تطبيق طقس متخصص صُمم للأشخاص الذين يخططون حياتهم حول الثلج
لم يخرج أكثر تطبيقات التنبؤ بالثلوج تأثيرًا للمتزلجين وممارسي التزلج على الألواح من وكالة طقس وطنية أو من علامة تقنية استهلاكية كبرى. ووفقًا لمجلة MIT Technology Review، فقد جاء من شركة ناشئة صغيرة تُدعى OpenSnow، وهي شركة تجمع بين البيانات الحكومية ونماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها وعقود من الخبرة في الجبال لإنتاج توقعات ثلوج شديدة الاستهداف لمواقع حول العالم.
هذا المزيج حوّل ما كان يمكن أن يكون أداة طقس متخصصة إلى ما يشبه طبقة تخطيط أساسية لفئة من المستخدمين المخلصين. يعتمد المتزلجون على OpenSnow لتحديد ما إذا كانوا سيقودون إلى منتجع، أو يغيّرون خططهم، وأصبحت المسألة بشكل متزايد ما إذا كانت الظروف تستحق ملاحقة العواصف من الأساس. وتصف المجلة الخدمة بأنها موثوقة إلى درجة أن كثيرًا من المستخدمين لن يتجهوا إلى الجبال ما لم يقل المتنبئون إن الثلج يستحق العناء.
إنه مثال مفيد على كيف يمكن لمنتج برمجي شديد التركيز أن يتفوق على الخدمات العامة في مجال معقد. OpenSnow لا تحاول الفوز في سوق الطقس للجميع. إنها تحاول أن تكون دقيقة بشكل غير معتاد في مشكلة ضيقة وصعبة: أين سيسقط الثلج، وكم سيصل، وماذا يعني ذلك على جبال حقيقية وفي مناخات محلية حقيقية، بالنسبة لأشخاص يهتمون بعمق بهذا الفرق.
لماذا جعل هذا الشتاء المنتج أكثر قيمة
برزت أهمية التطبيق بشكل خاص فيما وصفته MIT Technology Review بأنه أحد أغرب فصول الشتاء المسجلة. ففي غرب الولايات المتحدة، جلب الموسم القليل جدًا من الثلوج اليومية رغم دورة عواصف عنيفة أدت إلى واحدة من أكثر الانهيارات الثلجية فتكًا في التاريخ. وتبع ذلك أحد أسرع ذوبانات الثلوج في الذاكرة، وكانت عدة منتجعات في كاليفورنيا قد بدأت بالفعل إغلاق الموسم. أما في الشرق، وعلى النقيض، فقد استمر تساقط الثلوج وخلق ما وصفته المجلة بأنه شتاء عميق، بدا بلا نهاية.
هذا النوع من الأنماط غير المنتظمة هو بالضبط المكان الذي تصبح فيه التنبؤات المتخصصة أكثر قيمة. فالملخصات الجوية العامة يمكن أن تخبر المستخدمين بأن منطقة ما عاصفة أو جافة. لكن خدمة مبنية حول الرياضات الثلجية يجب أن تجيب عن سؤال أكثر صعوبة: ماذا يحدث على منحدر محدد، وعلى ارتفاع محدد، خلال نافذة زمنية محددة تقرر ما إذا كانت الرحلة تستحق العناء أم أنها خطيرة.
تتمثل إجابة OpenSnow في المزج بين المساعدة الآلية والتفسير البشري. تستخدم الشركة البيانات الحكومية ونماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، لكنها تعتمد أيضًا على متنبئين يحللون تلك المعلومات وينشرون تقارير بلغة بسيطة. ويبدو أن هذه الطبقة البشرية تمثل جزءًا كبيرًا من جاذبية الشركة.
المتنبئون كجزء من المنتج، لا مجرد دعم
تصف MIT Technology Review متنبئي OpenSnow بأنهم مشاهير صغار، وهي تفصيلة دالة في عصر تحاول فيه كثير من المنتجات البرمجية إخفاء البشر خلف الواجهة. تفعل OpenSnow العكس تقريبًا. فخبراؤها في الطقس ينقحون كميات كبيرة من البيانات وينتجون تقارير “Daily Snow” لمواقع حول العالم، ما يمنح الخدمة أساسًا تقنيًا وصوتًا تحريريًا يمكن التعرف عليه.
