قصة مميّزة
كيف نجحت Ramp في خفض تكاليف الأدوات بنسبة تتجاوز 70% وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي على مستوى الشركة
مع نمو فريق Ramp ليتجاوز 2000 موظف، أدت كثرة الأدوات إلى تراجع كفاءة العمل الجماعي، وارتفاع التكاليف، وعرقلة تبنّي تقنيات الذكاء الاصطناعي. أصبح Notion مساحة عملهم الموحدة والمدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث دمج ست أدوات منفصلة كانت تُستخدم لإدارة جوانب العمل المختلفة. بفضل الحد من تفرّق الأدوات، خفضت Ramp تكاليف الأدوات لكل موظف بنسبة تصل إلى 83%، لتوفر مئات الآلاف سنويًا، وتُمكّن فِرقها من العمل بسرعة أكبر بثلاث مرات بفضل دمج الذكاء الاصطناعي في كافة مسارات العمل.
الحد من تفرّق الأدوات وتعدّدها المفرط
تُعد Ramp واحدة من أسرع الشركات نموًا على الإطلاق. تبنّت الشركة في بدايتها فلسفة "اعمل كما تحب". ومع تجاوز عدد موظفيها حاجز الألف، تسببت هذه المرونة في عقبات غير متوقعة؛ حيث واجهت الفِرق صعوبة في التعاون بكفاءة، وأصبحت المعرفة محصورة في أقسام منعزلة، وبات تطبيق الذكاء الاصطناعي عبر أنظمة غير مترابطة أمرًا شبه مستحيل. لم يكن هذا التعقيد المتزايد مجرد عائق للكفاءة فحسب، بل حدّ من قدرة Ramp على استثمار أهم أصولها؛ وهي المعرفة المشتركة لموظفيها.
وسرعان ما برز Notion كحل بسيط لمشكلة تضخم عدد البرامج في الشركة. من خلال توحيد مجموعة أدواتها المتفرّقة — من إدارة المشاريع وتخطيط خارطة الطريق وصولًا للتوثيق وقواعد المعرفة — نجحت Ramp في تمكين فِرقها من زيادة الإنتاجية مع تحقيق توافق سلس على مستوى المؤسسة. وبفضل الذكاء الاصطناعي المدمج، أصبح بإمكان الجميع قضاء وقت أقل في البحث عن المعلومات، والتركيز أكثر على إنجاز أعمال تعاونية هادفة.
مساحة عمل موحدة مزودة بذكاء اصطناعي مدمج
بعد تقييم منصات عدة، اكتشفت Ramp أن ما يميز Notion هو قدرته على إعادة صياغة البنية التحتية للعمل بالكامل. كان المزيج بين مسارات العمل القابلة للتخصيص، والتعاون اللحظي، والتكامل السلس مع الأدوات الحالية، والذكاء الاصطناعي القوي، هو بالضبط ما احتاجته Ramp لكسر الحواجز التي هددت بعرقلة نموها.
وفي غضون أشهر قليلة، أصبح Notion هو "نظام التشغيل" الفعلي لشركة Ramp. انتقلت كافة الفِرق، من قسم المنتجات إلى التسويق، من الحلول المنفصلة إلى مساحة موحدة، مع استمرار دمج المزيد من الأدوات. والآن، تتدفق كافة المعرفة المؤسسية عبر مركز واحد مترابط — مع دمج الذكاء الاصطناعي بعمق في صميم العمل اليومي:
ميزة "البحث على مستوى المؤسسة" تُقدّم إجابات وافية لا مجرد نتائج: يبحث Notion AI في كافة القواعد المعرفية للشركة ووثائق المشاريع وحتى الأدوات المرتبطة مثل Slack وGitHub، ليعرض المعلومات المطلوبة في ثوانٍ معدودة.
عمل مدعوم بالذكاء الاصطناعي يراعي السياق الكامل: تقوم الفِرق بصياغة الوثائق، وملخصات الاجتماعات، وتحديثات المشاريع في مكان عملهم مباشرة، مع الاستفادة من السياق الكامل للمعرفة المؤسسية لتقليل الجهد اليدوي.
أتمتة معالجة ملاحظات العملاء: يعمل قسم العمليات بانسجام تام مع فِرق خدمة العملاء عبر Notion لجمع الملاحظات وتصنيفها وربطها مباشرة بخارطة طريق المنتج، مما يُسرّع وتيرة التطوير ويحقق توافقًا أفضل مع احتياجات العملاء.
Everybody has a responsibility right now to bring their teams up the curve of AI usage and to get them more comfortable being AI native.
إنجاز الكثير بموارد أقل
شهدت Ramp بالفعل تحسينات تشغيلية كبيرة وأثرًا إيجابيًا ملموسًا على أرباحها الصافية. من خلال التخلص من تراخيص البرامج الزائدة عن الحاجة وتوحيد العمل في أداة واحدة، حققت الشركة وفورات مباشرة في التكاليف تصل لمئات الآلاف سنويًا. انخفضت تكاليف أدوات الإنتاجية لكل موظف بنسبة تتجاوز 70% مقارنة بمجموعة الأدوات القديمة.
