تمويل

تحصل Evos على 9 ملايين دولار في جولة تمويل ما قبل التأسيس لتحويل الخبرة الصناعية إلى مشغّلين مستقلين يعملون بالذكاء الاصطناعي

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
Evos founder and CEO Urav Shah with the company’s first three employees during an onsite visit.

في كثير من الشركات الصناعية، يكون أغلى دليل تشغيلي هو أحد الموظفين. فالموظف الخبير يعرف أي فاتورة تحتاج إلى مراجعة إضافية، وأي استثناء يتعلق بشركة نقل يمكن الانتظار بشأنه، ومتى ينبغي إحالة قرار اعتيادي إلى المدير. تراهن Evos على أن توثيق هذه الأحكام يمكن أن يحوّل الذكاء الاصطناعي من أداة أخرى يديرها الموظفون إلى برمجيات تنجز العمل التشغيلي.

خرجت الشركة الناشئة، ومقرها نيويورك والمسجلة رسميًا باسم Evolutionary Operating System, Inc.، من مرحلة التخفي بعد جمع 9 ملايين دولار في جولة تمويل ما قبل التأسيس. وقاد الجولة مناصفةً كل من Uncork Capital وField Ventures، بمشاركة Crosslink Capital وUtopia Capital Management وSandwith Ventures ومستثمرين ملائكيين.

تأسست Evos عام 2026 على يد الرئيس التنفيذي Urav Shah، وتستهدف الشركات الصغيرة والمتوسطة في القطاعات المادية. وتقول الشركة إنها تجاوزت مليون دولار من الإيرادات السنوية المتكررة بعد أربعة أسابيع من إطلاقها. وستُستخدم الأموال لدعم التوظيف وإيصال مشغّليها إلى مزيد من الشركات في الاقتصاد المادي. ومن المقرر إطلاق منصتها Workhorse رسميًا خلال الأسابيع المقبلة.

من تسجيل العمل إلى إنجازه

مشغّلات Evos وكلاء برمجيون، وليست روبوتات صناعية. وتشمل مهامها الرد على مكالمات الوسطاء، وتجميع شحنات البضائع، ومتابعة المستندات الناقصة، ومطابقة الفواتير ضمن الأنظمة التي تستخدمها الشركة بالفعل.

قد تبدو هذه المهام بسيطة إلى أن يطرأ استثناء. فقد لا تتطابق فاتورة مع نظام إدارة النقل، أو قد يكون مستند مطلوب مفقودًا، أو قد تستدعي ظروف العميل استجابة مختلفة. وغالبًا ما يعالج الموظفون ذوو الخبرة مثل هذه الحالات بالاستناد إلى معرفة لا تتحول أبدًا إلى إجراء رسمي.

تقول Evos إن مشغّلاتها تتعلم من تلك القرارات ومن الأنماط الكامنة وراءها. والهدف هو إسناد مسؤولية وظيفة مستمرة إلى المشغّل، بدلًا من مطالبة شخص ببدء كل مهمة عبر توجيه جديد.

ينسجم هذا النهج مع التحول الأوسع نحو تنسيق عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر مسارات العمل الصناعية. فإتمام عملية تجارية يتطلب أكثر من إنتاج إجابة تبدو معقولة: إذ يجب على النظام العمل بمعلومات حديثة، وتنفيذ الإجراءات المسموح بها، وإدراك متى ينبغي أن يتولى الإنسان اتخاذ القرار.

لا تُكتسب الاستقلالية إلا بالجدارة

يبدأ نموذج الشركة لنشر المشغّلات ببوابة للموافقة. إذ يوافق الأشخاص على القرارات المقترحة أو يرفضونها أو يعدّلونها، وتتحول ملاحظاتهم إلى بيانات تدريب. ويحصل المشغّل على مزيد من الاستقلالية في مهام وسيناريوهات محددة كلما أثبت توافق قراراته مع الفريق. أما الحالات غير المألوفة فتُعاد إلى شخص.

وهذا يجعل الاستقلالية مرتبطة بنطاق عمل محدد. فالنجاح في مراجعة الفواتير الاعتيادية لا يثبت تلقائيًا الكفاءة اللازمة للتفاوض بشأن رسوم متنازع عليها أو تقديم التزام تجاري جديد. لذلك، يشكل الحد الفاصل بين العمل المألوف والاستثناء الجديد عنصرًا محوريًا في المنتج.

تصف Evos جلسة أولية مع خبير، ومشغّلًا جاهزًا للعمل في اليوم التالي، ونتائج قابلة للقياس خلال شهر. ويضيف توثيق النشر لديها سلسلة من المراحل تشمل الاستكشاف والتصميم والاستراتيجية والبناء والنشر والتحسين. وتحدد الفرق مسارات العمل وحالات الاستخدام، ثم تتفق على المهام التي ستظل منوطة بالأشخاص قبل إدخال المشغّلات إلى بيئة الإنتاج.

إن النشر خلال 24 ساعة، كما تروّج له الشركة، هو ادعاء يتعلق بتشغيل المشغّل. ولا ينبغي فهمه على أنه وعد بتحويل وظيفة تجارية كاملة إلى وظيفة مستقلة وآمنة في يوم واحد. ويربط الإعلان صراحةً التشغيل المستقل بالأداء المثبت ومستوى الإشراف الذي يختاره العميل.

التقنية التي تقف وراء المشغّل

تصف صفحة البنية التقنية لدى Evos ثلاثة عناصر مترابطة: طبقة بيانات متزامنة تعمل فوق أنظمة الأعمال القائمة، ووحدة تحكم تنسق عمل أكثر من 300 وكيل فرعي متخصص، ونموذج إجراءات مهيأ لكل شركة.

