عندما يصبح الذكاء الاصطناعي هو الواجهة، ماذا سيحدث للبرمجيات كخدمة؟

لسنوات، كان تسجيل الدخول إلى برمجيات المارتيك يعني الدخول إلى لوحة تحكم. سواء كان الشخص يحتاج إلى تحليل المبيعات أو مراجعة بيانات العملاء أو مراقبة أداء الحملات أو إدارة حساب، كانت لوحة التحكم هي نقطة الانطلاق. استثمرت شركات البرمجيات بشكل كبير في جعل تلك البيئات أسهل في التنقل لأن جذب العملاء إلى التطبيق كان محوراً أساسياً في كيفية تقديم القيمة من المنتج.

المساعدات الذكية بدأت تتحدى هذا الافتراض مع تعوّد الناس على بدء التفاعل بطرح سؤال بدلاً من البحث عبر القوائم والتقارير. يمكنهم إخبار المساعدة الذكية بما يرغبون في معرفته أو إنجازه ويتوقعون من التقنية أن تحدد المعلومات التي تحتاجها للرد.

مع انتقال هذا السلوك إلى مكان العمل، ستلاحظ شركات البرمجيات عملاء قد يواصلون الاعتماد على برامجهم مع قضاء وقت أقل داخل التطبيق نفسه، مما يغيّر طريقة عرض قدراتهم وحتى طريقة قياس القيمة التي يحصل عليها العملاء من المنتج.

يمكن للبرمجيات أن تصبح جزءًا من المحادثة

المساعدات الذكية مثل Claude وChatGPT غيرت بالفعل طريقة بحث الناس عن المعلومات وإنجاز المهام اليومية. اعتماد المؤسسات يخلق فرصة مختلفة لأن هذه الأنظمة يمكنها بشكل متزايد الارتباط بالتطبيقات المتخصصة والبيانات المملوكة التي يستخدمها الموظفون في العمل.

Model Context Protocol (MCP) هو أحد التقنيات التي تجعل هذه الاتصالات ممكنة. يوفر MCP طريقة موحدة لتوصيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات الخارجية وأدوات البرمجيات. بدلاً من الحاجة إلى بدء كل تفاعل داخل تطبيق معين، يمكن لمزودي البرمجيات جعل أجزاء من منتجاتهم متاحة عبر بيئات الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها عملاؤهم.

لتصوّر ذلك بوضوح، تخيّل تطبيق تحليلات. عادةً ما يدخل المسوّق، يفتح تقريرًا، يحدّد نطاقًا زمنيًا، يطبّق مرشحات، ويقارن بين عدة مجموعات من العملاء قبل أن يحصل على إجابة. مع واجهة ذكاء اصطناعي متصلة بالبرمجية الأساسية، يمكن لهذا المسوّق ببساطة أن يسأل عن العملاء الذين تم اكتسابهم مؤخرًا والذين من المتوقع أن يصبحوا عملاء ذوي قيمة عالية.

لا يزال برنامج التحليلات يقوم بعمله المهم خلف الكواليس، لأنه يحتفظ بالبيانات ذات الصلة، ويطبق نماذج متخصصة، ويوفر قدرات تم تطويرها لحالة استخدام معينة، لكن طريقة وصول العميل إلى تلك القدرات تبدأ بالتغيير.

تصبح البيانات المملوكة أكثر قيمةً بمرور الوقت

إتاحة الوصول الحواري إلى البرمجيات للمستخدمين يكشف أيضًا عن أحد قيود الذكاء الاصطناعي العام.

يمكن للنموذج أن يعرف الكثير عن التسويق أو التجارة الإلكترونية دون أن يعرف ما حدث داخل شركة معينة بالأمس. فهو لا يعرف تلقائيًا كيف تحسب العلامة التجارية قيمة العميل أو بعد أي فترة تعتبر العميل غير نشط. يعتمد الذكاء الاصطناعي المؤسسي المفيد على الوصول إلى المعلومات الخاصة بالمنظمة التي يستخدمه.

تجلس شركات البرمجيات بالفعل على الكثير من تلك المعلومات المتخصصة. منصات بيانات العملاء تفهم سلوك العملاء، وأدوات الذكاء التجاري تنظم بيانات أداء الشركة. التطبيقات المؤسسية الأخرى تحتوي على معلومات متخصصة مماثلة حول المؤسسات التي تخدمها.

