خوليو مارتينيز، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لأباكوم – سلسلة المقابلات

خوليو مارتينيز، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لأباكوم، هو رائد أعمال في مجال التكنولوجيا المالية مع ما يقرب من عقدين من الخبرة في مجالات البنوك الاستثمارية، والتنمية الشركة، وإنشاء المشاريع، والقيادة التكنولوجية عبر المراكز المالية الكبرى في العالم. بدأ مسيرته المهنية في أدوار مالية تغطي الأسواق الرأسمالية، والاستحواذات، والأسهم الخاصة قبل التحول إلى التكنولوجيا المالية، حيث ساعد في إطلاق وتوسيع العديد من المنتجات والمنصات المالية الرقمية. قبل أباكوم، كان مؤسسًا ومطورًا لذراع الاستثمار الشركة في بنك ساباديل، حيث قاد إطلاق المنتجات، والاستثمارات الاستراتيجية، والاستحواذات عبر أوروبا، والأمريكتين، وآسيا. اليوم، كونه الرئيس التنفيذي لأباكوم، يطبق خبرته التشغيلية المالية العميقة في بناء أدوات تُحدّث طريقة عمل فرق المالية في التخطيط، والتنبؤ، وقيادة الأداء التجاري.

أباكوم هي منصة التخطيط المالي والتحليل الأصلي بالذكاء الاصطناعي مصممة لمساعدة فرق المالية في الشركات المتوسطة الحجم في تبسيط وتحديث التخطيط، والتنبؤ، والتقارير، والميزانيات من خلال ربط البيانات التشغيلية والمالية مع سير عمل تعاوني وآراء آلية. تم بناؤها لتحل محل العمليات اليدوية التي تعتمد على جداول البيانات، تركز المنصة على البيانات في الوقت الفعلي، وتدعم نماذج سيناريو متقدمة ونمذجة مالية متعددة الأبعاد، وتتوفّر المهام المتكررة مثل التقارير وتنبؤات التحديث، وتتكامل مع مئات الأنظمة لتزويد الفرق بمصدر وحيد للحقائق. تُدفع ميزات أباكوم دقة، وكفاءة، وصنع القرار الاستراتيجي، مما يُمكّن المنظمات المالية من تقليل العمل اليدوي، وتسريع دورات التخطيط، والتركيز على رؤى موجهة للنمو

قضيت ما يقرب من عقدين من العمل في المالية والتكنولوجيا المالية قبل تأسيس أباكوم. ما هي الإحباطات المحددة التي واجهتها مع طريقة تخطيط الفرق المالية، والتنبؤ بأدائهم، والإبلاغ عن أدائهم، والتي جعلتك أنت وجورج تدركان أن الأدوات التي كنتما تستخدمانها ليست مناسبة للغرض، وأنكم بحاجة إلى بناء المنتج الذي تتمنون وجوده لأنفسكم؟

دركت أن المالية تفقد النفوذ ليس لأن التحليل خاطئ، ولكن لأنها تأتي متأخرة. عبر البنوك، والتكنولوجيا المالية، والشركات الناشئة ذات النمو السريع، واصطدمت دائمًا بنفس اللحظة. في اجتماع تنفيذي، كان شخص ما يسأل سؤالًا معقولًا مثل: “كم شهرًا من مدة البقاء لدينا إذا كنا تباطؤ في التوظيف؟” أو “ماذا يحدث إذا انخفض الإيراد في الربع المقبل؟” ولا أستطيع الإجابة على الغرفة في الوقت الفعلي.

لم يكن ذلك لأنني لم أفهم الأعمال أو لأن الرياضيات كانت صعبة. كان المشكلة هيكلية. العائد يعيش في نظام واحد، والعدد يعيش في نظام آخر، والإيراد في مكان ما آخر، والنفقات في جداول البيانات. للرد بثقة، عليك سحب كل شيء معًا، وإعادة بناء النموذج، وتصحيح الاختلافات، والآمال التي لا تتحطم.

