Τι σημαίνει Μηχανικός Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη στην OpenAI
Τι κάνουμε, πώς εργαζόμαστε και πώς λύνουμε τα πιο δύσκολα επιχειρηματικά προβλήματα με ουσιαστικό αντίκτυπο.
Του Colin Jarvis, επικεφαλής Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη στην OpenAI
Όταν κυκλοφόρησε το Codex, κάποιος από την ομάδα με ρώτησε: «Τι κάνουμε όταν το Codex μπορεί να υλοποιήσει με μία μόνο προσπάθεια τις περιπτώσεις χρήσης που αναπτύσσαμε τους τελευταίους μήνες;»
Αυτή η ερώτηση αγγίζει την ουσία του τι σημαίνει να είσαι Μηχανικός Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη στην OpenAI. Εργαζόμαστε δίπλα στους πελάτες για να κατανοήσουμε τα δυσκολότερα προβλήματά τους και να δημιουργήσουμε λύσεις στις οποίες μπορούν να βασίζονται. Όσα μαθαίνουμε συμβάλλουν στη διαμόρφωση των προϊόντων μας και δίνουν στην ομάδα Έρευνας συγκεκριμένα προβλήματα προς επίλυση.
Αυτό είναι πρόοδος. Αν κάθε δύο μήνες κάνουμε την παρουσία μας περιττή, η ομάδα των Μηχανικών Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη μας κάνει σωστά τη δουλειά της.
Δημιούργησα την ομάδα στις αρχές του 2025 για να γεφυρώσουμε αυτό που αποκαλούμε «χάσμα εφαρμογής»: την απόσταση ανάμεσα σε όσα φαίνεται να μπορούν να κάνουν τα μοντέλα και σε όσα μπορούν να χρησιμοποιούν αξιόπιστα οι άνθρωποι στη δουλειά τους.
Οι δυνατότητες των μοντέλων έχουν εξελιχθεί ταχύτερα από τα συστήματα και τις διαδικασίες που χρειάζονται για την αξιοποίησή τους. Μερικές φορές αυτό που λείπει είναι ένα προϊόν. Άλλες φορές ένα μοντέλο αποδίδει καλά σε μια δοκιμή αναφοράς, αλλά δεν μπορεί να ανταποκριθεί στις μεταβλητές και τους περιορισμούς της πραγματικής ζωής.
Εστιάζουμε στα δυσκολότερα προβλήματα των πελατών. Όπου τα μοντέλα μας μπορούν ήδη να ανταποκριθούν, συνεργαζόμαστε με την ομάδα Προϊόντος και τον πελάτη μας για να κάνουμε τη λύση επαναλήψιμη. Όπου υστερούν, συνεργαζόμαστε με τους πελάτες και την ομάδα Έρευνας για να προσδιορίσουμε το κενό και να κάνουμε βελτιώσεις. Στόχος μας είναι κάθε συνεργασία να δίνει στον επόμενο πελάτη μια καλύτερη αφετηρία. Αν ανεβάσουμε το βασικό επίπεδο τόσο ώστε την επόμενη φορά οι πελάτες μας να μη χρειάζονται Μηχανικούς Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη για να λύσουν αυτού του είδους τα προβλήματα, έχουμε κάνει καλά τη δουλειά μας.
Η πρόκληση για τη John Deere, μια επιχείρηση με ιστορία 200 ετών στον αγροτικό τομέα, ήταν πώς να παρέχει εξατομικευμένες συμβουλές σε περισσότερους αγρότες.
Ένα παράδειγμα είναι το See & Spray, η τεχνολογία καταπολέμησης ζιζανίων ακριβείας της εταιρείας, που χρησιμοποιεί κάμερες και μηχανική μάθηση για να εντοπίζει και να ψεκάζει τα ζιζάνια αντί για ολόκληρα χωράφια, μειώνοντας τη χρήση χημικών έως και 70%.
