Guideless تجمع مليون يورو تمويل ما قبل البذرة لتحويل تدفقات العمل البرمجية إلى أدلة تدريبية بالذكاء الاصطناعي

شركة Guideless الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي من ليتوانيا جمعت مليون يورو تمويل ما قبل البذرة بينما تسعى لإعادة التفكير في إحدى المشكلات الأقل جاذبية ولكن المستمرة داخل المنظمات: توثيق كيفية إنجاز العمل فعليًا.

قادت جولة التمويل شركة Superhero Capital، بمشاركة FIRSTPICK VC ومستثمرين ملائكيين توماس بلانتينجا، الرئيس التنفيذي لمجموعة Vinted؛ فيتاوتاس أتكوشتيس، الرئيس التنفيذي لـ Vinted Go؛ ومؤسس Vinted المشارك مانتاس ميكوكاس.

تأسست الشركة على يد إيفالداس بيليوناس ودوفيداس ريميكا، وتعمل Guideless على بناء منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تحول تدفقات العمل البرمجية إلى أدلة تدريبية مروية ووثائق منظمة. وتقول الشركة إن لديها الآن أكثر من 3,000 مستخدم وعملاء يدفعون مقابل الخدمة في 15 سوقًا، وتستخدم تقنيتها فرق في Vinted وMasan Consumer Holdings وجمعية مستشفيات نيفادا.

ستُخصص رأس المال الجديد لتطوير المنتج، والتوظيف، والتوسع في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وأوروبا.

تحويل نشاط البرمجيات إلى تدريب منظم

غالبًا ما يبدأ التدريب التقليدي على البرمجيات بتسجيل شخص لشاشته، شرح عملية ما، تحرير اللقطات، إضافة تسميات توضيحية، ثم تكرار معظم العمل عندما يتغير البرنامج الأساسي.

تتبنى Guideless نهجًا مختلفًا. بدلاً من اعتبار سير العمل تسجيلًا فيديويًا واحدًا، يلتقط امتداد Chrome الخاص بها الإجراءات التي يقوم بها المستخدم داخل المتصفح ويحول الإجراءات المهمة إلى خطوات منفصلة قابلة للتحرير. يمكن بعد ذلك صقل الدليل الناتج دون الحاجة إلى إعادة إنتاج سير العمل بالكامل.

بعد التقاط سير العمل، يولد الذكاء الاصطناعي تعليمات مكتوبة وتعليقًا صوتيًا للخطوات الفردية. يمكن للمستخدمين إعادة ترتيب الخطوات أو إزالتها، تغيير لقطات الشاشة، تحرير النص، ضبط التكبير وإبراز المؤشر، وإعادة إنشاء التعليقات الصوتية عندما يتغير العملية الأساسية.

تلك الفروقات مهمة لأن مقاطع التدريب التقليدية تميل إلى أن تصبح قديمة بمجرد تغير واجهة المستخدم أو سير العمل. من خلال فصل العملية إلى مكونات قابلة للتحرير، تسعى Guideless لجعل توثيق البرمجيات يتصرف كأصل معرفي حي بدلاً من قطعة وسائط نهائية.

تدعم المنصة حاليًا النصوص والصوت المُولّدين بالذكاء الاصطناعي عبر 43 لغة. يمكن توزيع الأدلة عبر روابط أو تضمينات مباشرة، أو تصديرها بصيغ تشمل MP4 وPDF وMarkdown. كما تتضمن Guideless تحليلات لتتبع المشاهدات، وإكمال الدروس، وأماكن ترك المشاهدين للدليل.

بالنسبة للمنظمات الكبيرة، أضافت الشركة أيضًا مساحات عمل مشتركة وتسجيل دخول موحد SAML 2.0، مما يعكس توجهاً يتجاوز إنشاء الدروس الفردية نحو إدارة المعرفة المؤسسية.

الاستفادة من الخبرة داخل Vinted

نشأت Guideless جزئيًا من تجربة بيليوناس في العمل لدى Vinted Go، حيث قضى سنوات في بناء وتوسيع ذراع اللوجستيات في سوق Vinted الأوروبي للسلع المستعملة.

قال بيليوناس إن الصعوبة المتكررة في تدريب الموظفين عبر الدول ساعدت على كشف مقدار الوقت المؤسسي الذي قد يضيع في شرح تدفقات العمل البرمجية وإعادة بناء الوثائق.

قال: “قيادة فرق تجارية وإدماج موظفين عبر عدة دول لأكثر من عقد من الزمن، بما في ذلك في Vinted Go، شهدت بنفسي مقدار الوقت والمال الذي يُهدر في تدريب سير العمل غير الفعال.”

