John Glasgow, director general, director financiar și fondator al Campfire – Seria de interviuri

John Glasgow este director general, director financiar și fondator al Campfire, având experiență în domeniul financiar, în fuziuni și achiziții din sectorul tehnologiei și în strategia corporativă. Înainte de a fonda compania, a lucrat la Adobe, Invoice2go și Bill.com, contribuind inclusiv la coordonarea achiziției Invoice2go, în valoare de 625 de milioane de dolari. Activitatea sa în cadrul departamentelor financiare i-a conturat preocuparea pentru înlocuirea proceselor dependente de foi de calcul cu sisteme contabile care păstrează detaliile la nivel de tranzacție și permit automatizarea.

Campfire dezvoltă o platformă de planificare a resurselor întreprinderii concepută nativ pentru IA, destinată echipelor financiare și contabile, care reunește registrul general, automatizarea veniturilor, raportarea și gestionarea închiderii financiare. Agenții Ember lucrează cu datele contabile de bază pentru a sprijini sarcini precum reconcilierea și clasificarea tranzacțiilor, în timp ce Forecast separă valorile efective înregistrate, sumele angajate și estimările generate de IA. În acest interviu, Glasgow vorbește despre arhitectura contabilității concepute nativ pentru IA, limitele dintre autonomia agenților și aprobarea umană, precum și despre modul în care echipele financiare pot menține trasabilitatea pe măsură ce automatizarea se extinde.

Cariera dumneavoastră a cuprins domeniul financiar, fuziunile și achizițiile din sectorul tehnologiei și strategia la Adobe, Invoice2go și Bill.com, înainte să fondați Campfire. Ce ați observat în mod repetat în cadrul departamentelor financiare, de v-ați convins că ERP-ul de bază trebuia reconstruit, în loc să fie doar îmbunătățit prin adăugarea unui alt nivel de software?

Vânzarea Invoice2go către Bill.com pentru 625 de milioane de dolari mi-a arătat problema îndeaproape. În timpul procesului de due diligence, am gestionat peste 500 de solicitări folosind foi de calcul, deoarece contabilitatea veniturilor, raportarea SaaS și consolidările noastre se regăseau acolo, nu într-un sistem. O companie de asemenea dimensiuni își desfășura încă activități financiare esențiale cu ajutorul foilor de calcul.

La Bill, unde am condus parteneriatele strategice și am colaborat îndeaproape cu directorul financiar, am observat aceeași problemă la nivelul clienților. Salarizarea, gestionarea cheltuielilor și AP/AR fuseseră modernizate, însă echipele financiare trebuiau în continuare să revină la un ERP conceput pentru o epocă anterioară.

Problema este chiar registrul contabil. ERP-urile tradiționale primesc înregistrări agregate din sistemele de facturare, plăți, salarizare și din alte sisteme, astfel că detaliile tranzacțiilor se pierd până când datele ajung în registru. Adăugarea unui alt nivel de software nu poate remedia lipsa datelor. Îmi doream un registru care să păstreze detaliile și să poată efectua activitatea, ceea ce însemna reconstruirea ERP-ului de la zero.

„Conceput nativ pentru IA” a devenit o descriere des întâlnită în domeniul software-ului pentru companii. Din punct de vedere arhitectural, ce diferențiază în mod fundamental un ERP conceput nativ pentru IA de un ERP tradițional peste care se adaugă un model lingvistic de mari dimensiuni sau un asistent IA?

Diferența fundamentală este că un ERP conceput nativ pentru IA este construit în jurul datelor asupra cărora trebuie să acționeze fluxurile de lucru bazate pe IA.

Un asistent IA poate citi doar ceea ce stochează un ERP tradițional. Dacă ERP-ul conține rezumate lunare în locul detaliilor la nivel de tranzacție, IA poate găsi o cifră sau redacta o explicație, dar nu poate corela tranzacțiile, reconcilia conturile sau explica în mod fiabil cum a fost creată o înregistrare. Campfire păstrează toate detaliile tranzacțiilor și gestionează atât registrul general, cât și subregistrele, oferindu-le agenților Ember datele de care au nevoie pentru a efectua efectiv activitatea.

O altă diferență este trasabilitatea. Fiecare acțiune a unui agent trimite la datele contabile de bază și poate fi verificată înainte de înregistrare.

