يأتي هذا التقدير من التقرير الثاني ضمن سلسلة باين المكوّنة من خمسة تقارير حول صناعة البرمجيات في عصر الذكاء الاصطناعي. يستكشف التقرير أين يمكن للذكاء الاصطناعي الوكائي أن يخلق أسواق برمجيات جديدة وكيف يمكن لشركات SaaS الاستفادة منها.
أعمال التنسيق في الأنظمة المؤسسية
تُركّز الشركة على الأعمال اليدوية التي يقوم بها الموظفون بين التطبيقات المؤسسية، والتي غالبًا ما تمتد عبر أنظمة ERP وCRM وأنظمة الدعم، وقد تشمل أدوات إدارة الموردين والبريد الإلكتروني. تشمل هذه الأعمال سحب البيانات من نظام واحد ومقارنتها بمصدر آخر، أو تفسير رسائل غير منظمة واتخاذ قرارات بالموافقة أو الرد أو التصعيد أو الانتظار.
تُظهر باين أن الأتمتة القائمة على القواعد والروبوتات التقليدية محدودة في هذه التدفقات التي تتسم بالغموض وتوزع المعلومات عبر أنظمة متعددة. يمكن للذكاء الاصطناعي الوكائي تفسير المعلومات من مصادر مختلفة، وتنسيق الإجراءات عبر الأنظمة، والعمل ضمن حدود سياسات الحماية.
يؤكد التقرير أن الذكاء الاصطناعي الوكائي ليس بديلاً أساسيًا لمنصات SaaS، بل أن السوق ينبثق من تحويل أعمال التنسيق المستهلكة للجهد إلى إنفاق برمجي. وتقدّر باين أن البائعين يلتقطون بالفعل ما بين 4 إلى 6 مليارات دولار من السوق الأمريكي، بينما يبقى أكثر من 90٪ غير مستغل.
خارج الولايات المتحدة، تتوقع باين أن كندا وأوروبا وأستراليا ونيوزيلندا قد تضيف حجمًا مماثلاً، مما يرفع الإجمالي إلى حوالي 200 مليار دولار في تلك المناطق والولايات المتحدة معًا.
حجم السوق حسب الوظيفة
ليس توزيع السوق متساويًا بين وظائف المؤسسة. تُقدّر باين أن مبيعات الشركات تمثل أكبر حصة بحوالي 20 مليار دولار، ويرجع ذلك أساسًا إلى عدد موظفي المبيعات وليس إلى إمكانات أتمتة عالية. يليه تكلفة السلع المباعة والعمليات بحوالي 26 مليار دولار، حيث يمكن لمعدلات أتمتة متواضعة أن تُترجم إلى سوق كبير.
تمثل أقسام البحث والتطوير والهندسة، ودعم العملاء، والمالية كل منها ما بين 6 إلى 12 مليار دولار من حجم السوق القابل للعنوان. وتتمتع دعم العملاء والبحث والتطوير بأعلى إمكانات أتمتة، حيث يمكن أتمتة ما بين 40٪ إلى 60٪ من مهام التدفق. وتأتي المالية والموارد البشرية في نطاق 35٪ إلى 45٪.
تشير باين إلى أن الفواتير والرواتب لديها إمكانات أتمتة أعلى، بينما تخضع التخطيط المالي وعلاقات الموظفين إلى مزيد من الحكم البشري. وتُقَدّر إمكانات أتمتة المبيعات وتكنولوجيا المعلومات بين 30٪ إلى 40٪، مع الإشارة إلى تعقيدات العلاقات وتنوع الصفقات وحوادث الأمن كعقبات.
تتمتع الوظيفة القانونية بأقل إمكانات أتمتة، حيث تتراوح بين 20٪ إلى 30٪، بسبب الحاجة إلى إشراف دقيق على مراجعة العقود والامتثال.
عوامل الأتمتة وفق باين
حددت باين ستة عوامل تحدد مدى إمكانية أتمتة تدفق العمل بواسطة وكيل ذكاء اصطناعي، تشمل قابلية التحقق من المخرجات، وعواقب الفشل، وتوافر المعرفة الرقمية، وتنوع العملية.
تكون التدفقات التي تحتوي على إشارات تحقق واضحة أسهل في الأتمتة مقارنةً بتلك التي تتطلب حكمًا ذاتيًا، مثل تجميع الشيفرات، وفواتير مُصَفَّاة، وتذاكر الدعم المُحلَّة.
