الذكاء الاصطناعي لن يُ democratize التكنولوجيا، بل يكافئ الأشخاص المناسبين

الكاتب: نامان بهانسالي

مُرَاجَعَة: DeepWave TechFlow

مقدمة من Shenchao: في المراحل المبكرة من انتشار التكنولوجيا الجديدة، ينشأ دائمًا وهم "المساواة التكنولوجية": عندما تصبح التصوير الفوتوغرافي أو إنشاء الموسيقى أو تطوير البرمجيات سهلًا للغاية، هل تختفي الميزة التنافسية؟ يكشف نامان بهانسالي، مؤسس Warp، بناءً على تجربته الشخصية من قرية هندية إلى MIT، وتطبيقه الريادي في مجال الرواتب المدعوم بالذكاء الاصطناعي، حقيقة غير بديهية: كلما انخفضت عتبة التكنولوجيا (Floor)، ارتفع سقف الصناعة (Ceiling) أكثر.

في عصر أصبحت فيه القدرة على التنفيذ رخيصة، بل ويمكن للذكاء الاصطناعي "تشفيرها حسب النبض" (vibecoded)، يرى المؤلف أن الحواجز التنافسية الحقيقية لم تعد تتمثل في توزيع حركة المرور فقط، بل في "الذوق" (Taste) الذي لا يمكن تزويره، والفهم العميق للمنطق الأساسي للأنظمة المعقدة، والصبر على إعادة استثمار العوائد على مدى عقد من الزمن. هذه المقالة ليست مجرد تفكير بارد حول ريادة الأعمال بالذكاء الاصطناعي، بل هي حجة قوية ضد قانون القوة الذي ينص على أن "التقنية الشعبية تؤدي إلى نتائج نخبوية".

النص الكامل كالتالي:

كلما خفّفت تقنية جديدة من عتبة الدخول، تبع ذلك نفس التنبؤات: بما أن الجميع يمكنهم الآن القيام بذلك، فلم يعد لأحد ميزة. هواتف الكاميرا جعلت الجميع مصورين؛ و Spotify جعلت الجميع موسيقيين؛ و الذكاء الاصطناعي جعل الجميع مطورين برمجيات.

هذه التنبؤات دائمًا ما تكون صحيحة جزئيًا: فالقعر (The floor) ارتفع بالفعل. هناك المزيد من الأشخاص الذين يشاركون في الإبداع، وعدد أكبر من الأشخاص الذين يطلقون منتجات، وزيادة في عدد المتنافسين. لكن هذه التنبؤات دائمًا ما تتجاهل السقف (The ceiling). فالسقف يرتفع بسرعة أكبر. والفجوة بين القعر والسقف — أي بين المستوى المتوسط والأعلى — لم تُضيق، بل تتوسع.

هذا هو سمة قوانين القوة: فهي لا تهتم بنيتك. التقنيات المساوية دائمًا تنتج نتائج أرستقراطية. وهكذا دائمًا.

الذكاء الاصطناعي لن يكون استثناءً، بل قد يظهر بشكل أكثر تطرفًا.

عندما تم إطلاق Spotify، فعلت شيئًا ثوريًا حقًا: جعلت أي موسيقي على وجه الأرض قادرًا على الوصول إلى قنوات توزيع كانت سابقًا متاحة فقط للشركات الموسيقية، والميزانيات التسويقية، والحظ الممتاز. وكانت النتيجة انفجارًا في صناعة الموسيقى — ظهور ملايين الفنانين الجدد، ونشر مليارات الأغاني الجديدة. وكان الحد الأدنى فعلاً قد ارتفع كما وعد.

لكن ما حدث بعد ذلك هو أن الفنانين في أعلى 1% الآن يحققون نسبة مشاهدات أكبر مما كانت عليه في عصر الأقراص المدمجة. ليست أصغر، بل أكبر. فمع زيادة عدد الموسيقى، وزيادة المنافسة، وزيادة وسائل الوصول إلى المحتوى عالي الجودة، اتجه المستمعون، الذين لم يعودوا مقيدים بالموقع الجغرافي أو مساحة الرفوف، نحو الأعمال الأفضل. لم تحقق Spotify عدالة موسيقية، بل زادت من حدة هذه المسابقة.

