- تعمل برمجيات الذكاء الاصطناعي SaaS على تحويل البرمجيات التقليدية من خلال تضمين الذكاء في عمليات سير العمل، مما يسمح للمنتجات بتفسير نوايا المستخدم، وتكييف الواجهات، وتقديم نتائج استباقية بدلاً من مجرد الاستجابة للنقرات.
- على عكس تطبيقات SaaS الثابتة، تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية مثل Linear و Coda تطبيقات الذكاء الاصطناعي LLMs لمهام مثل توليد مخرجات منظمة، وتلخيص البيانات، والإعداد الديناميكي المصمم خصيصاً لأهداف المستخدم الفردية.
- تجمع stack البرمجيات كخدمة للذكاء الاصطناعي الحديثة بين أدوات مثل Botpress لوكلاء المحادثة، وLangChain لتنسيق المنطق، وPinecone للبحث السريع في المتجهات، وCohere لإعادة ترتيب وتحسين دقة الاسترجاع.
- تؤكد أفضل الممارسات للذكاء الاصطناعي SaaS على دمج الذكاء الاصطناعي بعمق في تجارب المستخدم الأساسية، والبناء حول نية المستخدم، والحفاظ على الشفافية، والتعامل مع إخفاقات الذكاء الاصطناعي بأمانة، والبدء بحالات استخدام مركزة.
تم تصميم معظم منتجات SaaS للمستخدمين الذين يعرفون بالفعل ما يحتاجون إليه. تفتح لوحة التحكم، وتنقر على بعض القوائم، وتبدأ العمل. إنها منظمة ويمكن التنبؤ بها - وقديمة بعض الشيء.
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير ذلك. ليس من خلال ميزات مبهرجة، ولكن من خلال شيء أعمق: برمجيات تتكيف في الوقت الحقيقي، وتفهم القصد، وتشكّل نفسها حول المستخدم. إنه ليس مجرد "مؤتمت" - بل سلوك واعٍ .
لا تحتاج إلى البحث بعيداً. يمكن الآن chatbot الخاص بالمؤسسة الذي كان يتبع نصاً برمجياً في السابق أن يُظهر الإجابات ويطلق الإجراءات ويحمل السياق عبر تدفق الدعم بأكمله - دون وجود إنسان في الحلقة.
ولا يقتصر هذا التحول على الدردشة. فهو يظهر في كيفية كتابة المستخدمين وتعلمهم وتأهيلهم وتحليلهم وبنائهم. يتم بهدوء استبدال تدفقات العمل الثابتة التي عرّفت SaaS بشيء أكثر ذكاءً.
دعونا نلقي نظرة فاحصة على ما يتغير - وما يعنيه ذلك بالنسبة للجيل القادم من البرامج.
ما هو الذكاء الاصطناعي كخدمة SaaS؟
الذكاء الاصطناعي كخدمة - أو برمجيات الذكاء الاصطناعي كخدمة - هي برمجيات قائمة على السحابة تدمج قدرات الذكاء الاصطناعي مباشرةً في تجربة المستخدم الأساسية. ويتضمن ذلك ميزات مثل مدخلات اللغة الطبيعية، والاستجابات التوليدية، والتدفقات المخصصة، والواجهات التكيفية.
الفرق ليس تقنيًا فقط - إنه سلوكي. في الذكاء الاصطناعي SaaS، لا ينتظر المنتج التعليمات. فهو يقوم بعمل تنبؤات وإظهار الإجراءات وتشكيل التجربة حول نية المستخدم.
هذا التحول الدقيق يقلب كيفية تقديم القيمة. فبدلاً من تزويد المستخدمين بمجموعة من الأدوات، تقدم خدمات SaaS القائمة على الذكاء الاصطناعي نتائج - غالبًا قبل أن يطلب المستخدم ذلك. وهذا هو بالضبط السبب في أن قواعد اللعب القديمة لتصميم البرمجيات كخدمة والإعداد وتجربة المستخدم بدأت تبدو قديمة.
فأدوات مثل Grammarly وDolingo Notion لا تضيف الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تعيد تصميم تجربة المنتج حولها.
