كانتي برابها، الشريكة المؤسسة ورئيسة شركة Sirion – سلسلة مقابلات

Kanti Prabha، الشريكة المؤسسة ورئيسة شركة Sirion، قائدة في مجال تكنولوجيا المؤسسات، لديها خبرة تمتد لأكثر من عقدين في تطوير المنتجات والتكنولوجيا القانونية والملكية الفكرية والعمليات والبرمجيات كخدمة (SaaS). وبصفتها عضوة في الفريق المؤسس لشركة Sirion، أدت دورًا محوريًا في بلورة رؤية الشركة لمنتجاتها وتصميمها وتطويرها، وشغلت مناصب قيادية، منها نائبة رئيس إدارة المنتجات ومديرة العمليات، قبل أن تصبح رئيسة للشركة. وتشمل خبرتها بناء منتجات برمجية مؤسسية بين الشركات (B2B)، واستراتيجية المنتجات وإدارتها، ونجاح العملاء، ومبيعات المؤسسات، وتوسيع نطاق الفرق والثقافة التنظيمية. وفي وقت سابق من مسيرتها المهنية، كانت برابها أول موظفة وعضوة في الفريق المؤسس لشركة UnitedLex، حيث طورت حلولًا تقنية للإدارات القانونية في الشركات وأدارت مبادرات الملكية الفكرية، بعد أن اكتسبت خبرة سابقة في خدمات براءات الاختراع لدى Evalueserve. كما تعمل مستشارةً لدى akirolabs، وقدمت المشورة سابقًا لشركة Clarisights.

Sirion شركة لإدارة دورة حياة العقود (CLM) مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تساعد المؤسسات على إدارة العقود بدءًا من إنشائها والتفاوض عليها، مرورًا بمتابعة تنفيذها، وصولًا إلى الوفاء بالالتزامات وتحقيق القيمة المرجوة منها. وتجمع منصتها بين الذكاء الاصطناعي الحواري ووكلاء ذكاء اصطناعي مصممين خصيصًا لمهام محددة، يمكنهم توحيد مستودعات العقود وتنظيمها، والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بشروطها، وإنشاء الاتفاقيات ومراجعتها، وتحديد المخاطر واقتراح تعديلات على صياغتها، ومراقبة الالتزامات واتفاقيات مستوى الخدمة. وتتجه Sirion بشكل متزايد إلى ترسيخ مكانة تقنيتها في مجال التعاقد القائم على الوكلاء من خلال منصتها agentOS، التي تتيح للمؤسسات نشر وكلاء تعاقد جاهزين، إلى جانب إنشاء وكلاء مخصصين مرتبطين ببيانات المؤسسة وسير عملها. وصُممت المنصة للمؤسسات الكبيرة التي تسعى إلى تحويل العقود من مستندات ثابتة إلى مصادر منظمة وقابلة للبحث عن المعلومات التشغيلية، مع الحفاظ على الحوكمة والإشراف البشري.

لم يكن مسارك نحو تأسيس Sirion تقليديًا: فقد درستِ الكيمياء، وانتقلتِ إلى قانون الملكية الفكرية، وعملتِ على براءات الاختراع، ثم بدأتِ تنظرين إلى العقود بطريقة مختلفة خلال عملك مع Hewlett-Packard. ما الذي أدركتِه في تلك التجارب المبكرة وأقنعك في نهاية المطاف بوجود فرصة لتأسيس Sirion؟ 

لم أنشأ وأنا أفكر في تأسيس شركة متخصصة في العقود. درست الكيمياء، لكنني أدركت سريعًا أن اهتمامي بحل مشكلات الأعمال أكبر من رغبتي في قضاء مسيرتي المهنية في مختبر. وقادني ذلك في نهاية المطاف إلى مجال الملكية الفكرية، حيث عملت على براءات الاختراع، ثم قدت فرقًا طورت حلولًا تقنية وقانونية للمؤسسات الكبرى.

جاءت نقطة التحول الحقيقية عندما بدأت أنا وأجاي، شريكي المؤسس في Sirion، العمل مع HP. كان لدى الشركة آلاف العقود التي تحتاج إلى التنظيم والإدارة في أعقاب عملية استحواذ كبيرة. رأينا في البداية أن المسألة تتعلق بمستودع للعقود، لكن ما إن بدأنا نفحصها عن كثب حتى اتضح لنا أن التخزين ليس سوى جزء ضئيل من الفرصة. فقد كانت العقود تكشف ما اشترته الشركة وما باعته، وما تعهدت به وما تعهد به موردوها، والمبالغ التي تدفعها، ومواطن المخاطر فيها، والمواضع التي قد تفقد فيها قيمة. ومع ذلك، لم يكن من السهل على الشركة الاستفادة من هذه المعلومات تقريبًا. كانت تلك هي الفكرة التي قامت عليها Sirion. فالعقود مصدر للمعلومات التجارية لم يُستغل إلى حد كبير.