من خلال الوقت الذي أستطيع العودة به مع إجابة، يكون نافذة القرار قد انغلقت. ذلك كان المشكلة الحقيقية. المالية تكسب مقعدها على الطاولة من خلال الدقة، لكنها تحتفظ بمقعدها من خلال الوقت. إذا لم تكن قادرًا على الظهور مع دعم قرار وثيق في دقائق أو ساعات، تفقد النفوذ، حتى لو كان تحليلك مثاليًا بعد أسبوع.

ما جعل الأمور أسوأ هو الخيار الكاذب الذي تم تقديمه إلى فرق المالية. كانوا إما يستخدمون جداول بيانات مرنة وسريعة، لكنها هشة وبدون حوكمة. أو منصات تراثية قوية، لكنها تفترض أعمالًا ثابتة وتتطلب إدارة ثقيلة فقط للعمل.

في غضون ذلك، تعمل الشركات الحديثة في سباقات، حتى على مستوى التنفيذيين. الخطط تتغير باستمرار. القرارات تتراكم. المالية لا تستطيع أن تكون الفريق الذي يأتي دائمًا “بالإجابة”.

ذلك هو السبب الذي جعلنا نؤسس أباكوم. كنا نريد نظام تخطيط مبني على السرعة والثقة في نفس الوقت، بحيث يمكن للمالية تطبيق الدقة في وقت مبكر بما يكفي للتأثير على الاتجاه أثناءما لا تزال الخيارات قابلة للتفاوض.

عندما بدأنا بناء أباكوم في عام 2020، كيف قمت بتحقق من أن هذه المشكلة تمتد إلى ما هو أبعد من تجربتك الخاصة، وأنها مشكلة مشتركة بين الشركات المتوسطة الحجم التي تنتشر بسرعة؟

التصديق الأول جاء في محادثة توقعتها لتحقق خلاف فرضيتي. اتصلت بمؤسسي الشريك جورج لأنّه كان أذكى شخص مالي أعرفه، وافترضت أنه سيعرف طريقة أفضل قد فاتتني.

بدلاً من ذلك، قارنا الملاحظات لساعات ودركنا أننا عشنا نفس النمط في بيئات مختلفة. فرق المالية تغرق في المصالح، وتعيد بناء النماذج دائمًا، وتأتي دائمًا خطوة واحدة بعد الأعمال. ذلك كان اللحظة التي انقر فيها الأمر لنا. هذه ليست فشلًا شخصيًا أو مشكلة عملية. إنها مشكلة هيكلية مشتركة بين الشركات.

ثم تحدثنا إلى مديري المالية والقادة الماليين عبر الصناعات، والجغرافيا، ومراحل النمو. تغيرت اللغة، لكن القصة لم تتغير. “نحن دائمًا ما نعادة البناء بدلاً من النصح”.

الرؤية العميقة لنا كانت أن هذا الفشل يتكرر في دورات. كل بضع سنوات، يزعم نظام جديد أنه قد حل مشكلة التخطيط المالي والتحليل. ثم يسرع темп الأعمال مرة أخرى. أدوات جديدة، ومقاييس جديدة، ومشاركون mới، وإيقاعات تخطيط جديدة. النظام ينتفخ ويتحطم تحت التغيير.

شكل ذلك رؤيتنا. لم نرغب في بناء حلًا ثابتًا لنموذج تشغيل واحد. كنا نريد منصة تبقى ذات صلة مع تطور الأعمال، وهو ما يصبح أكثر حرجية في عصر الذكاء الاصطناعي. دعمنا لاحقًا من YC عزز أن هذا مشكلة عالمية، وليست مشكلة محددة.

أباكوم تدعم الآن التنبؤ في الوقت الفعلي، ونمذجة السيناريوهات، وتخطيط الرأس. في أي نقطة تحول الذكاء الاصطناعي من مفهوم مستقبلي إلى جزء أساسي من هيكل المنصة؟

الذكاء الاصطناعي لم يكن قط فكرة لاحقة بالنسبة لنا، ولكننا كنا حازمين جدًا في تحديد متى وكيف تطبيقه. المالية هي أعمال ثقة. لا يمكنك وضع الذكاء على الفوضى وتوقع الدقة. إذا كانت البيانات متضاربة، والتعريفات غير متسقة، والنموذج هش، فإن الذكاء الاصطناعي لن يحلها. سوف يوسع الارتباك بسرعة أكبر فقط.