تنعكس تلك الخلفية في المستثمرين الذين يدعمون الجولة. ثلاثة من المستثمرين الملائكيين في Guideless يأتون من Vinted، بينما أصبحت المنصة نفسها مستخدمًا مبكرًا للبرنامج.

قال الرئيس التنفيذي لمجموعة Vinted، توماس بلانتينجا، إن الشركة كانت تقضي أسابيع في إعادة بناء الأدلة بعد تغييرات واجهة المستخدم، في حين أن Guideless سمحت بمعالجة تلك التحديثات بجهد يدوي أقل بكثير.

أطلقت الشركة الناشئة منتجها بشكل تجريبي في أواخر 2025 قبل أن تُسجل رسميًا في ليتوانيا في يونيو 2026.

التجاوز عن مقاطع التدريب المُولّدة بالذكاء الاصطناعي

الجزء الأكثر تأثيرًا في استراتيجية Guideless هو سعيها للتجاوز عن إنشاء الدروس التعليمية.

تسعى الشركات بشكل متزايد إلى أن يقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي بأداء مهام عبر أنظمة إدارة علاقات العملاء، ومنصات تخطيط موارد المؤسسات، وأدوات الدعم، وغيرها من التطبيقات الداخلية. ومع ذلك، فإن منح الوكيل الوصول إلى تلك الأنظمة لا يمنحه تلقائيًا فهماً دقيقًا لكيفية توقع المنظمة لإنجاز العمل.

غالبًا ما تتوزع الإجراءات التشغيلية الفعلية للشركة عبر تجربة الموظفين، والتعليمات غير الرسمية، والوثائق القديمة، والمعرفة التي يمتلكها عدد قليل نسبيًا من الأشخاص.

تراهن Guideless على أن التقاط تدفقات العمل مباشرةً أثناء تنفيذها من قبل الموظفين يمكن أن يخلق تمثيلًا أكثر تنظيمًا لتلك المعرفة التشغيلية.

نظرًا لأن كل سير عمل يُخزن كسلسلة من الخطوات المتقطعة بدلاً من تسجيل ثابت، يمكن أن توفر هذه العمليات في النهاية سياقًا ليس فقط لتدريب البشر بل أيضًا للأنظمة الذكية التي تحاول فهم كيفية إكمال المهام داخل منظمة معينة.

ينقل هذا قيمة التقنية المحتملة من الإجابة على سؤال “كيف أستخدم هذا البرنامج؟” إلى سؤال أكثر تعقيدًا: “كيف تستخدم هذه الشركة هذا البرنامج لأداء هذه المهمة المحددة؟”

لماذا قد يصبح السياق التشغيلي أكثر قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي الوكالي

قد يجعل صعود الذكاء الاصطناعي المستقل هذا التمييز أكثر أهمية.

توفر نماذج اللغة الكبيرة بالفعل معرفة واسعة حول التطبيقات التجارية المستخدمة على نطاق واسع، لكن سير العمل المؤسسي نادرًا ما يكون عامًا. تقوم الشركات بتخصيص البرمجيات، وإنشاء عمليات موافقة داخلية، وتحديد الاستثناءات، ودمج تطبيقات متعددة في إجراءات قد لا توجد خارج المنظمة نفسها.

لكي يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي مشاركين موثوقين في تلك العمليات، سيحتاجون إلى الوصول إلى السياق التشغيلي الحالي بدلاً من الاعتماد فقط على المعرفة العامة للنماذج.

قد يخلق نهج Guideless طريقة واحدة لتوليد هذا السياق بشكل مستمر: مراقبة سير عمل حقيقي، تقسيمه إلى خطوات منظمة والحفاظ على قابلية تحرير تلك الخطوات مع تطور العملية.

لا تزال هناك تحديات كبيرة أمامنا. لا يضمن التقاط سير العمل أنه السليم، وستحتاج المنظمات إلى آليات للموافقات، وإدارة الإصدارات، والصلاحيات، وتحديد الإجراءات التي يُسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي باتباعها. إن الحفاظ على معرفة تشغيلية دقيقة على نطاق المؤسسة يُعد تحديًا أوسع بكثير من إنشاء مواد تدريبية.

لكن جولة التمويل التي بلغت مليون يورو تمنح Guideless فرصة لاختبار ما إذا كان المنتج الذي يبدأ بحالة استخدام بسيطة نسبيًا، تجعل توثيق البرمجيات أسرع في الإنشاء والصيانة، يمكن أن يتطور إلى بنية تحتية لكيفية تعلم كل من الموظفين ووكلاء الذكاء الاصطناعي طريقة عمل المنظمة.

إذا نجح هذا الانتقال، قد يكون الفرص على المدى الطويل أقل ارتباطًا باستبدال برمجيات تسجيل الشاشة وأكثر ارتباطًا ببناء ذاكرة محدثة باستمرار لكيفية إنجاز العمل.