رفض Mike Cannon-Brookes، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Atlassian، التوقعات التي تتحدث عن انهيار سوق برمجيات الشركات بسبب الذكاء الاصطناعي، مؤكدًا أن المؤسسات لن تكتفي بروبوت محادثة أو قاعدة بيانات تعمل في الخلفية، لأن الأعمال تحتاج إلى تصميم واضح وواجهات مفهومة وحكم بشري قادر على التعامل مع التعقيد.
وجاءت تصريحات Cannon-Brookes خلال مقابلة مع برنامج Decoder، سجلها من مقر Atlassian في أستراليا عند الخامسة صباحًا، وناقش فيها مستقبل أدوات العمل، وإعادة هيكلة الشركة، وتسريح نحو 10% من موظفيها في مارس، إضافة إلى استحواذها على شركة The Browser Company المطورة لمتصفح Dia.
وتطوّر Atlassian أدوات تستخدمها الشركات لتنظيم العمل وإدارة الفرق وقواعد البيانات الداخلية، وأبرزها Jira وTrello وConfluence وLoom وRovo. ويرى مديرها التنفيذي أن هذه المنتجات ليست مجموعة تطبيقات منفصلة، بل تعبيرات مختلفة عن منصة تقنية واحدة تساعد المؤسسات على إدارة المشاريع والمحتوى والمعرفة والعمليات.
الذكاء الاصطناعي لا يلغي الحاجة إلى أدوات العمل
شرح Cannon-Brookes أن Jira لا ينفذ العمل البرمجي نفسه، ولا يقضي المطورون أو فرق التسويق أو المالية يومهم داخله، لكنه يعمل كـ«محرك لسير العمل» يتيح للفرق معرفة ما الذي يفعله زملاؤها، وأين وصلت العمليات، وما المهام التي تحتاج إلى ترتيب أو متابعة.
وبحسب رؤيته، ستساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي على تنفيذ خطوات كثيرة داخل العمليات، لكنها لن تلغي ضرورة معرفة ما يجري داخل الشركة. ففي عملية مثل الموافقة على استثناء في عقد مبيعات، يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع الحالات الواضحة، مثل طلب عميل الدفع بعد 45 يومًا بدلًا من 30 يومًا، وقراءة المستندات والقواعد لتحديد أن الطلب مقبول.
أما الحالات المعقدة، كأن يطلب العميل الدفع بعد 90 يومًا بطريقة معينة مع شروط إضافية، فستظل بحاجة إلى إنسان يمتلك الحدس والحكم والقدرة على تقدير المخاطر. لذلك، قد ينفذ الذكاء الاصطناعي 80% من الحالات أو من خطوات العملية، لكنه لا يتعامل بالضرورة مع أصعب جزء فيها.
وأشار الرئيس التنفيذي إلى أن استخدام الذكاء الاصطناعي لا يعني فقط خفض الوقت أو عدد الموظفين، بل قد يرفع جودة المنتجات والخدمات، ويتيح للشركات قياس جوانب لم تكن قابلة للفهم سابقًا. ومع زيادة حجم العمل، ستظل المؤسسات مطالبة بمعرفة عدد الاستثناءات التي منحتها، وما إذا كانت تحتاج إلى موظفين إضافيين، أو إلى تغيير العملية نفسها.
وترتبط أهمية أدوات مثل Jira وTrello، وفق هذا التصور، بقدرتها على جعل العمل مقروءًا وقابلًا للتنسيق. فالمسؤول يستطيع الانتقال من لوحة عامة إلى تفاصيل المهام، ومعرفة ما الذي أُنجز وما الذي تعثر، بدلًا من الاعتماد على معلومات موزعة بين رسائل وقواعد بيانات وأنظمة مختلفة.
هل تستطيع النماذج المتقدمة إدارة الشركة وحدها؟
تطرق الحوار إلى ما يعرف في قطاع التقنية باسم «نهاية البرمجيات كخدمة» أو SaaSpocalypse، وهي الفكرة التي تفترض أن نماذج مثل Claude أو Codex ستتمكن من قراءة بيانات الشركات وبناء الأدوات التي تحتاج إليها، ما قد يجعل شراء منصات مثل Atlassian أقل أهمية.
