليل، جمعنا 65 مليون دولار في جولة تمويل من الفئة C من Steadfast Capital وNEA وشخصيات مثل غوينيث بالترو وبارون ديفيس وروبرت داوني جونيور. كان هناك حماس كبير لرؤيتنا. هؤلاء رأوا إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي قبل أن يصبح رائجًا. كانت فترة مثيرة ومجنونة للنمو وتسريع شيء يعمل بالفعل. لكن بعد نحو ستة أشهر، في منتصف 2022، جاء الركود وانقلب العالم. بدأت الشركات تخفض الإنفاق، وتغير نموذج ريادة الأعمال من النمو بأي ثمن.

سابقًا كانت الفكرة: لديك احتياطي ضخم من رأس المال، أنفقه وانمُ لتصل إلى الجولة التالية. فجأة قال المستثمرون ومجالس الإدارة إن المال ليس مجانيًا، وعليك بناء شركة مربحة أو على الأقل فعالة. صار الهدف النمو بكفاءة معقولة، مع تحقيق أكبر نمو ممكن ضمن ذلك. انقلب النموذج بين ليلة وضحاها تقريبًا، فلا ضمان للحصول على رأس مال جديد خلال سنة أو سنتين، وربما ثلاث في الركود. المشترون يشددون ميزانياتهم. كان علينا التركيز على كفاءتنا وكفاءة عملائنا.

أجبرنا هذا على مزيد من التركيز. كنا نقدم قيمة أصلًا: إذا ساعدنا الموظفين على حل أسئلة أكثر في الوقت نفسه، تنخفض التكاليف وتتحسن تجربة العميل ويحظى باهتمام أكبر. لكن كان علينا تحسين عرضنا التجاري ورسائلنا وتركيز منتجاتنا لإيصال ذلك. وداخليًا احتجنا إلى الكفاءة أيضًا. لم يعد ممكنًا القول إن لدينا احتياطيًا كبيرًا ويمكن دائمًا جمع المزيد. سألنا: كيف نبني الشركة إذا لم نحصل على تمويل مرة أخرى؟

ماذا لو احتجنا إلى سنوات قبل أن تنفتح سوق رأس المال الجريء؟ لا بأس، لكن يجب أن نبني شركة شديدة الكفاءة حتى نملك عند الجولة D مقاييس النجاح وفق هذا العالم الجديد. كانت هناك تسريحات وتغيرات كبيرة. كان 2022 صعبًا، وفي 2023 عاد الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الواجهة. توجد صعودات وهبوطات.

كل هذا يعلمك التركيز والمرونة. إذا نجحت فهي رحلة من عشر سنوات، وإن لم تنجح تنتهي مبكرًا. عليك تجاوز التقلبات مع تذكر أنك تبني دائمًا نحو الرؤية النهائية.

ما أكبر التحديات في بناء روبوتات محادثة لخدمة العملاء وللاستخدامات الأخرى؟

سأتناولها زمنيًا. التحدي الأول تقني: هل تعمل النماذج؟ لذلك بدأنا منذ 2017 باستخدام محركات حديثة لفهم اللغة الطبيعية وتوليدها. عليك البقاء في مقدمة الأبحاث مع تقديم قيمة فعلية. عندما سألنا العملاء في البداية، قالوا إن المشكلة ضخمة وإنهم سيدفعون إن بنينا الحل. لكن المشكلة أن روبوتات المحادثة لم تعمل من قبل.

في 2017، قبل الإطلاق الرسمي، تساءلنا هل ينبغي أن ندخل هذه السوق أصلًا. المشكلة واضحة، لكن الحلول فشلت. واصلت السؤال عن السبب، ثم اكتشفت أننا، مصادفة أو بسبب خبراتنا، نتعامل معها بطريقة مختلفة جدًا. عرف الناس عبارتي الذكاء الاصطناعي وروبوتات المحادثة، لكن ما نفعله لم يكن ما يفعلونه. كانت الحلول قائمة على أشجار القرار وقواعد مكتوبة يدويًا: إذا ظهرت كلمة «استرداد»، نفذ الاسترداد. لكن إذا قال المستخدم «أريد مالي مرة أخرى»، فلا يعرف النظام ماذا يفعل لغياب الكلمة السحرية.