وصفتِ العقود بأنها شكل من «الذكاء السائل» داخل المؤسسة. ما المعلومات القيّمة التي تكون عادةً حبيسة العقود، وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعلها مفيدة لفرق خارج الشؤون القانونية، بما فيها فرق المالية والمشتريات والمبيعات والعمليات؟ 

العقود من المواضع القليلة التي تتحول فيها نوايا الشركة فعلًا إلى التزامات. فهي توضح المبالغ التي وافقتم على دفعها، وما وافق العميل على شرائه، ومواعيد تغيير الأسعار، ومستويات الخدمة الواجب الوفاء بها، وموعد تجديد الاتفاقية، وما يحدث إذا قصّر أحد الأطراف في الأداء، والجهة المسؤولة عن كل التزام. وهذه معلومات بالغة القيمة، لكنها ظلت تاريخيًا حبيسة مستندات لا يفتحها معظم الناس إلا عند الحاجة إلى التفاوض على أمر ما أو عند حدوث مشكلة.

يغيّر الذكاء الاصطناعي ذلك، إذ يتيح لنا تحويل لغة العقود غير المنظمة إلى معلومات يمكن لبقية أقسام الشركة استخدامها فعليًا. فيمكن لفريق المشتريات فهم التزامات الموردين والأسعار، ولفريق المالية الاطلاع على الالتزامات التجارية والقيمة المحتمل تسربها، ولفريق المبيعات فهم شروط التجديد والتزامات العملاء، ولفريق العمليات مراقبة ما إذا كان يجري الوفاء فعليًا بما وُعد به.

هذا ما أعنيه بجعل ذكاء العقود سائلًا. فبدلًا من بقاء المعلومات حبيسة ملف PDF، يمكنها أن تتدفق إلى القرارات والأنظمة التي تحتاج إليها أكثر من غيرها. وبدلًا من أن يكون العقد نهاية المعاملة، يتيح الذكاء السائل أن يصبح مصدرًا حيًا للسياق الذي يوضح كيفية سير الأعمال.

تطورت Sirion من برنامج لإدارة دورة حياة العقود إلى منصة تزداد اعتمادًا على الذكاء الاصطناعي. كيف غيّر ظهور النماذج اللغوية الكبيرة ما أصبح ممكنًا تقنيًا في التعامل مع بيانات العقود، مقارنةً بأساليب التعلم الآلي المتاحة عند تأسيس الشركة؟

عندما بدأنا Sirion، كان استخدام الذكاء الاصطناعي في التعاقد يقتصر في المقام الأول على الاستخراج والتصنيف. كان بوسع التعلّم الآلي أن يصبح بارعًا جدًا في تحديد بند أو تاريخ أو اسم طرف أو التزام، لكن كان لا بد من تدريب النماذج على مهام محددة نسبيًا.

وسّعت نماذج اللغة الكبيرة نطاق قدرات الاستدلال توسعًا كبيرًا. فأصبح النظام قادرًا الآن على فهم سؤال يُطرح بلغة طبيعية، وتفسير السياق المحيط ببند ما، ومقارنة الصياغة بالموقف الذي تفضّله الشركة، وشرح أسباب اعتبار أمر ما مصدرًا للمخاطر، واقتراح الخطوة التالية.

لكنني لا أرى أن نماذج اللغة الكبيرة ستحل محل كل ما سبقها. فالعقود أعقد من أن يحدث ذلك. في Sirion، نعتمد نهجًا متعدد النماذج يجمع بين نماذج اللغة الكبيرة والنماذج المتخصصة والفهم العميق للعقود. فلكل نموذج جوانب يتقنها أكثر من غيرها. وهذا المزيج مهم لأن المؤسسات لا تحتاج فحسب إلى ذكاء اصطناعي قادر على توليد لغة مقنعة، بل تحتاج إلى الدقة. وأكثر ما يبعث على الحماس هو أننا نستطيع الانتقال من استخراج المعلومات من العقود إلى الاستدلال انطلاقًا منها، ثم إلى اتخاذ إجراءات بناءً عليها على نحو متزايد.

