ከውሂብ ወደ ውሳኔ፦ LSEG የታመነ AIን እንዴት እያስፋፋ ነው

London Stock Exchange Group (LSEG)⁠(በአዲስ መስኮት ውስጥ ይክፈታል) በፋይናንስ ገበያዎች ማዕከል ላይ ይገኛል። በዓለም አቀፍ ደረጃ መሪ የፋይናንስ ገበያ መሠረተ ልማትና የውሂብ አቅራቢ በመሆን፣ በ190 ያህል ገበያዎች ከ40,000 በላይ ደንበኞችን እና 400,000 የመጨረሻ ተጠቃሚዎችን ይደግፋል።

ለዓመታት፣ LSEG የፋይናንስ ሞዴሎችንና ትንታኔዎችን ለማጎልበት በAI እና በማሽን ለርኒንግ ላይ ከፍተኛ ኢንቨስትመንት አድርጓል። ነገር ግን የጄኔሬቲቭ AI መጥቶ መታየት በመሠረቱ አዲስ እድል አመጣ፦ ስርዓቶችን ማሻሻል ብቻ ሳይሆን፣ ሰዎች ከውሂብ ጋር የሚገናኙበትን፣ ግንዛቤ የሚፈጥሩበትን እና ውሳኔ የሚወስኑበትን መንገድ መለወጥ።

ፈተናው ግልጽ ነበር። የላቀ መሠረተ ልማት ቢኖርም፣ በድርጅቱ ውስጥ ያለው የእውቀት ሥራ አሁንም በእጅ ማዋሃድን፣ የተበጣጠሱ የሥራ ፍሰቶችን እና ብዙ ጊዜ የሚወስዱ ሂደቶችን ያካትት ነበር፤ ይህም ግንዛቤ መፍጠርን ያዘገየ እና የመስፋፋት ችሎታን የገደበ ነበር።

በዚያ ጊዜ፣ OpenAI ኃይለኛ ሞዴሎችን፣ ቀላል የተጠቃሚ በይነገጾችን እና ቀድሞውኑ በLSEG ደንበኞች እየተቀበለ የነበረ ስነ-ምህዳርን በማምጣት ተፈጥሯዊ አጋር ሆነ።

LSEG ወደ ጄኔሬቲቭ AI በታሰበ ስትራቴጂ ቀረበ፦ በእውነተኛ ችግሮች ጀምር፣ እና በኃላፊነት አስፋፋ።

ኩባንያው OpenAIን የመረጠው በሞዴል ጥራት፣ ለድርጅት ዝግጁነት እና ከደንበኞች ፍላጎት ጋር በመጣጣም ላይ ተመስርቶ ነው። ብዙ የLSEG ደንበኞች ቀድሞውኑ ChatGPTን እየተጠቀሙ ነበር፤ ይህም የLSEGን የታመነ ውሂብ በቀጥታ ወደ እነዚያ የሥራ ፍሰቶች ለማካተት ተፈጥሯዊ እድል ፈጠረ።

“ያ ተፈጥሯዊ አጋርነትን ፈጠረ፣” ይላሉ የAI ምርቶች የቡድን ዳይሬክተር ማክስ ግሪጎርዬቭ። “ደንበኞች ቀድሞውኑ በሚሰሩባቸው አካባቢዎች ውስጥ ውሂባችንን እንዲጠቀሙ እየረዳን፣ ውስጣዊ አሠራራችንን ማሻሻል ቻልን።”

LSEG ChatGPT Enterpriseን እና OpenAI APIዎችን በድርጅቱ ሁሉ አስተግብሮ፣ በጥቂት ሳምንታት ውስጥ በዓለም ዙሪያ ሺዎች ሠራተኞችን አስቻለ። በምርት፣ በኢንጂነሪንግ፣ በምርምር እና በኦፕሬሽንስ ያሉ ቡድኖች AIን በመጠቀም ሪፖርቶችን መቅረጽ፣ የገበያ ውሂብን ማዋሃድ፣ የምርት ፕሮቶታይፖችን መስራት እና ውስጣዊ የሥራ ፍሰቶችን ማቀላጠፍ ጀመሩ።