A treia diferență ține de modelul în sine: Accounting Intelligence de la Campfire este antrenat pe date contabile și scrie cod pentru a îndeplini sarcini financiare, ceea ce face ca rezultatele să poată fi reproduse. Astfel, agenții pot acționa, nu doar să facă sugestii.

Campfire a lansat recent Forecast, care împarte luna în curs în valori efective, angajate și estimate de IA, în loc să ceară IA să prevadă întreaga perioadă. De ce ați conceput produsul astfel și unde credeți că IA este cu adevărat utilă în previziunile financiare, în comparație cu situațiile în care datele contabile deterministe ar trebui să rămână decisive?

Ca director financiar, cu cel puțin cinci zile înainte de încheierea lunii mă întreb unde va ajunge rezultatul la finalul acesteia, iar până atunci o mare parte este deja cunoscută. Dacă i-aș cere IA să prevadă întreaga perioadă, aș înlocui cifrele cunoscute cu presupuneri. De aceea, Forecast împarte luna în trei categorii:

Efectiv: ceea ce a fost deja înregistrat în registrul general.

Angajat: sume viitoare cunoscute, provenite din contracte, facturi, active și contracte de leasing, care nu au fost încă înregistrate.

Estimat: proiecția Ember pentru partea cu adevărat necunoscută, bazată pe istoricul companiei și pe sezonalitate.

Aici cred că își are locul IA în previziuni: în partea care încă nu poate fi cunoscută. Datele contabile deterministe ar trebui să guverneze tot ceea ce este deja cunoscut. Amestecarea celor două categorii îngreunează deosebirea faptelor de estimări. Dacă sunt combinate, nu poți ști pe ce cifre te poți baza atunci când prezinți previziunea consiliului de administrație.

Când cineva mă întreabă cum am obținut o cifră, pot deschide orice valoare și pot arăta componentele efective, angajate și estimate, împreună cu ipotezele Ember. Forecast are rol consultativ; nimic din ceea ce generează nu este înregistrat automat în registru, dar oferă echipei financiare o avertizare timpurie despre evoluția lunii, astfel încât să poată lua decizii de afaceri înainte de încheierea acesteia.

Forecast îi permite lui Ember să estimeze partea necunoscută a lunii pe baza tendințelor istorice și a sezonalității, explicând totodată ipotezele care stau la baza acestor estimări. Cum gestionați situațiile în care tiparele istorice încetează brusc să mai fie relevante, de exemplu în cazul unei creșteri rapide, al pierderii unui client important, al unei achiziții sau al unui alt eveniment neobișnuit?

Acestea sunt lunile în care un CFO are cea mai mare nevoie de o previziune, iar acesta este motivul pentru care aceasta este împărțită în componente. Doar componenta estimată din Forecast depinde de tendințele istorice și de sezonalitate. Componenta confirmată provine din contractele, facturile, activele și contractele de leasing deja înregistrate în registrul contabil al Campfire, așa că o achiziție, pierderea unui client sau o creștere rapidă nu schimbă ceea ce se știe deja.

Când tiparul se schimbă, de obicei echipa financiară știe de ce înainte ca acest lucru să reiasă din date, așa că poate oferi contextul necesar. Poate adăuga o notă despre ce s-a schimbat, poate atașa un document precum un plan de personal sau poate conecta o sursă, de exemplu un sistem CRM sau HRIS, prin integrarea noastră MCP. Ember folosește acest context pentru a reestima partea necunoscută.

Fiecare estimare include și o explicație de o propoziție a ipotezelor sale, astfel încât, atunci când prezint previziunea, pot arăta ce este un fapt, ce este confirmat și ce este proiectat.

Campfire și-a dezvoltat propriul model contabil de mari dimensiuni, numit Large Accounting Model sau LAM, în loc să se bazeze în totalitate pe modele de uz general. Ce ați învățat despre limitele inteligenței artificiale de uz general în contabilitate și ce trebuie să înțeleagă un model specializat, dar de obicei nu înțelege un LLM convențional?