خدمات SaaS التقليدية مقابل خدمات SaaS للذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي لا يحل محل البرمجيات كخدمة - بل يعيد تشكيلها. لا يكمن التحول الأساسي في الميزات فحسب، بل في كيفية تفاعل المستخدمين مع المنتجات وما يتوقعونه في المقابل.
البرمجيات كخدمة تقليدية منظمة وقائمة على القواعد. يتبع المستخدمون تدفقات ثابتة، وينقرون على أزرار يمكن التنبؤ بها، ويملأون النماذج. يتفاعل المنتج مع المدخلات - لا أكثر.
يقلب الذكاء الاصطناعي SaaS هذا النموذج رأساً على عقب. يتخطى المستخدمون الخطوات، ويكتبون الأسئلة، ويتوقعون أن يفهم المنتج نواياهم. لم يعد الأمر يتعلق بتصميم التدفقات - بل يتعلق ببناء أنظمة تفسر وتتكيف وتستجيب في الوقت الفعلي.
بالنسبة لفرق المنتجات، يعني ذلك إعادة التفكير في المبادئ الأساسية:
- تجربة المستخدم Linear تفسح المجال للمدخلات المفتوحة
- يتم استبدال الوثائق الثابتة بالاسترجاع المباشر
- تتطور الواجهات من تفاعلية إلى استباقية
والنتيجة هي نوع جديد من منطق المنتجات، وهو منطق قائم على النتائج ومدرك للسياق وديناميكي بشكل افتراضي.
ولفهم ما يتغير، من المفيد مقارنة النموذجين جنباً إلى جنب - وكيف يشكل كل منهما تجربة المستخدم.
أنت لا تزال تشحن منتج SaaS، لكن التوقعات جديدة. لا يريد المستخدمون أن يتم توجيههم. إنهم يريدون أن يتم فهمهم، والذكاء الاصطناعي يوفر لهم ذلك.
أمثلة حقيقية لكيفية تحويل الذكاء الاصطناعي لمنتجات البرمجيات كخدمة
لا يحتاج كل منتج من منتجات SaaS إلى الذكاء الاصطناعي، ولكن بالنسبة للفرق التي تستخدمه بشكل جيد، فإن النماذج اللغوية الكبيرةLLMs تفتح المجال لتجارب المنتجات التي لم تكن ممكنة من قبل.
نحن نرى الذكاء الاصطناعي في SaaS يتجاوز واجهات الدردشة وحقول الإكمال التلقائي. في أفضل التطبيقات، يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي داخل المنتج - حيث يقومون باستنتاج مدخلات المستخدم، واسترجاع السياق من التفاعلات السابقة، وتوليد استجابات مخصصة للغاية. هذه ليست مجرد أتمتة. إنه برنامج يفكر جنباً إلى جنب مع المستخدم.
فيما يلي مجالان تعمل فيهما LLMs بشكل جيد بالفعل في إنتاج البرمجيات كخدمة.
توليد مخرجات منظمة داخل واجهات المستخدم الحقيقية
بعض من أكثر ميزات الذكاء الاصطناعي تأثيراً لا تُنشئ محتوى، بل تُنشئ بنية يمكنك البناء عليها.
الذكاء الاصطناعي Excalidraw هو مثال مثالي. أنت تصف التدفق الذي تريده - "مستخدم يقوم بالتسجيل، ويتحقق من البريد الإلكتروني، ويصل إلى لوحة التحكم" - ويكتب الذكاء الاصطناعي كود Mermaid.js ليتطابق مع ذلك. يظهر المخطط على الفور، قابل للتحرير بالكامل داخل التطبيق. أنت لا تبدأ من الصفر - أنت تحصل على قاعدة ذكية ومنظمة تناسب حالة الاستخدام.
.webp)
هذا ليس رسمًا ثابتًا. إنه رمز يفكر ويتحول إلى سير عمل مرئي يمكنك معالجته.
تستكشف أدوات أخرى هذا الأمر أيضًا - مثل Uizard، الذي يحول المطالبات إلى تخطيطات لواجهة المستخدم، وRetool، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتهيئة الواجهات الأمامية والاستعلامات الخلفية بناءً على أهداف المستخدم.
