كيف قلل بنك سوفكومبانك أعمال فريق المنتج الروتينية بنسبة 50% باستخدام مساعد ذكاء اصطناعي

عندما تنفق فريق المنتج أكثر من نصف اليوم على الوثائق والموافقات وفك تشفير المتطلبات، فإن المشكلة لم تعد تتعلق بالكفاءة الشخصية، بل بكيفية تنظيم العملية. توصل بنك سوفكومبانك إلى هذا الاستنتاج بعد أن بدأت محفظة منتجاته الرقمية تنمو بشكل أسرع من فريق مديري المنتج. في مرحلة ما، أصبح واضحاً أن مديري المنتج كانوا يشغلون بشكل متزايد ليس بالبحث عن القيمة للمستخدم، بل بصيانة الآلة الداخلية التي تتطلب المزيد والمزيد من النصوص والجداول وقوائم التحقق والتوضيحات.

في هذا التكوين، حتى الاختصاصيون القويون يبدأون بفقدان الوقت ليس على المنتج نفسه، بل على صيانة محيطه البيروقراطي. يصف مؤلف المقالة حالة مألوفة لأي شركة تمويل رقمي تقريباً. كلما زاد عدد المنتجات، زادت كثافة الاتصالات بين الأعمال والتطوير والتحليل والامتثال والفرق المجاورة.

في البيئة المصرفية، يُشعر بهذا بشكل حاد بشكل خاص: تقريباً أي تغيير يحتاج إلى التوضيح والتوثيق والتحقق والموافقة عليه بحيث يفهمه جميع المشاركين في العملية بنفس الطريقة. نتيجة لذلك، يصبح مدير المنتج واجهة مستمرة بين الفرق. يجب عليه توثيق القرارات وترجمة الصيغ التجارية إلى مهام مفهومة وتوضيح السياق وترتيب أولويات المتراكم والمواد للاجتماعات وفي الوقت نفسه عدم فقدان مشاكل المستخدم من البصر.

في سوفكومبانك، قدروا أن مدير منتج واحد قد ينفق ما يصل إلى 60% من وقت العمل على مثل هذه المهام الروتينية. هذا لم يعد عبئاً محلياً، بل قيداً منتظماً على النمو. بدلاً من محاولة أخرى للتحسين اليدوي للاستدعاءات والقوالب والجداول، بنى الفريق مساعداً للذكاء الاصطناعي.

من المهم ملاحظة أن هذا لا يتعلق بمنصة معقدة بها عشرات التكاملات، بل بحل عملي: في الأساس، مطالبة كبيرة ولكن منظمة بشكل جيد تحول النموذج اللغوي الكبير إلى شريك منتج. يتولى هذا المساعد جزءاً كبيراً من الروتين النصي والتحليلي. يمكن تفويض تحضير الوثائق الأولية ومعالجة الملخصات الواردة وصياغة المتطلبات والمسودات الأولية للأولويات وتنظيم المتراكم وتحضير المواد لمناقشة الفرضيات أو الاستراتيجية.

ما كان يتطلب سابقاً عدة تكرارات من التجميع اليدوي يمكن الآن الحصول عليه بشكل أسرع كمسودة عملية ثم تحسينها إلى جودة نهائية من قبل مدير المنتج. تكمن قوة هذا النهج في أنه لا يحاول استبدال الإنسان حيث تكون المسؤولية والحكم على المنتج ضروريين. لا تبيع المقالة صورة الذكاء الاصطناعي السحري الذي يفهم العميل أفضل من الفريق.

وصف المساعد أداة إلى جانب الإنسان: فهو يسرع التحضير ويساعد على تنظيم الفوضى ويقترح الصيغ ويزيل العمليات المتكررة، لكنه لا يتخذ القرار النهائي. بالنسبة لعمل المنتج، هذا حاسم. نادراً ما تنحصر قيمة المنتج في كتابة وثيقة أخرى؛ بل تكمن في ملاحظة تضاربات المصالح واختيار التسويات وطرح السؤال الصحيح والتحقق من الحل مع المستخدمين في الوقت المناسب.

يكون النموذج اللغوي الكبير مفيداً بالضبط حيث تحتاج إلى معالجة كمية كبيرة من النص بسرعة وتجميع منطق المسودة والقضاء على الخطوات الوسيطة الميكانيكية. من اللافت للانتباه أيضاً أن أساس الحل لم يكن منتج شركة منفصل، بل سيناريو تفاعل منظم بشكل جيد مع النموذج. هذه إشارة مهمة للفرق التي تتوقع من الذكاء الاصطناعي أن يتطلب بالضرورة بنية تحتية معقدة.

في كثير من الحالات، تظهر الفوائد الملموسة في وقت أبكر: عندما تصف المنظمة بوضوح المهام المتكررة وتوثق الصيغة المطلوبة للنتائج وتعطي النموذج دوراً بقيود واضحة. عندئذ يبدأ الذكاء الاصطناعي في العمل ليس كعرض توضيحي للتكنولوجيا، بل كأداة تطبيقية داخل وظيفة محددة. النتيجة المذكورة في المقالة—تقليل 50% من العمل الروتيني لفريق المنتج—تعني أكثر من مجرد توفير الساعات في تقويم مديري المنتج.

في الواقع، يستعيد الفريق الموارد لما يجلب قيمة حقيقية للأعمال: المحادثات مع العملاء واختبار الفرضيات وتحليل سلوك المستخدم واتخاذ قرارات المنتج. تُظهر قصة سوفكومبانك أيضاً اتجاهاً أوسع: غالباً ما تأتي أسرع تأثيرات الذكاء الاصطناعي في الشركات ليس من وكلاء مستقلين طموحين، بل من مساعدين مجمعين بدقة لدور محدد. إذا وصفت بوضوح المهام المتكررة ودمجت نموذجاً لغوياً كبيراً في سير العمل اليومي، فحتى مطالبة واحدة قوية يمكن أن تخفف من عبء الفريق بشكل كبير وتزيل اختناق ظل يبدو لا مفر منه لفترة طويلة.