كاني برابها، الرئيسة وكبيرة مسؤولي المنتجات والتكنولوجيا في Sirion – سلسلة مقابلات

كاني برابها، الرئيسة وكبيرة مسؤولي المنتجات والتكنولوجيا في Sirion، قائدة في مجال تكنولوجيا المؤسسات، تتمتع بخبرة تزيد على عقدين تشمل تطوير المنتجات والتكنولوجيا القانونية والملكية الفكرية والعمليات والبرمجيات كخدمة. وبصفتها عضوًا في الفريق المؤسس لـ Sirion، أدّت دورًا محوريًا في صياغة رؤية الشركة لمنتجاتها وتصميمها وتطويرها، وشغلت مناصب قيادية، من بينها نائبة رئيس إدارة المنتجات والرئيسة التنفيذية للعمليات، قبل أن تصبح رئيسة الشركة. وتشمل خبرتها بناء منتجات البرمجيات كخدمة (SaaS) بين الشركات (B2B) بمستوى مؤسسي، واستراتيجية المنتجات وإدارتها، ونجاح العملاء، ومبيعات المؤسسات، وتوسيع نطاق الفرق والثقافة التنظيمية. وفي بداية مسيرتها المهنية، كانت برابها أول موظفة وعضوًا في الفريق المؤسس لشركة UnitedLex، حيث طوّرت حلولًا قائمة على التكنولوجيا للإدارات القانونية في الشركات وأدارت مبادرات الملكية الفكرية، بعد أن اكتسبت خبرة سابقة في خدمات براءات الاختراع لدى Evalueserve. كما تعمل مستشارةً لدى akirolabs، وقدّمت سابقًا المشورة لشركة Clarisights.

Sirion شركة لإدارة دورة حياة العقود (CLM) مدعومة بالذكاء الاصطناعي، تساعد المؤسسات على إدارة العقود بدءًا من إنشائها والتفاوض عليها، مرورًا بمتابعة أدائها والالتزامات الواردة فيها، وصولًا إلى تحقيق قيمتها. وتجمع منصتها بين الذكاء الاصطناعي الحواري ووكلاء ذكاء اصطناعي مصممين لأغراض محددة، يمكنهم توحيد مستودعات العقود وتنظيمها، والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بشروط العقود، وإنشاء الاتفاقيات ومراجعتها، وتحديد المخاطر، واقتراح تعديلات على نصوص العقود، ومراقبة الالتزامات واتفاقيات مستوى الخدمة. وتتجه Sirion على نحو متزايد إلى توظيف تقنياتها في التعاقد المدعوم بالوكلاء 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 الساعية إلى تحويل العقود من مستندات جامدة إلى مصادر منظمة وقابلة للبحث عن معلومات استخباراتية تشغيلية، مع الحفاظ على الحوكمة والإشراف البشري.

كان مسارك نحو تأسيس Sirion غير تقليدي: درستِ الكيمياء، ثم اتجهتِ إلى قانون الملكية الفكرية وعملتِ على براءات الاختراع، وبعد ذلك 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 أكن أتخيل منذ نشأتي أنني سأؤسس شركة تتمحور حول العقود. درست الكيمياء، لكنني أدركت سريعًا نسبيًا 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 طوّرت حلولًا تقنية وقانونية للمؤسسات الكبرى.

جاء التحول الحقيقي عندما بدأت أنا وعجاي، شريكي المؤسس في Sirion، العمل مع HP. كان لدى الشركة آلاف العقود التي تحتاج إلى تنظيم وإدارة بعد عملية استحواذ كبرى. رأينا في البداية أن الأمر يتعلق بمشكلة في المستودعات، لكن ما إن بدأنا دراسة العقود عن كثب حتى اتضح لنا أن التخزين ليس سوى جزء ضئيل جدًا من الفرصة المتاحة. فقد كانت العقود تكشف ما اشترته الشركة وما باعته، وما تعهدت به وما تعهد به موردوها، وما تدفعه، وأين تكمن المخاطر، وأين يمكن أن تضيع القيمة. ومع ذلك، لم يكن من السهل على الشركة الاستفادة من معظم هذه المعلومات. وكانت تلك هي الفكرة التي انطلقت منها Sirion. فالعقود مصدر غير مستغل إلى حد كبير لمعلومات الأعمال.

