تجمع Larridin تمويلًا من الفئة A بقيمة 30 مليون دولار لقياس الإنفاق على الذكاء الاصطناعي وأثره في القوى العاملة

جمعت Larridin تمويلًا من الفئة A بقيمة 30 مليون دولار بقيادة Pelion Ventures، ليصل إجمالي تمويلها إلى 47 مليون دولار. وتقيس الشركة كيف ينعكس الإنفاق على الذكاء الاصطناعي على العمل الذي ينجزه الموظفون ووكلاء البرمجيات، مستهدفةً المؤسسات التي تسعى إلى أدلة أوضح على عائد استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.

شارك المستثمران الحاليان Andreessen Horowitz وGradient Ventures في الجولة، إلى جانب المستثمرين الجدد GFT وW23 وThayer وDG Daiwa Ventures وAlumni Ventures وCougar Capital.

قالت Larridin في إعلانها الصادر في 2 نوفمبر إنها قاست أكثر من ملياري جلسة للذكاء الاصطناعي، وتتبعت ما يزيد على 82,000 سير عمل. وسيدعم التمويل تطوير المنتجات وتوسيع الفريق.

ربط تكاليف الذكاء الاصطناعي بمخرجات الأعمال

يتجاوز التحدي المالي مجرد إحصاء المستخدمين النشطين. فقد تدفع المؤسسة تكاليف التراخيص، وتستهلك رموز النماذج، وتشغّل وكلاء مؤتمتين من دون أن تعرف أي الأنشطة تحسّن سير العمل لديها. ويبيّن قياس التبنّي ما إذا كانت الأدوات تُستخدم؛ أما قياس القيمة فيتطلب ربط ذلك الاستخدام بنتيجة مفيدة وتكلفة تحقيقها.

تصف وثائق منتج قياس أثر الذكاء الاصطناعي من Larridin كيفية الجمع بين التراخيص المفوترة واستخدام الرموز وتكاليف النماذج السحابية، وبين بيانات سير العمل المرصود وأنظمة الهندسة. وتربط الشركة الإنفاق بالإدارات، وتقارن العمل المنجز بالاستثمار المخصص له.

يميّز المنهج بين القدرة التي يدعمها الذكاء الاصطناعي والتوفير النقدي المتحقق فعليًا. ويمكن تقدير العمل الذي يساهم فيه الذكاء الاصطناعي بساعات مكافئة لساعات العمل البشري، لكن قيمتها المالية تعتمد على خط الأساس وكيفية استفادة المؤسسة من تلك القدرة. ولا يؤدي توفر وقت إضافي تلقائيًا إلى خفض الميزانية أو احتياجات التوظيف.

ويكتسب هذا التمييز أهمية خاصة عند قراءة أمثلة لوحات المعلومات. إذ تضع Larridin إشارات واضحة إلى أن أرقامها توضيحية، بما فيها أمثلة مضاعفات العائد على الاستثمار والساعات المستردة. وتشرح هذه الأمثلة طريقة الحساب، ولا تثبت نتيجة حققها عميل بعينه.

كيف ترصد منصة ذكاء سير العمل الأنشطة

تستخدم منصة ذكاء سير العمل التابعة للشركة إضافةً للمتصفح ووكيلًا لسطح المكتب لرصد النشاط في التطبيقات التي يختارها المسؤولون. وتقول Larridin إنها تجمع بيانات وصفية مثل التطبيقات النشطة، وتسلسل استخدامها، والوقت المستغرق في كل خطوة، والتنقل بين الأدوات.

تفيد وثائق المنتج بأن الشركة لا تجمع نصوص الرسائل أو محتوى المستندات أو تسجيلات الشاشة أو ضغطات المفاتيح. وتُعرض البيانات مجمعةً على مستوى الفريق افتراضيًا، مع تعطيل الاطلاع على مستوى الأفراد ما لم يفعّله المسؤولون.

