Wie NVIDIA mit ChatGPT Work Fachwissen skaliert

Bei NVIDIA hilft ChatGPT Work Wissensarbeitenden, weniger Zeit für das Zusammentragen von Informationen aufzuwenden und mehr Zeit dafür zu nutzen, daraus konkrete Maßnahmen abzuleiten.

Für Teams wie GTM und Lösungsarchitektur ist ChatGPT inzwischen fester Bestandteil der Organisation, Automatisierung und Skalierung ihrer Arbeit. Im GTM verändert es wiederkehrende operative Prozesse. Lösungsarchitekt:innen nutzen es, um rasante externe Entwicklungen mit den internen Prioritäten von NVIDIA zu verknüpfen.

Will Daney unterstützt die weltweiten Vertriebs-, Geschäftsentwicklungs- und Produktverantwortlichen von NVIDIA dabei, ihre Strategien umzusetzen und deren Erfolg zu messen. Zu seinen wiederkehrenden Aufgaben gehört es, den Außendienst rund um GTC zu unterstützen, die globale KI-Konferenz von NVIDIA.

Früher erforderte die Vorbereitung auf GTC umfangreiche Tabellenarbeit: Kundenlisten zusammenstellen, Anmeldungen nachverfolgen und Teams dabei helfen, die nötigen Maßnahmen für eine gewinnbringende Veranstaltungserfahrung für Kund:innen und Partner:innen zu bestimmen. Will schätzt, dass die manuelle Analyse in der Vorbereitungsphase etwa 40 % seiner Zeit beanspruchte. Heute hat er einen Großteil dieser Arbeit in einen automatisierten Prozess mit ChatGPT Work überführt, der zweimal pro Woche ausgeführt wird. Über die zwölfwöchige GTC-Planungsphase spart der Workflow etwa 16 Stunden pro Woche.

„Ich gewinne Zeit zurück, kann mit dem eigentlichen Außendienstteam zusammenarbeiten, es besser kennenlernen und ihm dabei helfen, unsere Kund:innen erfolgreicher zu machen“, sagt Will.

Da der Workflow in seiner Verantwortung liegt, kann er ihn außerdem an Änderungen der Veranstaltung anpassen, ohne auf den Kauf, die Implementierung und die Wartung eines neuen Tools warten zu müssen. Den zugrunde liegenden Prozess kann er auch mit Teams in anderen Regionen teilen. Teams, die Veranstaltungen in San José, Taipeh, Europa und Washington, D.C. unterstützen, haben seine ChatGPT‑Workflows übernommen und an ihre örtlichen Anforderungen angepasst.

Rachita Jain gehört zum Team für KI-Betrieb innerhalb der Marketingorganisation von NVIDIA. Dort entwickelt sie KI-Workflows und unterstützt Teams bei der Einführung neuer Tools. Ihre Herausforderung besteht darin, mit einer Branche Schritt zu halten, in der täglich neue Modelle, Benchmarks und Forschungsergebnisse erscheinen.

Die Informationen sind leicht verfügbar. Schwieriger ist es, zu bestimmen, welche Entwicklungen für NVIDIA relevant sind, und sie mit internen Projekten, Gesprächen und Prioritäten zu verknüpfen. Rachita hat mit ChatGPT Work einen Workflow entwickelt, der vertrauenswürdige externe Quellen zusammen mit internem Kontext auswertet, relevante Überschneidungen erkennt und Erkenntnisse bereitstellt, aus denen sich konkrete Maßnahmen ableiten lassen. Jede Woche verdichtet er etwa 25–40 externe KI-Neuigkeiten zu 5–8 handlungsrelevanten Erkenntnissen.

„ChatGPT hat mir geholfen, aus passivem Lesen aktiv nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen“, sagt sie.

Dieselbe Umgebung unterstützt auch den gesamten Entwicklungsprozess. Rachita kann mit einer Idee beginnen, mögliche Ansätze erkunden, eine Codebasis bearbeiten, Fehler beheben und das Ergebnis verfeinern, ohne ständig zwischen voneinander getrennten Tools wechseln zu müssen. Initiativen, die früher vielleicht Nebenprojekte geblieben wären, können sich innerhalb weniger Tage zu funktionsfähigen Produkten entwickeln. In einem Fall gelangte sie in etwa 3–5 Tagen von der Idee zu einem funktionsfähigen Prototyp. Hätte sie die Komponenten manuell in getrennten Tools erstellt, wären dafür schätzungsweise 2–3 Wochen nötig gewesen.

Die nächste Chance besteht darin, bereits erfolgreiche Ansätze zu skalieren. Indem spezialisiertes Wissen in wiederverwendbare Workflows überführt wird, können Teams bei NVIDIA bewährte Prozesse funktions-, veranstaltungs- und regionsübergreifend anpassen. Dabei behalten die Menschen, die unmittelbar mit der Arbeit befasst sind, die Kontrolle über die Weiterentwicklung dieser Prozesse.

Während sich die KI-Landschaft weiter verändert, können diese gemeinsamen Workflows NVIDIA dabei helfen, externe Entwicklungen schneller mit internen Prioritäten zu verknüpfen und mehr Beschäftigten KI-gestützte Arbeitsweisen zugänglich zu machen. Das Ziel ist, Teams mehr Zeit zu geben, um Erkenntnisse einzuordnen, zusammenzuarbeiten und sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die Kund:innen unterstützen.

Dieses Potenzial zeigt sich bereits in Wills Erfahrung. „ChatGPT vervielfacht meine persönliche Leistungsfähigkeit“, sagt er. „Es fühlt sich an, als hätte ich ein Team, das für mich arbeitet. Dadurch kann ich mich von den Details lösen und stärker auf die Arbeit konzentrieren, die wirklich zählt.“