المسؤول التسويقي الرئيسي في Consensys: تطور شكل الشركة في عصر الذكاء الاصطناعي

المؤلف: ليكس سوكولين

الترجمة: جايوان، ChainCatcher

هذه المقالة تستكشف كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الهيكل التنظيمي نفسه. تتجه الشركات من نموذج “فريق البيتزا المزدوجة” على طريقة أمازون، (فريق يتكون من حوالي 6-10 أشخاص، يحافظ على مرونة الهيكل التنظيمي) إلى مجموعات “مولودة من الذكاء الاصطناعي” تتكون من 3 إلى 5 أشخاص، مع قفزات كبيرة في الإنتاجية.

قمنا بمقارنة مسارين:

انتهت استراتيجية استبدال الذكاء الاصطناعي في Klarna بالفشل. حيث انخفض عدد الموظفين من 5500 إلى 3400، وأجبرتها مشاكل جودة الخدمة على إعادة التوظيف في النهاية.

أما Coinbase وRamp فاختارا إعادة تنظيم الأعمال حول تعزيز وتنظيم الذكاء الاصطناعي. قامت Coinbase بتسريح 700 موظف، وتحول إلى فرق منتجات فردية وتوليد أكواد الذكاء الاصطناعي.

أما Ramp فأنشأت إطار عمل داخلي لسيطرة الذكاء الاصطناعي (Harness)، يستخدمه 99.5% من الموظفين يوميًا، ويغطي أكثر من 350 مهارة تجارية.

بالإضافة إلى ذلك، حللنا لماذا أعادت أسهم شركات مثل Box وPlaid تقييم بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي، ويرجع ذلك أساسًا إلى سيطرتها على البيانات المؤسسية ذات الصلاحيات الضرورية لتشغيل الوكيل الذكي.

التطور الثالث في شكل التنظيم

قبل بضعة أشهر، ناقشنا مفهوم “الشركات بدون بشر” (Zero Human Companies) ومنحنى الاستقلالية الاقتصادية للذكاء الاصطناعي:

على الرغم من وجود قوى تدفع نحو إنشاء منظمات لا تتدخل فيها البشرية على الإطلاق، إلا أن الكيانات الاقتصادية الحالية لا تزال بشريّة.

أصعب مهمة حالياً، هي تحويل الشركات التقليدية الحالية إلى نمط يركز على الذكاء الاصطناعي.

هذه فرصة هائلة، لدرجة أن شركة Anthropic تتعاون مع قطاع رأس المال الخاص لدفع هذا الاتجاه.

بالإضافة إلى الأرقام المالية المذهلة، بدأنا نلاحظ بشكل واضح نقطة دخول أخرى لتأثير الذكاء الاصطناعي: طريقة بناء وتنظيم الشركات.

الهيكل التنظيمي هو تقنية بحد ذاته.

تطورت منهجية Waterfall (الشلال) التي نشأت في عصر التكنولوجيا المبكر، وأدت إلى هيمنة شركات برمجيات ذات هياكل هرمية صارمة.

ثم تحولت الصناعة إلى فرق مرنة تعتمد على منهجية Agile، ثم تطورت إلى “فرق البيتزا المزدوجة” التي ابتكرتها أمازون. هذا الهيكل هو الذي بُنيت عليه كل شركة تكنولوجيا مالية حديثة اليوم.

لكن الاتجاه مرة أخرى يتغير.

في نهاية عام 2025، قدم مارتن هاريسون وناشيا مانيار من ماكينزي توقعاتهم للنسخة القادمة:

“الأدوار الأصلية للذكاء الاصطناعي ستعني، أننا نتحول من ‘الهيكل المزدوج للبيتزا’ إلى ‘فرق بيتزا فردية’ تتكون من 3 إلى 5 أشخاص.”

العدد ينقص إلى النصف، لكن العمل يستمر.

وفي 5 مايو 2026، أضاف برايان أرمسترونغ بقوله، من خلال تسريح 700 موظف، تأكيدًا قويًا لهذا الرأي.

ماذا فعلت Coinbase؟

قامت Coinbase بتسريح 14% من 4951 موظفًا.

جزئيًا، لأن الشركة لا تزال مرتبطة بشكل كبير بحجم التداول والأعمال، وهو أمر طبيعي في دورة السوق—توقعاتها للإيرادات في الربع الأول كانت 1.7 مليار دولار (بانخفاض 26% على أساس سنوي)، وأرباح السهم (EPS) انخفضت بنسبة 86%.

