عندما تقوم الذكاء الاصطناعي بالعمل: كيف يجب أن تتغير نماذج أعمال SaaS

بُنيت صناعة SaaS على الفرضية البسيطة أن البرمجيات تساعد الناس على إنجاز العمل. كل نموذج تسعير، وخارطة منتج، وحركة مبيعات على مدار العقدين الماضيين تم تنظيمها حول هذا الافتراض. المقعد هو شخص، والرخصة هي مستخدم، والتجديد هو ما يحدث عندما يقرر المستخدم أن الأداة لا تزال تستحق الاستخدام.

الذكاء الاصطناعي يكسر هذه الفرضية من الأساس. لم تعد البرمجيات تساعد الناس فقط على إنجاز العمل. في كثير من الحالات، تقوم هي بالعمل بدلاً منهم. لهذا تداعيات على نموذج أعمال SaaS. كما يرفع المعيار لما يجعل البرمجيات المتخصصة ذات قيمة وقابلة للدفاع عنها.

سباق الميزات قد انتهى بالفعل

قامت الذكاء الاصطناعي بتحويل تطوير ميزات البرمجيات إلى سلعة بسرعة لم تكن الصناعة مستعدة لها. في أوائل 2024، مختبر DeepSeek الصيني بنى نموذجًا منافسًا لأفضل ما لدى OpenAI بتكلفة تقارب 5 ملايين دولار، وهو جزء صغير من الـ100 مليون دولار التي قدّرت OpenAI إنفاقها. خلال عام، كرّر باحثو جامعة UC Berkeley قدرات التفكير الأساسية لـDeepSeek تقريبًا بـ30 دولار. منحنى تكلفة تطوير الذكاء الاصطناعي يتناقص بشكل حاد. يمكن لفريق يمتلك الوصول المناسب إلى واجهة برمجة التطبيقات والهندسة الفورية الآن تقريب الميزات التي كانت تستغرق سنوات للبناء.

الدلالة الاستراتيجية هي أنه إذا كان من الممكن تكرار أي ميزة خلال أشهر، فإن الميزات لم تعد مصدرًا دائمًا للميزة التنافسية. تنظيم استراتيجية المنتج حول تمييز الميزات يجعلك تتنافس في مجال يتآكل بنشاط. ينطبق الأمر نفسه على إضافة طبقة ذكاء اصطناعي إلى منتج قائم. مع انتشار الوصول إلى النماذج الأساسية، سيتعين على شركات البرمجيات إضافة قيمة أكبر إلى خبرتها في المجال، وسير العمل، والأنظمة المحيطة.

معالجة مشكلة التسعير

التسعير القائم على المقعد هو الأكثر وضوحًا من ضحايا التحول إلى العمل المدفوع بالذكاء الاصطناعي. كان النموذج منطقيًا عندما كانت البرمجيات أداة. شخص واحد، برخصة واحدة، ومقعد واحد. عندما تتولى عوامل الذكاء الاصطناعي المهام بشكل مستقل، لا يعمل هذا المنطق بعد الآن. لا يمكنك فرض رسوم لكل مقعد عندما يكون المقعد بوتًا، أو عندما يتعامل نشر واحد مع عبء عمل عشرات المستخدمين.

يتوقع المحللون في Gartner أن ما لا يقل عن 40٪ من إنفاق SaaS المؤسسي سيتحول إلى نماذج قائمة على الاستخدام أو القائمة على الوكيل أو القائمة على النتيجة بحلول عام 2030، مع تراجع حصة الإيرادات القائمة على المقعد من 21٪ إلى 15٪. السوق يتحرك بالفعل في هذا الاتجاه. أطلقت Zendesk التسعير القائم على النتائج في أغسطس 2024، وتقوم بالفوترة لكل تفاعل عميل تم حله بدلاً من كل مستخدم. تابعت Salesforce مع Agentforce بسعر 2 دولار لكل محادثة ذكاء اصطناعي.

قبل أكبر اللاعبين في الصناعة أن النموذج القديم لا يتناسب مع الواقع الجديد. إذا انتظرت السوق لفرض التغيير، فستستلم الشروط التي وضعها أولئك الذين تحركوا أولاً.

هناك أيضًا مشكلة من جانب التكلفة. استفادت SaaS التقليدية من تكلفة هامشية شبه صفرية. بمجرد بناء البرمجية، كان خدمة عميل إضافي شبه مجانية. منتجات الذكاء الاصطناعي تحمل تكاليف حوسبة متغيرة كبيرة تتزايد مع الاستخدام. لم يُصمم تسعير المقعد أبدًا لهذا المستوى من التباين. كل شركة لا تزال تستخدم نموذج المقعد فوق منتج مدفوع بالذكاء الاصطناعي تدير عدم توافق هيكلي سيتطلب في النهاية حلًا.