Για να αποκομίσουν όμως αυτά τα οφέλη, οι αγρότες πρέπει να γνωρίζουν πώς να ρυθμίζουν την τεχνολογία, να προγραμματίζουν την καλλιεργητική περίοδο και να προσαρμόζουν τις πρακτικές τους όταν αλλάζουν οι συνθήκες.
Η John Deere αξιοποίησε τα API της OpenAI για να προσφέρει αυτή την υποστήριξη εξατομικευμένα και σε μεγάλη κλίμακα.
Η ΤΝ μπορεί να απαντά στις ερωτήσεις των αγροτών σε φυσική γλώσσα, να παρέχει εξατομικευμένες οδηγίες ρύθμισης και συστάσεις, να εντοπίζει πότε ο εξοπλισμός ενδέχεται να μην αποδίδει στο μέγιστο και να βοηθά τους αγρότες να κατανοούν την αξία που αποκομίζουν από την τεχνολογία.
Η ευκαιρία δεν περιορίζεται σε μια μεμονωμένη αλληλεπίδραση: αφορά την παροχή κατάλληλης καθοδήγησης σε όλη τη διαδρομή του πελάτη, ώστε οι αγρότες να αξιοποιούν καλύτερα τον εξοπλισμό τους, βελτιώνοντας παράλληλα την αποδοτικότητα και τη βιωσιμότητα.
Τέτοιες προκλήσεις αναλαμβάνουν να λύσουν οι Μηχανικοί Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη της OpenAI: βοηθούν τους οργανισμούς να μετατρέπουν τις δυνατότητες της ΤΝ σε συστήματα που προσφέρουν πρακτική αξία σε σύνθετα, πραγματικά περιβάλλοντα.
Όμως τα προβλήματα συχνά δεν είναι σαφώς οριοθετημένα, μπορεί να μην υπάρχει καθιερωμένο σημείο αναφοράς για το τι είναι σωστό και δεν υπάρχει έτοιμος οδηγός. Όλοι θέλουν να δημιουργήσουν κάτι που δεν έχει υπάρξει ποτέ. Λιγότεροι είναι πρόθυμοι να κάνουν ό,τι χρειάζεται για να το πετύχουν.
Η εύρεση ταλαντούχων Μηχανικών Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη, ενώ παράλληλα ανεβάζουμε τον πήχη για το τι θεωρείται «αρκετά καλό», απαιτεί συνεχή πειραματισμό και εφαρμογή στην πράξη.
Στην αρχή κάθε συνάντησης της ομάδας Μηχανικών Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη, προβάλλω μια διαφάνεια με μία βασική αρχή: «Ξεκινήστε από το επιθυμητό αποτέλεσμα, κάντε ό,τι χρειάζεται για να πετύχετε και έπειτα επεκτείνετε την κλίμακα».
Μια εντυπωσιακή επίδειξη μπορεί να κερδίσει πολύ έδαφος πριν ρωτήσει κανείς αν λειτουργεί στον πραγματικό κόσμο.
Δουλειά μας είναι να λύνουμε το πρόβλημα του πελάτη με ποιότητα την οποία μπορούμε να υποστηρίξουμε σε παραγωγική λειτουργία.
Στα μέσα του 2025, περίπου 15 Μηχανικοί Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη συνεργάζονταν με έναν μεγάλο πελάτη στον κλάδο των ημιαγωγών σε περισσότερες από 10 περιπτώσεις χρήσης. Στόχος ήταν η διαδικασία επαλήθευσης του πελάτη να βασίζεται εξαρχής στην ΤΝ, καλύπτοντας:
Δημιουργία στοχευμένων δοκιμών
Ανάλυση βασικών αιτιών και αποσφαλμάτωση
Έναν βοηθό αρχιτεκτονικού σχεδιασμού
Σε αυτόν τον κλάδο, η επαλήθευση μπορεί να αντιπροσωπεύει περίπου το 70% της εργασίας που απαιτεί ένα έργο. Η ευκαιρία ήταν τεράστια και υπήρχαν πολλά πιθανά σημεία εκκίνησης.