لكن الأهم هو كيف يخطط فريق الإدارة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركات المالية والتقنية الحديثة، وتوقعاتهم للإنتاجية لكل فرد في المستقبل.

الآن، يمكن لمهندسي Coinbase إصدار منتجات كانت تتطلب أسابيع في أيام قليلة، مع تسريع هذا التحول.

أرمسترونغ يعيد هيكلة خطوط الأعمال، لضمان وجود خمسة مستويات إدارية كحد أقصى تحت قيادة الرئيس التنفيذي والمدير التشغيلي.

لن يعود هناك “مديرون” بحت، بل يجب على كل قائد أن يكون مساهمًا شخصيًا، وأن يكون متمكنًا من الأدوات الحديثة، وقادرًا على قيادة الفريق والمشاركة شخصيًا، ليصبح “لاعبًا ومدربًا” في آن واحد.

فرق متعددة التخصصات من “فرق أصلية من الذكاء الاصطناعي” تحل محل الفرق التقليدية. حتى أن Coinbase تجري تجارب داخلية لدمج وظائف الهندسة والتصميم والمنتج في فريق واحد.

شركة Coinbase، التي تحقق إيرادات تصل إلى 7 مليارات دولار، تدير الآن فرق منتجات فردية.

في سبتمبر 2025، أعلن أرمسترونغ علنًا أن 40% من الكود في Coinbase يُنتج بواسطة الذكاء الاصطناعي يوميًا، ويخطط لرفع النسبة إلى 50% في أكتوبر.

وفي بودكاست Cheeky Pint مع جون كوليسون، أحد مؤسسي Stripe، قال إنه طرد المهندسين الذين رفضوا استخدام Cursor وGitHub Copilot خلال أسبوع إصدار التراخيص المؤسسية:

“بعض الناس ببساطة لا يستخدمون، لذلك تم فصلهم.”

النسخة V1 كانت استبدالًا مباشرًا، لكنها فشلت

ومع ذلك، لم تكن Coinbase الشركة المالية التقنية الأولى التي تقوم بتسريح الموظفين بناءً على الذكاء الاصطناعي.

هل تذكرون تجربة Klarna في 2024، التي كانت بمثابة درس في “خفض التكاليف عبر الذكاء الاصطناعي”؟ حينها، بدا الأمر وكأنه وعد بانفجار إنتاجية مذهل.

لكننا اعتقدنا آنذاك أن الأمر كان أقرب إلى دورة ائتمانية مشددة، وليس ابتكارًا حقيقيًا.

قال الرئيس التنفيذي سيباستيان سيمياتكوفسكي، إن مساعد الذكاء الاصطناعي المدعوم من OpenAI تعامل خلال الشهر الأول مع 2.3 مليون محادثة، وبلغت نسبة الدردشات مع العملاء ثلثيها، وأنجزت عمل ما يعادل 700 موظف خدمة عملاء بدوام كامل.

• انخفض عدد الموظفين من 5500 إلى 3400
• زيادة الأرباح المتوقعة: 40 مليون دولار
• تقلص وقت حل مشاكل العملاء من 11 دقيقة إلى دقيقتين

لكن، عند مواجهة الواقع، انهارت كل هذه الآمال بسرعة.

انخفضت رضا العملاء عن المهام المعقدة (CSAT)، وارتفعت معدلات الاتصال المتكررة.

بحلول مايو 2025، اعترف سيماياتكوفسكي لبلومبرج أن الشركة “خطت خطوة كبيرة جدًا”. واضطرت Klarna إلى إعادة التوظيف بشكل مرن، باستخدام طلاب وأمهات بدوام كامل وعمال من المناطق النائية.

وفي أيام قليلة، أوقفت البنك الأسترالي الاتحادي 45 مشروعًا لاستبدال الروبوتات الصوتية، وألغت Taco Bell خدمات الذكاء الاصطناعي الصوتية من 500 مطعم.

تتوقع Gartner أنه بحلول 2027، ستتخلى نصف الشركات التي وضعت خططًا “للإحلال الكامل” عن تلك الخطط.

رغم ذلك، ارتفعت قيمة IPO الخاصة بـ Klarna بنسبة 30% في اليوم الأول، لتصل إلى تقييم 20 مليار دولار، وهو ما يعكس أن السوق المفتوحة تتسامح مع الأخطاء إذا تم التصحيح في الوقت المناسب.

لكن، المنطق البسيط والقاسي لـ"الاستبدال" — أي تسريح موظف واستبداله بنموذج لغة كبير (LLM) — قد ينجح في مؤشرات “الكمية”، لكنه سيفشل حتمًا في معايير “الجودة”.