نفس القصة حدثت في مجالات الكتابة والتصوير والبرمجيات. أنتج الإنترنت أكبر عدد من المؤلفين في التاريخ، لكنه أنتج أيضًا اقتصادًا للانتباه أكثر قسوة. مشاركون أكثر، مخاطر أعلى في القمة، نفس الشكل الأساسي: عدد قليل جدًا من الأشخاص يحصلون على معظم القيمة.

لقد شعرنا بالدهشة لأننا اعتدنا التفكير بطريقة خطية — نتوقع أن تحسين الإنتاجية سيتوزع بشكل متساوٍ، مثل صب الماء في وعاء مسطح. لكن معظم الأنظمة المعقدة لا تعمل بهذه الطريقة، ولم تعمل أبدًا بهذه الطريقة. توزيع القوة ليس خاصية غريبة للسوق أو فشلًا للتكنولوجيا، بل هو الإعداد الافتراضي للطبيعة. لم تخلق التكنولوجيا هذا التوزيع، بل كشفت عنه فقط.

فكّر في قانون كلايبير (Kleiber's Law). في جميع الكائنات الحية على الأرض — من البكتيريا إلى الحوت الأزرق، عبر 27 درجة من حيث الكتلة — تكون معدلات الأيض متناسبة مع القوة 0.75 من الكتلة. لا يعتمد أيض الحوت على مقياس الحوت بشكل نسبي. هذه العلاقة هي قوة أسية، وتحافظ على دقة عالية جدًا عبر تقريبًا جميع أشكال الحياة. لم يُصمّم هذا التوزيع من قبل أحد، بل هو ببساطة الشكل الذي تتخذه الطاقة عندما تتبع منطقها الداخلي في الأنظمة المعقدة.

السوق هو نظام معقد، والانتباه هو مورد. عندما تختفي الاحتكاكات — عندما لا تعود الجغرافيا ومساحة الرفوف وتكاليف التوزيع تعمل كعوامل تخفيف — يتجه السوق نحو شكله الطبيعي. هذا الشكل ليس منحنى الجرس للتوزيع الطبيعي، بل هو قانون القوة. القصة المتساوية تتعايش مع نتائج النبلاء، وهذا بالضبط ما يجعل كل تقنية جديدة تأخذنا على حين غرة. نرى الخط الأساسي يرتفع، فنفترض أن السقف يرتفع بنفس السرعة. لكن هذا غير صحيح، فالسقف يبتعد بتسارع.

سيكون دفع الذكاء الاصطناعي لهذا العملية أسرع وأكثر حدة من أي تقنية سابقة. إن الحد الأدنى يرتفع في الوقت الفعلي — يمكن لأي شخص نشر منتج، وتصميم واجهة المستخدم، وكتابة كود بيئة الإنتاج. لكن الحد الأقصى أيضًا يرتفع، وأسرع. السؤال الذي يستحق طرحه هو: ما الذي يحدد موقعك النهائي؟

في عام 1981، أصر ستيف جوبز على أن لوحات الدوائر الداخلية لأول جهاز ماكينتوش يجب أن تكون جذابة من الناحية الجمالية. ليس من الخارج، بل من الداخل — الجزء الذي لن يراه العميل أبدًا. اعتقد مهندسوه أنه مجنون. لكنه لم يكن مجنونًا. لقد فهم شيئًا يُمكن تجاهله على أنه كمالية، لكنه في الواقع أقرب إلى نوع من الإثبات: الطريقة التي تفعل بها أي شيء هي الطريقة التي تفعل بها كل شيء. الشخص الذي يستطيع جعل الأجزاء الخفية جميلة لا يُظهر الجودة، بل إنه غير قادر على التسليم بأي منتج غير ممتاز من الناحية الشخصية.