ለምሳሌ፣ ተንታኞች አሁን ብዙ የፋይናንስና የገበያ መረጃን ለማጠቃለል ChatGPTን ይጠቀማሉ—ይህም በመጀመሪያ ምርምር ላይ የሚውለውን ጊዜ በመቀነስ የግንዛቤ ፍጠራን ያፋጥናል። የምርት ቡድኖች AIን ተጠቅመው ባህሪያትን በፍጥነት ፕሮቶታይፕ ያደርጋሉ፤ የንግድ ቡድኖች ደግሞ የደንበኛ ግንኙነቶችንና ሰነዶችን በይበልጥ ቅልጥፍና ያዘጋጃሉ።

በተመሳሳይ ጊዜ፣ LSEG ከመጀመሪያው ጀምሮ አስተዳደርን አካተተ። ይህ የሞዴል ግምገማ ማዕቀፎችን፣ ለወሳኝ ውጤቶች ሰው በሂደቱ ውስጥ የሚሳተፍበት ግምገማን፣ እና ጥብቅ የውሂብ ግላዊነትና የደህንነት ቁጥጥሮችን አካተተ።

“ሰዎችን ስለመገደብ አናስብም—እነሱን ስለማስቻል ነው የምናስበው፣” ይላሉ ማክስ። “ሰዎች በፍጥነት እንዲንቀሳቀሱ መሳሪያዎችን ስጧቸው፤ በተመሳሳይ ጊዜ ሁሉም ነገር ደህንነቱ የተጠበቀና ተገዢ መሆኑን አረጋግጡ።”

ተቀባይነቱ በሰራተኞች የታችኛው ደረጃ ተነሳሽነት ተገፍቶ በፍጥነት ተስፋፋ። የመጀመሪያዎቹ ተጠቃሚዎች ፈጣን እሴትን አሳዩ፣ በቡድኖችና በክልሎች ሁሉ እንቅስቃሴ ፈጠሩ።

ሠራተኞች በውስብስብ ተግባራት ላይ የChatGPT ትክክለኛነትን በተመለከተ አዎንታዊ ግብረመልስ ሰጥተዋል፤ ፈጣንና ከፍተኛ ጥራት ያላቸው ውጤቶች እና የተቀነሰ የእጅ ሥራ ግልጽ የጊዜ ቁጠባ አስገኝተዋል።

“በChatGPT የተለወጠው ነገር ምርጥ አሠራርን በቀላሉ ማስፋፋት፣ ተግባራትን በፍጥነት ማጠናቀቅ፣ እና እኛ የምንከብራቸውን መመዘኛዎችና ክህሎቶች አሁንም ማካተት መቻላችን ነው፣” ይላሉ የLSEG የAI ቡድን ኃላፊ ኤሚሊ ፕሪንስ። “ይህ በቅልጥፍና ብቻ ሳይሆን፣ ሰዎች ችግሮችን በፈጠራ እንዴት መፍታት እንደሚችሉም ውስጥ ትልቅ የለውጥ እርምጃ ነው።”

ውጤቶች፦

• የምርት ልቀት ዑደቶችን ከ3–6 ወራት ወደ 2 ሳምንታት ቀነሰ
• በጥቂት ሳምንታት ውስጥ በዓለም ዙሪያ ሺዎች ሠራተኞችን አስቻለ
• ከጥያቄ እስከ ምርት ማስጀመር የደንበኛ አቅርቦት ጊዜን ወደ ~4 ሳምንታት አፋጠነ
• በፈጣን ምርምርና ማዋሃድ የተንታኞችን ምርታማነት ጨመረ
• በሥራ ክፍሎች መካከል የመረጃ ፍሰትን በማፋጠን ተግባራዊ የጋራ ትብብርን አሻሻለ
• ሀሳቦች ከጽንሰ ሀሳብ ወደ ፕሮቶታይፕ በሰዓታት ውስጥ እንዲሸጋገሩ በማድረግ የፈጠራ ፍጥነትን አስፋፋ