تكلفة إعادة التوظيف تتجاوز بكثير التوفير الذي تم تحقيقه في البداية. ومن الواضح أن أول محاولة للتحول الرقمي في مجال التكنولوجيا المالية كانت مليئة بالتحديات، وتقدم نتائج متباينة.

لكن، هذه لن تكون المحاولة الأخيرة.

النسخة V2 هي تعزيز القدرات، مع Harness كحائط صد

في أوائل أبريل 2026، أطلقت Ramp رسميًا “Glass”.

كتب أحد خبراء الذكاء الاصطناعي الداخلي، سيب جوديجن، مقالًا مطولًا عن الأداة. وفي اليوم ذاته، أعاد الرئيس التنفيذي إريك غليمان نشر المقال على تويتر، واحتل خلال ساعات قائمة أهم المواضيع على Hacker News.

عن سبب فشل النسخة الأولى، قال جوديجن:

“العقبة الرئيسية أمام انتشار الذكاء الاصطناعي ليست النموذج نفسه، بل التعقيد الشديد في إعداد بيئة تشغيل الذكاء الاصطناعي.”

وتم تصميم Glass خصيصًا لكسر هذه العقبة:

أولًا، التكوين الآلي للوصول — فقط عبر تسجيل الدخول باستخدام Okta SSO، يتم ربط جميع الأدوات الداخلية المصرح بها (Salesforce، Gong، Notion، Linear، Snowflake، Slack، Zendesk، وأدوات Ramp الخاصة) من الأسفل.

ثانيًا، إنشاء Dojo (ميدان التدريب) — سوق يضم أكثر من 350 مهارة ذكاء اصطناعي، كل منها ملف Markdown يُعلم الوكيل الذكي إتمام مهمة معينة. تُخزن جميعها في Git، وتخضع لمراجعة الكود وإدارة الإصدارات.

ثالثًا، بناء مخزن ذاكرة دائم — يتم إنشاؤه تلقائيًا عبر التحقق من الهوية، ويتم تحديثه باستمرار عبر قناة معالجة شاملة على مدار 24 ساعة. لذلك، يكون الوكيل الذكي على دراية كاملة بالفريق، والمشاريع، والطلبات المفتوحة، وسياق التواصل المستمر عند التدخل في كل محادثة.

اليوم، 99.5% من موظفي Ramp يستخدمون الذكاء الاصطناعي يوميًا.

نصف كود Ramp يُكتب بواسطة الذكاء الاصطناعي، ويتجه نحو 80%. يطبق رئيس المنتج جيف تشارلز إطار عمل نضج من L0 إلى L3، حيث يمثل L3 إصدار ميزات إنتاجية مباشرة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

أي موظف لا يزال عند مستوى L0 يُعتبر غير ملتزم.

تقييم Ramp الآن يصل إلى 32 مليار دولار، وإيراداتها السنوية المتكررة (ARR) تبلغ مليار دولار، وتتصدر قائمة أكثر الشركات ابتكارًا في القطاع المالي لعام 2026 وفقًا لـ Fast Company.

Klarna تحاول خفض حاجز التوظيف عبر الأتمتة، بينما Ramp ترفع سقف إنتاجية كل موظف. وCoinbase تقع بينهما.

الذكاء الاصطناعي Harness

المحور الرئيسي وراء كل ذلك هو مفهوم “Harness الذكي”.

مثل شركة Manus التي أطلقت بنية لتحويل الذكاء الاصطناعي الخام إلى تدفقات عمل قابلة لإعادة الاستخدام، وأطر تنظيم مثل OpenClaw التي جعلت ذلك في متناول الجميع.

نظام Harness هو تكامل شامل يجمع بين التحقق من الهوية، والتكامل مع الأنظمة، وذاكرة التخزين، وفهرس المهارات الجماعية، وبرامج الجدولة الليلية، وواجهة تفاعلية متعددة النوافذ تسمح للمحللين بالتعامل مع عدة مهام في آن واحد.

أما نماذج اللغة الكبيرة المتطورة، فهي مجرد أجزاء قابلة للاستبدال في هذا النظام — عندما تطلق OpenAI GPT-5.5، أو Anthropic Opus 5، يكفي أن تستبدل النموذج، ويستمر النظام في العمل بشكل طبيعي.

