تجمع TechWolf مبلغ 43 مليون دولار للحصول على حصة بحجم الذكاء الاصطناعي من لعبة التوظيف الداخلية
تستمر عمليات تسريح العمال في ضرب عالم التكنولوجيا، ولكن مع تزايد الحاجة إلى المواهب التقنية في المؤسسات، هناك تركيز أكبر على كيفية إدارة المواهب الداخلية.
تتخذ شركة ناشئة من غينت في بلجيكا تسمى TechWolf نهجًا فريدًا لتلبية هذه الحاجة. لقد تم تصميمه بواسطة محرك الذكاء الاصطناعي الذي يستوعب البيانات من سير العمل الداخلي للتعرف على الأشخاص الذين يقومون بهذا العمل. ويتم تحويل ذلك بعد ذلك إلى بيانات للمديرين والقائمين بالتوظيف الداخليين، الذين يكونون قادرين على تقييم اهتمامات ومهارات الموظفين المختلفة بشكل أكثر دقة والمساعدة في ربطهم بمشاريع مختلفة بشكل أكثر فعالية، وتوفير تدريب أفضل وإدارة الرواتب والمزيد.
تُحدث الشركة بعض التغييرات بفضل تقنيتها من خلال قائمة رائعة من العملاء تشمل GSK وHSBC وBooking.com وغيرها الكثير. والآن جمعت ما يقرب من 43 مليون دولار (42.75 مليون دولار، بشكل أكثر دقة) لتمويل توسيع أعمالها.
وتقود شركة فيليكس كابيتال ومقرها لندن هذه السلسلة ب؛ تتعاون SAP وServiceNow وWorkday – الشركات الثلاث العملاقة في مجال الموارد البشرية – في الاستثمار جنبًا إلى جنب للمرة الأولى على الإطلاق. ومن بين الداعمين الآخرين Acadian Ventures، وFortino Capital Partners، وNotion Capital، وSemperVirens، و20VC، بالإضافة إلى “قادة الذكاء الاصطناعي” الذين لم يتم ذكر أسمائهم من Deepmind وMeta. مما نفهمه، تبلغ قيمة الشركة الناشئة الآن حوالي 150 مليون دولار.
بدأ الرئيس التنفيذي أندرياس دي نيفي، الذي شارك في تأسيس TechWolf مع Jeroen Van Hautte وMikaël Wornoo، الشركة في الأصل في عام 2018 عندما كان الثلاثة لا يزالون طلابًا في علوم الكمبيوتر في جامعة Ghent في بلجيكا وكامبريدج في إنجلترا.
وقال إن الخطة الأصلية كانت بناء منصة للموارد البشرية – مع قيام الشركة الناشئة ببناء نموذج لغوي خاص بها “مثل ChatGPT”، للمساعدة في العثور على المواهب من الخارج وتوظيفها.
قال ببساطة: “لقد فشلت”. التوظيف، أو على الأقل الجزء الذي كانوا يحاولون معالجته، لم يكن معطلاً إلى هذا الحد. “لم يكونوا بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي لتصفية المتقدمين الجيدين من المتقدمين السيئين.”
ولكن ما اكتشفه المؤسسون هو أن عملائهم المستهدفين لديهم مشكلة مختلفة تحتاج إلى إصلاح.
“قالوا: مرحبًا، نموذج الذكاء الاصطناعي هذا، هل هناك أي فرصة لاستخدامه على موظفينا البالغ عددهم 40 ألفًا بدلاً من المتقدمين لدينا؟ قال دي نيفي: “لأنه قد يكون هناك أشخاص يمكننا تجنيدهم داخليًا”. “لقد وجهنا قادة الموارد البشرية نحو المشكلة الصحيحة التي يجب حلها: تحديد مهارات الموظفين”.
السؤال “ما الذي تفعله بالفعل؟” كانت نكتة متكررة عن تشاندلر (عامل تكنولوجيا المعلومات) في البرنامج التلفزيوني “الأصدقاء”. ولكن تبين أنها مشكلة رئيسية في الشركات في العالم الحقيقي، وتزداد سوءًا كلما كبرت المنظمة. قال دي نيفي: “يمكن أن يكون لديك 100 ألف موظف جميعهم يتمتعون بقدرات فائقة، ويقضون جميعًا الكثير من الوقت في أنظمة البرمجيات التي تنشئ البيانات”. لكن من الناحية الهيكلية، لا تعرف هذه الشركات سوى القليل جدًا عن هؤلاء الأشخاص. لذلك هذا ما شرعنا في القيام به.