• የሥራ ፍሰቶችን ዳግም አስቡ፣ ተግባራትን ብቻ አይደለም፦ ትልቁ ትርፍ የሚመጣው ሥራ የሚከናወንበትን መንገድ ዳግም ከመንደፍ ነው
• በሰፊውና ቀድሞ አስችሉ፦ ለቡድኖች በስፋት መዳረሻ መስጠት መማርንና ተቀባይነትን ያፋጥናል
• ፍጥነትን ከእምነት ጋር አመጣጥኑ፦ ጠንካራ አስተዳደር ፈጣንና ደህንነቱ የተጠበቀ ፈጠራን ያስችላል
• ሙከራን አበረታቱ፦ ሠራተኞች እንዲመረምሩ እምነት ሲሰጣቸው ፈጠራ ይወጣል
• ጽንፎችን ያስወግዱ፦ በAI ላይ በጣም ውጤታማው አቀራረብ በጥንቃቄና በተጠያቂነት መቀበል ነው

• ከፍተኛ ተጽዕኖ ባላቸውና ዝቅተኛ አደጋ ባላቸው የአጠቃቀም ጉዳዮች ጀምሩ፦ ለLSEG በደህና ለማስፋፋት አስተዳደር ወሳኝ ነው።
• ቀደምት ተቀባዮችን አበረታቱ፦ እሴቱ ወዲያውኑ ግልጽ ሲሆን ለLSEG ተቀባይነቱ ተፋጠነ።
• በስልጠናና በማስቻል ላይ ኢንቨስት ያድርጉ፦ ምርጥ የአጠቃቀም ጉዳዮች ብዙውን ጊዜ ከተጠቃሚዎች ራሳቸው ይመጣሉ።
• በውጤቶች ላይ ጥብቅ ሁኑ፦ ከማስፋፋት በፊት ስኬት ምን እንደሚመስል ግልጽ ያድርጉ።

LSEG አሁን ከግለሰብ ምርታማነት ትርፎች ባሻገር፣ በሥራ ፍሰት ደረጃ በይበልጥ የተቀናጀ የAI መተግበሪያዎችን እያስፋፋ ነው። ይህ AIን በቀጥታ ወደ ምርምር ሂደቶች፣ የምርት ልማት እና ለደንበኞች የሚቀርቡ መፍትሄዎች ማካተትን ያካትታል።

ዋና ትኩረት የOpenAI ሞዴሎችን ከLSEG የታመነ ውሂብ ጋር እንደ Model Context Protocol ባሉ ስርዓቶች ማዋሃድ ነው—ይህም ደንበኞች ትክክለኛና ሊረጋገጥ የሚችል መረጃ በቀጥታ በAI የሥራ ፍሰቶች ውስጥ እንዲያገኙ ያስችላል።

“ደንበኞቻችን የሚጨነቁት ግንዛቤ ለማግኘት የሚወስደው ጊዜ ነው—ውሳኔዎችን በፍጥነትና በይበልጥ ትክክለኛነት ማድረግ፣” ይላሉ ማክስ። “እያስቻልን ያለነው ያንን ነው።”

ወደፊት ሲመለከት፣ LSEG ትልቁን እድሉን በስፋት ይመለከታል፦ ዓለም አቀፍ የሰራተኞች ኃይሉንና ደንበኞቹን በሚያስቡበት፣ በሚገነቡበት እና በሚወስኑበት መንገድ AIን ሙሉ በሙሉ እንዲጠቀሙ ማበረታታት።