منتج Cowork الخاص بـ Anthropic، الذي دخل السوق في الربع الأول من 2026 (GA)، يتضمن 11 ملحقًا مخصصًا لمهام محددة، تغطي المبيعات، والمالية، والقانون، والتسويق، والموارد البشرية، والبحث والتطوير، والتصميم، والتشغيل — وهو نفس منطق تصنيف الوظائف في Glass وDojo.

بمجرد أن تتبنى فكرة أن “إنتاجية الذكاء الاصطناعي تتشكل من تدفقات العمل وليس من الدردشات”، فإن الأدوار الوظيفية تصبح الوحدة الطبيعية الأصغر في تنظيم الذكاء الاصطناعي.

وهذا هو المنطق الأساسي الذي تعتمد عليه أدوات “الشركات بدون بشر” عند التفكير في بناء تنظيمات تعتمد على الذكاء الاصطناعي. انظر أدناه إلى Polsia، وخريطة القطاع السريعة التغير.

السوق المالية تلاحق بسرعة

بينما تعاني العديد من شركات البرمجيات التقليدية من أوجاع بسبب تقليل الوساطة عبر الذكاء الاصطناعي، هناك فئة من الشركات تتجه بسرعة في الاتجاه المعاكس.

هذه الشركات استثمرت مبكرًا في بناء حاجز بيانات خاص بها، والآن تدمج برمجيات الذكاء الاصطناعي بشكل سلس فوقها.

مثال على ذلك، شركة تخزين الملفات المؤسسية Box: بعد إصدار تقريرها المالي للربع الرابع من 2026، ارتفع سعر سهمها بنسبة 10%. قال آرون ليفي خلال مؤتمر الأرباح:

“الملفات، في النهاية، هي الوحدة الأساسية للعمل الطبيعي للذكاء الاصطناعي.”

خدمة Enterprise Advanced — وهي خدمة اشتراك عالية المستوى تركز على الذكاء الاصطناعي وتدفقات العمل — سعرها أعلى بنسبة 30-40% من الإصدار الرئيسي التقليدي Enterprise Plus.

الربع الأخير شهد إيرادات بقيمة 420 مليون دولار، بزيادة سنوية قدرها 5%.

• Box Extract يمكنه استخراج البيانات المنظمة بدقة من العقود
• Box Shield Pro يدمج الذكاء الاصطناعي (الوكيل) مباشرة في نظام التحكم في الوصول
• Box AI Studio يتيح وضعين، احترافي وتوسيعي، لمعالجة مهام متعددة في سياقات أوسع

قال ليفي في مقابلة مع GeekWire:

“باستثناء الأشهر الاثني عشر الأولى، لم أشعر أبدًا أن شركة Box تبدو اليوم وكأنها شركة ناشئة.”

ويجب أن نذكر أن 95% من بيانات الشركات غير منظمة. والذكاء الاصطناعي يتوق لهذه البيانات بشدة، ويجب أن يُستخدم مع الحفاظ على حدود الصلاحيات.

من يسيطر على هذا المخزن من البيانات ذات الصلاحيات، يمكنه أن يتخلص من تصنيف “التخزين الرخيص”، ويُعاد تقييمه كـ “بنية تحتية للوكيل الذكي” من قبل السوق.

في السابق، كانت السوق تعتبر Box بمثابة الأخ الأكبر لـ Dropbox، وسعر سهمها كان يتأرجح حول 26 دولارًا. اليوم، السعر المستهدف من قبل وول ستريت هو 35.63 دولار، مع هامش زيادة قدره 35%.

مثال آخر هو Plaid — شركة تجميع البيانات المالية التي كادت أن تُشترى من قبل Visa، وكانت تطمح لأن تصبح شبكة دفع مباشرة.

لكن، في فترة من الزمن، واجهت Plaid وضعًا صعبًا: بعد أن تفوقت عليها Web3، وأصبحت البنية التحتية المالية الجديدة، انخفض تقييمها من 13.4 مليار دولار في ذروتها عام 2021 إلى 6.1 مليار دولار في أبريل 2025، ثم ارتفع إلى 8 مليارات دولار في فبراير 2026 بعد عرض سوق ثانوي يتيح للمستثمرين تصفية أسهمهم.

عليها أن تتطور.

أحدث عملاء Plaid، حوالي 20% منهم شركات أصلية من الذكاء الاصطناعي — يبنون أنظمة تعتمد على الحصول على إذن للوصول إلى البيانات المالية، وتستند إلى هوية موثوقة.