في جميع هذه الحالات، لا يساعد LLM المستخدم على التحرك بشكل أسرع فحسب - بل ينتج مخرجات باللغة الأصلية للمنتج.
عوامل دعم القرار المدمجة في سير العمل
تفترض معظم أدوات البرمجيات كخدمة أن المستخدم يعرف ما يجب القيام به بعد ذلك. الذكاء الاصطناعي يغير ذلك.
والآن، نشهد وكلاء مدمجين يمكنهم قراءة الحالة الحالية لمشروع أو مشكلة أو مستند - واقتراح الإجراء التالي.
في Linear، يلخص الذكاء الاصطناعي الأخطاء والمشكلات، ثم يقترح تحديد الأولويات بناءً على الخطورة أو التكرار أو حالة المانع. إنه لا يقوم فقط بتلخيص التذاكر، بل يقوم بتفسير مدى إلحاحها ودفع الفريق نحو اتخاذ إجراءات، وذلك بناءً على دور وكيل الذكاء الاصطناعي العمودي الذي يعمل بشكل أساسي كجسر بين الأقسام.
تقوم Asana AI بشيء مماثل مع بيانات المشروع. فهو يكتشف المهام العالقة أو أصحاب المشاريع غير المتناسقة أو انحراف الجدول الزمني - ويقترح بهدوء تحديثات لإعادة التوازن إلى العمل.
لا يقوم هذا النوع من الوكلاء بإنشاء محتوى. فهو يقرأ الإشارات داخل النظام - تقدم المهام، والتكليفات، والمدخلات - ويقوم بحركات صغيرة ومفيدة تغير اتجاه العمل.
عملية التأهيل باستخدام الذكاء الاصطناعي التي تتكيف مع المستخدم
معظم تدفقات التهيئة تكون ثابتة - بضع نقرات إرشادية، وربما قائمة مرجعية. ولكن LLMs تجعل من الممكن البدء بما يريده المستخدم والبناء حول ذلك.
في كودا، يبدو الإعداد أشبه بمحادثة. أنت تصف ما تحاول القيام به - تخطيط فريق خارج الموقع، وإدارة مخرجات العميل، وتتبع العادات - ويقوم الذكاء الاصطناعي ببناء سقالة مساحة عمل لتساعدك على المضي قدمًا. الجداول والأزرار والصيغ - موجودة بالفعل.
.webp)
يتبع Guidde نهجًا مختلفًا: فهو يستخدم البيانات الوصفية للمنتج والذكاء الاصطناعي لإنشاء إرشادات إرشادية داخل التطبيق تلقائيًا بناءً على مدخلاتك. أنت تقول نوع الدليل الذي تحتاجه، ويقوم التطبيق بإنشاء التدفق - دون الحاجة إلى التقاط يدوي.
ما كان في السابق جولة سياحية أصبح الآن انطلاقة أولى.
أنت تظهر بنية. يستجيب المنتج للهيكل.
من الإخراج المنظم إلى التهيئة التكيفية، تعتمد كل حالة استخدام قمنا بتغطيتها على بنية تحتية يمكنها التعامل مع اللغة الطبيعية والسياق والذاكرة والمخرجات الديناميكية. تعمل بعض هذه الأدوات خلف الكواليس. والبعض الآخر مدمج مباشرةً في stack المنتجات.
دعنا نلقي نظرة على أهم المنصات التي تعمل على تشغيل البرمجيات كخدمة في الوقت الحالي - تلك التي تساعدك على بناء الوكلاء، وإدارة خطوط أنابيب RAG، وهيكلة المدخلات، وتوصيل LLMs بسير العمل الحقيقي.
أفضل 7 أدوات لبناء منتجات SaaS مدعومة بالذكاء الاصطناعي
أصبحت الخطوط الفاصلة بين المعلومات والمنطق وتجربة المستخدم ضبابية. فالأدوات التي كانت "تقوم فقط باسترجاع المعرفة" تقدم الآن سقالات للوكلاء. بدأت المنصات المصممة لواجهة المستخدم في دعم استخدام الأدوات والتعامل مع السياق.
ولكن عندما تنظر إلى الأدوات التي تستخدمها الفرق في الإنتاج، تجد أن بعض الأدوات تستمر في الظهور لأنها جيدة في شيء ما.
