تقوم Laurel ببناء أول منصة زمنية لوقت الذكاء الاصطناعي في العالم لمعالجة العلاقة السببية بين الصناعات التي لا يمكنها ربط استثمار الوقت بدقة بنتائج الأعمال. هذه المقالة مأخوذة من Leo ، وهي مقالة كتبها Deep Thinking Circle ، تم تجميعها وتجميعها وكتابتها بواسطة techflow. (ملخص: عندما يندفع العالم إلى الذكاء الاصطناعي ، لماذا لا تزال Apple صامدة؟) تستخدم لوريل الذكاء الاصطناعي لحل نقطة الألم في الصناعة التي تبلغ قيمتها تريليون دولار: جعل وقت العاملين في مجال المعرفة مرئيا وقابلا للقياس وتحسينا. هل تساءلت يوما لماذا يمكن للصناعة التحويلية حساب تكلفة إنتاج سيارة بدقة كبيرة ، ويمكن لصناعة البيع بالتجزئة تتبع مخزون كل عنصر بدقة ، لكن مكاتب المحاماة وشركات المحاسبة والشركات الاستشارية تجهلون أهم مواردها: الوقت البشري؟ أزعجني هذا السؤال لفترة طويلة حتى علمت بجولة تمويل Laurel Series C البالغة 100 مليون دولار. تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي لحل نقطة الألم في الصناعة التي تبلغ قيمتها تريليون دولار: جعل وقت العاملين في مجال المعرفة مرئيا وقابلا للقياس وقابلا للتحسين. لقد تعمقت ووجدت أن لوريل لم تكن تفعل شيئا بسيطا مثل تتبع الوقت. إنهم يبنون أول منصة الذكاء الاصطناعي الوقت في العالم لمحاولة حل ما يسميه المؤسس ريان ألشاك "تحدي ذكاء الوقت" - عدم قدرة الصناعات القائمة على المعرفة على ربط استثمار الوقت بدقة بنتائج الأعمال. في عصر الذكاء الاصطناعي ، تحول القياس الكمي لرأس المال البشري وفهمه من كونه تتويجا على الكعكة إلى كونه حاجة تجارية "حياة أو موت". قادت الجولة IVP ، بمشاركة GV (Google Ventures) و 01A ، وشمل المستثمرون الجدد أيضا مشاهير مثل DST Global و Kevin Weil من OpenAI و Alexis Ohanian و GitHub CTO فلاديمير فيدوروف وآخرين. ألم واستيقاظ مسك الدفاتر لمدة ست دقائق يمكن إرجاع جذر المشكلة إلى الطريقة التي عملت بها صناعة الخدمات المهنية لعقود. يحتاج المحامون والمحاسبون والاستشاريون إلى تسجيل ساعات عملهم بزيادات قدرها ست دقائق حتى يتمكن العملاء من الدفع بالساعة. يعاني ريان ألشاك من هذا الألم بشكل حاد كمحام: "يبدو الأمر كما لو كان في ليلة سبت مزدحمة عندما أكون طاهيا أطبخ ل 500 عميل ، ولكن في نفس الوقت أطلب مني تتبع كل مكون أستخدمه ، وهو أمر يشتت الانتباه ويجرد من إنسانيته." أستطيع أن أفهم الإحباط. تخيل أنك أكملت للتو تحليلا قانونيا معقدا وأفكارك في أوضحها ، ولكن بعد ذلك عليك أن تتوقف وتتذكر: كم من الوقت قضيت للتو في النظر إلى المعلومات؟ كم دقيقة استغرقت كتابة هذه المذكرة؟ ما الذي تمت مناقشته في المكالمة مع العميل؟ لا يؤثر هذا الانقطاع القسري على الكفاءة فحسب ، بل يجعل المهنيين يشعرون أيضا وكأنهم عمال المصانع يخضعون للمراقبة بدلا من الخبراء الذين يقدمون الخدمات الفكرية. جاءت لحظة عيد الغطاس لألشاك بسيطة: "لماذا يجب أن أخبر الآلة بما فعلته في العمل بدلا من السماح للآلة بتذكيري بما فعلته؟" وراء هذا السؤال الذي يبدو بسيطا تكمن رؤية غير بديهية: يعاني المحامون والمحاسبون والمستشارون في الواقع من مشكلة نقص الفواتير لأنهم ينسون الكثير من العمل الذي تم إنجازه بالفعل. إذا تمكنت من تحقيق المزيد من الأرباح للمشتري (الأعمال) وتوفير الوقت للمستخدم (المحترف) ، فهذا هو الأساس المثالي لبناء شركة. نقطة الألم هذه أكثر شيوعا مما كنت أعتقد. وفقا لوريل ، يستعيد المحترف العادي أكثر من 28 دقيقة من الوقت القابل للفوترة يوميا ، والتي فقدت سابقا بسبب السجلات المفقودة. بمتوسط سعر الساعة البالغ 375 دولارا ، هذا يعني أن كل محترف يولد 175 دولارا إضافيا في اليوم للشركة. بالنسبة لشركة كبيرة تضم مئات المهنيين ، فإن هذا الرقم مذهل للغاية. أربعة مفاتيح لإعادة تعريف الذكاء الاصطناعي لتتبع الوقت يبدو حل Laurel بديهيا ، لكنه يمثل تحديا تقنيا معقدا للغاية للبناء بالفعل. لقد تعلمت أنه لأتمتة الجداول الزمنية الشاملة حقا ، هناك أربع مشكلات فنية رئيسية يجب معالجتها ، ولكل منها عتبة فنية عالية إلى حد ما. التحدي الأول هو تتبع البصمة الرقمية. يجب أن تكون Laurel قادرة على التكامل مع كل برنامج رقمي يستخدمه المستخدمون ، بما في ذلك Slack و Microsoft Outlook و Zoom وأدوات العمل الأخرى. فقط عندما يتمكن الذكاء الاصطناعي من "رؤية" جميع أنشطة عمل المهنيين عبر الأنظمة الأساسية ، يمكنه إعادة بناء مسارات عملهم بدقة. إنه مثل تثبيت نظام مراقبة في كل مكان ولكنه غير حساس تماما في بيئة العمل الرقمية للمستخدم ، قادر على تسجيل كل نقرة وكل تعديل مستند وكل مكالمة هاتفية. المستوى الثاني هو التكامل العميق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تستخدم Laurel مجموعة متنوعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه البصمات الرقمية: تصنف خوارزميات تجميع البيانات العمل ذي الصلة ، وتقوم نماذج التعلم الآلي بتعيين العمل للعملاء والمشاريع ذات الصلة ، ويقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء أوصاف وظيفية ، وأخيرا تشفير العمل وتصنيفه من خلال التعلم الآلي. بدلا من تطبيق واجهة ChatGPT ببساطة ، نقوم ببناء نظام الذكاء الاصطناعي المحسن لسير عمل الخدمات الاحترافية. الرابط الثالث هو التوازن الدقيق للتعاون بين الإنسان والروبوت. يتم إنشاء مسودة تقويم للمستخدمين الذين يمكنهم إضافة محتوى أو حذفه أو تحريره. يضمن تصميم "الإنسان في الحلقة" الدقة ويسمح الذكاء الاصطناعي بالتعلم والتحسين باستمرار. كل تفاعل للمستخدم يجعل النظام أكثر ذكاء ، مما يخلق دورة إيجابية. الخطوة الرابعة هي التكامل السلس مع أنظمة الفوترة الحالية. بمجرد تأكيد المستخدم للجدول الزمني ، سيقوم النظام تلقائيا بدفع البيانات إلى نظام الفوترة الخاص بالشركة ، مع ترك إدارة المكتب الخلفي دون تغيير. وبهذه الطريقة ، تغيرت تجربة العمل للمهنيين من "ملء الجدول الزمني" إلى "تدقيق الجدول الزمني" ، مما يقلل بشكل كبير من العبء النفسي. براعة العملية برمتها هي