ورد Cannon-Brookes بأن نموذجًا قادرًا على تشغيل شركة كاملة سيكون مناسبًا، على الأرجح، لشركة بسيطة نسبيًا. أما معظم المؤسسات الكبرى فهي تجمع بين قواعد وتشريعات ومتطلبات امتثال وموظفين موزعين على دول مختلفة، فضلًا عن التناقضات البشرية والإبداع والقرارات غير القابلة للاختزال في مجموعة تعليمات.
ويتوقع أن تضم الشركات، خلال خمسة إلى عشرة أعوام، عددًا أكبر من العاملين في المعرفة والمطورين مقارنة بالوقت الحالي، لأن قدرة الموظفين على تنفيذ المهام سترتفع، لكن مستوى المنافسة سيرتفع معها أيضًا. وستتحول المهام البسيطة إلى عمليات آلية، بينما ستظهر أعمال جديدة وأكثر تعقيدًا.
واستشهد بتجربة فروع البنوك. فقد ساد الاعتقاد، مع انتشار الخدمات المصرفية عبر الإنترنت والهاتف المحمول مطلع الألفية، بأن الفروع ستختفي. أُغلقت فروع فعلًا، وتوقف العملاء عن الذهاب إليها لإجراء تحويلات بسيطة، لكن الفروع عادت إلى النمو خلال السنوات العشر الماضية بعد أن تغيرت وظيفتها وأصبحت تركز أكثر على خدمة العملاء والعمليات ذات المستوى الأعلى.
ويعتقد أن الشيء نفسه سيحدث مع العاملين في المعرفة وأدوات العمل: ستختفي بعض المهام القديمة أو تتغير، لكن قيمة الإنسان لن تختفي، بل ستنتقل إلى مجالات تتطلب الحكم والإبداع والتعامل مع المشكلات غير المعيارية.
هيكل Atlassian بعد تسريح 10% من الموظفين
توظف Atlassian، وفق الأرقام التي ذكرها رئيسها التنفيذي، ما بين 12 ألفًا و13 ألف شخص حول العالم. وتعمل بنظام يتيح للموظفين اختيار العمل من المكتب أو خارجه؛ إذ يحضر نحو 60% منهم إلى المكاتب ثلاثة أيام أسبوعيًا أو أكثر، بينما لا يحضر نحو 25% منهم أي يوم في الأسبوع.
وتتبع الشركة هيكلًا وظيفيًا يعتمد على مصفوفات داخلية. لديها مدير إيرادات رئيسي ومدير مالي، إضافة إلى مديرين تقنيين رئيسيين، ومجموعتين كبيرتين للمنتجات، يقود كل واحدة منهما مدير تقني ومدير منتجات رئيسي. وتركز إحدى المجموعتين على قطاع المؤسسات والأسواق الناشئة، بينما تركز الأخرى على مستقبل العمل الجماعي.
تُبنى تطبيقات الشركة ضمن مجموعات تعتمد على منصة واحدة، ويذهب أكثر من نصف استثمارات البحث والتطوير إلى هذه المنصة، لا إلى التطبيقات المنفردة. ولهذا لا توظف Atlassian فرق مبيعات منفصلة لكل منتج، بل تنظم المبيعات ونجاح العملاء والمهندسين الميدانيين وفق العملاء ومناطقهم وحجم مؤسساتهم، في حين يعمل المصممون ومديرو المنتجات على تطبيقات محددة.
وتستخدم Atlassian منصتها في إدارة أعمالها نفسها، بما في ذلك أدوات الاستراتيجية والعمليات التي تتابع الأهداف الكبرى، والموظفين، والاستثمارات، والأنظمة التقنية، وما يسير بصورة صحيحة أو خاطئة داخل الشركة.
وفي مارس، سرّحت الشركة نحو 10% من موظفيها. وقال Cannon-Brookes إن القرار لم يكن ببساطة استبدال البشر بالذكاء الاصطناعي، بل جاء نتيجة الحاجة إلى «مزيج مختلف من المهارات» وإعادة توجيه الاستثمار إلى مجالات تنمو بسرعة، خصوصًا منتجات الذكاء الاصطناعي ومبيعات المؤسسات.