Contabilitatea are nevoie de răspunsuri reproductibile, nu doar de răspunsuri plauzibile. Modelele de uz general sunt bune la generarea limbajului, dar pot întâmpina dificultăți în raționamentul numeric și în clasificările contabile, unde aceleași date de intrare trebuie să producă de fiecare dată același răspuns.

În loc să cerem unui model să raționeze direct asupra datelor financiare, îl punem să scrie cod SQL sau Python care efectuează operațiunile. Codul produce rezultate reproductibile, lucru important pentru audit, și le permite companiilor să automatizeze acțiuni fără a cere unei persoane să aprobe fiecare rezultat identic.

Soluția noastră Accounting Intelligence este antrenată pe date contabile și înțelege aspecte precum structura planului de conturi, tiparele asociate furnizorilor și caracteristicile unei contabilități bine ținute. Învață și din istoricul tranzacțiilor fiecărui client. Precizia depinde atât de sistemul din jurul modelului, cât și de modelul în sine.

Echipele financiare au o toleranță neobișnuit de scăzută la erorile IA. Pe măsură ce agenții încep să efectueze reconcilieri, să clasifice tranzacții, să pregătească înregistrări contabile și să interacționeze cu registrul contabil, unde ar trebui trasată limita dintre executarea autonomă și aprobarea umană?

Limita ar trebui să depindă de posibilitatea de a verifica o acțiune. Dacă o înregistrare poate fi reprodusă și urmărită până la datele de bază din registrul contabil, nu ar trebui să fie necesar ca o persoană să aprobe fiecare caz. Dacă nu poate fi explicată sau reprodusă, o persoană ar trebui să o verifice înainte de înregistrare.

Așa am construit Ember. Fiecare acțiune a unui agent este înregistrată, poate fi urmărită până la datele contabile de bază din registrul general (GL) și poate fi verificată. Echipele stabilesc praguri de încredere care determină ce gestionează Ember în mod autonom și ce este trimis unei persoane, iar nivelul de autonomie poate fi extins pe măsură ce rezultatele câștigă încrederea echipei.

Oamenii păstrează responsabilitatea deciziilor. Contabilii stabilesc cât de mult ar trebui să gestioneze Ember, verifică excepțiile și explică de ce s-au modificat cifrele. Agenții preiau activitățile repetitive de potrivire, etichetare și reconciliere. TwelveLabs este un exemplu grăitor: cu trei contabili care acoperă SUA și Coreea, și-a înjumătățit durata procesului de închidere contabilă și a economisit peste 300.000 USD.

Campfire a lansat și un magazin MCP, care îi permite lui Ember să interacționeze cu sisteme externe, precum platforme de plăți, CRM, achiziții și resurse umane. Considerați că ERP-ul va evolua, în cele din urmă, de la un sistem pasiv de înregistrare la un nivel de orchestrare în care agenții IA pot lucra în întregul ecosistem financiar?

Da, cu condiția ca registrul contabil să rămână sistemul de referință. În mod tradițional, ERP-ul înregistra activități desfășurate în altă parte, așa că majoritatea informațiilor se găsesc în afara registrului contabil: o reînnoire în CRM, o nouă angajare în HRIS, o comandă de achiziție în sistemul de achiziții. Dacă agenții urmează să efectueze aceste activități, au nevoie și de acest context, așa că ERP-ul trebuie să se conecteze direct la sistemele respective.

Echipele financiare fac previziuni în acest fel de ani de zile, preluând oportunitățile din CRM și efectivul de personal din HRIS. Cu Forecast, Ember face acest lucru după ce echipa conectează sistemele respective, iar registrul contabil rămâne sursa de adevăr pentru toate informațiile deja cunoscute. Registrul contabil rămâne sursa de adevăr, în timp ce agenții pot lucra în sistemele conectate la acesta.

Aveți o perspectivă deosebit de interesantă asupra economiei IA, deoarece sunteți atât CEO, cât și CFO al unei companii de IA care oferă servicii altor echipe financiare. Ce observați în privința modului în care companiile își stabilesc în prezent bugetele pentru IA și vă așteptați ca prețurile soluțiilor IA pentru companii să renunțe la abonamentele per utilizator în favoarea tarifării în funcție de utilizare, de rezultate sau de un alt model?