وسواء كان الأمر يتعلق بتشغيل الإجراءات أو استرجاع الحقائق أو تشغيل سلاسل طويلة أو التكامل مع تطبيقات أخرى، فإن كل واحدة من هذه الأمور تلعب دوراً مميزاً في كيفية بناء البرمجيات كخدمة للذكاء الاصطناعي الحديثة.
1. Botpress
Botpress هو ما يمكنك الوصول إليه عندما تقوم ببناء وكلاء يحتاجون إلى القيام بأكثر من مجرد الإجابة عن الأسئلة. إنه مصمم للفرق التي تريد تحكماً حقيقياً في كيفية تصرف الذكاء الاصطناعي - يجمع بين المنطق والذاكرة وتدفقات الإجراءات والنشر متعدد القنوات في مكان واحد.
.webp)
يمكنك توصيلها بأي واجهة خلفية، وتمرير السياق عبر المنعطفات، والتعامل مع مكالمات واجهة برمجة التطبيقات، وتحفيز النتائج الحقيقية - كل ذلك من داخل المحادثة نفسها. إنه قوي بشكل خاص في المواقف التي تحتاج فيها الدردشة إلى توجيه السلوك، وليس فقط تقديم الردود. سواء كان الأمر يتعلق بإعداد المستخدمين، أو جدولة الزيارات، أو التعامل مع العمليات الداخلية، أو توجيه الدعم، فإن Botpress يجعل الأمر يبدو سلسًا.
تدعم المنصة أيضًا الويب والمنصات مثل WhatsApp و Telegramومجموعات تطوير البرمجيات (SDK) المخصّصة خارج الصندوق - لذا فإن وكيلك يذهب إلى حيث يتواجد مستخدموك بالفعل.
دلائل الميزات:
- تحكم كامل في المنطق، والذاكرة، وإجراءات واجهة برمجة التطبيقات (API)
- أدوات مدمجة للاختبار والتحليلات والإصدار
- دعم متعدد القنوات (الويب، WhatsApp Slack مخصص)
- سهولة التسليم إلى الوكلاء المباشرين، والتدفقات الاحتياطية، وأدوات واجهة المستخدم المخصصة
التسعير:
- الباقة المجانية: 0 دولار أمريكي/شهرياً مع رصيد ذكاء اصطناعي بقيمة 5 دولارات أمريكية
- Plus:: 89 دولاراً شهرياً - يشمل تسليم الوكيل المباشر والتحليلات
- الفريق: 495$/شهرياً - إضافة إدارة الأدوار وSSO والتعاون
- المؤسسات: تسعير مخصص للفرق عالية النطاق أو فرق الامتثال الثقيلة
2. لانغشين
إن LangChain هو العمود الفقري للعديد من ميزات الذكاء الاصطناعي التي لا تشبه الدردشة على الإطلاق - وكلاء التخطيط، والطيارون المساعدون الداخليون، وشروحات التحليلات، سمِّ ما شئت. إنها مرنة ونموذجية وتمنح المطورين طريقة واضحة لربط LLMs بالأدوات وواجهات برمجة التطبيقات والذاكرة.

تأتي هذه المرونة مع بعض المفاضلات. تتمحور LangChain حول SDK - معظم عمليات التنسيق وتصحيح الأخطاء تحدث في أعماق Python أو JavaScript. لقد قدموا أداة إنشاء بدون كود تسمى LangFlow، لكنها لا تزال في بدايتها وتفتقر إلى الصقل أو الاستقرار الذي تتمتع به تجربة SDK الأساسية.
ومع ذلك، إذا كنت بحاجة إلى التحكم الكامل في طريقة تفكير وكيلك وتخطيطه وتصرفاته - فهذه هي الأداة التي يلجأ إليها معظم الناس.