وأوضح أن بيئة قطاع التقنية التي اعتادت التوظيف والنمو المتواصل تغيرت، وأن الشركات لم تعد قادرة على حل فجوات المهارات بمجرد الاستمرار في التوظيف. فإذا كانت المؤسسة تحتاج إلى مزيج جديد من المهارات، فعليها الموازنة بين التدريب الداخلي والتوظيف وإعادة توزيع الموارد، مع نقل الاستثمارات إلى الأقسام التي تحقق نموًا أسرع.
وقال إن Atlassian نمت بنحو 30% في الربع الأخير، على أساس إيرادات سنوية متكررة تقارب 7 مليارات دولار، وهو أسرع معدل نمو لها خلال نحو عامين. وفي الوقت نفسه، تواصل الشركة التوظيف بقوة في مجالات الذكاء الاصطناعي ومبيعات المؤسسات، رغم عدم رغبتها في زيادة إجمالي عدد العاملين بصورة كبيرة.
لماذا جمع بين إدارة الموارد البشرية وتقنية المعلومات؟
أصبح منصب مسؤولة الموارد البشرية في Atlassian يحمل اسم «مديرة شؤون الموظفين وتمكين الذكاء الاصطناعي». كما نقلت الشركة وظيفة تقنية المعلومات والهندسة الداخلية إلى الإدارة نفسها التي تتولى شؤون الموظفين، وهو ترتيب غير معتاد جمع بين من يدير أجهزة الحاسوب والتعويضات والمواهب.
وبرر Cannon-Brookes ذلك بأن تحول الشركة إلى مؤسسة تعتمد الذكاء الاصطناعي يخلق نوعين من المشكلات المتداخلـة: مشكلات تتعلق بالمواهب، مثل تدريب الموظفين وتغيير مهاراتهم واستقطاب الكفاءات، ومشكلات تتعلق بالأنظمة، مثل تجهيز الخوادم الداخلية، وربطها ببروتوكول MCP، وإدارة الإنفاق على الرموز البرمجية وضمان قدرة الأنظمة على العمل مع أدوات الذكاء الاصطناعي.
وقال إن السؤال لا يكون دائمًا: هل هذه مشكلة موظفين أم مشكلة أنظمة؟ ففي حالات كثيرة تكون المشكلة مزيجًا من الاثنين، ولذلك فضّل جمع الوظيفتين ضمن فريق واحد لتنفيذ التحول الداخلي بصورة أسرع.
ويرى أن الأدوار المهنية لن تختفي بالضرورة، لكنها ستتداخل. فمديرو المنتجات والمصممون يكتبون شيفرات أولية أكثر من السابق، كما يفعل ذلك موظفو التسويق والمالية والموارد البشرية. وفي المقابل، لا تزال هناك حاجة إلى المهندسين لضمان قدرة البرمجيات على التوسع والامتثال للقوانين ومتطلبات الإقامة المحلية للبيانات، مثل الحلول المتوافقة مع القواعد الأوروبية.
ويحذر من مساواة إنشاء نموذج أولي بسيط للاستخدام الشخصي ببناء نظام لشركة كبيرة. فالأول يمكن إصلاحه إذا تعطل، أما الثاني فيحتاج إلى ضوابط أمنية وقانونية وتشغيلية قبل تقديمه للعملاء.
قال Cannon-Brookes إن دور المصمم أصبح أكثر أهمية، لا أقل، في عصر الذكاء الاصطناعي، لأن انخفاض تكلفة بناء البرمجيات يجعل تجربة الاستخدام والتصميم عاملَي تمييز رئيسيين. وأشار إلى أن نصف عمل المصممين تقريبًا ينبغي أن يركز على بناء نظام تصميم قابل للتوسع، بينما يذهب النصف الآخر إلى حل أصعب مشكلات التصميم.