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

العقود من المواضع القليلة التي تتحول فيها نوايا الشركة فعليًا إلى التزامات. فهي توضح المبالغ التي وافقت الشركة على دفعها، وما وافق العميل على شرائه، ومواعيد جواز تغيير الأسعار، ومستويات الخدمة الواجب تحقيقها، ومواعيد تجديد الاتفاقيات، 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 عندما تسوء الأمور.

يغيّر الذكاء الاصطناعي هذا الواقع، إذ يتيح لنا تحويل لغة العقود غير المنظمة إلى معلومات يمكن لبقية أقسام الشركة استخدامها فعلًا. فيمكن لفريق المشتريات فهم التزامات الموردين وأسعارهم، ولفريق الشؤون المالية الاطلاع على الالتزامات التجارية ومواطن التسرب المحتملة للقيمة، ولفريق المبيعات فهم شروط التجديد والتزامات الشركة تجاه العملاء، ولفريق العمليات متابعة مدى تنفيذ ما جرى التعهد به.

هذا ما أعنيه بجعل معلومات العقود سائلة. فبدلًا من أن تبقى المعلومات داخل ملف PDF، يمكنها أن تنتقل إلى القرارات والأنظمة التي تشتد الحاجة إليها فيها. وبدلًا من أن يكون العقد نهاية المعاملة، تتيح المعلومات السائلة أن يصبح مصدرًا حيًا للسياق الذي تستند إليه طريقة عمل المؤسسة.

تطورت Sirion من برنامج لإدارة دورة حياة العقود إلى منصة يتزايد اعتمادها على الذكاء الاصطناعي. كيف غيّر ظهور النماذج اللغوية الكبيرة ما يمكن تحقيقه تقنيًا باستخدام بيانات العقود، مقارنةً بأساليب التعلم الآلي المتاحة عند تأسيس الشركة؟

عندما أسسنا Sirion، كان استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة العقود يقتصر أساسًا على استخراج المعلومات وتصنيفها. وكان من الممكن تدريب نماذج التعلم الآلي لتجيد تحديد بند أو تاريخ أو اسم طرف أو التزام، لكن ذلك كان يتطلب تدريب نماذج لمهام محددة نسبيًا.

وسّعت النماذج اللغوية الكبيرة نطاق قدرات الاستدلال بدرجة هائلة. فأصبح بإمكان النظام الآن فهم سؤال مصاغ بلغة طبيعية، وتفسير السياق المحيط ببند ما، ومقارنة الصياغة بالموقف الذي تفضله الشركة، وشرح أسباب اعتبار أمر ما مصدرًا للمخاطر، واقتراح الخطوة التالية.

لكنني لا أرى أن النماذج اللغوية الكبيرة ستحل محل كل ما سبقها. فالعقود معقدة أكثر من أن يحدث ذلك. في Sirion، نعتمد نهجًا متعدد النماذج يجمع بين النماذج اللغوية الكبيرة والنماذج المتخصصة والفهم المتعمق للعقود. فلكل نموذج جوانب يتفوق فيها. وهذا المزيج مهم لأن المؤسسات لا تحتاج فحسب إلى ذكاء اصطناعي قادر على توليد لغة مقنعة، بل تحتاج إلى الدقة. وأكثر ما يثير الحماسة في هذا التحول هو أننا نستطيع الانتقال من استخراج المعلومات من العقود إلى الاستدلال انطلاقًا منها، ثم إلى اتخاذ إجراءات بناءً عليها على نحو متزايد.