ملكية سير العمل كاستراتيجية المنتج الجديدة

إذا لم تكن الميزات هي الخندق والمقاعد ليست الوحدة الصحيحة للقيمة، فما هو؟ عندما تتنقل الشركات عبر هذا التحول بوعي، يكتشفون أن الجواب هو ملكية سير العمل. ملكية سير العمل هي الدرجة التي يدعم فيها المنصّة ويربط سلسلة من الإجراءات عبر عملية العميل التشغيلية، بدلاً من معالجة خطوة واحدة فقط بشكل منفصل.

بالنسبة لاستراتيجية المنتج، يُحدث هذا الإطار الجديد فرقًا. بينما تُعالج الأداة مهمة محددة، تُعالج منصة سير العمل السلسلة بأكملها: الاستلام، المعالجة، اتخاذ القرار، المتابعة، والقياس. كلما امتلكت المنصة جزءًا أكبر من تلك السلسلة، زادت صعوبة استبدالها لأن تكلفة التحويل تشمل عملية تشغيلية كاملة، وليس مجرد وظيفة واحدة. هذا لا يعني بناء كل مكوّن داخليًا. في كثير من الحالات، النهج الأقوى هو تعزيز كفاءة أساسية وربطها بشركات قوية في أجزاء مجاورة من سير العمل.

فكر في التأجير. يصبح بناء عامل ذكاء اصطناعي يجيب على أسئلة المستأجرين أسهل. لكن نقل المستأجر من الاستفسار إلى الجولة يعتمد على عدة أنظمة تعمل معًا، من بيانات العقار والجدولة إلى الوصول. لا تُنشئ ميزة واحدة تلك التجربة. القيمة تأتي من كيفية ربط القدرات المتخصصة عبر العملية.

وفقًا لـ Gartner، أصبحت قدرة التكامل الآن العامل #3 العامل الأكثر أهمية للمشترين العالميين للبرمجيات. الميزات وحدها لا تكفي لإقناع المشترين. هم أيضًا يريدون معرفة ما إذا كانت تتكامل مع الأنظمة التي تعتمد عليها فرقهم بالفعل، وما إذا كانت تلك التكاملات عميقة بما يكفي لإزالة الاحتكاك عبر سير العمل بأكمله.

هذا يغيّر الطريقة التي يجب أن تقيم بها شركات البرمجيات خرائط منتجاتها الخاصة. السؤال ليس “ما الذي يجب أن نبنيه بعد ذلك” بل “ما هي أجزاء سير عمل العميل التي لم نلمسها بعد، وماذا سيتطلب الأمر لامتلاكها”. تصبح الشراكات مع المنصات المجاورة ومزودي البيانات وطبقات الخدمات مهمة استراتيجياً بقدر التطوير الداخلي. قد كانت التجزئة في السابق شكلاً من أشكال الدفاع، حيث يحمي كل بائع جزءاً من حزمة التكنولوجيا الخاصة به. ومع سهولة إعادة إنتاج القدرات الفردية، يمكن أن يعمل هذا النهج عكس مصلحة الشركات.

السياق المملوك هو القفل الجديد

في نموذج SaaS التقليدي، كان القفل ناتجاً عن تكاليف التحويل. فإن نقل البيانات، وإعادة تدريب المستخدمين، وإعادة إنشاء التكاملات كلها تستغرق وقتاً وجهداً كبيرين. في نموذج مدفوع بالذكاء الاصطناعي، يظهر شكل أعمق وأقل وضوحاً من القفل: السياق المملوك للعميل.

أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تكون مفيدة إلا بقدر البيانات التي تعمل عليها. يمكن لنموذج ذكاء اصطناعي عام الإجابة على أسئلة عامة. أما نظام الذكاء الاصطناعي المدمج في منصة تراكمت سنوات من تاريخ سير عمل العميل، وأنماط سلوكه، وقرارات التكوين، وبيانات العلاقات، فيمكنه التصرف بذكاء سياقي خاص بحالة ذلك العميل. النماذج العامة لا تستطيع ذلك، وهذا يحول السياق المملوك إلى ميزة تنافسية صلبة في مجال البرمجيات.

RSM US يؤكد هذا الاتجاه، مشيراً إلى أن الشركات التي تستغل البيانات المملوكة بنجاح ستشهد مكاسب في احتفاظ العملاء لا يمكن للمنافسين الذين يركزون فقط على الميزات تحقيقها. يجب على شركات البرمجيات الاستثمار في جمع وت structuring سياق العميل الخاص بنفس الحدة التي تستثمر بها في أي قدرة أخرى. يصبح هذا السياق أكثر قيمة عندما يرتبط بخبرة متخصصة، وسير عمل ثابت، والأنظمة الأخرى المشاركة في إكمال العمل. قد يتمكن منافس من نسخ ميزة فردية بسرعة، لكن إعادة إنتاج كل ما يحيط بها مهمة أكبر بكثير.

لهذا أيضاً تداعيات على طريقة تفكير شركات البرمجيات بشأن حوكمة البيانات وقابليتها للتدقيق. عندما يتصرف الذكاء الاصطناعي بناءً على سياق العميل لإكمال مهام ذات عواقب، يحتاج كل من البائع والعميل إلى رؤية ما يفعله الذكاء الاصطناعي ولماذا. يجب أن تكون الحوكمة جزءاً من البنية التي تجعل ملكية سير العمل المدفوعة بالذكاء الاصطناعي ذات مصداقية.