تطرح Sirion الآن وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين لتنفيذ مهام مثل استخراج البيانات من العقود، واكتشاف المشكلات، واقتراح التعديلات، والبحث في مستودعات العقود الضخمة. كيف تتصور عمل هذه الوكلاء معًا؟ وإلى أي مدى ينبغي للمؤسسات أن تسمح في نهاية المطاف للذكاء الاصطناعي بالتصرف باستقلالية أثناء عملية التعاقد؟           

لا أعتقد أن المستقبل سيكون لوكيل ذكاء اصطناعي عملاق يتولى كل شيء. فإعداد العقود يشمل مهام متخصصة كثيرة، تتطلب كل منها سياقًا مختلفًا ومستويات متفاوتة من التقدير. قد يستخرج أحد الوكلاء البنود من آلاف الاتفاقيات، فيما يحدد وكيل آخر الصياغات المخالفة للسياسة. وبعد ذلك، يمكن لوكيل اقتراح التعديلات أن يقترح تغييرًا دقيقًا استنادًا إلى دليل الشركة. وتكمن القوة الحقيقية في تمكين هذه الوكلاء من العمل معًا لتحقيق نتيجة، بدلًا من إجبار المستخدم على إدارة كل خطوة على حدة.

على سبيل المثال، قد يسأل أحدهم: «هل يمكننا قبول اتفاقية المورّد هذه؟». وينبغي أن يكون النظام قادرًا على تحديد البنود الأهم، ومقارنتها بالسياسة، وإبراز المشكلات، والعثور على سوابق، والتوصية بتعديلات، مع توضيح ما فعله وأسبابه.

ينبغي أن يتحدد الحد الذي تقف عنده الاستقلالية بحسب مستوى المخاطر. فلا أمانع أن يتولى الذكاء الاصطناعي باستقلالية كثيرًا من الإجراءات المتكررة القائمة على قواعد. لكن الحكم البشري قد يكون ضروريًا في حالة بند مسؤولية غير مسبوق أو مفاوضات ذات أهمية استراتيجية. وينبغي أن يكون الهدف النهائي للاستقلالية هو إزالة العمل غير الضروري، مع الحفاظ على سيطرة البشر حيثما تكون المساءلة والعلاقات مهمة.

قد تتضمن العقود بعضًا من أكثر المعلومات حساسيةً في الشركة من الناحيتين التجارية والقانونية. وقد قلت إن Sirion تفضّل تأجيل إطلاق منتج على التنازل عن متطلبات الأمن. ومع تعمّق دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير العمل بالمؤسسات، ما التنازلات المتعلقة بالأمن أو الخصوصية التي تثير قلقك أكثر من غيرها؟

قد تتضمن العقود الأسعار والملكية الفكرية ومعلومات الموظفين وتفاصيل الاستحواذات والالتزامات الاستراتيجية ومعلومات شديدة الحساسية عن العملاء والمورّدين. وينبغي للشركات أن تعرف بدقة إلى أين تذهب تلك المعلومات عندما يتعامل معها نظام ذكاء اصطناعي، وكيفية معالجتها، ومن يمكنه الوصول إليها، وما إذا كانت تُستخدم لتدريب نموذج آخر.

هناك ضغط هائل في الوقت الراهن لإطلاق مزايا الذكاء الاصطناعي بسرعة، لكن أكثر ما يقلقني هو التعامل مع بيانات المؤسسات كما لو كانت مواد تدريب عادية. أتفهم هذا الضغط، لكن لا يمكن بناء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات على أساس «سنعالج مسألة الحوكمة لاحقًا». يجب أن يكون الأمن جزءًا من البنية منذ البداية.

وهذا يعني فرض ضوابط قوية على الوصول، والتشفير، وإمكانية التدقيق، ووضع حدود واضحة للبيانات، واتخاذ قرارات مدروسة للغاية بشأن كيفية استخدام نماذج الجهات الخارجية. في Sirion، اتخذنا بالفعل قرارات أدّى فيها الأمن إلى إبطاء عملنا، وأنا مرتاح لهذه المفاضلة. ففي البرمجيات المؤسسية، ولا سيما عند التعامل مع العقود، يستغرق بناء الثقة سنوات، وقد يبددها قرار واحد طائش.