هذا مهم لأن الثقة صعبة البناء، لكنها سهلة التزييف في وقت قصير. نحن نقوم باستمرار بتطبيق تقييمات استدلالية (Heuristics) لمحاولة فهم من هو الحقيقي المتميز ومن يُظهر فقط التميز. الشهادات (Credentials) مفيدة لكنها يمكن التلاعب بها؛ الأصل (Pedigree) مفيد لكنه يمكنوراثته. ما يصعب تزييفه حقًا هو الذوق (Taste) — أي التمسك المستمر والقابل للملاحظة بمعيار لا يطلبه أحد. لم يكن على جوبز أن يجعل اللوحات الدوائية جميلة بهذه الطريقة. لكنه فعل ذلك، وهذا يخبرك ببساطة كيف سيتصرف في الأماكن التي لا تراها.

على مدار معظم العقد الماضي، تم تغطية هذا الإشارة إلى حد ما. خلال ذروة نمو نموذج SaaS (حوالي 2012 إلى 2022)، أصبحت التنفيذية معيارية لدرجة أن التوزيع (Distribution) أصبح المورد النادر الحقيقي. إذا كنت تستطيع جذب العملاء بكفاءة وبناء آلة مبيعات وتحقيق "قاعدة 40" (Rule of 40)، فإن المنتج نفسه كان تقريبًا غير مهم. ما دام استراتيجيتك للدخول إلى السوق (Go-to-market) قوية بما يكفي، يمكنك الفوز بمنتج متوسط. تم طمس الإشارة التي تُرسلها الجمالية في ضجيج مؤشرات النمو.

غيّر الذكاء الاصطناعي تمامًا نسبة الإشارة إلى الضوضاء. عندما يمكن لأي شخص توليد منتج وظيفي، وواجهة أنيقة، ومكتبة كود قابلة للتشغيل في فترة بعد ظهر واحدة، لم يعد "ما إذا كان الشيء سهل الاستخدام" عاملًا مميّزًا. أصبح السؤال: هل هذا الشيء متميز حقًا؟ هل يعرف هذا الشخص الفرق بين "جيد" و"مذهل بشكل لا يُصدق"؟ وهل يهتمون بما يكفي، حتى دون إجبار، لسد هذه الفجوة الأخيرة؟

هذا ينطبق بشكل خاص على البرمجيات الحيوية للعمل — الأنظمة التي تتعامل مع صرف الرواتب، والامتثال، وبيانات الموظفين. هذه ليست منتجات يمكنك تجربتها عشوائيًا والتخلص منها في الربع القادم. تكاليف التحول حقيقية، وحالات الفشل خطيرة، والأشخاص الذين ينشئون النظام يتحملون المسؤولية عن العواقب. وهذا يعني أنه قبل التوقيع، سيقومون بتنفيذ جميع معايير الثقة. المنتج الجميل هو أحد أقوى الإشارات التي يمكن أن تُرسل. فهو يقول: إن الأشخاص الذين بنوه يهتمون بتفاصيلهم. إنهم يهتمون بالجزء الذي يمكنك رؤيته بالعين المجردة، مما يعني أنهم على الأرجح يهتمون أيضًا بالجزء الذي لا يمكنك رؤيته.

في عالم حيث التنفيذ رخيص، فإن الجمال هو إثبات العمل.

ظلّ هذا المنطق ساريًا دائمًا، لكن بيئة السوق خلال العقد الماضي جعلته شبه غير مرئي. في وقت ما، كانت أهم مهارات صناعة البرمجيات حتى لا تتعلق بالبرمجيات نفسها.