Ορισμένοι Μηχανικοί Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη είχαν ενταχθεί στην OpenAI μόλις λίγες ημέρες νωρίτερα και δεν είχαν εργαστεί ποτέ στον κλάδο των ημιαγωγών. Εντάχθηκαν στην ομάδα επαλήθευσης του πελάτη, μελετούσαν σχεδιασμό τσιπ στον ελεύθερο χρόνο τους και δημιούργησαν μαζί με τους μηχανικούς αξιολογήσεις για να ελέγξουν αν η ΤΝ μπορούσε να παράγει χρήσιμες δοκιμές και να διαγιγνώσκει σωστά τις αστοχίες των τσιπ.
Παράλληλα με αυτή τη διαδικασία μάθησης, δημιουργήσαμε προσαρμοσμένους μηχανισμούς για τις επιμέρους περιπτώσεις χρήσης. Μέσα στους πρώτους 3–6 μήνες, όλες πέρασαν σε παραγωγική λειτουργία και άρχισαν να χρησιμοποιούνται από τους πρώτους χρήστες. Η ανταμοιβή φάνηκε στους δείκτες:
Περίπου 48% εξοικονόμηση χρόνου χάρη στη δημιουργία στοχευμένων δοκιμών με ΤΝ.
Διάμεση βελτίωση απόδοσης 22% μέσω βελτιστοποίησης πυρήνων.
Εβδομάδες αποσφαλμάτωσης περιορίστηκαν σε ώρες
Όταν παρουσιάσαμε όλα αυτά τα αποτελέσματα, ο επικεφαλής υλικού ρώτησε: «Εργαζόσασταν ως σχεδιαστές τσιπ πριν έρθετε εδώ;»
Οι Μηχανικοί Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη μας δεν χρειάζεται να γνωρίζουν τον κλάδο από την πρώτη μέρα, αλλά έχουν ευθύνη να τον μάθουν.
Καθώς οι βοηθοί προγραμματισμού επιταχύνουν την ανάπτυξη λογισμικού, η κατανόηση της επιχείρησης του πελάτη γίνεται ακόμη πιο σημαντική. Στελεχώνουμε ομάδες που συνδυάζουν επαγγελματίες με ευρύ πεδίο γνώσεων και ειδικούς σε συγκεκριμένους τομείς.
Χρειάζεστε αρκετή γνώση για να κρίνετε σωστά και αρκετή περιέργεια για να αμφισβητείτε όσα θεωρούνται δεδομένα στον σημερινό τρόπο λειτουργίας.
Στις βιοεπιστήμες, για παράδειγμα, το επιστημονικό υπόβαθρο των Μηχανικών Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη μας τους βοηθά να κερδίζουν την εμπιστοσύνη ερευνητών που εργάζονται στην προκλινική ανακάλυψη φαρμάκων, σε εργασίες όπως η επικύρωση και η ιεράρχηση στόχων, η ανάλυση γονιδιακής έκφρασης και η ανασύνθεση διαδρομών χημικής σύνθεσης. Αυτή η εξειδίκευση τους επιτρέπει να συμβάλλουν με τεκμηριωμένη κρίση στη βελτίωση αυτών των ροών εργασίας.
Είχαμε δείξει ότι αυτές οι ροές εργασίας μπορούσαν να προσφέρουν αξία, αλλά η επέκταση καθεμιάς σε άλλη ομάδα εξακολουθούσε να απαιτεί υπερβολικά πολλή εργασία προσαρμοσμένης ενσωμάτωσης. Η επόμενη πρόκληση ήταν να διατηρήσουμε αυτά τα αποτελέσματα, κάνοντας παράλληλα ευκολότερη την εγκατάσταση και τη συντήρηση του λογισμικού.