دلائل الميزات:
- إطار عمل الوكيل مع دعم استخدام الأدوات والتخطيط والذاكرة
- دعم أصلي لوظائف OpenAI وخطوط أنابيب RAG، والبحث عن المتجهات
- تصميم معياري لتسلسل سير العمل وخطوات الاستدلال
- يعمل مع معظم واجهات برمجة التطبيقات، وقواعد البيانات المتجهة، وأدوات تحميل المستندات
التسعير:
- LangChain OSS: مجاني ومفتوح المصدر
- لانجسميث (تصحيح الأخطاء + المراقبة): مجاني حاليًا؛ وسيصدر التسعير على أساس الاستخدام قريبًا
3. كوز الصنوبر
Pinecone هي قاعدة البيانات المتجهة التي تظهر في كل نظام RAG للإنتاج تقريبًا - ولسبب وجيه. فهي سريعة وقابلة للتطوير وتتيح لك تخزين واسترجاع البيانات عالية الأبعاد بأقل قدر من الإعداد. سواء كنت تقوم بفهرسة تذاكر الدعم، أو المستندات الداخلية، أو المعرفة المنظمة، فإن Pinecone يجعل من السهل الحصول على السياق ذي الصلة في تدفقات عمل LLM الخاصة بك.
.webp)
يجعل مساعد Pinecone الذي تم إصداره حديثًا هذا الأمر أكثر سهولة. فهو يتعامل مع التقطيع والتضمين والاسترجاع خلف الكواليس حتى تتمكن الفرق من إنشاء وكلاء مدركين للبيانات وميزات البحث دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية.
نادرًا ما يكون هو الشيء الوحيد في stack - ولكن عندما يكون الاسترجاع السريع والمصفى مهمًا، فإن Pinecone هو الشيء الوحيد الذي تصل إليه معظم الفرق. قم بتوصيله إلى LangChain أو Cohere، وستحصل على أساس موثوق به لأي مساعد قائم على RAG.
دلائل الميزات:
- بحث متجه سريع وجاهز للإنتاج
- مساعد الصنوبر (2025) ملخصات مساعد (2025) استرجاع التعقيدات
- مرشحات البيانات الوصفية والفهرسة متعددة المستأجرين والتسجيل الهجين
- إدارة المعلومات المُدارة - لا حاجة للاستضافة أو الضبط
التسعير:
- المبتدئ: ما يصل إلى 5 ملايين ناقل مجاناً
- قياسي: التحجيم المرن القائم على الاستخدام
- المؤسسة: القدرة والدعم المخصصان
4. التماسك
بدأت Cohere باعتبارها منصة التضمينات السريعة عالية الجودة - ولا تزال تهيمن على هذا المجال. ولكن على مدار العام الماضي، تطورت الشركة خلال العام الماضي لتصبح منصة أوسع نطاقاً تعمل على تشغيل الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) بفضل أدوات مثل واجهة برمجة التطبيقات Rerank API ونماذج Command R المستضافة.
.webp)
واجهة برمجة تطبيقات إعادة الترتيب هي ما يميز Cohere. فهي تتيح لك إعادة ترتيب نتائج البحث بناءً على مدى تطابقها مع الاستعلام - لذا بدلاً من تمرير 20 جزءًا خامًا إلى LLM البحث، يمكنك إرسال 3 أجزاء مهمة. والنتيجة: استجابات أسرع، واستخدام أقل للرموز المميزة، وإجابات أكثر وضوحاً تبدو مقصودة.
يمكنك أيضًا الحصول على دعم متعدد اللغات، وإدراك السياق الطويل، stack مستضافة اختيارية تتعامل مع التضمينات، والبحث، وإعادة الترتيب في مكان واحد - لا حاجة إلى ضبط دقيق.
يتألق برنامج Cohere عندما تحتاج إلى تحسين ما يراه نموذجك - وليس تغيير طريقة تعليله. قم بإقران واجهة برمجة تطبيقات إعادة التصنيف مع مخزن متجه جيد مثل Pinecone ومنسق ذكي مثل LangChain، وستحصل على إجابات أقصر وأكثر دقة وقابلة للتفسير.