كانت أشجار قرار وقواعد وأدوات بلا برمجة تجعل الواجهة تبدو حوارية، لكنها ليست ذكاءً اصطناعيًا. لم أدرك حتى أن جميع الروبوتات تبنى هكذا. أردنا شيئًا آخر، وكان الناس يسألون هل يمكن ذلك فعلًا. كان إدراك الفرق أساسيًا: رغم تداول الذكاء الاصطناعي ككلمة رائجة منذ نحو عشر سنوات، لم تطبق هذه الصورة الحديثة، التي نرى إمكاناتها اليوم في الذكاء الاصطناعي التوليدي، في هذا المجال. وتبع ذلك الكثير من الآثار.

كان السوق مليئًا بالضجيج. نقول إننا نفعل شيئًا مختلفًا، فيجيبون أن شركة أخرى تدعي استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا. بذلنا جهدًا كبيرًا لإثبات القيمة. بمجرد تنفيذ تجربة إثبات مفهوم داخل نظام العميل وإظهار طريقة العمل والتعلم، يتضح الفرق. هكذا اكتسبنا هؤلاء العملاء وشعاراتهم، لكن كل خطوة كانت عملية بطيئة وشاقة لإثبات القيمة. ربما كان هذا أبرز تحديات مجال صاخب ذي حلول سابقة سيئة.

عند التفكير بأثر رجعي، يبدو واضحًا أن أشجار القرار لن تنجح. لم يكن ذلك واضحًا وقتها.

لم يكن واضحًا، وربما كان ذلك أيضًا أفضل ما يمكن فعله في ذلك الوقت، أليس كذلك؟

هذا صحيح أيضًا.

يخلط الناس بين دعم العملاء الحواري والذكاء الاصطناعي. يوجد تداخل كبير: ChatGPT مثال جيد للحوار، لكن GPT-3، المحرك الذي يشغله، كان موجودًا من قبل وهو الذكاء الاصطناعي. احتجت إليه لتحسين الحوار. في الماضي أردنا الحوار والذكاء الاصطناعي، لكن الحوار لم يكن ممكنًا إلا بكتابة سيناريوهات مسبقة. كان بمثابة نظام رد صوتي تفاعلي IVR ضخم أو قائمة هاتفية في صورة دردشة. ثم ألصق الناس به اسم الذكاء الاصطناعي. حصلنا على الحوار، لا على الذكاء الاصطناعي. هنا حدث الخلل: لم يكن الأمر مجرد غياب الوضوح، بل أن البديل لم يكن ممكنًا أو لم يدرك الناس أنه ممكن وأنهما شيئان مختلفان.

وصفت نفسك بأنك متفائل بالذكاء الاصطناعي في بودكاست حديث. لماذا أنت متفائل إلى هذا الحد؟

لأسباب عدة. أرى بصورة عامة تحولًا في المنصة ونموذج الأعمال، شبيهًا بالانتقال من الحواسيب المركزية الضخمة إلى الشخصية، ثم الإنترنت، ومن سطح المكتب إلى السحابة ثم الهاتف المحمول. كل عقد تقريبًا يأتي تحول يولد نماذج أعمال وشركات جديدة تقدر بتريليونات الدولارات. مثلًا Salesforce (CRM )، وهي شركة عملاقة بقيمة 200 مليار دولار، أدركت الانتقال إلى السحابة. ربما تقول إنها أحدثته، لكنها تعرفت إليه ونقلت قواعد البيانات وأنظمة السجلات من التركيبات المحلية، مثل Oracle وSiebel، إلى السحابة.