وتنشر Atlassian نظام تصميمها عبر موقع atlassian.design، وتستخدم داخليًا واجهات سطر الأوامر وخوادم MCP حتى يتمكن آلاف المهندسين من بناء منتجات متسقة مع هذا النظام. ويرى المدير التنفيذي أن إنشاء هذه المنصات الداخلية يمنح فرق التصميم تأثيرًا أكبر من العمل على شاشة واحدة في كل مرة.
Rovo وMCP ومتصفح Dia
تقدم Atlassian أداة Rovo للمحادثة والبحث داخل بيئة الشركات. ويقول Cannon-Brookes إن قوة الأداة لا تأتي من بناء نموذج لغوي أساسي خاص بالشركة، بل من قدرتها على فهم سياق العمل والبيانات المرتبطة بالمهام داخل المنصة.
كما أطلقت الشركة خوادم MCP وواجهات سطر أوامر تسمح لأدوات مثل Claude وCodex بالتفاعل مع بيانات Atlassian. ويقول إن العملاء الذين يستخدمون هذه الواجهات ينشئون مهام أكثر في Jira، وينمون عدد المقاعد المدفوعة لديهم بسرعة أكبر؛ إذ ينمو الإنفاق السنوي المتكرر لدى مستخدمي واجهات MCP وسطر الأوامر بمعدل يبلغ ضعف معدل العملاء الذين لا يستخدمونها، كما يزيد نموهم بنحو 5% على الأقل وفق الأرقام التي عرضها في مكالمات الأرباح.
لكن هذه البيانات لا تدفعه إلى الاعتقاد بأن واجهة المستخدم ستختفي. فأكثر من 98% ممن يستخدمون خادم MCP يستخدمون أيضًا واجهة Atlassian التقليدية. ويرى أن الموظف قد يبدأ المهمة داخل Claude، ثم يرسلها إلى Jira، أو يبدأ من Jira ويطلب من Claude تنفيذها، بحسب طبيعة العمل والسياق الذي يحتاج إليه.
واستحوذت Atlassian على The Browser Company، التي طورت متصفح Dia. ويقول Cannon-Brookes إن Dia ليس مجرد متصفح آخر، بل محاولة لبناء أداة مخصصة للعاملين في المعرفة، الذين يقضون 80% إلى 90% من يومهم داخل المتصفح، لكنهم يستخدمونه لتشغيل Gmail وGoogle Calendar وSlack وSalesforce وAtlassian وتطبيقات أخرى، وليس فقط لقراءة صفحات الويب.
ويستخدم نحو 96% إلى 97% من موظفي Atlassian متصفح Dia بانتظام. وتعمل الشركة على إطلاقه لنظام Windows، بعدما أصبح متاحًا على Mac لعدد كبير من المستخدمين، مع اقتراب طرحه بصورة عامة على Windows.
ومن أبرز خصائص Dia ميزة «الإحاطة الصباحية»، التي تنظر في التقويم وأدوات المراسلة والمستندات لتقترح على المستخدم أهم المهام التي ينبغي أن يبدأ بها يومه. كما يستطيع المتصفح إنشاء مجموعات تبويب حية، فيفتح مستندًا تلقائيًا عند مشاركته مع المستخدم أو تلقي تعليق عليه، ويغلقه عندما ينتهي العمل به.
ويقول المدير التنفيذي إن المتصفح يستطيع، عبر الذكاء الاصطناعي، فهم ما يتصفحه المستخدم، والتمييز بين مستند يحتاج إلى متابعة وآخر أقل أهمية، ومساعدته في إعداد الملاحظات أو الاستعداد لاجتماع. كما يحتفظ بسياق عن الأشخاص الذين يتعامل معهم المستخدم عبر تطبيقات الشركة المختلفة، بما يشبه نظام إدارة علاقات عملاء مصغرًا يتحدث باستمرار.
ويرفض اختزال هذه التجربة في روبوت محادثة. فالمستخدم، في رأيه، لا يريد مغادرة بيئة العمل إلى نافذة نصية في كل مرة، بل يحتاج إلى واجهة تفهم المهمة التي ينفذها وتعرض المساعدة داخل المكان المناسب. لذلك يصف هدف Dia بأنه بناء «منفذ» يساعد المستخدم على تنفيذ الأعمال، لا متصفحًا للقراءة السلبية.