أنها لا تجبر المستخدم على تغيير عادات عمله ، ولكنها تعمل بصمت في الخلفية ، وفي النهاية لا تتطلب سوى التأكيد النهائي من المستخدم. تجسد فلسفة التصميم هذه التفكير العميق في المنتج: يجب أن تكون أفضل تقنية غير مرئية ، ويجب أن تجعل الأشياء المعقدة بسيطة ، ولا تضيف عبئا تعليميا جديدا على المستخدم. من خاسر في مجال التكنولوجيا القانونية إلى رائد في عصر الذكاء الاصطناعي ، لم يكن نجاح لوريل سهلا ، في الواقع ، لقد خضع لولادة جديدة كاملة. تأسست الشركة في الأصل في عام 2016 تحت اسم "Time by Ping" ، لكنها كافحت في سنواتها الأولى. يعترف ألشاك بصراحة بمشكلتين رئيسيتين: التركيز المفرط على السوق القانونية الموحدة ، وعدم نضج تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية في ذلك الوقت. جاءت نقطة التحول في عام 2022 ، عندما تمكن ألشاك من الوصول المبكر إلى OpenAI GPT-3 ، اتخذ قرارا جريئا: تعليق جميع الأعمال وإعادة بناء المنتج بالكامل. هذه خطوة نادرة للغاية في دوائر بدء التشغيل ، وسيخبرك معظم الناس "لا تعيد البناء أبدا ، استمر في التكرار". لكن ألشاك اختار مسارا يتعارض مع الحكمة التقليدية ، والتي أعتقد أنها تجسد روح المبادرة الحقيقية - الاستعداد لتحمل مخاطر كبيرة من أجل رؤية أكبر. عندما تم إطلاق ChatGPT في نوفمبر 2022 ، انقلب تصور الذكاء الاصطناعي في السوق بأكمله رأسا على عقب ...
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
سوق الذكاء الاصطناعي الخارجي الفائق الصغر "تمويل 100 مليون دولار"، كيف قامت لوريل بتحليل السببية الزمنية؟
تقوم Laurel ببناء أول منصة زمنية لوقت الذكاء الاصطناعي في العالم لمعالجة العلاقة السببية بين الصناعات التي لا يمكنها ربط استثمار الوقت بدقة بنتائج الأعمال. هذه المقالة مأخوذة من Leo ، وهي مقالة كتبها Deep Thinking Circle ، تم تجميعها وتجميعها وكتابتها بواسطة techflow. (ملخص: عندما يندفع العالم إلى الذكاء الاصطناعي ، لماذا لا تزال Apple صامدة؟) تستخدم لوريل الذكاء الاصطناعي لحل نقطة الألم في الصناعة التي تبلغ قيمتها تريليون دولار: جعل وقت العاملين في مجال المعرفة مرئيا وقابلا للقياس وتحسينا. هل تساءلت يوما لماذا يمكن للصناعة التحويلية حساب تكلفة إنتاج سيارة بدقة كبيرة ، ويمكن لصناعة البيع بالتجزئة تتبع مخزون كل عنصر بدقة ، لكن مكاتب المحاماة وشركات المحاسبة والشركات الاستشارية تجهلون أهم مواردها: الوقت البشري؟ أزعجني هذا السؤال لفترة طويلة حتى علمت بجولة تمويل Laurel Series C البالغة 100 مليون دولار. تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي لحل نقطة الألم في الصناعة التي تبلغ قيمتها تريليون دولار: جعل وقت العاملين في مجال المعرفة مرئيا وقابلا للقياس وقابلا للتحسين. لقد تعمقت ووجدت أن لوريل لم تكن تفعل شيئا بسيطا مثل تتبع الوقت. إنهم يبنون أول منصة الذكاء الاصطناعي الوقت في العالم لمحاولة حل ما يسميه المؤسس ريان ألشاك "تحدي ذكاء الوقت" - عدم قدرة