ماذا يحدث عندما تكون النتائج هي المنتج

إذا كان العملاء يشترون النتائج بدلاً من الأدوات، يجب على فرق المنتج أن تفكر بطريقة أساسية مختلفة حول ما يبنون وكيف يقيسون النجاح. إن خريطة الطريق المنظمة حول الميزات التي سيتم شحنها هي أداة غير مناسبة لمنتج يُنظم حول النتائج التي يجب تقديمها. يجب على المطورين التركيز أقل على ما يطلقون في ربع السنة وأكثر على ما أنجزوه لعملائهم، وما إذا كانت تلك النتائج قابلة للقياس، ومُعَتَّمَة، وقابلة للتكرار.

يحتاج مدراء المنتجات الذين قضوا مسيراتهم المهنية في التفكير بمواصفات الميزات ودورات الإصدار إلى اكتساب الطلاقة في المقاييس التشغيلية. ما هو شكل النتيجة الناجحة، وكيف نعرف متى نكون قد حققناها، وكيف يضمن تصميم المنتج أن سلوك الذكاء الاصطناعي ثابت بما يكفي ليُحاسب على النتائج؟ هذا مجال مختلف عن بناء البرمجيات للمستخدمين البشر لتشغيلها.

يمكننا رؤية هذا التغيير بالفعل في طريقة تقييم المشترين للبائعين. تُظهر بيانات المراجعة الخاصة بـ G2 أن قدرات الذكاء الاصطناعي لا تهم الآن إلا عندما تُقترن بقيمة تشغيلية قابلة للقياس. فقدت الجدة في الميزات وزنها في قرارات الشراء، بينما تكتسب النتائج المثبتة وزنًا أكبر. البائعون الذين لا يزالون يبيعون أساساً على القدرة ويتركون سؤال النتيجة للعميل يصبحون بشكل متزايد على الجانب الخاطئ مما يتوقعه المشترون.

المشتري قد تغير بالفعل

المؤسسات ومشغلو السوق المتوسط لا ينتظرون البائعين ليلحقوا بالركب. لقد تغيرت معايير التقييم بالفعل، ويرغب المشترون في معرفة ما ينتجه المنصّة، وكيفية أدائه ضمن سير عملهم الحالي، ومدى عمق ارتباطه بالأنظمة التي يعتمدون عليها بالفعل. أصبحت محادثات الشراء التي كانت تتركز سابقاً على عروض الميزات وعروض خريطة الطريق تركز بشكل متزايد على بنية التكامل، وقياس النتائج، والمسؤولية التشغيلية.

الخطر الذي يواجه منصات SaaS ذات التعرض الكبير للمقعد المؤسسي هو أن مضاعفات الإيرادات قد تتقلص مقارنةً بالشركات التي انتقلت إلى نماذج الاستهلاك أو النماذج القائمة على النتائج. يقوم المستثمرون بتسعير المخاطر التي قد تتدهور فيها نسبة الاحتفاظ الصافي للإيرادات مع استبدال العملاء للمقاعد البشرية بوكلاء الذكاء الاصطناعي.

هذه فرصة عابرة للبائعين. يشكل المشترون توقعات حول ما يبدو عليه المساءلة في البرمجيات الأصلية للذكاء الاصطناعي. يرد البائعون المتطلعون إلى المستقبل بإنشاء هياكل تسعير، وبناء عمق التكامل، وتكون أكثر استعداداً للقياس على النتائج، مما يمنحهم ميزة في التجديدات والتوسعات. سيجد البائعون الذين يواصلون التركيز على مجموعة ميزاتهم أن هذه المحادثة تصبح غير ذات صلة بما يرغب المشترون فعلياً في معرفته.

إعادة التفكير في معيار القيمة

الذكاء الاصطناعي يغيّر ما تستحقه البرمجيات، ولمن، وعلى أي شروط. تم بناء كامل آلية تقييم SaaS لعالم كانت فيه البرمجيات تساعد البشر فقط على إنجاز العمل. هذا العالم يوشك على الانتهاء.

العصر الجديد يتطلب من الشركات أن تتعامل مع هذا كمسألة أسس أولية. إذا كان الذكاء الاصطناعي يقوم بالعمل، ما الذي يجب أن يدفعه العميل ولماذا؟ الجواب هو نموذج جديد كليًا يركز على النتائج، ملكية سير العمل، والسياق المملوك. يتطلب ذلك تفكيرًا مختلفًا حول التسعير، استراتيجية المنتج، الشراكات، وكيفية قياس النجاح.

عصر الميزات في SaaS كافأ الأداة الأكثر قدرة. سيكافئ عصر الذكاء الاصطناعي الشركات التي يصعب إعادة إنتاج تخصصها واتصالاتها. إعادة التنظيم حول هذه الحقيقة اليوم يسمح لك ببناء الخندق للـ عقد القادم من برمجيات المؤسسات.