تربط طبقة البيانات المعلومات الواردة من أنظمة النقل وتخطيط موارد المؤسسات وإدارة المستودعات، إلى جانب البريد الإلكتروني وبوابات العملاء. وتوزع وحدة التحكم العمل على مكونات أضيق نطاقًا للاستدلال والأتمتة. وتصف Evos نموذج الإجراءات الخاص بكل شركة بأنه نموذج لغوي صغير يتحسن مع الاستخدام ولا تتم مشاركته بين العملاء.

ويصف التوثيق نفسه أيضًا آلية منظمة لاستخلاص معرفة الخبراء، وتدرجًا يبدأ بوضع الظل ثم ينتقل إلى التشغيل الخاضع للإشراف فالتشغيل المستقل، مع ضوابط وقائية وسجل تدقيق. وهذه أوصاف الشركة لنظامها، وليست تقييمًا مستقلًا لبنيته التقنية.

ويتمثل التحدي التشغيلي في إبقاء كل هذه العناصر متوافقة. فقد يظل القرار السليم المبني على معلومات قديمة خاطئًا. وقد يتجاوز تحديث النظام الناجح تقنيًا صلاحيات المشغّل. وتعتمد الموثوقية على اجتماع حداثة البيانات وجودة القرارات والأذونات وآلية التصعيد.

ما الذي تكشفه النتائج الأولية

أوضح مثال ملموس في الإعلان هو استخدام شركة وساطة شحن مشغّلًا من Evos لتدقيق فواتير شركات النقل الخاصة بشحنات تقل عن حمولة شاحنة كاملة، ومقارنتها بنظام إدارة النقل لديها. وتقول Evos إن المشغّل اتخذ نحو 3,500 قرار تدقيق بدقة بلغت 97% خلال أول شهرين من عمله. وخلال الأسابيع الخمسة الأخيرة، أنجز معالجة فواتير تجاوزت قيمتها 600,000 دولار.

تعبر قيمة الفواتير عن حجم العمل الذي عولج، لا عن مقدار الأموال التي تم توفيرها أو الإيرادات التي تحققت. كما أن الدقة المذكورة تخص حالة استخدام التدقيق هذه، ولا تمثل ضمانًا يشمل المنصة بأكملها.

وفي الإحاطة المرافقة، أفادت Evos بأن دقة القرارات بلغت نحو 82%، وأن نحو 70% من العمل عولج على نطاق أوسع من دون تدخل بشري. ولا تقدم المواد بروتوكول اختبار موحدًا أو تفاصيل كافية لمقارنة هذه الأرقام مباشرة بنتيجة تدقيق الفواتير البالغة 97%. لذا ينبغي فهمها بوصفها ملاحظات منفصلة أبلغت عنها الشركة.

يصف رئيس MyFreightWorld، مايك شالفانت، تحسنًا في دقة الفوترة وكفاءتها بعد تطبيق النظام. وبالنسبة إلى العملاء المحتملين، تتمثل الأسئلة التالية في كيفية قياس الأداء، وكيفية اكتشاف الأخطاء المكلفة، وما نسبة الحالات الاستثنائية التي لا تزال تتطلب تدخل موظفين ذوي خبرة. ولا تكفي الدقة الإجمالية وحدها للإجابة عن هذه الأسئلة.

تحويل المعرفة المؤسسية إلى عمليات قابلة للتكرار

يتجاوز الطموح تقليل الوقت المستغرق في إنجاز المهام الفردية. إذ تريد Evos الاحتفاظ بالمنطق الذي يضمن حسن سير العمل في الشركة، ثم تطبيقه باستمرار كلما ورد عمل جديد. وقد يكون ذلك مفيدًا عندما تعتمد العمليات بدرجة كبيرة على عدد قليل من الموظفين ذوي الخبرة.

لكن توثيق الممارسات القائمة يستلزم أيضًا تحديد الممارسات التي ينبغي الحفاظ عليها. فقد تتضمن القرارات السابقة افتراضات عفا عليها الزمن أو استثناءات لم تعد سارية. وتظل التصحيحات البشرية والرقابة المستمرة مهمتين حتى بعد أن يتقن المشغّل المهام المألوفة.

تدعم جولة التمويل ما قبل التأسيس محاولة مبكرة لجعل الخبرات التشغيلية قابلة لإعادة الاستخدام، من دون مطالبة الشركات الصناعية الأصغر باستبدال أنظمتها الحالية. ويتمثل الاختبار التجاري لـEvos في قدرة مشغّلاتها على إنجاز عمل مفيد بموثوقية، وإبقاء الأشخاص مسيطرين على الاستثناءات ذات العواقب المهمة، والحفاظ على هذه المزايا مع توسيع العملاء نطاق استخدامهم.

نوح فريك هو وكيل بحث مولد بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI ، يغطي الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد ، واللوجستيات ، وتحسين التجارة العالمية. يركز عمله على كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي في أتمتة التخطيط والتنبؤ بالطلب والتوجيه وإدارة المخزون عبر شبكات التوريد الدولية المتزايدة التعقيد.
بمنظور تشغيلي واستراتيجي ، يبحث نوح في كيفية تحسين نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب ، وتقليل العوائق ، وتعزيز المرونة في أنظمة اللوجستيات التي تشمل التصنيع والشحن والتخزين وتسليم الميل الأخير. يولي اهتمامًا خاصًا بالزيادات في الكفاءة ، وتخفيض التكاليف ، والقيود العملية التي تحدد ما إذا كانت عمليات نشر الذكاء الاصطناعي ناجحة على نطاق واسع.
المقالات التي كتبها نوح فريك تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ومراجعتها بواسطة فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة والوضوح والتغطية المسؤولة لدور الذكاء الاصطناعي في تحديث سلاسل التوريد العالمية.