بنت نظام سجلات لمندوبي المبيعات، وحققت نجاحًا كبيرًا وطرحت أسهمها وأصبحت شركة بمليارات الدولارات. ثم كررت ذلك في الخدمة والتسويق وصولًا إلى 200 مليار. أتساءل ماذا لو بنيت Salesforce في عصرنا، مثلًا في 2030. أعتقد أن الشيء نفسه سيتكرر. لذلك أعمل على هذه الشركة: شركات مثل Forethought تجعل الذكاء الاصطناعي أساسها ستصبح Salesforce التالية وتخلق فرصًا بتريليونات الدولارات. هذا رائع للأعمال وللعملاء والمستهلكين أيضًا. الهواتف وضعت حاسوبًا فائقًا في جيبك.

والآن يضع GPT دماغًا فائقًا في جيبك. عندما تحتاج إلى قص شعرك، يتحدث ذكاؤك الاصطناعي إلى ذكاء صالون الحلاقة ويحجز الموعد. نأمل أن تشغل Forethought كل ذلك، لكن الفكرة هي طريقة مختلفة تمامًا لإنجاز الأمور. ستتغير النماذج الاقتصادية. وهذا يساوي الفرص أيضًا لأنه ابتكار سهل التبني. سابقًا احتجت إلى دكتوراه في الذكاء الاصطناعي لتعرف كيف تستخدمه. الآن أمي تستخدم ChatGPT. يتعرف إليه مزيد من الناس، وقد يرغبون في تعلم البرمجة أو هندسة المطالبات. يفتح الفرص سواء كنت خبيرًا أم لا. وهذه الفرصة الاقتصادية أكثر ما يجعلني متفائلًا.

ما توقعاتك للذكاء الاصطناعي العام، AGI؟ هل سنراه خلال حياتنا؟

سأبدأ بالقول إن أحدًا لا يعرف. ربما هذه هي الحقيقة. من يدعي المعرفة يكذب. لكننا نرى تقدمًا كافيًا. ربما يوجد ذكاء اصطناعي عام اليوم. من يستطيع الجزم بأن GPT وهذه الفئة من النماذج ليست بذكاء الدماغ البشري تقريبًا؟ لا أعرف، ربما. على الأرجح لا؛ هذا هو الجواب الأرجح. لكن كم في الدماغ البشري، تريليون خلية عصبية؟ GPT يقترب. فماذا يحدث عندما يملك نظام كهذا تريليون خلية ويتدرب على البيانات الصحيحة؟ تطور دماغنا عبر التطور الطبيعي، لكن التعلم بالتعزيز يشبه في بعض الجوانب تطورًا فائق التسارع للآلات.

هذه التقنيات موجودة الآن، ولم يعد تصور ذلك بعيد الاحتمال. قد نحتاج إلى تقنيات جديدة. المحولات والشبكات العصبية المتكررة كانت تقدمًا يبدو واضحًا بأثر رجعي لكنه بدا مستحيلًا قبله. قبل الشبكات المتكررة لم نكن نستطيع معالجة اللغة بهذه الصورة، ثم تجاوزتها المحولات ولدينا الآن المحولات التوليدية المدربة مسبقًا، GPT. قد نحتاج إلى أبحاث جديدة، لكن النتائج جيدة جدًا فلم يعد الأمر خيالًا بعيدًا. ربما وصلنا من بعض النواحي، أو لدينا المكونات ونحتاج إلى جمعها بالشكل الصحيح، أو قد نصل خلال 30 إلى 50 سنة.

لا أعرف إن كنت تسأل أيضًا عن رأيي، لكن هناك مخاطر. أظن أن أندريه كارباثي من Tesla شبه الذكاء الاصطناعي بالطاقة النووية. قوتهما متقاربة. قد يوفر الاندماج طاقة هائلة ويتيح أمورًا لم نتخيلها، حتى السفر إلى الفضاء إذا توفرت الطاقة الكافية. لكن هناك جانبًا مظلمًا: القنابل والأسلحة النووية والقدرة الهائلة على التدمير.