وقال إن هذا هو نوع المشكلة التي يمكن للذكاء الاصطناعي حلها. “لقد بدأنا في بناء نماذج لغوية تتكامل مع الأنظمة التي يستخدمها الأشخاص في العمل: أجهزة تتبع المشاريع، وأنظمة التوثيق للمطورين، ومستودعات الأبحاث للباحثين. ومن كل تلك البيانات، نستنتج ما هي المهارات التي يمتلكها هؤلاء العمال. يمكنك تقريبًا التفكير في الأمر على أنه مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتصل بالعادم الرقمي للمؤسسة.
يتطرق TechWolf إلى بعض التيارات المهمة في السوق في الوقت الحالي والتي تستحق الملاحظة والاهتمام على نطاق أوسع:
- المعضلة الحقيقية للمبتكرين؟ يرسم الكتاب المبدع الذي يحمل عنوان “معضلة المبتكر” صورة مقنعة للكيفية التي قد تؤدي بها الشركات الصغيرة التي تتحرك بقدر أكبر من الرشاقة في الاستجابة للتغيير إلى تدمير حتى أكثر الشركات الكبيرة نجاحاً. لكن بالنظر إلى هذا الأمر بطريقة مختلفة، فإن الأصل الأساسي الذي يساعد إحدى المنظمات على العمل بمرونة أكبر من غيرها هو موظفوها: يمكن القول إن مدى سهولة تشكيل الفرق حول مشاريع وأهداف مختلفة هو ما يجعل هذه الجهود أو يكسرها. وقد اتضح أن المؤسسات مستعدة لدفع أموال جيدة مقابل التكنولوجيا التي يمكن أن تساعدها في هذه المهمة.
- LLM مقابل الامتيازات والرهون البحرية مقابل SLM. تستمر النماذج اللغوية “الكبيرة”، والشركات التي تقوم ببنائها، في توليد قدر هائل من الاهتمام. وكلمة “إنشاء” هي حقًا الكلمة المستخدمة هنا، نظرًا لأنها تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية الصاخبة مثل ChatGPT وStable Diffusion وClude وSuno والمزيد. ولكن من المؤكد أن هناك موجة متزايدة من النماذج اللغوية “الأصغر” التي يمكن تطبيقها على حالات استخدام محددة للغاية، والتي من المحتمل أن تكون أقل تعقيدًا في البناء والتشغيل، وفي النهاية أكثر تقييدًا وبالتالي أقل عرضة للهلوسة. TechWolf ليست الشركة الوحيدة التي تعمل في هذا المجال، ولا الوحيدة التي تلفت انتباه المستثمرين. (مثال آخر هو الشركة الناشئة Poolside، التي تعمل على بناء الذكاء الاصطناعي أيضًا لحالة استخدام محددة: المطورين ومهام البرمجة الخاصة بهم.)
- التركيز في الواقع له أهمية كبيرة. سألت De Neve عما إذا كان لدى TechWolf أي طموحات للاستفادة من النظام الأساسي للتوسع في مجالات أخرى مثل البحث في المؤسسات أو ذكاء الأعمال. بعد كل شيء، إنها تستوعب بالفعل الكثير من معلومات المؤسسة، ألن تكون خطوة أخرى بسيطة لبناء المزيد من المنتجات حول ذلك؟
عدم، كانت إجابة De Neve القاطعة: “يمكننا معالجة البيانات بشكل لا مثيل له في السوق، ولكننا نركز بشكل فائق على حل مشكلة المهارات، نظرًا لوجود طلب كبير جدًا علينا بالفعل، في الوقت الحالي، في السوق الذي نعمل فيه “.
في الوقت الذي يبدو فيه أن هناك الكثير من الضجيج في عالم الذكاء الاصطناعي، فإن التركيز يرن مثل الجرس الواضح ويمكن أن يكون أحد أسباب اهتمام المستثمرين بشركات مثل هذه.
يعتقد جوليان كودورنيو، الشريك في Felix الذي قاد هذه الصفقة، أن TechWolf يمكنها أن تتفوق في المناورة على الشركات الأكبر حجمًا القادمة من زوايا أخرى مثل البحث المؤسسي القائم على الذكاء الاصطناعي. وقال: “إن القيام بشيء واحد بشكل جيد يمكن أن يؤتي ثماره حقًا”. “إنهم لا يريدون أن يكونوا Workday أو ServiceNow. إنهم يريدون أن يصبحوا سويسرا بالنسبة لقسم الموارد البشرية”.