دلائل الميزات:
- إعادة التصنيف الإصدار 3.5 لاختيار إجابة أكثر وضوحًا وإدراكًا للسياق
- stack RAG المستضاف مع واجهات برمجة تطبيقات منخفضة الكمون
- يعمل بشكل جيد مع Pinecone وLangChain وLlamaIndex
التسعير:
- التضمينات: مجاناً حتى 100 ألف استعلام/شهرياً
- إعادة التصنيف: على أساس الاستخدام (اتصل بنا لمعرفة الأسعار)
5. لاما إندكس
تم تصميم LlamaIndex حول فكرة محددة: الذكاء الاصطناعي الخاص بك جيد فقط بقدر جودة البيانات التي تقدمها له. وإذا كنت تقوم بسحب تلك البيانات من ملفات PDF أو مواقع الويكي أو قواعد البيانات أو جداول البيانات، فإن LlamaIndex هو الطريقة التي تجعلها جاهزة للاسترجاع - مع الهيكل والبيانات الوصفية والتوجيه الذكي.
.webp)
على عكس Pinecone، الذي يتعامل مع البحث المتجه، أو Cohere، الذي يعيد ترتيب الصلة بالموضوع، يركز LlamaIndex على خط الأنابيب الذي يغذي النموذج. فهو يقوم بتجزئة وفهرسة مصادرك، ويتتبع البيانات الوصفية للمستندات، ويوجه الاستعلامات بناءً على البنية والقصد - وليس فقط الكلمات المفتاحية أو التضمينات.
وهي مفيدة بشكل خاص للفرق التي تبني منتجات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على محتوى خاص بمجال محدد - كتيبات المنتجات، وبيانات العملاء، والسجلات الهندسية - حيث يكون السياق مهمًا ويتعطل الاسترجاع العام.
يتداخل LlamaIndex مع LangChain في بعض المجالات، ولكنه يركز أكثر على إعداد البيانات والفهرسة، وليس تخطيط الوكلاء أو استخدام الأدوات.
دلائل الميزات:
- خطوط أنابيب الفهرسة للبيانات المهيكلة وغير المهيكلة
- توجيه الاستعلام الذكي وتتبع المصدر
- يعمل مع Pinecone، أو Chroma، أو مخازن الذاكرة المحلية
- يقترن بشكل أفضل مع الوكلاء الذين يحتاجون إلى وصول داخلي عالي الثقة للبيانات
التسعير:
- مفتوح المصدر: مجاني (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا)
6. فيركل للذكاء الاصطناعي
إن Vercel AI SDK مخصص للفرق التي تريد أن تشعر بأن الذكاء الاصطناعي جزء من المنتج - وليس مجرد chatbot يتم وضعه في الزاوية. فهو يساعدك على إنشاء واجهات سريعة الاستجابة تشبه الدردشة داخل تطبيقك باستخدام React أو Svelte أو Next.js - مع دعم كامل لبث الاستجابات والذاكرة واستدعاء الأدوات الخارجية.
.webp)
تم تصميمه من قبل نفس الفريق الذي يقف وراء Next.js، وهو ما يظهر في مدى جودة تعامله مع حالة الواجهة الأمامية وتجربة المستخدم. يضيف الإصدار الأخير أيضًا دعمًا لـ MCP(بروتوكول سياق النموذج) - وهو معيار قادم لهيكلة مدخلات النموذج واستخدام الأدوات ومصادر التأريض. وهذا يعني واجهات برمجة تطبيقات أنظف، وتخصيص أسهل، وتحكم أفضل فيما يفعله مساعدك.
أنت لا تنشئ وكلاء هنا - ولكن إذا كان لديك وكيل بالفعل، فهذه هي الطريقة التي تحولها إلى تجربة منتج مصقولة. تتلاءم مجموعة تطوير البرمجيات SDK بشكل نظيف مع أي stack واجهة أمامية، كما أن دعمها لـ MCP واستخدام الأدوات والبث يجعلها مثالية لواجهات الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى الشعور بأنها أصلية.
دلائل الميزات:
- إضافة واجهات ذكاء اصطناعي مباشرة إلى تطبيقات React أو Svelte
- البث، وسجل المحادثات، ودعم الأدوات، والتأريض
- يدعم MCP لسلوك النموذج المنظم والقابل للتحكم فيه
- صممه مبتكرو Next.js - مُحسَّن لتجربة المستخدم للواجهة الأمامية
التسعير:
- مجموعة تطوير البرمجيات SDK مفتوحة المصدر: مجاناً
- استضافة Vercel: على أساس الاستخدام (الحوسبة + النطاق الترددي)
7. اصنع
يُعد تطبيق Make بمثابة شريط لاصق لمنتجات SaaS - خاصةً في الأيام الأولى لدمج الذكاء الاصطناعي. إنها منصة أتمتة مرئية تتيح لك تجميع التطبيقات معًا، وتشغيل مهام سير العمل، وحتى توصيل نماذج الذكاء الاصطناعي دون كتابة الكثير من التعليمات البرمجية.
