Fejlesztés
Az OpenAI saját technológiáján építkező megoldásai
Az OpenAI új sorozatot indít arról, hogyan működik a saját technológiáján. A Chief Commercial Officer, Giancarlo “GC” Lionetti vezeti be ezt a témát, amely bemutatja, hogyan építjük a megoldásainkat az általunk fejlesztett rendszerekre. Az AI már nem csupán kísérlet. Infrastruktúrává vált, amely a munkát szolgálja, és a pilótákból olyan rendszerekbe fejlődött, amelyek a napi döntéseket formálják.
A modellek sebessége, költsége és képességei folyamatosan javulnak, de a bevezetés nem mindig lineáris. Gyakran előfordul, hogy a telepítések megelőzik azt a változást, amely szükséges ahhoz, hogy a szervezetek kiaknázzák ezt a technológiát. Az OpenAI falain belül is tapasztaljuk ezt a feszültséget. Az AI-ra épülő üzletmenetünk során szembesülünk azokkal a kérdésekkel, amelyeket minden ügyfél feltesz: hol kezdjük, hogyan illeszkednek az új eszközök a meglévő munkafolyamatokhoz, hogyan mérjük a fejlődést, amikor a talaj folyamatosan változik.
Amikor ügyfeleinkkel találkozom, mindannyian ugyanazt kérdezik: “Hogyan használja az OpenAI az OpenAI-t?” A mi megközelítésünk az, hogy az AI-t úgy kezeljük, mint egy gyakorlatot, amely emeli a mesterséget. Minden cég a szakértelemre épít. A sales dolgozó, aki bizalmat épít, a támogatási vezető, aki a legnehezebb problémát oldja meg, az mérnök, aki rendet teremt a komplexitásban. Az AI rögzíti ezt a szakértelmet, és elosztja a csapatok között, így növelve a különböző diszciplínák hatását.
Így építjük mi. A GTM, a termék és a mérnöki csapatok tanulmányozzák a mindennapi munkafolyamataikat, meghatározzák, mi számít jónak, és hetek alatt, nem negyedévek alatt valósítanak meg változásokat. A hangsúlyunkat néhány, nagy hatással bíró rendszeren tartjuk, amelyek kiemelkedő eredményeket hoznak. Minden csapat élő telepítéseken teszteli ezeket, így ugyanazokat az izomcsoportokat fejlesztik, mint ügyfeleink.
A mai napon bemutatjuk az OpenAI on OpenAI sorozatot, amely azt mutatja be, hogyan használjuk az AI-t a saját üzletünkben. Minden egyes történet egy valós problémát és a rá adott megoldást tartalmazza. A célunk az, hogy olyan mintákat osszunk meg, amelyeket a vállalatok adaptálhatnak.
Kezdjük néhány példával:
- GTM Assistant: egy Slack-alapú eszköz, amely központosítja a fiók kontextusát és a szakértői tudást. Hatékonyabbá teszi a kutatást, a találkozók előkészítését és a termék kérdések megválaszolását, növelve a sales termelékenységét és javítva az eredményeket.
- DocuGPT: egy ügynök, amely a szerződéseket strukturált, kereshető adatokra alakítja. A pénzügyi csapatok gyorsabb és konzisztens felülvizsgálatot végeznek vele.
- Research Assistant: egy rendszer, amely milliókban lévő támogatási jegyeket alakít át beszélgetésből nyert betekintésekké. A csapatok trendeket emelnek ki, és az ügyfél visszajelzéseire percek alatt reagálnak, nem hetek alatt.
- Support Agent: egy működési modell, amely AI ügynökökön, folyamatos értékeléseken és dinamikus tudáskereteken alapul. Minden interakciót tréningadatokká alakít, növeli a minőséget, és a képviselőket rendszerszerű építőkké pozicionálja, nem csupán jegyek kezelőivé.
- Inbound Sales Assistant: egy rendszer, amely személyre szabja a válaszokat minden egyes érdeklődő számára, azonnal válaszol a termék- és megfelelőségi kérdésekre, és a minősített potenciális ügyfeleket teljes kontextussal irányítja a képviselőknek. A kihagyott lehetőségekből bevételt generál.
A jövő munkájának előrejelzése: minden vállalatnak van mestersége. Az AI ezt méretezi. A jövő azoké a szervezeteké, ahol az alkalmazottak megragadják szakértelmüket, és elosztják azt a cégen belül. Azok a cégek, amelyek ötvözik a mesterséget és a programozást, alakítják a határokat.
Érdekesség: Tudtad, hogy a mesterséges intelligencia képes arra, hogy a felhasználók által megadott adatok alapján személyre szabott élményeket nyújtson, amelyek javítják a felhasználói elégedettséget?
Források: OpenAI