أفضل ما توصلنا إليه كمجتمع هو أن يضع أصحاب هذه القوة قواعد متبادلة لاستخدامها الصحيح. أعتقد أن الذكاء الاصطناعي بقوة مماثلة، لكنه يبدأ في العالم الرقمي وقد يبدو أقل إخافة في البداية، ما دام لا يصل مثلًا إلى الأسلحة النووية. إذا طورنا الحدود وإجراءات السلامة مع تقدم الذكاء الاصطناعي، كما أعتقد أننا نفعل، فنحن في وضع جيد. من المهم وجود ذكاء اصطناعي بقوة GPT لاكتشاف الأخبار المزيفة التي ينتجها GPT. أنا متفائل، لكن ذلك لا يعفينا من تطوير التقنيات التي تجعله آمنًا بالتزامن.

تحب القراءة. ما الكتب الجيدة التي توصي بها؟

آخر كتاب قرأته هو «The Advantage» لباتريك لينسيوني. يتناول بناء مؤسسة سليمة، من الاجتماعات وانسجام فريق القيادة إلى إيصال الرسالة والقيم. يجمع أفكارًا من كتبه الأخرى، مثل Death by Meeting. أظن أن The Advantage آخر ما قرأت. والمفارقة أنني لم أقرأ كتبًا عن الذكاء الاصطناعي مؤخرًا، رغم أنني أقرأ أبحاثًا. نصحني آخرون بشدة بكتاب اسمه «Superhuman»، وعلي أن أقرأه. وكتاب آخر غير روائي هو «Good to Great»، وهو كتاب الإدارة المفضل لدي. وفي الروايات أوصي بـThe Expanse، التي تحولت أيضًا إلى مسلسل تلفزيوني.

شاهدت المسلسل.

شاهدته؟ أظنه على Amazon Prime. أحبه لأنه لا يعرض الخيال العلمي فقط، بل الواقعية العلمية أيضًا بصورة جيدة جدًا. فيه خيال كثير طبعًا، لكنه يستكشف بدقة شكل العالم إذا سافرنا في الفضاء وكيف ستتطور السياسة. ربما يتصرف الناس بهذه الطريقة. الهواتف فيها ذكاء اصطناعي عام متقدم، لكن الأمر خفي جدًا وليس محور القصة. لهذا أذكره. تقول الشخصيات شيئًا للهاتف، فيباشر المهمة وينهيها بعد ساعات أثناء استمرار الأحداث. يخاطبونه كأنه إنسان ويواصلون أعمالهم، ثم يعود بالمعلومات والإجابات.

أعتقد أن الذكاء الاصطناعي العام سيعمل هكذا في عالمنا. سيكون لكل شخص أينشتاين أو C-3PO أو R2-D2 خاص به في الهاتف أو في روبوت لاحقًا. ينجز المهام ويجيب ويحل المشكلات بذكاء أينشتاين. لو كان لكل إنسان صديق اسمه ألبرت أينشتاين، ذكاء عام بمستوى البشر أو أعلى، لاستطعنا إنجاز المزيد. يسأل الناس فورًا: ماذا إن أصبحت كلها شريرة؟ لكن لدينا بالفعل ثمانية مليارات كائن بذكاء بشري. لدى البشر عيوب كثيرة، ومع ذلك فمن الجميل أننا أنشأنا المجتمع والحضارة اللذين نعيش فيهما.

من المثير مقارنته بـStar Trek، حيث يُسلط الضوء على استخدام التكنولوجيا.

نحن لا نتحدث باستمرار عن هواتفنا. لكن قبل مئة عام، لو قلت لشخص إنك تستطيع التحدث فورًا مع إنسان في قطر لظنه سحرًا. كثير مما نفعله اليوم كان سيبدو سحريًا فعلًا لأناس ذلك الزمن.