من التحديات المستمرة للذكاء الاصطناعي التوليدي أن إجابته قد تبدو موثوقة حتى عندما تكون خاطئة. وفي مجال استخبارات العقود، حيث يمكن أن يترتب على خطأ دقيق عواقب مالية أو قانونية، كيف تصممون أنظمة ذكاء اصطناعي تمكّن المستخدمين من التحقق منها والوثوق بها؟ 

هذا أحد أهم الفروق بين الذكاء الاصطناعي الموجّه للمستهلكين والذكاء الاصطناعي الموجّه للمؤسسات. فإذا طلبت من مساعد ذكاء اصطناعي اقتراح مطعم وأخطأ، فالعواقب محدودة. أما إذا سأل فريق قانوني عما إذا كان 5,000 عقد توريد يتضمن حقًا معينًا في الإنهاء، وأغفل النظام بثقة 200 عقد منها، فهذه مشكلة مختلفة تمامًا.

نصمم أنظمتنا بما يتيح التحقق من مخرجاتها. فإذا أخبرك الذكاء الاصطناعي بشيء عن عقد، ينبغي أن تتمكن من تتبّع إجابته إلى النص الأصلي. وإذا أوصى بإدخال تعديل، فينبغي أن تفهم السياسة أو الموقف الوارد في دليل العمل الذي استندت إليه تلك التوصية. وقابلية التفسير أساسية لاعتماد هذه الأنظمة، لأن الثقة تنبع من إتاحة فحص الذكاء الاصطناعي.

تؤكد Sirion أن إجابات الذكاء الاصطناعي ينبغي أن تستند إلى عقود المؤسسة وسوابقها، لا أن تعتمد حصريًا على النماذج متعددة الأغراض. هل تعتقد أن المرحلة الكبرى التالية من الذكاء الاصطناعي في المؤسسات ستعتمد بصورة متزايدة على أنظمة تجمع بين النماذج التأسيسية وبيانات الشركات الخاصة شديدة التخصص؟

بالتأكيد. تتمتع النماذج التأسيسية بقدرات هائلة، لكنها لا تعرف كيف تعمل شركتك على وجه التحديد. فهي لا تعرف تلقائيًا التنازلات التي وافق عليها فريقك القانوني في العام الماضي، أو كيفية تحديد الأسعار مع أحد العملاء الاستراتيجيين، أو المورّدين الذين يتكرر إخفاقهم في الوفاء بمستويات الخدمة، أو الحالات التي تتطلب فيها مؤسستك تصعيد الأمر. وهذا السياق هو ما يجعل الذكاء الاصطناعي في المؤسسات مفيدًا حقًا.

إذا جمعنا السجل المهم الذي توفره العقود للقرارات والالتزامات بين المؤسسات مع سياسات الشركة الفريدة، وأدلة التفاوض، والاتفاقيات السابقة، والبيانات التشغيلية، أمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أن ينتقل من تقديم إجابة عامة إلى إجابة تعكس أسلوب عمل شركتك. أعتقد أن الميزة التنافسية في الذكاء الاصطناعي للمؤسسات ستنبع بصورة متزايدة من هذا السياق، إذ إن معظم المؤسسات لديها بالفعل إمكانية الوصول إلى نماذج تأسيسية متشابهة. وسيكون العامل الفارق هو مدى كفاءة ربط هذه النماذج بمعلومات موثوقة ومملوكة للشركة، وتزويدها بسياق كافٍ للاستدلال بدقة من دون المساس بالأمن.

أمضيت أكثر من عقد في بناء Sirion، وشغلت مناصب شملت مجالات المنتجات والعمليات وقيادة الشركة. ما الذي تعلمته عن توسيع نطاق برمجيات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، ولم تكن لتدركه في السنوات الأولى للشركة؟

من الأمور التي تعلمتها أن بناء التكنولوجيا هو أحيانًا الجزء الأسهل. تبدأ الصعوبات حين تشرع في تغيير طريقة عمل مؤسسة كبيرة. في السنوات الأولى، ينصب تركيزك بطبيعة الحال على قدرة المنتج على حل المشكلة. لكنك تدرك عند التوسع إلى مستوى المؤسسات أن الإجابة الممتازة تقنيًا لا تفيد إلا إذا وثق بها الناس، وانسجمت مع سير العمل القائم لديهم، واستطاعت التعامل مع التعقيد الهائل لمؤسسة عالمية.