بين عامي 2012 و2022، تشكلت البنية الأساسية لـ SaaS. أصبحت البنية التحتية السحابية رخيصة ومقاييسية، ووصلت أدوات التطوير إلى مرحلة النضج. بناء منتج وظيفي صعب، لكنه نوع من "الصعوبة التي تم حلها" — يمكنك التغلب عليها من خلال التوظيف، واتباع الأنماط المحددة، وتحقيق الحد الأدنى من الأداء بمجرد توفر الموارد. ما هو نادر حقًا ويفرق بين الفائزين والمبتدئين هو القدرة على التوزيع. هل يمكنك اكتساب العملاء بكفاءة؟ هل يمكنك إنشاء إجراءات مبيعات قابلة للتكرار؟ هل تفهم نموذج الاقتصاد الوحدوي (Unit economics) بما يكفي لتضيف الوقود إلى نار النمو في اللحظة المناسبة؟

الموّسِسون الذين ازدهروا في هذا البيئة جاءوا في الغالب من مجالات المبيعات والاستشارات أو المالية. كانوا على دراية تامة بالمؤشرات التي كانت تبدو كلغة غريبة قبل عشر سنوات: معدل الاحتفاظ الصافي بالدخل (NDR)، والقيمة المتوسطة للعقد (ACV)، ومؤشر السحر (Magic number)، وقاعدة الـ40. كانوا يعيشون في جداول البيانات ومراجعات خطوط المبيعات، وفي هذا السياق، كانوا على حق بالفعل. أدى ذروة نموذج SaaS إلى ظهور مؤسسي SaaS في ذروتهم. إنها تكيف تطوري منطقي.

لكنني أشعر بالاختناق.

نشأت في بلدة صغيرة في ولاية هندية يبلغ عدد سكانها 250 مليون نسمة. كل عام، ينجح فقط حوالي ثلاثة طلاب من جميع أنحاء الهند في القبول في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT). ولا شك أنهم جميعًا جاءوا من مدارس تحضيرية باهظة الثمن في دلهي أو مومباي أو بنغالور—مؤسسات مصممة خصيصًا لهذا الهدف. كنت أول شخص في تاريخ ولايتي يُقبل في MIT. لا أذكر هذا للفخر، بل لأنه نموذج مصغّر لحجتي في هذه المقالة: عندما تكون الحواجز أمام الدخول محدودة، فإن الأصل (Pedigree) يتنبأ بالنتائج؛ ولكن عندما تُفتح الحواجز، فإن الأشخاص المتعمقين (Deep people) ينتصرون دائمًا. في غرفة مليئة بالأشخاص ذوي الأصول المرموقة، أنا رهانٌ قائم على العمق. وهذا هو الطريقة الوحيدة التي أعرفها للرهان.

درست الفيزياء والرياضيات وعلوم الحاسوب، وأعمق الإدراكات في هذه المجالات لم تأتِ من تحسين العمليات، بل من رؤية الحقائق التي فات الآخرون. كانت أطروحتي للماجستير حول تخفيف تأخر العقد في تدريب التعلم الآلي الموزع (Straggler mitigation): عندما تعمل على أنظمة كبيرة النطاق، كيف يمكنك تحسين هذا القيد دون المساس بالتكامل الكلي.

عندما نظرت إلى عالم ريادة الأعمال في العشرينات من عمري، رأيت صورةً حيث كانت هذه الرؤى العميقة تبدو غير ذات صلة. فكانت السوق تكافئ "الدخول إلى السوق" وليس المنتج نفسه. بدا بناء أشياء تتميز بالتكنولوجيا المتميزة وكأنه بريء — فقد كان يُنظر إليه على أنه تدخل في "اللعبة الحقيقية" (أي اكتساب العملاء والاحتفاظ بهم وسرعة المبيعات).

ثم، في نهاية عام 2022، تغير الوضع.

ما أظهره ChatGPT — بطريقة أكثر بديهية وإثارة من أوراق بحثية عديدة — هو أن المنحنى قد انحنى. لقد بدأ منحنٍ S جديد. التحولات الطورية لا تكافئ أولئك الأكثر قدرة على التكيف مع المرحلة السابقة، بل تكافئ أولئك الذين يستطيعون إدراك الإمكانيات اللامحدودة للمرحلة الجديدة قبل أن يرى الآخرون السعر.