وتتجاوز الفوائد المكتسبة مجرد المكاسب المادية. فبفضل مساحة عمل Notion المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بات الموظفون يجدون المعلومات بسرعة أكبر تصل إلى 60%، كما أفادت بعض الفِرق بإنجاز المشاريع بسرعة تفوق المعدل السابق بثلاث مرات. اكتشف كل قسم طرقًا أكثر كفاءة لإنجاز العمل:
نجح قسم المنتجات والهندسة في تبسيط إدارة خارطة الطريق وسير عمل الملاحظات عبر تحديثات الحالة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتتبع طلبات الميزات. تتوفر للإدارة الآن رؤية كاملة لعمليات الإطلاق القادمة، مع عمليات أتمتة تنبههم فور حدوث أي تغيير في الجداول الزمنية.
وحّد قسم التسويق والمبيعات عمليات تخطيط الإطلاق وإدارة المبيعات، مع الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للإجابة الفورية عن التساؤلات، بدءًا من تحليل الحملات وصولًا إلى ملخصات مكالمات العملاء.
عزّز قسم تكنولوجيا المعلومات والمشتريات معايير الأمن وقابلية التوسع عبر الإدارة المركزية لمساحة العمل، والتوثيق، وعمليات تأهيل الموظفين الجدد.
لم يكن تحوّل Ramp مجرد نجاح عابر، بل كان ثمرة شراكة قوية ورؤية واضحة تهدف لتبنّي أسلوب عمل مختلف. قدّمَت فِرق دعم ونجاح العملاء في Notion إرشادات تفصيلية حول التنفيذ، وأشرفت على دورات تدريبية شاملة، ولا تزال تواصل تعاونها الوثيق مع فريق Ramp. وكما تظهر قصة نجاح Ramp، فإن الطريق نحو مساحة عمل مترابطة ومدعومة بالذكاء الاصطناعي لا يقتصر على مجرد استخدام أدوات جديدة، بل يتعلق بإعادة تصوّر كيفية عمل الفِرق معًا بانسجام تام.
بفضل Notion، أصبح لكل موظف في Ramp مساعده الخاص المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
Build agents. Delete repetitive workflows.
In mid-2025, Ramp started experimenting with autonomous Notion Agents, and Ben’s systems mind took off. “The goal now,” he says, “is to build your way out of your workflows. When a single agent can complete your tasks thousands of times—that’s the productivity magic.”
Today, the work does not start from scratch each week. People set up agents once, and those agents keep running across shared, durable workflows the whole company can count on.
There are more than 300 Notion Agents getting things done every day. Here are some of the most impactful:
The Product Q&A Oracle—a Slack-connected agent that answers up-to-the-moment questions about Ramp’s products.
Sales Feedback Categorizer—maps inbound sales feedback to the roadmap and closes the loop when features ship.
Referral Bonus Roy—identifies customers who should receive a referral bonus and routes the work to completion.
Enablement Eddie—helps the GTM org find the right customer-facing assets and answer nuanced questions fast.
Customer Advocacy Miner—surfaces high-satisfaction customers and compelling use cases across many sources.
AI Compass—guides Ramplings to the right AI tool for a given job.
RCARoundup—turns incident threads into structured summaries in a Notion database.
The Underwriter—a policy-grounded Q&A agent for underwriting.
AI Inspector—summarizes AI news into a daily digest.
Creative Chris—routes creative requests and nudges work forward.
Custom Agent Carrie—helps teammates build better agents based on what Ramp has learned.
Ben describes the change in simple terms: “Agents get created in three minutes between meetings,” then “hours of manual operational work disappear.”
Advice you can steal
As Ben sees it, the world needs more builders.
His north star is simple: turn everyone into a builder who makes fewer low-stakes decisions, more high-stakes judgments. “It’s important to think about productivity as a combination of speed and efficiency, but also quality and output,” he says.
On the other side of the AI adoption curve, Ramp has found that people not only move faster. They also feel better about the work.
As Ben puts it: “There are two dopamine hits along the way. One is when you crack the problem and automate work you don’t like doing. The other is when, on the other side, things go a little more quiet, you have more time in your day.”
So what can you take from Ramp’s path?
Do not wait for a perfect button. Use AI enough to learn where it breaks.
Consolidate the work so AI can navigate the same context and workflows as your team.
Start small. Nail the quality of each unit of AI work, then automate.
Keep humans focused on judgment calls.
If you give people the right tools and the right foundation, more of the company becomes builders, and the work gets better—not just faster.
لم تكن المشكلة تكمن في كثرة الأدوات فحسب، بل في افتقار هذه الأدوات لأي ترابط حقيقي فيما بينها. كانت فِرقنا تواجه صعوبة بالغة في العثور على المعلومات واستخدامها بفاعلية بين الأقسام المختلفة.