لذلك، بدأنا بالأساسيات: طبقة بيانات قوية، وتكاملات موثوقة، وبرimitives نمذجة تعكس كيفية عمل الأعمال في الواقع. من اليوم الأول، كانت استراتيجيتنا الذكاء الاصطناعي هي دمج الذكاء حيث يخلق ربحًا حقيقيًا.

ذلك يعني تطبيق الذكاء الاصطناعي على العمل ذو الحجم الكبير والقضاء على الحكم الذي يستهلك وقتًا ويخلق أخطاء. تنظيف وتنميط البيانات الواردة. مصالح عبر الأنظمة. تصنيف وتعليم بالحجم الكبير. كشف عن الشذوذ في وقت مبكر، وليس في نهاية الشهر.

بمجرد وضع الأساس في المكان، يغير الذكاء الاصطناعي اقتصاديات التخطيط. يصبح استكشاف السيناريوهات اقتصاديًا. يمكن اختبار التبادل في الوقت نفسه، وليس في اجتماع لاحق بعد أيام.

ذلك هو عندما يصبح الذكاء الاصطناعي أساسيًا. ليس عندما يمكنه توليد مخطط لطيف أو ملخص، ولكن عندما يسمح للمالية بتطبيق الدقة بسرعة كافية للتأثير على القرار أثناءما لا يزال مفتوحًا.

في الشركات الناشئة بسرعة، غالبًا ما تعيش بيانات المالية عبر العديد من الأنظمة وتتغير باستمرار. ما هي التحديات الفنية أو التنظيمية الأكثر صعوبة في تحويل هذه البيانات المتجزئة إلى نظام تخطيط موثوق ومستمر؟

نقل البيانات ليس المشكلة الأصعب. معظم الأنظمة الحديثة مدفوعة بالواجهات البرمجية، وتوفر أدوات التكامل. المشكلة الحقيقية تبدأ بعد وصول البيانات. البيانات الخام غير متسقة. الإيراد في نظام إدارة العلاقات مع العملاء لا يتطابق مع الإيراد في نظام تخطيط الموارد. عدد الموظفين في أنظمة الموارد البشرية لا يتطابق مع عدد الموظفين في نظام الرواتب. حتى المقاييس الأساسية مثل الإيراد السنوي المتكرر أو مدة البقاء تعني أشياء مختلفة لأفرقة مختلفة.

إذا لم تكن التعريفات صريحة وموافق عليها، فإن كل تنبؤ يتحول إلى نقاش. التحدي ثلاثي. أولًا، أساس بيانات يُحدث باستمرار مع تغيير الأنظمة المصدر. ثانيًا، نموذج أعمال محكوم حيث تكون الحسابات صريحة ومتسقة. ثالثًا، التوجه التنظيمي، لأن التخطيط في الوقت الفعلي يتطلب تعريفات مشتركة وإيقاع تشغيلي مشترك.

الحوكمة هي ما يجعل السرعة آمنة. التخطيط في الوقت الفعلي يعمل فقط عندما تُبنى الثقة في سير العمل، وليس عندما تُثبت كوثيقة سياسة أو قائمة تحقق في جدول البيانات.

من ما تراه عبر مئات العملاء، كيف يغير التخطيط المستمر في الوقت الفعلي طريقة اتخاذ مديري المالية القرارات أسبوعًا بعد أسبوع، وليس فقط في وقت المجلس أو الميزانية؟

دور المالية قد تحول من المراجعة الدورية إلى دعم قرار مستمر.

أولاً، حجم القرارات انفجر. المالية الآن متورطة في التوظيف، والأسعار، وستثمارات GTM، والتجديد، والرهانات على المنتجات، والتبادلات التشغيلية على أساس مستمر.

ثانيًا، البيانات لا تكون “مكتملة” أبدًا. أدوات جديدة، ومقاييس جديدة، ومشاركون جديدة تعني أن مجموعة البيانات دائمًا في حركة. الأعمال لا يمكن أن تنتظر إغلاقًا مثاليًا للمoves.