ثم استقلت من وظيفتي وأسست Warp.

المخاطرة هنا محددة للغاية. هناك أكثر من 800 جهة ضريبية في الولايات المتحدة — اتحادية، وولائية، ومحليّة — وكل منها لديها متطلبات إقراراتها الخاصة، ومواعيد نهائية، ومنطق الامتثال الخاص بها. لا توجد هنا واجهة برمجة تطبيقات (API)، ولا أي وصول مبرمج. على مدار عقود، تعامل كل مزود خدمة رواتب بنفس الطريقة: توظيف أعداد كبيرة من الأشخاص. فآلاف الخبراء في مجال الامتثال يتعاملون يدويًا مع أنظمة لم تُصمم أصلًا للعمل بمقاييس واسعة. لقد بنت الشركات العملاقة التقليدية — ADP وPaylocity وPaychex — نماذج أعمال كاملة حول هذا التعقيد، وليسوا يحلونه، بل يمتصونه عبر عدد الموظفين، وينقلون التكلفة إلى العملاء.

في عام 2022، كنت أرى أن وكلاء الذكاء الاصطناعي لا يزالون ضعفاء. لكنني أيضًا رأيت منحنى التحسين. شخص متخصص في أنظمة موزعة ضخمة ويراقب عن كثب مسار تطور النماذج، يمكنه وضع رهان دقيق: التقنية الضعيفة آنذاك ستصبح قوية بشكل لا يُصدق خلال بضع سنوات. لذا قمنا بالرهان: بناء منصة أصلية للذكاء الاصطناعي من المبادئ الأولى، مع البدء بأصعب سير عمل في هذا الفئة—السير الذي لم تستطع الشركات الكبرى التقليدية أبدًا أتمتته بسبب قيود البنية التحتية.

الآن، هذه المراهنة تتحقق. لكن الأهم من ذلك على مستوى أوسع هو التعرف على الأنماط. في عصر الذكاء الاصطناعي، لا يمتلك المؤسسون التقنيون ميزة هندسية فحسب، بل أيضًا ميزة إدراكية. إنهم قادرون على رؤية نقاط دخول مختلفة، ووضع مراهنات مختلفة. إنهم قادرون على تقييم نظام يُعتبر من قبل الجميع "معقدًا إلى الأبد"، ويسألون: ما الذي يتطلبه تحقيق الأتمتة الحقيقية؟ ثم، المفتاح هو أنهم يستطيعون بناء الإجابة بأنفسهم.

سيد عصر SaaS هو مُحسِّن عقلاني ضمن قيود معينة. والذكاء الاصطناعي يزيل هذه القيود ويُثبّت قيودًا جديدة. في هذا البيئة الجديدة، لم تعد الموارد النادرة هي التوزيع، بل قدرة الفهم على إمكانات التحقيق—وإدماجها وفقًا للمعايير الجمالية والمعتقدات المناسبة. لكن هناك متغيرًا ثالثًا يحسم كل شيء، وهو المكان الذي يرتكب فيه معظم مؤسسي عصر الذكاء الاصطناعي أخطاءً كارثية.

في دوائر ريادة الأعمال الحالية، ينتشر هذا الميم: لديك سنتان للهروب من القاع الدائم. ابني بسرعة، واجمع التمويل بسرعة، أو اخرج أو تدمّر.

أفهم من أين تأتي هذه العقلية. إن وتيرة تطور الذكاء الاصطناعي تثير شعورًا بالتهديد للبقاء، ويبدو أن النافذة للانضمام إلى هذه الموجة ضيقة جدًا. الشباب الذين يرون قصص النجاح الفوري على تويتر يعتقدون بحق أن جوهر اللعبة يكمن في السرعة — أن الفائزين هم أولئك الذين يركضون بأسرع ما يمكن في أقل وقت ممكن.