الصناعات القائمة على المعرفة على ربط استثمار الوقت بدقة بنتائج الأعمال. في عصر الذكاء الاصطناعي ، تحول القياس الكمي لرأس المال البشري وفهمه من كونه تتويجا على الكعكة إلى كونه حاجة تجارية "حياة أو موت". قادت الجولة IVP ، بمشاركة GV (Google Ventures) و 01A ، وشمل المستثمرون الجدد أيضا مشاهير مثل DST Global و Kevin Weil من OpenAI و Alexis Ohanian و GitHub CTO فلاديمير فيدوروف وآخرين. ألم واستيقاظ مسك الدفاتر لمدة ست دقائق يمكن إرجاع جذر المشكلة إلى الطريقة التي عملت بها صناعة الخدمات المهنية لعقود. يحتاج المحامون والمحاسبون والاستشاريون إلى تسجيل ساعات عملهم بزيادات قدرها ست دقائق حتى يتمكن العملاء من الدفع بالساعة. يعاني ريان ألشاك من هذا الألم بشكل حاد كمحام: "يبدو الأمر كما لو كان في ليلة سبت مزدحمة عندما أكون طاهيا أطبخ ل 500 عميل ، ولكن في نفس الوقت أطلب مني تتبع كل مكون أستخدمه ، وهو أمر يشتت الانتباه ويجرد من إنسانيته." أستطيع أن أفهم الإحباط. تخيل أنك أكملت للتو تحليلا قانونيا معقدا وأفكارك في أوضحها ، ولكن بعد ذلك عليك أن تتوقف وتتذكر: كم من الوقت قضيت للتو في النظر إلى المعلومات؟ كم دقيقة استغرقت كتابة هذه المذكرة؟ ما الذي تمت مناقشته في المكالمة مع العميل؟ لا يؤثر هذا الانقطاع القسري على الكفاءة فحسب ، بل يجعل المهنيين يشعرون أيضا وكأنهم عمال المصانع يخضعون للمراقبة بدلا من الخبراء الذين يقدمون الخدمات الفكرية. جاءت لحظة عيد الغطاس لألشاك بسيطة: "لماذا يجب أن أخبر الآلة بما فعلته في العمل بدلا من السماح للآلة بتذكيري بما فعلته؟" وراء هذا السؤال الذي يبدو بسيطا تكمن رؤية غير بديهية: يعاني المحامون والمحاسبون والمستشارون في الواقع من مشكلة نقص الفواتير لأنهم ينسون الكثير من العمل الذي تم إنجازه بالفعل. إذا تمكنت من تحقيق المزيد من الأرباح للمشتري (الأعمال) وتوفير الوقت للمستخدم (المحترف) ، فهذا هو الأساس المثالي لبناء شركة. نقطة الألم هذه أكثر شيوعا مما كنت أعتقد. وفقا لوريل ، يستعيد المحترف العادي أكثر من 28 دقيقة من الوقت القابل للفوترة يوميا ، والتي فقدت سابقا بسبب السجلات المفقودة. بمتوسط سعر الساعة البالغ 375 دولارا ، هذا يعني أن كل محترف يولد 175 دولارا إضافيا في اليوم للشركة. بالنسبة لشركة كبيرة تضم مئات المهنيين ، فإن هذا الرقم مذهل للغاية. أربعة مفاتيح لإعادة تعريف الذكاء الاصطناعي لتتبع الوقت يبدو حل Laurel بديهيا ، لكنه يمثل تحديا تقنيا معقدا للغاية للبناء بالفعل. لقد تعلمت أنه لأتمتة الجداول الزمنية الشاملة حقا ، هناك أربع مشكلات فنية رئيسية يجب معالجتها ، ولكل منها عتبة فنية عالية إلى حد ما. التحدي الأول هو تتبع البصمة الرقمية. يجب أن تكون Laurel قادرة على التكامل مع كل برنامج رقمي يستخدمه المستخدمون ، بما في ذلك Slack و Microsoft Outlook و Zoom وأدوات العمل الأخرى. فقط عندما يتمكن الذكاء الاصطناعي من "رؤية" جميع أنشطة عمل المهنيين عبر الأنظمة الأساسية ، يمكنه إعادة