تتطلب التدفقات التي تنطوي على مخاطر تنظيمية أو مالية إشرافًا بشريًا أقرب، مثل الإقرارات الضريبية، والامتثال القانوني، والاستجابة لحوادث الأمن.
كما تُبرز باين أن توفر المعرفة الرقمية يُعد قيدًا؛ فالوكلاء يحتاجون إلى بيانات مُهيكلة وسياق موثق، ومدخلات قابلة للقراءة آليًا تشمل منطق القرار المتواجد غالبًا غير رسميًا لدى الموظفين ذوي الخبرة.
تؤثر تعقيدات التكامل على الأتمتة عندما تمر التدفقات عبر عدة أنظمة وواجهات برمجة التطبيقات، مع إضافة طبقات المصادقة وإجراءات التعامل مع الاستثناءات.
أمثلة على الشركات وتدفقات العمل المجاورة
أشار التقرير إلى شركات مثل Cursor، Sierra، Harvey، Glean، Salesforce، ServiceNow، وWorkday في مناقشة تبني الذكاء الاصطناعي الوكائي. تجاوزت إيرادات Cursor الشهرية المتوسطة 16.7 مليون دولار بعد أن تضاعفت في ربع واحد. تجاوزت Sierra 150 مليون دولار سنويًا، وHarvey 190 مليون دولار، وGlean 200 مليون دولار.
كما أشار إلى GitHub كمثال على شركة تستخدم بيانات تدفق عمل أساسي لتوسيع نشاطها إلى أعمال مجاورة، حيث ساعدت بيانات المستودعات وتدفقات العمل في توسيع الإنتاجية المساعدة بالذكاء الاصطناعي وأتمتة الأمن.
يمكن لشركات SaaS التوسع عبر نوعين من أتمتة تدفقات العمل: أولاً أتمتة التدفقات الأساسية التي تمتلك فيها معرفة المجال وثقة العملاء، وثانيًا أتمتة التدفقات المجاورة التي لا تخدمها حاليًا مباشرة، وهو ما يتطلب رسم خرائط تفصيلية لتدفقات العملاء والبيانات الداعمة للقرارات.
قد تتغير نماذج التسعير عندما تقدم الوكلاء نتائج مكتملة؛ فالتسعير القائم على النتيجة والاستخدام قد يصبح أكثر صلة عندما يحل الوكلاء المشكلات أو يعالجون الفواتير، مقارنةً بالنماذج التقليدية القائمة على المقاعد وتسجيل الدخول.
توصيات باين لشركات SaaS
توصي باين بأن تبدأ شركات SaaS بتحديد تدفقات العملاء القابلة للأتمتة الآن باستخدام الذكاء الاصطناعي الوكائي، مع تقييم الأتمتة على مستوى العمليات الفرعية وليس على مستوى الوظائف بالكامل.
يجب أيضًا تقييم جودة البيانات، مع التركيز على شمولية البيانات وربطها بالنتائج وقابليتها للأتمتة.
يمكن سد فجوات القدرة عبر التطوير الداخلي أو الاستحواذ أو الشراكات؛ وقد ذُكرت أمثلة مثل تطوير AppLovin لمنصة Axon داخليًا، واستحواذ ServiceNow على Moveworks، وشراكة Salesforce مع Workday.
تشير باين إلى الحاجة إلى مواهب هندسة الذكاء الاصطناعي، وبنية سحابية أصلية لتنسيق الوكلاء المتعددين، وتمويل لتدريب النماذج والاستدلال.
كما يجب مواءمة التسعير وحوافز المبيعات مع النتائج المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بدلاً من نماذج المقاعد التقليدية.
ستحتاج شركات SaaS إلى أسس بيانات ومنتجات مصممة لتدفقات العمل الوكائية، بما في ذلك تسليمات قابلة للقراءة آليًا وأنظمة تلتقط القرارات والنتائج من كل تشغيل تدفق.
يُضيف ديفيد كرووفورد أن الإطار الزمني لشركات SaaS يُقاس بـ "الأرباع، لا بالسنوات"، حيث تجمع الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي المزيد من بيانات النشر مع كل تدفق عمل يتم أتمتته.