في هذا السياق، يغير التخطيط في الوقت الفعلي المالية من الإبلاغ والتوضيح إلى تشكيل الاتجاه بنشاط. يصبح مدى البقاء قيودًا حيًا، وليس مقياسًا ربع سنويًا. يصبح تخطيط السيناريوهات محادثة تبادل متكررة، وليس تمارين سنوية.

أفضل فرق المالية لا تصبح أقل صرامة. بل تصبح أكثر صرامة في وقت مبكر. هذا هو التحول.

كيف تطبق أباكوم الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف عن التutomatization القائمة على القواعد التقليدية، وأي القرارات المالية لا تزال تتطلب حكمًا بشريًا قويًا؟

معظم الذكاء الاصطناعي في المالية اليوم يبدأ في نهاية سير العمل. يفترض أن بياناتك مُحسنة ومحكومة، ثم يضيف واجهة محادثة لاستعلامها أو تلخيص الاكتشافات. ذلك يمكن أن يكون مفيدًا، ولكنه يتخطى الجزء الأصعب من التخطيط المالي والتحليل.

نحن نبدأ من البداية. نطبق الذكاء الاصطناعي حيث يضيف البشر القليل من القيمة ويكون أكثر عرضة للأخطاء، مثل تنظيف وتنميط البيانات، ومصالح عبر الأنظمة، وتصنيف ووضع علامات بالحجم الكبير، وكشف الشذوذ في وقت مبكر، وليس في نهاية الشهر.

الذكاء الاصطناعي يقلل أيضًا من ضريبة التعقيد التي تعوق الفرق. العديد من المنصات تتطلب مستشارين متخصصين أو خبراء، مما يخلق اعتمادًا على “أصحاب النظام”. الذكاء الاصطناعي يجب أن يقلل من هذا الحاجز. يجب أن تكون فرق المالية قادرة على التعبير عن النية ومساعدة المنصة في بناء المنطق بشكل صحيح.

هذا أيضًا حيث يهم موقفنا المتوسط. تاريخيًا، كان على فرق المالية أن تختار بين أدوات مرنة ولكنها هشة أو منصات قوية ولكنها ثقيلة الإدارة. الذكاء الاصطناعي يفرض الآن نفس التبادل الكاذب: مساعدات طيران سهلة ولكنها سطحية، أو أنظمة أوركسترا قوية ولكنها تتطلب منك تعلم طريقة جديدة للعمل. في حين نعتقد أن الجواب الصحيح هو الذكاء الاصطناعي الذي يختفي في سير العمل، مما يحسن التخطيط دون تغيير كيفية عمل الفرق.

فيما يتعلق بالحكم، فإن الحد واضح. يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع التحليل والاستكشاف، ولكن القرارات التي تتضمن تخصيص رأس المال، وخيارات التوظيف، والأسعار، والتنويع الاستراتيجي لا تزال تتطلب سياقًا بشريًا ومسؤولية. يمتلك الرئيس التنفيذي للمالية المكالمة.

كيف تفكر في الثقة والوضوح لمديري المالية الذين يحتاجون إلى الوقوف وراء الأرقام؟

في المالية، “موجهة بشكل صحيح” ليس كافياً. مديرو المالية مسؤولون عن الأرقام التي يقدمونها. إذا لم تكن قادرًا على تفسير التنبؤ، لا يمكنك استخدامه في محادثة القرار.

الثقة تبدأ مع أساس محدد. تعريفات متسقة. بيانات متصالح. منطق واضح. الذكاء التنبؤي يعمل فقط عندما يُبنى على شيء صلب.

الوضوح هو ما يحول الاكتشاف إلى عمل. مديرو المالية يحتاجون إلى الإجابة بسرعة على ما تغير، ولماذا تغير، وأي السائقين تحركت، وما هي الافتراضات التي تسبب نتائجًا مختلفة.

الحوكمة لا يمكن أن تعيش في ضوابط ثابتة بعد الآن. يجب أن تكون متأصلة في سير العمل، بحيث تكون الافتراضات مرئية، والمنطق قابل للتعقب، وكل سيناريو يترك سجلًا واضحًا. الهدف ليس إزالة البشر من الحلقة، ولكن مساعدتهم على ممارسة الحكم في وقت مبكر، وبثقة أكبر.