الفرق بين الوظائف المقيدة بالمدخلات والمخرجات
يقسم Cannon-Brookes وظائف الشركات إلى نوعين: وظائف تحددها المدخلات، مثل الشؤون القانونية وخدمة العملاء، ووظائف تحددها المخرجات، مثل الهندسة والتسويق والإبداع.
في الوظائف المقيدة بالمدخلات، لا يؤدي نشر الذكاء الاصطناعي بالضرورة إلى خلق حجم أكبر من العمل؛ فإذا لم تصل عقود جديدة، فلن ينتج النظام عقودًا من تلقاء نفسه، لكنه قد يعالج العقود الموجودة بسرعة أكبر. أما الوظائف المقيدة بالمخرجات، فغالبًا لا تنتهي فيها قائمة الأفكار والمهام، ولذلك يمكن للذكاء الاصطناعي أن يرفع قدرة الفرق على الإبداع والتنفيذ بدلًا من الاكتفاء بخفض عدد العاملين.
ويعتقد أن الفرق ستصبح أوسع وأقل عمقًا، مع امتلاك الموظف مهارات متداخلة. فقد يستطيع مدير المنتج تنفيذ بعض أعمال التسويق والهندسة، ويستطيع موظف المالية فهم أطر قانونية أكثر، لكن ذلك لا يعني اختفاء التخصصات.
كما انتقد التصورات التي تفترض إمكانية إدارة فرق تضم 50 شخصًا لمجرد امتلاكها أدوات الذكاء الاصطناعي. وقال إن بعض القادة، مثل Mark Zuckerberg وJensen Huang، قد ينجحون في هياكل غير تقليدية، لكن هذا لا يعني أن النموذج قابل للتكرار في جميع الشركات أو أن نتائجه ستكون أفضل دائمًا.
ويعتقد أن الميزة التنافسية ستنتقل تدريجيًا من «عدم تماثل المعلومات» إلى «عدم تماثل الخيال». فالمعلومات ستصبح أرخص وأسهل وصولًا بفضل النماذج اللغوية، بينما ستزداد قيمة القدرة على تخيل منتج أو شركة أو طريقة جديدة لحل مشكلة. ويقول إن النماذج الحالية لم تقرر تأسيس Atlassian أو ابتكار تجربة جديدة من تلقاء نفسها، بل احتاجت هذه القرارات إلى إنسان يبدأ الفكرة ويتحمل تجربة تنفيذها.
كيف يتخذ الرئيس التنفيذي قراراته؟
قال Cannon-Brookes إنه يتخذ قراراته عبر النقاش المكثف والاستماع إلى زوايا مختلفة، لكنه يركز بصورة خاصة على شرح القرار بعد اتخاذه. وتتبنى Atlassian قيمة داخلية مفادها أنها «شركة منفتحة بلا هراء»، وهو يفسر ذلك بأنه لا يعني كشف كل تفاصيل النقاش الداخلي، بل توضيح القرار وأسبابه بصورة مباشرة.
ويرى أن الموظفين لا يحتاجون إلى معرفة كل تفاصيل «صناعة القرار»، لكنهم يستحقون معرفة الخيارات التي درستها الإدارة، ومزايا كل خيار وعيوبه، ولماذا اختير اتجاه معين. واعتبر أن القرارات التي تصل إلى مكتبه هي عادة قرارات منقسمة، تشبه نتيجة 51% مقابل 49%، بينما ينبغي أن تُحسم القرارات الواضحة في مستويات إدارية أدنى.
وفي ختام المقابلة، أعلن أن Atlassian تستعد لمؤتمر Team 26 EU في أمستردام بعد نحو عشرة أيام من موعد التسجيل، مع توقعات بإعلانات تخص مجموعات منتجاتها المختلفة، وميزات جديدة للذكاء الاصطناعي، وإطلاق مجموعة Teamwork، وتحديثات كبيرة لخدمة Loom، إلى جانب خصائص طورتها بالتعاون مع فريق Cursor.
المصدر: theverge