Как NVIDIA масштабирует экспертизу с помощью ChatGPT Work
Команды NVIDIA используют ChatGPT Work для сокращения рутинных задач, быстрого анализа поступающих сигналов и глобального масштабирования успешных рабочих процессов.
16
Часов в неделю сэкономлено благодаря ChatGPT Work во время цикла планирования конференции GTC
3–5
Дней на создание рабочего прототипа с помощью ChatGPT Work по сравнению с 2–3 неделями ранее
5–8
Практических сигналов в неделю обрабатывает ChatGPT Work на основе 25–40 внешних обновлений в сфере ИИ
В NVIDIA ChatGPT Work помогает интеллектуальным сотрудникам тратить меньше времени на сбор информации и больше — на принятие решений.
Для таких команд, как GTM (выход на рынок) и архитектура решений, ChatGPT стал неотъемлемой частью организации, автоматизации и масштабирования процессов. В отделе GTM он преобразует повторяющиеся операционные процессы, в то время как архитекторы решений используют его для связи быстро развивающихся внешних разработок с внутренними приоритетами NVIDIA.
Освобождение времени команд для работы с клиентами
Уилл Дэни помогает руководителям глобального отдела продаж, развития бизнеса и продуктовых направлений NVIDIA реализовывать и оценивать свои стратегии. Одна из его регулярных задач — поддержка полевых подразделений в рамках GTC, глобальной ИИ-конференции NVIDIA.
Раньше подготовка к GTC требовала масштабной работы с электронными таблицами: составления списков учетных записей, отслеживания регистраций и помощи командам в определении действий, необходимых для обеспечения продуктивного взаимодействия с клиентами и партнерами. По оценкам Уилла, в преддверии мероприятия ручной анализ отнимал у него около 40% рабочего времени. Сегодня он перевел значительную часть этой работы в автоматизированный процесс ChatGPT Work, который запускается дважды в неделю. За 12-недельный цикл планирования GTC этот рабочий процесс экономит около 16 часов в неделю.
«Я могу вернуть себе время, работать непосредственно с выездной командой, лучше узнать их и помочь разобраться, как сделать наших клиентов еще успешнее», — говорит Уилл.
И поскольку он сам управляет этим процессом, он может адаптировать его по мере изменения мероприятия, не дожидаясь покупки, внедрения и настройки нового инструмента. Он также может делиться базовым процессом с командами в других регионах. Коллеги, поддерживающие мероприятия в Сан-Хосе, Тайбэе, Европе и Вашингтоне, получили его рабочие процессы ChatGPT и адаптировали их под свои локальные нужды.
«Самое главное в ChatGPT, на мой взгляд, то, что я могу взять уже созданный рабочий процесс и автоматизировать его от мероприятия к мероприятию практически без дополнительных затрат ресурсов».
Выделение главного в стремительно развивающейся отрасли
Рачита Джайн работает в команде по операциям с ИИ в маркетинговом подразделении NVIDIA, где она создает ИИ-процессы и помогает командам внедрять новые инструменты. Ее задача — успевать за отраслью, где новые модели, бенчмарки и исследования появляются ежедневно.
Информация находится в свободном доступе. Гораздо сложнее определить, какие именно события имеют значение для NVIDIA, и увязать их с внутренними проектами, обсуждениями и приоритетами. Рачита создала с помощью ChatGPT Work рабочий процесс, который анализирует проверенные внешние источники наряду с внутренним контекстом, выявляет значимые точки пересечения и выдает инсайты, определяющие дальнейшие действия. Каждую неделю система отбирает 5–8 практических сигналов примерно из 25–40 внешних ИИ-обновлений.
«ChatGPT помог мне превратить пассивное чтение в активную аналитику», — отмечает она.
Эта же среда поддерживает и более масштабный процесс создания продуктов. Рачита может начать с идеи, изучить возможные подходы, поработать с кодовой базой, устранить ошибки и доработать результат, не переключаясь постоянно между разрозненными инструментами. Инициативы, которые раньше могли остаться побочными проектами, теперь превращаются в работающие продукты за считанные дни. В одном из случаев она прошла путь от идеи до рабочего прототипа примерно за 3–5 дней, тогда как на создание компонентов вручную в разных инструментах ушло бы, по ее оценкам, 2–3 недели.
«Думаю, главная проблема, которую я пытаюсь решить — это информационная перегрузка, потому что все меняется невероятно быстро. Следить за всеми изменениями с каждым днем становится все труднее. А с ChatGPT это становится намного проще».
Что дальше
Следующая задача — масштабировать то, что уже работает. Превращая специализированные знания в многоразовые рабочие процессы, команды по всей NVIDIA могут адаптировать проверенные процессы для различных функций, мероприятий и регионов, сохраняя при этом контроль сотрудников, непосредственно выполняющих работу, над эволюцией этих процессов.
По мере дальнейшего изменения ландшафта ИИ эти общие рабочие процессы помогут NVIDIA быстрее связывать внешние разработки с внутренними приоритетами и расширять использование методов работы на базе ИИ среди большего числа сотрудников. Цель состоит в том, чтобы дать командам больше времени на интерпретацию результатов, совместную работу и сосредоточение на задачах, поддерживающих клиентов.
Этот потенциал уже заметен по опыту Уилла. «Для меня лично ChatGPT стал настоящим усилителем возможностей, — говорит он. — Такое ощущение, будто на меня работает целая команда. Он помог мне отвлечься от рутины и сосредоточиться на том, что действительно важно».
Присоединяйтесь к новой эре работы
Полный текст статьи читайте на OpenAI