تقدم Sirion الآن وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين لمهام تشمل استخراج المعلومات من العقود، واكتشاف المشكلات، واقتراح التعديلات، والبحث في مستودعات العقود الكبيرة. كيف تتصورون تعاون هؤلاء الوكلاء، وإلى أي مدى ينبغي للمؤسسات في نهاية المطاف أن تسمح للذكاء الاصطناعي بالعمل باستقلالية خلال عملية التعاقد؟           

لا أعتقد أن المستقبل سيكون لوكيل ذكاء اصطناعي عملاق يتولى كل شيء. فتطوير العقود يشمل مهام متخصصة كثيرة، تتطلب كل منها سياقًا مختلفًا ومستوى مغايرًا من التقدير. قد يتولى أحد الوكلاء استخراج البنود من آلاف الاتفاقيات، فيما يحدد وكيل آخر الصياغات التي تخالف السياسات. وبعد ذلك، يمكن لوكيل اقتراح التعديلات أن يقترح تغييرًا دقيقًا يستند إلى دليل العمل الخاص بالشركة. وتكمن القوة الحقيقية في قدرة هؤلاء الوكلاء على العمل معًا لتحقيق نتيجة، بدلًا من أن يضطر المستخدم إلى إدارة كل خطوة على حدة.

على سبيل المثال، قد يسأل أحدهم: «هل يمكننا قبول اتفاقية المورّد هذه؟». ينبغي أن يتمكن النظام من تحديد البنود الأكثر صلة، ومقارنتها بالسياسات، وإبراز المشكلات، والعثور على سوابق، والتوصية بتعديلات، مع توضيح ما فعله وأسبابه.

ينبغي أن يتوقف نطاق الاستقلالية عند المستوى الذي تقتضيه المخاطر. فلا أمانع أن يتولى الذكاء الاصطناعي، باستقلالية، كثيرًا من الإجراءات المتكررة والمستندة إلى قواعد. لكن حكمًا جديدًا للمسؤولية أو مفاوضات ذات أهمية استراتيجية قد يتطلبان تقديرًا بشريًا. وينبغي أن يكون الهدف النهائي للاستقلالية إزالة الأعمال غير الضرورية مع الإبقاء على الرقابة البشرية في المواضع التي تكتسب فيها المساءلة والعلاقات أهمية.

قد تتضمن العقود بعضًا من أكثر المعلومات التجارية والقانونية حساسية لدى الشركة. وقد ذكرتم أن Sirion تفضل تأجيل إطلاق منتج على المساس بالأمن. ومع تزايد ترسخ الذكاء الاصطناعي التوليدي في إجراءات العمل داخل المؤسسات، ما أكثر التنازلات المتعلقة بالأمن أو الخصوصية التي تثير قلقكم؟

قد تتضمن العقود الأسعار والملكية الفكرية ومعلومات الموظفين وتفاصيل عمليات الاستحواذ والالتزامات الاستراتيجية، فضلًا عن معلومات شديدة الحساسية عن العملاء والمورّدين. وتحتاج الشركات إلى معرفة الوجهة الدقيقة لتلك المعلومات عندما يتعامل معها نظام ذكاء اصطناعي، وكيفية معالجتها، والجهات التي يمكنها الوصول إليها، وما إذا كانت تُستخدم لتدريب نموذج آخر.

هناك حاليًا ضغط هائل 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 ذكاء اصطناعي للمؤسسات على أساس «سنعالج مسائل الحوكمة لاحقًا». يجب أن يكون الأمن جزءًا من البنية منذ البداية.

وهذا يعني فرض ضوابط قوية على الوصول، واستخدام التشفير، وإمكانية التدقيق، ووضع حدود واضحة للبيانات، واتخاذ قرارات مدروسة للغاية بشأن كيفية استخدام النماذج التابعة لجهات خارجية. في Sirion، اتخذنا بالفعل قرارات أبطأنا فيها العمل بسبب متطلبات الأمن، وأنا مرتاح لهذه المفاضلة. ففي برمجيات المؤسسات، ولا سيما عند التعامل مع العقود، يستغرق بناء الثقة سنوات، بينما قد يكفي قرار واحد مهمل للإضرار بها.