منصة Plaid Protect لمكافحة الاحتيال، في اختبارها المبكر عام 2026، اكتشفت محاولات احتيال أكثر بنسبة 50% من أدوات التحقق من الهوية المماثلة.

أما Plaid Bank Intelligence، مع ميزة Retention Score وIndicators القادمة، فهي تبيع تنبؤات فقدان العملاء للبنوك.

يتم الآن إعادة تقييم Plaid كـ أكبر قاعدة بيانات معاملات مالية مرخصة في العالم.

ليست مجرد قناة بيانات — فالقناة دائمًا رخيصة. الأصول الحقيقية هي الذكاء المبني عليها، ووجود عملاء أصليين من الذكاء الاصطناعي هو الدليل الأقوى على ذلك.

حالة نموذجية، هي تكاملها مع Perplexity — لبناء “حاسوب” إدارة مالية شخصي متكامل. كم نشتاق لـ Mint.com! (تطبيق إدارة مالية شخصي وطني أمريكي، ظهر عام 2006)

كل من Box وPlaid يقفان على نفس المسار، على نفس الجانب.

كلاهما في عصر الفائدة الصفرية (ZIRP)، تم تسعيرهما وفقًا لمنطق “سيطرة SaaS”، وشهدت تقييماتهما انخفاضًا، والآن يُعاد تمويلهما وفق منطق جديد — مخازن المحتوى غير المنظم، وشبكات البيانات ذات الصلاحيات، هي الأساس الذي يمكن أن يقرأه الذكاء الاصطناعي في عصر V2.

النسخة V3 هي تنظيم العمليات — “شركة فردية” تظهر إلى الوجود

يُراهن سام ألتمان وغيرهم من رؤساء الشركات التقنية على أن أول شركة “بقيمة مليار دولار” ستظهر في أي عام.

داريوم أمودي، يقدر احتمالية ظهورها بين 70% و80% خلال 2026، ويحدد ثلاثة مجالات رئيسية: التداول الذاتي، أدوات المطورين، وخدمة العملاء الآلية.

شركة Sequoia تعدل نموذج استثمارها، وتعتبر “الرافعة الوكيلة (agentic leverage)”، أي متوسط الدخل لكل شخص، إشارة رئيسية. 95% من أكواد الشركات التي دخلت حاضنات Y Combinator تم توليدها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

وفي الواقع، هناك شركات تخلق رافعة اقتصادية مذهلة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

في هذه الشركات، يُحول المدير التنفيذي إلى “منسق وكيل (agent orchestrator)”، يدير العديد من الوكلاء الذكيين من غرفة قيادة ضخمة.

الهيكل التنظيمي يتحول إلى مخطط تدفق عمل يمكن تفويضه للآلات — ميزانية القوى العاملة تصبح ميزانية الحوسبة.

هذه الشركات الأولى ستتخصص في مجالات ضيقة — التداول الذاتي، أدوات المطورين، البرمجيات الاستهلاكية ذات الشبكة الواسعة. في هذه السيناريوهات، العمل رقمي بالكامل، والتنظيم خفيف، وتكاليف الثقة منخفضة.

لكنها ستكون هشة، لأن أنظمة النقاط المفردة المعطلة هشة بطبيعتها.

كما أنها ستواجه صعوبة في دخول السوق المؤسسي الخاضع للتنظيم، حيث أن الأسماء والوجوه على العقود هي وجودات بنيوية.

لكن، هذه الشركات ظهرت بالفعل.

كل ثورة تكنولوجية تدمر الدور الذي يُعتبر حاسمًا في النموذج السابق — “الحاسوب (الإنسان في بداياته)”، ورؤساء خطوط الإنتاج، ومديرو المشاريع، والمديرون الوسطيون.

والشركات التي تتفهم بشكل مبكر “شكل التنظيم الاقتصادي الجديد”، غالبًا ما تجني أرباحًا ضخمة لأنها سبقت الآخرين.

مثال على ذلك، قواعد “البيتزا المزدوجة” لأمازون، واحتفاظها بالقدرة على الابتكار رغم حجمها المليوني، هو درع حماية بحد ذاته.

في النهاية، لن يكون السؤال حول “شركة فردية” أم “شركة بدون بشر”، بل هو حول أن نكون قادرين على بناء وتحديث مخطط تنظيم الشركة المستقبلية باستخدام الذكاء الاصطناعي.

وهذا يتطلب ترقية هذا الكائن الحي الإلكتروني للشركة، ليظل قادرًا على القتال ليوم آخر.

ونأمل أن يتمكن البشر من تحقيق أمنياتهم من خلال ذلك.