ربط تلك الأنظمة بالذكاء الاصطناعي يمنح النموذج وسيلة للعمل مع معلومات خاصة بالشركة بدلاً من الاعتماد فقط على معرفته العامة.

مع استمرار تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي، قد تصبح البيانات المملوكة والقدرات البرمجية المتخصصة مصدرًا متزايدًا للتفريق. قد يقدم النموذج التجربة الحواريّة، بينما توفر التطبيقات المؤسسية البيانات والوظائف الأساسية التي تجعل المحادثة مفيدة لأعمال معينة.

الإجابات هي مجرد جزء من الفرصة

ستعتمد المرحلة التالية من البرمجيات الحواريّة أيضًا على ما يحدث بعد أن يقدم الذكاء الاصطناعي إجابة. معرفة أن البصيرة مفيدة أمر جيد، لكن اتخاذ إجراء بناءً عليها هو ما يضيف القيمة للبرمجيات التجارية.

تخيل أن تسأل المساعدة الذكية عن العملاء الأكثر احتمالًا لإجراء عملية شراء أخرى، ثم تستخدم تلك الإجابة لإنشاء جمهور وتجعله متاحًا لنظام آخر، محوّلةً المحادثة إلى سير عمل. توجد إمكانيات مماثلة عبر جميع البرمجيات المؤسسية. يمكن للمستخدم تحديد مشكلة وبدء الخطوة التالية دون الانتقال عبر عدة تطبيقات، لأن الأنظمة الأساسية ستستمر في أداء وظائفها المتخصصة بينما تنسق المساعدة الذكية طريقة وصول المستخدم إليها.

بمجرد أن يصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا على بدء الإجراءات، تبدأ منتجات SaaS في الظهور كمجموعات من القدرات المتخصصة التي يمكن للنظام الذكي استدعاؤها عند الحاجة. قد يحدد منتج التحليلات جمهورًا، قد يوفر منصة التجارة بيانات المعاملات، وقد تنشط منصة التسويق حملة، والأفضل أن المستخدم لا يحتاج بالضرورة إلى التنقل في كل تطبيق لتساهم تلك المنتجات في سير العمل. ثم يمكن لشركات البرمجيات البدء في تصميم سير عمل حول ما يرغب العميل في إنجازه بدلاً من تسلسل الشاشات المطلوبة للوصول إلى ذلك.

لوحة التحكم لا تزال لها وظيفة

من غير المرجح أن تختفي اللوحات تمامًا، لأن بعض المهام تستفيد من الاستكشاف البصري أو القدرة على فحص كميات كبيرة من المعلومات دفعة واحدة. سيظل المستخدمون بحاجة إلى تطبيقات مخصصة للعديد من أنواع العمل، لكن دورها أصبح أقل مركزية.

قد يفتح العميل تطبيقًا عندما يكون الاستكشاف المتعمق ضروريًا بينما يتعامل مع الأسئلة والإجراءات الروتينية عبر المساعدة الذكية. قد يتفاعل مستخدم آخر مع البرمجية الأساسية بانتظام دون فتح واجهتها التقليدية على الإطلاق.

كانت شركات SaaS تاريخيًا تعتبر تسجيل الدخول، الجلسات، والوقت المستغرق داخل المنتج مؤشرات على التفاعل. يضيف الذكاء الاصطناعي وساطة للبرمجيات تعقيدًا على تلك المقاييس. قد يظل العميل الذي نادراً ما يفتح لوحة تحكمًا مشاركًا عاليًا إذا كانت المساعدة الذكية تستدعي بيانات المنتج أو نماذجه أو سير عمله نيابةً عنه.

صمم لتلبية مكان عمل العميل

قضت شركات SaaS سنوات تحاول أن تكون التطبيق الذي يفتحه العميل أولًا. تقدم المساعدات الذكية إمكانية ألا يحتفظ أي تطبيق تجاري فردي بهذه المكانة باستمرار. لا تزال البرمجيات بحاجة لتوفير بيانات موثوقة، وظائف متخصصة، وتنفيذ موثوق.

يجب على الشركات التي تستعد لهذا النموذج أن تبدأ بطرح أسئلة حول أي أجزاء من منتجاتها يحتاجها العملاء بشكل متكرر، أي البيانات يمكن إتاحتها بأمان لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وأي الإجراءات يجب أن يتمكن المستخدمون من بدءها حواريًا. أعتقد أن لوحة التحكم ستظل مفيدة، لكنها قد لا تكون بعد الآن النقطة التي تبدأ منها التفاعلات.