من التحديات المستمرة للذكاء الاصطناعي التوليدي أن الإجابة قد تبدو موثوقة حتى عندما تكون خاطئة. وفي مجال استخبارات العقود، حيث قد يترتب على خطأ طفيف عواقب مالية أو قانونية، كيف تصممون أنظمة ذكاء اصطناعي تتيح للمستخدمين التحقق من نتائجها والثقة بها؟ 

هذا أحد أهم أوجه الاختلاف بين الذكاء الاصطناعي الموجّه للمستهلكين والذكاء الاصطناعي الموجّه للمؤسسات. فإذا طلبت من مساعد ذكاء اصطناعي اقتراح مطعم وأخطأ، تكون العواقب محدودة. أما إذا سأله فريق قانوني عما إذا كانت 5,000 اتفاقية مع مورّدين تتضمن حقًا معينًا في إنهاء العقد، فأغفل النظام 200 منها بثقة، فهذه مشكلة مختلفة تمامًا.

نصمم أنظمتنا بما يتيح التحقق من نتائجها. فإذا أخبرك الذكاء الاصطناعي بشيء عن عقد، ينبغي أن تتمكن من تتبع إجابته إلى نص العقد الأصلي. وإذا أوصى بتعديل، فينبغي أن تفهم السياسة أو الموقف الوارد في دليل العمل الذي استندت إليه التوصية. وتُعد قابلية التفسير أساسية لاعتماد هذه الأنظمة، لأن الثقة تنبع من إتاحة فحصها.

تؤكد Sirion أهمية استناد استجابات الذكاء الاصطناعي إلى عقود المؤسسة نفسها وسوابقها، بدلاً من الاعتماد حصراً على النماذج ذات الأغراض العامة. هل تعتقد أن المرحلة الكبرى المقبلة من الذكاء الاصطناعي في المؤسسات ستعتمد على نحو متزايد على أنظمة تجمع بين النماذج التأسيسية وبيانات الشركات المتخصصة والخاصة بها؟

بالتأكيد. تتمتع النماذج التأسيسية بقدرات استثنائية، لكنها لا تعرف آلية عمل شركتك على وجه التحديد. فهي لا تعرف تلقائياً التنازلات التي وافق عليها فريقك القانوني العام الماضي، أو كيفية تحديد الأسعار مع عميل استراتيجي، أو الموردين الذين يتكرر إخفاقهم في الوفاء بمستويات الخدمة، أو الحالات التي تستلزم تصعيداً داخل مؤسستك. وفي هذا السياق تحديداً يصبح الذكاء الاصطناعي مفيداً حقاً للمؤسسات.

عندما تجمع بين ما توثقه العقود من قرارات والتزامات قوية بين المؤسسات، وسياسات الشركة الخاصة، وأدلة التفاوض، والاتفاقيات السابقة، والبيانات التشغيلية، يصبح بإمكان نظام الذكاء الاصطناعي الانتقال من تقديم إجابة عامة إلى إجابة تعكس آلية عمل شركتك. وأعتقد أن الميزة التنافسية في الذكاء الاصطناعي المؤسسي ستنبع على نحو متزايد من هذا السياق، إذ إن معظم المؤسسات لديها بالفعل إمكانية الوصول إلى نماذج تأسيسية متشابهة. وسيكون الفارق في مدى فعالية ربطها تلك النماذج بمعلومات خاصة موثوقة، وتزويدها بسياق كافٍ للاستدلال بدقة من دون المساس بالأمن.

أمضيت أكثر من عقد في بناء Sirion، وشغلت مناصب شملت المنتجات والعمليات وقيادة الشركة. ما الذي تعلمته عن توسيع نطاق برمجيات الذكاء الاصطناعي المؤسسي، ولم يكن بوسعك فهمه خلال السنوات الأولى للشركة؟

من الأمور التي تعلمتها أن بناء التقنية هو أحياناً الجزء السهل. أما التحدي فيبدأ عندما تشرع في تغيير طريقة عمل مؤسسة كبيرة. ففي السنوات الأولى، ينصب تركيزك بطبيعة الحال على قدرة المنتج على حل المشكلة. لكنك تدرك عند التوسع إلى مستوى المؤسسات أن الحل الممتاز تقنياً لا يفيد إلا إذا وثق به الناس، وانسجم مع سير العمل القائم لديهم، وتمكن من التعامل مع التعقيد الهائل لمؤسسة عالمية.