تُصنَّف هذه الأنشطة ضمن مسارات عمل كي تتمكن الفرق من دراسة مدتها وتكرارها ومواطن التعثر فيها، وتحديد مواضع الاستعانة بالذكاء الاصطناعي. وترتّب المنصة فرص الأتمتة حسب الأولوية، وتتابعها خلال التجارب الأولية وعمليات النشر المكتملة، بالاستناد إلى خطوط أساس مسجلة.

ومن المهم هنا التمييز بين القدرة المحتملة والنموذجية والمتحققة. فمسار العمل الذي يُحدَّد مرشحًا للأتمتة لم يحقق بعد الفائدة نفسها التي يحققها مسار يعمل بنجاح في بيئة الإنتاج.

يشمل قياس أداء الهندسة الجودة والمراجعة

يربط عرض ذكاء المطورين من Larridin مخرجات الهندسة بتكاليف الذكاء الاصطناعي وسرعة التسليم وجودة الشفرة البرمجية. وتشمل مقاييسه المخرجات مقابل كل 1,000 دولار من الإنفاق على الذكاء الاصطناعي، ومعدلات العيوب، ومدة دورة طلبات الدمج مقارنةً بخط الأساس الخاص بالفريق.

يفحص المنتج أيضًا جلسات الوكلاء والخطوات المسجلة فيها، واستخدام الرموز، والتكلفة المقدرة. ويتيح مكوّن توجيه النماذج للمؤسسات تحديد أولويات التكلفة والجودة في مسارات عمل البرمجة، ومقارنة خيارات النماذج.

ويقر هذا النهج بأن توليد مزيد من الشفرة ليس سوى مرحلة واحدة من مراحل التسليم. فقد تحدد قدرة المراجعة والتحقق وإعادة العمل والنشر ما إذا كانت المخرجات الإضافية ستتحول إلى برمجيات مفيدة.

ويوضح تقرير أثر الذكاء الاصطناعي في الهندسة للربع الثالث من عام 2026 الصادر عن الشركة هذا التباين. فقد وجد تحليلها أن حصة طلبات الدمج المنجزة بمساعدة الذكاء الاصطناعي ارتفعت من 35% في أبريل إلى 62% في سبتمبر، كما أفاد إعلان التمويل بزيادة قدرها 50% في مدة الانتظار الوسيطة لإجراء أول مراجعة بشرية للشفرة البرمجية. وتعكس هذه النتائج المجموعة التي قاستها Larridin، لا كل مؤسسة هندسية.

نشاط قائم على قياس المساءلة عن الذكاء الاصطناعي

تفيد Larridin بأن متوسط الزيادة في المخرجات القابلة للقياس لدى الفرق بلغ 47%، وأن القيمة الوسيطة لتحسين الإنفاق على الذكاء الاصطناعي في السنة الأولى بلغت 2.4 مليون دولار ضمن قاعدة عملائها. وهذه نتائج أبلغت عنها الشركة، وهي منفصلة عن لوحات المعلومات التوضيحية لمنتجها.

تعرّف صفحة القيادة Russ Fradin بأنه المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي، وJim Larrison بأنه المؤسس المشارك والرئيس، وAmeya Kanitkar بأنه المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا. ويستند Fradin وLarrison إلى خبرتهما السابقة في بناء أنظمة القياس الرقمي لدى Comscore. ويتمثل هدفهما المعلن في توفير طبقة قياس قابلة للمقارنة للعمل المنجز بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

كما تجادل فرشالي باونيكار، كبيرة مسؤولي المنتجات في Carta، في مقال لـ Unite.AI عن سير عمل الذكاء الاصطناعي المؤسسي بما يتجاوز طبقة الاتصال، فإن إتاحة الأدوات ليست سوى جزء من تحقيق نتائج موثوقة. وينصب تركيز Larridin على الأدلة المحيطة بتلك النتائج: تكلفة العمل، وما الذي تغيّر، وأين ينبغي توجيه الاستثمار التالي.