Observăm că bugetele se mută de la cheltuieli fixe, calculate per utilizator, la un consum variabil de IA, iar multe echipe financiare nu sunt încă pregătite pentru asta. Pe măsură ce agenții preiau activități pe care înainte le făceau oamenii, companiile ar putea avea nevoie de mai puține licențe pentru utilizatori, în timp ce utilizarea IA crește. Furnizorii adaugă, de asemenea, credite și taxe pentru depășirea limitelor peste costurile per utilizator, așa că echipele financiare trebuie să estimeze costul potențial al utilizării înainte de a semna.

Mă aștept ca modelele hibride să devină mai răspândite decât cele bazate exclusiv pe rezultate. Latura mea de CFO își dorește o componentă de bază previzibilă, iar latura mea de CEO are nevoie de un preț care să reflecte utilizarea efectivă.

Campfire a atras 35 de milioane de dolari într-o rundă Series A, urmată, doar câteva săptămâni mai târziu, de o rundă Series B de 65 de milioane de dolari. Ce s-a schimbat pe piață sau în cererea clienților în acea perioadă, astfel încât ați decis să atrageți capital pentru companie într-un ritm atât de accelerat și unde vedeți cea mai mare oportunitate de a folosi acel capital pentru a accelera dezvoltarea produsului?

Cererea era puternică încă dinaintea rundei Series A, dar imediat după încheierea ei, interesul a crescut și mai mult. Companiile ne-au contactat pentru demonstrații, multe dintre ele nefiind familiarizate cu Campfire, iar atunci a devenit clar că cererea depășea ceea ce anticipaserăm.

Asta ne-a oferit ocazia să investim mai mult pentru a răspunde cererii, mai ales că tot mai multe companii erau dispuse să renunțe la platforme vechi precum NetSuite și Sage Intacct. Clienți precum Replit arată de ce: veniturile sale recurente anuale au crescut de la 10 milioane de dolari la peste 200 de milioane de dolari fără să-și mărească echipa de contabilitate, formată din patru persoane, iar procesul de închidere a veniturilor s-a redus de la opt ore la 30 de minute.

Am atras 35 de milioane de dolari în runda Series A, condusă de Accel, apoi 65 de milioane de dolari într-o rundă Series B, condusă în comun de Accel și Ribbit, ajungând la un total de 100 de milioane de dolari în 12 săptămâni. Am folosit acești bani pentru a ține pasul cu cererea, crescând de la 10 persoane la peste 150, în San Francisco, New York și Londra.

Contabilitatea concepută nativ pentru IA a devenit rapid o categorie competitivă, companii precum Campfire și Rillet provocând platforme consacrate precum QuickBooks, NetSuite și Sage Intacct. Dacă privim cu cinci ani înainte, ce părți ale contabilității și ale sistemelor ERP credeți că vor fi gestionate aproape în întregime de agenți IA și ce responsabilități vor rămâne ferm în sarcina profesioniștilor financiari?

Mă aștept ca agenții să preia cea mai mare parte a activităților de rutină: asocierea tranzacțiilor cu plățile, etichetarea tranzacțiilor, reconcilierile, înregistrarea cheltuielilor angajate și părțile mecanice ale închiderii contabile și raportării. Este o muncă repetitivă, bazată pe reguli, pe care software-ul o poate învăța.

Judecata și responsabilitatea vor rămâne în sarcina oamenilor. Contabilii vor decide cât de mult pot gestiona agenții în mod autonom, vor analiza excepțiile, vor explica de ce s-au modificat cifrele și vor sfătui compania cu privire la pașii următori. Cineva va trebui în continuare să răspundă pentru registrele contabile.

În timp, contabilitatea „nativă pentru IA” va deveni o cerință de bază pentru software-ul financiar. Factorul diferențiator va fi măsura în care echipele financiare au încredere să încredințeze sistemului registrul contabil și pot vedea exact cum a ajuns la concluziile sale. Acesta este standardul pe care l-am stabilit pentru Campfire, iar peste 400 de companii, printre care Cursor, Clay, Polymarket și PostHog, își gestionează deja contabilitatea cu ajutorul său.

Vă mulțumim pentru interviul excelent. Cititorii care doresc să afle mai multe despre contabilitatea concepută nativ pentru IA și planificarea resurselor întreprinderii ar trebui să viziteze Campfire.