هذا صحيح على بعدٍ تمامًا خاطئ.

سرعة التنفيذ مهمة حقًا. أنا مقتنع بهذا بشدة — بل إنها مُنقشة في اسم شركتي (Warp). لكن سرعة التنفيذ لا تعني ضيق الأفق. المؤسسون الذين سيبنون أكثر الشركات قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي ليسوا أولئك الذين يركضون لسنتين ثم يحققون أرباحهم، بل أولئك الذين يركضون لمدة عشر سنوات ويستفيدون من الفائدة المركبة.

القصور قصير الأجل يكمن في أن أكثر الأشياء قيمة في البرمجيات — البيانات الخاصة، علاقات العملاء العميقة، تكاليف التحويل الحقيقية، الخبرة التنظيمية — تتطلب سنوات من التراكم، ولا يمكن نسخها بسرعة مهما كانت رؤوس الأموال أو قدرات الذكاء الاصطناعي التي يجلبها المنافسون. عندما تعالج Warp رواتب الشركات عبر الولايات، نحن نجمع بيانات الامتثال عبر آلاف الولايات القضائية. كل إشعار ضريبي يتم حله، وكل حالة حدودية يتم التعامل معها، وكل تسجيل حكومي ولايتي يتم إكماله، يُدرّب نظامًا يصبح من الصعب نسخه مع مرور الوقت.这不是 نقطة وظيفية، بل هي خندق دفاعي، وهو موجود لأننا تعمقنا بجودة عالية لفترة طويلة بما يكفي لخلق كثافة جودة.

هذا التراكم لا يُرى في السنة الأولى. يظهر خافتًا في السنة الثانية. وفي السنة الخامسة، يصبح كل شيء في اللعبة.

كان فرانك سلوتمان، الرئيس التنفيذي السابق لشركة Snowflake، قد أسس ووسّع عددًا أكبر من شركات البرمجيات مقارنة بأي شخص آخر موجود، وقد خلص إلى ذلك ببساطة: يجب أن تعتاد على حالة "الانزعاج". ليس من أجل سباق قصير، بل كحالة دائمة. ضبابية الحرب في المراحل المبكرة للشركات الناشئة—ذلك الشعور بالضياع في الاتجاه، والمعلومات غير الكاملة، وضرورة اتخاذ قرارات عمل—لن تختفي بعد عامين. بل إنها تتطور فقط، وستحل عدم اليقين الجديدة محل القديمة. المؤسسون الذين ينجحون على المدى الطويل ليسوا أولئك الذين وجدوا اليقين، بل أولئك الذين تعلموا التحرك بوضوح داخل الضباب.

بناء شركة هو أمر قاسٍ للغاية، ولا يمكن نقل هذا القسوة بسهولة لمن لم يفعلوا ذلك من قبل. أنت تعيش في خوف خفيف مستمر، يُمزج أحيانًا بمستويات أعلى من الرعب. تتخذ آلاف القرارات دون امتلاك معلومات كاملة، وأنت تدرك تمامًا أن سلسلة من القرارات الخاطئة فقط يمكن أن تؤدي إلى النهاية. تلك "النجاحات الليلية" التي تراها على تويتر ليست فقط قيمًا شاذة في التوزيع القوي، بل هي أيضًا من بين الأكثر شذوذًا. تحسين استراتيجيتك بناءً على هذه الحالات يشبه التدريب لسباق الماراثون من خلال دراسة أداء أشخاص عدوا خطأ ووصلوا عن طريق الصدفة إلى 5 كيلومترات.

إذًا لماذا نفعل هذا؟ ليس لأنها مريحة، ولا لأن الاحتمالات لصالحنا. بل لأن البعض يشعر أنه لا يعيش حقًا إن لم يفعله. لأن الأسوأ من خوف "بناء شيء من العدم" هو الخنق الصامت الناتج عن "عدم المحاولة أبدًا".