.webp)
إنه يتفوق حقًا في تزويد فرق المنتجات بالقدرة على وضع نموذج أولي لسلوك الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى واجهة خلفية كاملة أو طبقة تزامن. هل تحتاج إلى تشغيل متابعة الدعم عندما يقدم المستخدم ملاحظات سلبية في الدردشة؟ استخدم Make. هل تريد تلخيص تلك الرسالة باستخدام OpenAI وتسجيلها في Hubspot CRM؟ استخدم أيضًا تطبيق Make.
لم يتم تصميمه لعوامل التخطيط المعقدة أو الاستخدام العميق للأدوات، ولكن بالنسبة للمهام التي تحتاج فيها فقط إلى توصيل أ إلى ب إلى ج، فهو سريع ومرن وسهل الاستخدام. يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عندما لا يكون منتجك قائمًا على الذكاء الاصطناعي أولًا ولكنك تريد تضمين بعض الذكاء خلف الكواليس.
دلائل الميزات:
- أداة إنشاء مرئية مع مئات من عمليات تكامل التطبيقات مسبقة الإنشاء
- سهولة تشغيل الإجراءات من مدخلات الذكاء الاصطناعي (مثل ملخصات GPT → البريد الإلكتروني/إرسال/إدارة العلاقات مع العملاء)
- وحدة OpenAI مدمجة، بالإضافة إلى دعم HTTP ودعم webhook
- رائعة لعمليات الفريق وحلقات التغذية الراجعة والأتمتة خفيفة الوزن
التسعير:
- مجانًا: 1,000 عملية/شهرًا، 2 سيناريوهات نشطة
- الأساسي: 9 دولارات شهريًا - للفرق الصغيرة والاستخدام الخفيف
- المؤيد: 16 دولارًا شهريًا - إضافة المزيد من العمليات والجدولة ومعالجة الأخطاء
- المؤسسات: مخصص - للفرق التي تدير تدفقات المهام الحرجة
أفضل الممارسات لإضافة الذكاء الاصطناعي إلى منتجات SaaS
لا يقتصر البناء باستخدام الذكاء الاصطناعي على إضافة ميزة جديدة فحسب، بل غالبًا ما يغير طريقة عمل منتجك على مستوى أساسي. يمكن أن تساعد هذه الممارسات الفضلى فرق العمل على الاستمرار في التركيز على ما هو أكثر أهمية: الفائدة والوضوح وثقة المستخدم.
1. اجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا من المنتج، وليس مجرد إضافة
يجب أن يدعم الذكاء الاصطناعي تجربتك الأساسية، لا أن يكون على الهامش. إذا شعرت أنها ميزة غير متصلة - مثل نافذة دردشة تطفو في الزاوية - فلن يتم استخدامها.
بدلاً من ذلك، قم بدمج الذكاء الاصطناعي في مهام سير العمل التي يعتمد عليها الأشخاص بالفعل. في Linear يدعم الذكاء الاصطناعي تتبع المشكلات وتحديد الأولويات. في كودا، يبني الجداول والمنطق حول أهداف المستخدم. لا تبدو هذه الميزات منفصلة - فهي جزء من كيفية عمل المنتج.
ابدأ بتحديد الأماكن التي يتعثر فيها المستخدمون أو التي يتباطأ فيها العمل. استخدم الذكاء الاصطناعي لتسهيل تلك اللحظات، وليس فقط لإثارة الإعجاب.
2. البناء حول القصد، وليس فقط المدخلات
تعمل LLMs بشكل أفضل عندما تفهم لماذا يقوم شخص ما بفعل شيء ما - وليس فقط ما كتبه. وهذا يعني أن منتجك يجب أن يلتقط نية المستخدم في وقت مبكر وأن يصمم التدفقات حوله.