حتى Kindle كان سيبدو سحريًا قبل مئة عام: كتاب يتغير وفق ما تريده.

بالضبط، وفق رغبتك. يبدو مأخوذًا من Harry Potter. هكذا أرى هذه التقنيات. هناك أمثلة كثيرة لتغيرات سريعة مثل الكهرباء والطباعة. تكون ضخمة ومذهلة لفترة، ثم يعتبرها الجيل التالي أمرًا عاديًا ومندمجًا في الحياة. تخيل عالمًا يصبح فيه الذكاء الاصطناعي العام بديهيًا وموجودًا في كل ما نفعله.

كتبت مؤخرًا على تويتر: «قس النجاح بما تنهيه، لا بما تبدأه». كيف يبدو خط النهاية لشركتك؟

ما الهدف النهائي؟ بالعودة إلى النماذج الاقتصادية الجديدة، أتحمس للنقاشات التي تقول إن Google (GOOGL ) لا تملك ميزة تنافسية يصعب تقليدها. تسربت وثيقة وأصاب الناس الذعر. أظن أن ذلك صحيح، لكن OpenAI ربما لا تملك هذه الحماية أيضًا. الأهم أن الأشهر المقبلة ستشهد قصصًا كثيرة عن شركات يقلب الذكاء الاصطناعي نماذج أعمالها. سيحدث ذلك في دعم العملاء ومنصات المساعدة وإدارة العلاقات ومحركات البحث وغيرها.

تسارع شركات كثيرة إلى اللحاق بالتيار. لكن هذه التقنية تستطيع تطوير الأعمال القائمة بقدر ما تستطيع تغييرها جذريًا. بعض الشركات تتكيف أسرع، ومن وصلت إلى حجم معين قد تتسارع أكثر ممن لم تصل إليه.

ليس هذا دائمًا؛ فقد تتحرك الشركات الصغيرة أسرع. لا قاعدة مضمونة. بعض الشركات القديمة ستكون بطيئة فتستبدل، وبعض الصغيرة تسرع، وأخرى بينهما. يمكننا جعل كل نقطة تواصل بين الناس والشركات أسرع وأذكى. نعمل اليوم في دعم العملاء لأنه التفاعل الأكثر شيوعًا: لديك مشكلة أو سؤال. نعالج بالفعل أكثر من 100 مليون طلب سنويًا، وما زلنا في البداية. قد يصبح العدد مليارًا أو عشرة مليارات أو تريليونًا، وهذا في الدعم وحده.

يمكن تطبيق التقنية نفسها في التسويق، ونأمل عبر Forethought. لماذا تتصل بشركة فقط عند وجود سؤال؟ ماذا عن رغبتك في معرفة منتج جديد أو خدمة أو إجراء شراء؟ وينطبق الأمر على جهة عملك: لديك سؤال عن تقنية المعلومات أو الموارد البشرية؟ يمكن للذكاء الاصطناعي تغيير كل نقطة تواصل. نستطيع المشاركة في هذه القصة وأن نصبح من الشركات التي تجلب ذلك المستقبل. هذه رسالتنا وهدفنا النهائي: تحرير الإمكانات البشرية. تصبح الأمور أسرع وأكثر كفاءة، ويستعيد الناس وقتهم وطاقتهم وانتباههم للأحبة أو لما يهمهم. ترتقي البشرية إلى مستوى أعلى.

أعتقد أن لدينا هذه الفرصة ويمكننا تحقيقها. تجاريًا قد نصبح شركة بمليارات الدولارات، وربما عشرات أو مئات المليارات، على غرار Salesforce. ماذا لو بنيت Salesforce في 2023؟

شكرًا على المقابلة. يمكن لمن يريد المزيد قراءة مقابلتنا الأولى مع ديون أو زيارة Forethought.