ويجعل الذكاء الاصطناعي هذا الدرس أكثر أهمية. فمن الممكن اليوم إعداد عرض تجريبي مبهر بسرعة كبيرة. لكن بناء شيء تكون المؤسسة مستعدة لأن تأتمنه على ملايين نقاط البيانات وسير العمل أمر مختلف.

مع إتاحة الذكاء الاصطناعي التحليل المستمر للالتزامات والمخاطر وشروط التسعير والتجديدات والأداء عبر آلاف الاتفاقيات، هل يمكن أن تصبح العقود في نهاية المطاف طبقة بيانات تشغيلية آنية للمؤسسة، بدلًا من أن تظل مستندات لا يُرجع إليها في المقام الأول إلا عند حدوث مشكلة؟

أعتقد أن هذا هو بالضبط الاتجاه الذي نسلكه. لطالما عومل العقد على أنه خط النهاية. يتفاوض الجميع ويوقّعون ويحتفلون، ثم يُودع المستند في مستودع. وبعد ستة أشهر، يفتحه أحدهم بسبب نزاع أو تجديد أو سؤال عما تم التعهد به. لا يعود هذا النهج منطقيًا عندما يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يفهم باستمرار ما يجري في محفظة العقود.

في عالم مثالي، تخيل أن تعرف أن أحد المورّدين أخلّ باتفاقية مستوى الخدمة (SLA) قبل اعتماد الفاتورة التالية، أو أن تلاحظ أن تعديلًا على الأسعار كان ينبغي أن يحدث قبل ثلاثة أشهر. وتخيل أن يتلقى فريق المبيعات تنبيهًا بشأن تجديد وشيك، إلى جانب الالتزامات المتفاوض عليها مع العميل، أو أن يرى فريق الشؤون المالية الالتزامات التجارية منعكسة مباشرةً في أنظمته.

تحدد العقود العلاقات بين الشركات، ولذلك ينبغي ربط بياناتها بالأنظمة التي تُدار فيها تلك العلاقات فعليًا. وأعتقد أن العقد سيصبح، بصورة متزايدة، طبقة بيانات تشغيلية تساعد المؤسسة على فهم ما وافقت عليه، وكذلك ما إذا كانت تلك الاتفاقيات تحقق القيمة التي توقعها الجميع.

بالنظر إلى المستقبل، كيف تعتقد أن إدارة العقود ستبدو حين تصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة بكثير؟ هل ستختفي فئة إدارة دورة حياة العقود التقليدية في نهاية المطاف، لتندمج في طبقة أوسع للذكاء المؤسسي؟ وما الدور الذي تتصور أن تؤديه Sirion في هذا التحول؟ 

آمل أن تصبح حدود إدارة دورة حياة العقود (CLM) أقل وضوحًا بكثير بمرور الوقت. فما زال المستخدمون اليوم يفكرون في صورة خطوات: أريد إنشاء عقد، ومراجعته، والحصول على الموافقة، وتوقيعه، وحفظه، ثم إدارته. ومع ازدياد قدرات الوكلاء، ينبغي ألا يضطر الناس إلى تنسيق كل هذه الأنظمة وسير العمل بأنفسهم. بل ينبغي أن يكون بوسعهم التعبير عن غايتهم وترك جانب كبير من العمل المرتبط بها للوكلاء المتخصصين.

لكن التحول الأكبر يحدث بعد التوقيع. فإذا استطاع الذكاء الاصطناعي فهم كل التزام وشروط تجارية ومخاطر وعلاقة عبر ملايين الاتفاقيات، أصبحت معلومات العقود مفيدة لما هو أبعد من المجال القانوني بكثير. وهذا هو الجانب المثير بالنسبة إليّ: أن تصبح العقود أخيرًا شأنًا يهم الجميع.

لذلك لا أعتقد أن العقود ستختفي، بل على العكس تمامًا. ستزداد أهميتها لأنها توفر سياقًا موثوقًا للذكاء الاصطناعي في المؤسسات. وهدفنا في Sirion هو إتاحة الاستفادة من هذه المعلومات حيثما يجري العمل. وقد تصبح إدارة دورة حياة العقود (CLM) في نهاية المطاف أقل شبهًا بوجهة مستقلة، وأكثر شبهًا بطبقة للذكاء والتنفيذ تربط بين الالتزامات التي قطعتها الشركة والإجراءات التي تتخذها يوميًا.

شكرًا على هذه المقابلة الرائعة. ويمكن للقراء الراغبين في معرفة المزيد زيارة Sirion.