وإذا كنت محقًا في رهانك، وإذا رأيت الحقيقة التي لم يُسعرها الآخرون بعد، وإذا نفذت ذلك على مدى فترة طويلة بجمال وإيمان—فإن النتيجة لن تكون مالية فقط. فأنت تبني شيئًا يغيّر حقًا طريقة عمل الناس. أنت تخلق منتجًا يحبه الناس استخدامه. وأنت توظّف وتدعم الأشخاص الذين يحققون أفضل إنجازاتهم في المشروع الذي بنيته بنفسك.

هذا مشروع مدته عشر سنوات. لا يمكن للذكاء الاصطناعي تغيير هذا، ولم يغيره أبداً.

ما يغيّره الذكاء الاصطناعي هو السقف (Ceiling) الذي يمكن تحقيقه خلال هذا العقد بالنسبة للرواد الذين يصبرون حتى النهاية ليروا الأمر بعينيه.

فما الذي ستبدو عليه البرمجية على الجانب الآخر من كل هذا؟

يقول المتفائلون إن الذكاء الاصطناعي خلق وفرة — منتجات أكثر، ومبنيين أكثر، وقيمة أكثر توزيعًا على عدد أكبر من الأشخاص. هم على حق. ويقول المتشائمون إن الذكاء الاصطناعي دمر خندق البرمجيات — يمكن نسخ أي شيء في فترة بعد ظهر واحدة، والدفاع قد مات. هم أيضًا جزئيًا على حق. لكن كلا الفريقين يركزان على الحد الأدنى (The floor)، ولا أحد يهتم بالحد الأقصى (The ceiling).

ستظهر آلاف الحلول النقطية في المستقبل — أدوات صغيرة ووظيفية ومُولَّدة بالذكاء الاصطناعي، كافية لأداء مهام محددة ضيقة. العديد منها لن تُبنى من قبل شركات، بل من قبل أفراد أو فرق داخلية لحل مشكلاتهم الخاصة. بالنسبة لبعض فئات البرمجيات ذات الحواجز المنخفضة وسهولة الاستبدال، سيتحقق التمكين الحقيقي للسوق. مستوى التنافس مرتفع جدًا، والمنافسة شديدة، والأرباح رقيقة كالشفاه.

لكن بالنسبة للبرمجيات الحيوية للأعمال — تلك التي تعالج تدفقات الأموال والامتثال وبيانات الموظفين والمخاطر القانونية — فإن الوضع مختلف تمامًا. هذه هي سير العمل ذات معدل خطأ منخفض جدًا. عندما تعطل نظام دفع الرواتب، لا يحصل الموظفون على أموالهم؛ عندما يخطئ إقرار الضريبة، تأتي دائرة الإيرادات الداخلية (IRS)؛ عندما يتوقف دفع المزايا خلال فترة التسجيل المفتوحة، يفقد أشخاص حقيقيون تغطيتهم. يجب على من يختار البرنامج تحمل المسؤولية عن العواقب. هذا النوع من المسؤولية لا يمكن تفويضه إلى ذكاء اصطناعي تم تجميعه بـ "البرمجة العاطفية" في بعد الظهر.

لهذه السير الذاتية، ستستمر الشركات في الثقة بالموردين. وبين هؤلاء الموردين، ستكون ديناميكيات "الفائز يأخذ الكل" أكثر تطرفًا مقارنة بالأجيال السابقة من البرمجيات. وهذا ليس فقط بسبب قوة تأثيرات الشبكة (على الرغم من صحتها)، بل أيضًا لأن منصة مبنية على الذكاء الاصطناعي، تعمل على نطاق واسع وتجمع بيانات خاصة من ملايين المعاملات الآلاف من الحالات الاستثنائية للامتثال، فإن ميزة التراكمية التي تمتلكها تجعل من المستحيل تقريبًا على المنافسين الجدد تحقيق متابعة "من الصفر". لم تعد الحواجز التنافسية مجموعة من الميزات، بل هي الجودة المتراكمة الناتجة عن الحفاظ على معايير تشغيل عالية على المدى الطويل في مجال يعاقب الأخطاء.