هذا ما يجعل أدوات مثل Notion AI أو Duolingo Max مفيدة. فهي لا تستجيب فقط - بل تصوغ استجاباتها بناءً على السياق والأهداف. ولا ينجح ذلك إلا إذا قمت بهيكلة تجربة المستخدم لتوجيه المستخدم والتعلم من نيته، وليس فقط من كلماته.
اسأل: ما الذي يحاول المستخدم تحقيقه؟ ثم، قم بالبناء من ذلك.
3. منح المستخدمين إمكانية الرؤية والتحكم
يجب أن يدعم الذكاء الاصطناعي القرارات، لا أن يتخذها في صندوق أسود. يجب أن يفهم المستخدمون ما يفعله النموذج، ومن أين حصل على معلوماته، وكيفية تعديل سلوكه.
تشرح واجهات الذكاء الاصطناعي الجيدة سبب اقتراحهم لشيء ما. تسمح للمستخدمين بإعادة المحاولة أو التعديل أو استكشاف البدائل. وهذا يساعد المستخدمين على بناء الثقة ويمنع الاعتماد المفرط على الأتمتة.
اعرض مصادر البيانات، وأظهر المنطق الفوري عندما يكون ذلك منطقيًا، واترك دائمًا مجالًا للتجاوزات اليدوية.
4. الاستعداد للحالات الحرجة والفشل
لن تتصرف LLMs دائمًا بالطريقة التي تتوقعها. فقد يفوتها السياق، أو تنتج مخرجات غامضة، أو تسيء تفسير التعليمات. يجب أن يكون منتجك جاهزًا لذلك.
إضافة حواجز حماية. استخدم درجات الثقة لتوجيه الاستجابات غير المؤكدة. السماح بالرجوع إلى نماذج لغوية كبيرة أخرى أو الدعم البشري. والأهم من ذلك، تتبع كيفية تفاعل المستخدمين مع الذكاء الاصطناعي حتى تتمكن من معرفة أين يساعدك - وأين يحتاج إلى العمل.
يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين منتجك، وليس جعله غير متوقع.
5. ابدأ بحالة استخدام واحدة قوية وتوسع تدريجياً.
لست بحاجة إلى جعل منتجك بأكمله يعتمد على الذكاء الاصطناعي منذ اليوم الأول. فالفرق الأكثر نجاحاً تبدأ بميزة واحدة، أو سير عمل واحد، ثم تطورها إلى أن يعتمد عليها المستخدمون كل يوم.
قد يكون ذلك في الإعداد أو البحث عن المستندات أو ملخصات التحليلات أو أتمتة المهام. ركز على مجال واحد يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل من الاحتكاك أو يزيد من السرعة، واجعله يعمل بشكل جيد قبل التوسع.
الميزات القوية والموثوقة تبني الثقة. وبمجرد اعتماد المستخدمين عليها، يصبح التوسع إلى حالات استخدام أخرى أسهل بكثير.
أضف الذكاء الاصطناعي إلى عروضك SaaS اليوم
إذا كنت تتطلع إلى إدخال الذكاء في الوقت الفعلي في منتج SaaS الخاص بك - سواء كان ذلك في مجال الإعداد أو الدعم أو سير العمل الداخلي - فأنت بحاجة إلى أكثر من مجرد نموذج. فأنت بحاجة إلى بنية تحتية تربط الذكاء الاصطناعي بمنطق منتجك وسياق المستخدم وأدواته.
هذا هو بالضبط ما يناسب Botpress . فهو مصمم للفرق التي ترغب في تجاوز الدردشة البسيطة والبدء في تصميم وكلاء ذكاء اصطناعي يحققون نتائج.
يمكنك ربطه بواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بك، وتوصيل مصادر المعرفة، وإدارة الذاكرة، والنشر على قنوات مثل WhatsApp أو الويب أو التطبيقات المخصصة - كل ذلك في مكان واحد. سواء أكنت تضيف مساعد ذكاء اصطناعي أو تنشئ طبقة وكيلة كاملة داخل تطبيقك.
ابدأ البناء اليوم - إنه مجاني.