ويجعل الذكاء الاصطناعي هذا الدرس أكثر أهمية. فبإمكانك اليوم إنشاء عرض توضيحي مبهر بسرعة كبيرة. لكن بناء منتج تثق به مؤسسة للتعامل مع 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 تتحول العقود في نهاية المطاف إلى طبقة بيانات تشغيلية آنية للمؤسسة، بدلاً من أن تظل وثائق لا يُرجع إليها عادةً إلا عند حدوث مشكلة؟

أعتقد أن هذا هو بالضبط الاتجاه الذي نسير نحوه. فقد عومل العقد زمناً طويلاً على أنه خط النهاية. يتفاوض الجميع ويوقّعون ويحتفلون، ثم تُحفظ الوثيقة في مستودع. وبعد ستة أشهر، يفتحها أحدهم بسبب نزاع أو تجديد أو سؤال عما تم التعهد به. ولا يعود هذا النهج منطقياً حين يكون الذكاء الاصطناعي قادراً على فهم ما يجري باستمرار عبر محفظة العقود.

تخيل، في عالم مثالي، أن تعرف أن مورداً أخفق في الالتزام باتفاقية مستوى الخدمة (SLA) قبل اعتماد الفاتورة التالية، أو أن ترى أن تعديلاً في الأسعار كان ينبغي أن يحدث قبل ثلاثة أشهر. وتخيل أن يتلقى فريق المبيعات تنبيهاً بشأن تجديد وشيك، إلى جانب الاطلاع على الالتزامات التي تفاوض عليها العميل، أو أن تنعكس الالتزامات التجارية مباشرةً في أنظمة الشؤون المالية.

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

عند التطلع إلى المستقبل، كيف تعتقد أن إدارة العقود ستبدو عندما تصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة بكثير؟ وهل ستختفي فئة إدارة دورة حياة العقود التقليدية في نهاية المطاف ضمن طبقة أوسع للاستخبارات المؤسسية، وما الدور الذي تتصور أن تؤديه Sirion في هذا التحول؟ 

آمل أن تصبح حدود إدارة دورة حياة العقود (CLM) أقل وضوحاً بكثير بمرور الوقت. فما زال المستخدمون اليوم يفكرون بمنطق الخطوات: أحتاج إلى إنشاء عقد ومراجعته والحصول على الموافقة وتوقيعه وتخزينه ثم إدارته. ومع ازدياد قدرات الوكلاء، ينبغي ألا يضطر الأشخاص إلى تنسيق جميع هذه الأنظمة ومسارات العمل بأنفسهم. بل ينبغي أن يتمكنوا من التعبير عن غايتهم وترك جانب كبير من العمل لوكلاء متخصصين يتولونه.

لكن التحول الأكبر يحدث بعد التوقيع. فإذا استطاع الذكاء الاصطناعي فهم كل التزام وشروط تجارية ومخاطر وعلاقة عبر ملايين الاتفاقيات، فستتجاوز فائدة استخبارات العقود المجال القانوني بكثير. وهذا هو الجانب المثير بالنسبة إليّ: أن تصبح العقود أخيراً شأناً يهم الجميع.

لذلك لا أعتقد أن العقود ستختفي؛ بل على العكس تماماً، ستزداد أهميتها لأنها توفر سياقاً موثوقاً للذكاء الاصطناعي المؤسسي. وهدفنا في Sirion هو إتاحة الاستفادة من هذه المعلومات أينما يجري العمل. وقد تبدو إدارة دورة حياة العقود في نهاية المطاف أقل شبهاً بوجهة مستقلة، وأكثر شبهاً بطبقة للاستخبارات والتنفيذ تربط بين الالتزامات التي قطعتها الشركة والإجراءات التي تتخذها كل يوم.

شكراً على هذه المقابلة الرائعة. وعلى القراء الراغبين في معرفة المزيد زيارة Sirion.