هذا يعني أن درجة تكامل سوق البرمجيات ستتجاوز عصر SaaS. أتوقع أنه بعد عشر سنوات، لن توجد 20 شركة في مجال الموارد البشرية ودفع الرواتب، كل منها تمتلك حصة فردية من السوق. أتوقع أن تسيطر اثنان أو ثلاثة منصات على معظم القيمة، بينما لن تحصل سلسلة طويلة من الحلول المتخصصة على حصة تُذكر. نفس النموذج سيحدث في كل فئة برمجيات حيث تعمل التعقيدات التنظيمية وتراكم البيانات وتكاليف التحويل معًا.

الشركات التي تقع في قمة هذه التوزيعات تبدو متشابهة جدًا: تم إنشاؤها من قبل مواهب تقنية تمتلك ذوقًا حقيقيًا للمنتجات؛ تم بناؤها منذ اليوم الأول على بنية أصلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي؛ وتعمل في أسواق لا يمكن للشركات الرائدة الحالية الاستجابة لها بشكل هيكلي دون تفكيك أعمالها الحالية. لقد خاطرت مبكرًا ببصيرة فريدة — رأت حقيقة لم تُسعر بعد نتجت عن الذكاء الاصطناعي — ثم التزمت لفترة كافية حتى أصبحت آثار التراكم واضحة.

لقد كنت أصف هذا النوع من المؤسسين بشكل تجريدي. لكنني أعرف تمامًا من هو، لأنني أسعى جاهدًا لأصبحه.

أناسست Warp في عام 2022 لأنني كنت أؤمن أن جميع طبقات تشغيل الموظفين — مثل دفع الرواتب، والامتثال الضريبي، والفوائد، والانضمام، وإدارة الأجهزة، وعمليات الموارد البشرية — مبنية على العمل اليدوي والهياكل القديمة، ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يستبدلها بالكامل. ليس تحسينًا، بل استبدالًا. لقد بنت الشركات الكبرى قيمتها بمليارات الدولارات من خلال امتصاص التعقيد داخل عدد الموظفين؛ بينما سنبني شركتنا من خلال القضاء على التعقيد من جذوره.

أثبتت السنوات الثلاث أن هذا المقامرة صحيحة. منذ الإطلاق، تعاملنا مع أكثر من 500 مليون دولار من المعاملات، وننمو بسرعة كبيرة، ونقدم خدمات للشركات التي تبني أهم التقنيات في العالم. كل شهر، نجمع بيانات الامتثال، ونعالج حالات الحواف، ونبني التكاملات، مما يجعل المنصة أكثر صعوبة في التقليد وأكثر قيمة للعملاء. الخندق التنافسي لا يزال في مراحله المبكرة، لكنه بدأ بالتشكل ويزداد تسارعًا.

أنا أخبرك بهذا ليس لأن نجاح Warp كان مقدراً — في عالم يتبع توزيعاً أسّيّاً، لا شيء مقدّر — بل لأن المنطق الذي قادنا إلى هنا هو نفس المنطق الذي وصفته في جميع أنحاء النص: رؤية الحقيقة. التعمق أكثر من أي شخص آخر. بناء معايير عالية لا تحتاج إلى ضغط خارجي للحفاظ عليها. التمسك بها لفترة كافية لمعرفة ما إذا كنت محقاً.

ستُبنى الشركات المتميزة في عصر الذكاء الاصطناعي من قبل أولئك الذين فهموا الحقيقة التالية: لم يكن الوصول أبدًا موردًا نادرًا، بل الإدراك (Insight) هو؛ ولم يكن التنفيذ أبدًا حماية تنافسية، بل الذوق (Taste) هو؛ ولم يكن السرعة أبدًا ميزة، بل العمق (Depth) هو.

قانون القوة لا يهتم بنيتك. لكنه يكافئ النية الصحيحة.