لقد مررت بمراحل التمويل المبكر والنمو في وقت لاحق. كيف أثرت هذه المراحل على مدى استثمارك في الذكاء الاصطناعي مقابل أساسيات المنتج؟

التمويل المبكر أجبرنا على الانضباط. لم نكن نستطيع ملاحقة الأشياء الملمعة. كنا نحتاج إلى كسب الثقة من خلال بناء الأساسيات: تكاملات موثوقة، ونماذج بيانات قوية، ومحرك تخطيط لا ينهار عندما تتغير الأعمال.

الذكاء الاصطناعي كان دائمًا جزءًا من الاستراتيجية، ولكننا رفضنا معاملته مثل طبقة تسويقية. إذا لم يكن الذكاء الاصطناعي يخلق ربحًا حقيقيًا داخل سير العمل، لم نشحن به.

随ما كبرنا، تحول السوق. أصبح الذكاء الاصطناعي معيارًا. كل بائع يمكنه إظهار واجهة محادثة ويكون “مدعومًا بالذكاء الاصطناعي”. لذلك، تحول العارضة من المظهر إلى النتائج. هل يساعد الذكاء الاصطناعي المالية على اتخاذ قرارات أفضل وأسرع، مع قابليّة التتبع، أو ينتج فقط مخرجات تبدو مثيرة للإعجاب؟

النمو في مرحلة لاحقة رفع معيار الكفاءة أيضًا. كان من المتوقع أن تفعل الفرق المزيد بأقل. ذلك عزز تركيزنا على الذكاء الاصطناعي الذي يُحقق ربحًا قابل للقياس، وليس الجاذبية السردية.

لقد كنا نركز على توسيع نطاقنا في السوق الأمريكي. كيف يختلف سوق الولايات المتحدة في استعداده لتبني منصات المالية الأصلية بالذكاء الاصطناعي مقارنة بمناطق أخرى؟

الشركات الأمريكية تتحرك بسرعة، وتوقعات المستثمرين عالية. مديرو المالية يتوقعون أن يكونوا عملياتيًا sâu، وليس فقط دقيقين. هم يوجهون خطط التوظيف، وستثمارات GTM، و قرارات الإنفاق، واولويات بشكل مستمر.

ذلك يجعل ألم التخطيط البطيء أكثر حدة. عندما تحدث القرارات أسبوعيًا أو يوميًا، لا يمكن للمالية أن تعمل على إيقاع شهري. يصبح الذكاء الاصطناعي المضمن أقل من كونه رغبة، وأكثر من كونه متطلبًا.

سوق الولايات المتحدة أيضًا أكثر استقبالًا لفكرة أن أنظمة المالية يجب أن تكون ديناميكية، وليس ثابتة. التوقع ليس فقط دقة الإبلاغ، ولكن دعم القرار في إيقاع الأعمال.

نظرًا إلى عام 2026، أي أجزاء من التخطيط المالي سوف تُ自动 بشكل كبير بواسطة الذكاء الاصطناعي، وأين سيظل الحكم البشري ضروريًا؟

الطبقات التي سوف تُ自動 بشكل كبير هي المهام المتكررة منخفضة الحكم التي تستهلك وقتًا غير متناسب اليوم. يجب أن تتم إضافتها إلى التكامل، وتنظيف، وتنميط، ومصالح، وكشف الشذوذ، وتقارير الأساس بشكل مستمر.

التنبؤ والتنبؤ بالسيناريوهات سوف يتسارع بشكل كبير، ولكنها لن يتم تفويضها بالكامل. سوف يجعل الذكاء الاصطناعي مناخرة الخيارات وتجربة افتراضات وتحليل التوتر رخيصة، ولكن المخاطر والمسؤولية لا تزال مهمة.

سيظل الحكم البشري ضروريًا حيث تكون المخاطر عالية. تخصيص رأس المال. استراتيجية التوظيف. قرارات التسعير. روايات المجلس. الذكاء الاصطناعي يغير ما إذا كان يمكن للمالية مواكبة إيقاع القرارات. لا يغير من هو مسؤول عن النتيجة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم المزيد يجب أن يزوروا أباكوم.