أحد هؤلاء المتنبئين هو بريان أليغريتو، وهو شريك مؤسس يعرفه المستخدمون باسم BA. وقد قال للمجلة إنه “مشهور من الفئة F”، وهي عبارة ساخرة لكنها لا تزال تلتقط شيئًا حقيقيًا عن المنتج. لقد نجحت OpenSnow في جعل الخبرة مرئية. فالمستخدمون لا يستهلكون مجرد درجة للطقس أو خريطة ثابتة. إنهم يتابعون متنبئين يثقون بحكمهم، خصوصًا عندما تكون الظروف متقلبة أو غير بديهية.
تمنح هذه البنية الشركة أفضلية يصعب تقليدها أكثر من مجرد الوصول إلى البيانات. يمكن أن تكون بيانات الطقس الحكومية متاحة للجميع، كما أن أدوات الذكاء الاصطناعي أصبحت شائعة على نحو متزايد. لكن منتج التنبؤ الذي يعود إليه الناس يوميًا لا يزال يعتمد على التفسير والاتساق والعلاقة مع الجمهور. ويبدو أن OpenSnow قد بنت هذه العناصر الثلاثة.
من جمهور صغير إلى جمهور كبير ومخلص
قصة نمو الشركة متقشفة بشكل غير معتاد وفق معايير الشركات الناشئة. تقول MIT Technology Review إن OpenSnow بدأت بتمويل ذاتي من أليغريتو والرئيس التنفيذي جويل غراتز، ونمت من قائمة بريدية تضم 37 شخصًا إلى متابعة قوامها نصف مليون. وتساعد هذه القصة على تفسير لماذا يبدو المنتج أقرب إلى مجتمع متخصص منه إلى فئة تطبيقات عامة.
كما أنها تُظهر نمطًا ثابتًا في أسواق البرمجيات: يمكن للمنتجات الرأسية ذات التفاعل العميق أن تصبح أعمالًا قوية من دون أن تقدم نفسها يومًا ما كمنصات جماهيرية. لم تكن OpenSnow بحاجة إلى إزاحة كل مزودي الطقس. كانت بحاجة إلى أن تصبح لا غنى عنها لمجموعة مركزة من المستخدمين الذين لديهم حاجة ملموسة وتسامح عالٍ مع التفاصيل.
تقع الشركة الآن عند تقاطع بين تقلبات المناخ، وبرمجيات المستهلك، والذكاء الاصطناعي التطبيقي. يريد المتزلجون وضوحًا في ظروف أصبحت أقل قابلية للتنبؤ. كما يتعامل منتجعو الجبال ومتسلقو المناطق الخلفية مع فصول شتاء أكثر اضطرابًا. ويمكن للتحليل المدعوم بالآلة أن يساعد في معالجة بيانات أكثر بكثير مما يمكن لمتنبئ بشري واحد التعامل معه. ويعمل منتج OpenSnow لأنه يحول هذه القوى إلى شيء مفيد فورًا.
ما الذي تقول الشركة إنها تبنيه بعد ذلك
يشير المقال إلى أن OpenSnow تتجه نحو التنبؤ بالانهيارات الثلجية، إضافة إلى توقعات الثلوج. وهذا توسع لافت لأن خطر الانهيارات الثلجية يمثل مشكلة مختلفة ماديًا عن مجرد التنبؤ بكميات الثلوج. ويشير ذلك إلى أن الشركة ترى مجالًا لتعميق دورها من مساعد لتخطيط الرحلات إلى خدمة أوسع لذكاء ظروف الجبال.
حتى من دون هذا التوسع، تُظهر OpenSnow بالفعل اتجاهًا أكبر في التكنولوجيا. فبعض أكثر المنتجات الفعالة المعززة بالذكاء الاصطناعي لا تحاول استبدال الخبرة. إنها تقوم بتغليفها. وفي هذه الحالة، تكون البرمجيات ذات قيمة لأنها تستطيع الجمع بين البيانات العامة والنماذج المملوكة والحكم البشري بطريقة تجعل البيئة الفوضوية أسهل في التعامل معها.
ربما يكون هذا هو أهم درس من صعود OpenSnow. ففي سوق مليء بالادعاءات الواسعة حول الذكاء الاصطناعي، هذه قصة أضيق وأكثر عملية. وجدت شركة صغيرة مشكلة صعبة، واستخدمت الذكاء الاصطناعي كعنصر واحد لا كالفكرة الكاملة، وكسبت الثقة لأنها كانت مفيدة في ظروف تفشل فيها الأدوات العامة كثيرًا. بالنسبة للأشخاص الذين يتحققون مما إذا كانت العاصفة القادمة حقيقية، هذا أكثر من كافٍ.
هذه المقالة مبنية على تقرير من MIT Technology Review. اقرأ المقال الأصلي.