بناء مسارات عملهم بدقة. إنه مثل تثبيت نظام مراقبة في كل مكان ولكنه غير حساس تماما في بيئة العمل الرقمية للمستخدم ، قادر على تسجيل كل نقرة وكل تعديل مستند وكل مكالمة هاتفية. المستوى الثاني هو التكامل العميق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تستخدم Laurel مجموعة متنوعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه البصمات الرقمية: تصنف خوارزميات تجميع البيانات العمل ذي الصلة ، وتقوم نماذج التعلم الآلي بتعيين العمل للعملاء والمشاريع ذات الصلة ، ويقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء أوصاف وظيفية ، وأخيرا تشفير العمل وتصنيفه من خلال التعلم الآلي. بدلا من تطبيق واجهة ChatGPT ببساطة ، نقوم ببناء نظام الذكاء الاصطناعي المحسن لسير عمل الخدمات الاحترافية. الرابط الثالث هو التوازن الدقيق للتعاون بين الإنسان والروبوت. يتم إنشاء مسودة تقويم للمستخدمين الذين يمكنهم إضافة محتوى أو حذفه أو تحريره. يضمن تصميم "الإنسان في الحلقة" الدقة ويسمح الذكاء الاصطناعي بالتعلم والتحسين باستمرار. كل تفاعل للمستخدم يجعل النظام أكثر ذكاء ، مما يخلق دورة إيجابية. الخطوة الرابعة هي التكامل السلس مع أنظمة الفوترة الحالية. بمجرد تأكيد المستخدم للجدول الزمني ، سيقوم النظام تلقائيا بدفع البيانات إلى نظام الفوترة الخاص بالشركة ، مع ترك إدارة المكتب الخلفي دون تغيير. وبهذه الطريقة ، تغيرت تجربة العمل للمهنيين من "ملء الجدول الزمني" إلى "تدقيق الجدول الزمني" ، مما يقلل بشكل كبير من العبء النفسي. براعة العملية برمتها هي أنها لا تجبر المستخدم على تغيير عادات عمله ، ولكنها تعمل بصمت في الخلفية ، وفي النهاية لا تتطلب سوى التأكيد النهائي من المستخدم. تجسد فلسفة التصميم هذه التفكير العميق في المنتج: يجب أن تكون أفضل تقنية غير مرئية ، ويجب أن تجعل الأشياء المعقدة بسيطة ، ولا تضيف عبئا تعليميا جديدا على المستخدم. من خاسر في مجال التكنولوجيا القانونية إلى رائد في عصر الذكاء الاصطناعي ، لم يكن نجاح لوريل سهلا ، في الواقع ، لقد خضع لولادة جديدة كاملة. تأسست الشركة في الأصل في عام 2016 تحت اسم "Time by Ping" ، لكنها كافحت في سنواتها الأولى. يعترف ألشاك بصراحة بمشكلتين رئيسيتين: التركيز المفرط على السوق القانونية الموحدة ، وعدم نضج تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية في ذلك الوقت. جاءت نقطة التحول في عام 2022 ، عندما تمكن ألشاك من الوصول المبكر إلى OpenAI GPT-3 ، اتخذ قرارا جريئا: تعليق جميع الأعمال وإعادة بناء المنتج بالكامل. هذه خطوة نادرة للغاية في دوائر بدء التشغيل ، وسيخبرك معظم الناس "لا تعيد البناء أبدا ، استمر في التكرار". لكن ألشاك اختار مسارا يتعارض مع الحكمة التقليدية ، والتي أعتقد أنها تجسد روح المبادرة الحقيقية - الاستعداد لتحمل مخاطر كبيرة من أجل رؤية أكبر. عندما تم إطلاق ChatGPT في نوفمبر 2022 ، انقلب تصور الذكاء الاصطناعي في السوق بأكمله رأسا على عقب ...