Στο μεταξύ, οι δυνατότητες του Codex είχαν διευρυνθεί. Ένας Μηχανικός Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη δοκίμασε να ανακατασκευάσει την εφαρμογή του γύρω από το Codex και στη συνέχεια συνεργάστηκε με την ομάδα για να μεταφέρει τις περιπτώσεις χρήσης σε έναν κοινό μηχανισμό με πυρήνα το Codex.
Οι προσαρμοσμένες εφαρμογές έγιναν πρόσθετα και δεξιότητες που βασίζονταν στα ίδια θεμελιώδη δομικά στοιχεία του Codex. Το Codex έγινε επίσης η διεπαφή χρήστη, επιτρέποντάς μας να καταργήσουμε τις ξεχωριστές διεπαφές τερματικού και γραμμής εντολών που είχαμε γράψει για επιμέρους περιπτώσεις χρήσης.
Καταφέραμε να αφαιρέσουμε περίπου το 90% του προσαρμοσμένου κώδικα από κάθε έργο, αλλάζοντας έτσι τον τρόπο με τον οποίο δημιουργούσαμε, συντηρούσαμε και επεκτείναμε αυτές τις ροές εργασίας:
Μπορούσαμε να επωφελούμαστε από τις κεντρικές βελτιώσεις του Codex, μειώνοντας τον κώδικα διασύνδεσης που απαιτούσε κάθε επιμέρους περίπτωση χρήσης
Οι βασικές λειτουργίες οργανώθηκαν σε δεξιότητες και πρόσθετα, ώστε να διαμοιράζονται ευκολότερα μεταξύ των ομάδων και να ελέγχονται κεντρικά από το Κέντρο Αριστείας ΤΝ. Έτσι, η επέκταση από τη μία ομάδα στην επόμενη μπορούσε να είναι τόσο απλή όσο η αντικατάσταση συνδέσεων και διακομιστών MCP με νέους, η δημιουργία νέων αξιολογήσεων —για την οποία είχαμε επίσης μια δεξιότητα— και η έναρξη λειτουργίας.
Σε ένα παράδειγμα τον Αύγουστο του 2026, η αρχική υλοποίηση χρειάστηκε δύο μήνες. Η επέκταση της λύσης σε δεύτερη ομάδα χρειάστηκε μία ημέρα. Καθώς επεκτεινόμασταν, οι επόμενες ομάδες εντάσσονταν πιο γρήγορα. Αυτό συνεχίστηκε: σε μια περίπτωση χρήσης τον Αύγουστο του 2026, η ένταξη της δεύτερης ομάδας χρειάστηκε 1 ημέρα, ενώ η αρχική υλοποίηση είχε χρειαστεί 2 μήνες.
Αυτός είναι ένας τρόπος να κάνουμε την παρουσία μας περιττή. Η δουλειά που είχαμε κάνει για να φτάσουμε στην παραγωγική λειτουργία ανέδειξε τι είχε πραγματικά σημασία. Καθώς το υποκείμενο προϊόν βελτιωνόταν, μπορούσαμε να αντικαταστήσουμε μεγάλο μέρος της προσαρμοσμένης υλοποίησής μας και να διατηρήσουμε την αξία που προσέφερε.
Γι’ αυτό έχει σημασία η σειρά. Τα LLM μάς επιτρέπουν να δημιουργούμε γρήγορα. Αξιοποιήστε αυτή την ταχύτητα για να δώσετε κάτι χρήσιμο στους χρήστες, να μάθετε τι αντέχει στην πράξη και έπειτα να επεκτείνετε ό,τι λειτουργεί.
Η ίδια αρχή ισχύει σε όλες τις συνεργασίες.
Το OpenAI Presence, το προϊόν μας για εταιρικούς φωνητικούς πράκτορες και πράκτορες συνομιλίας, προέκυψε από πραγματικές υλοποιήσεις για πελάτες. Η εργασία ξεκίνησε με το Swarm(ανοίγει σε νέο παράθυρο) και εξελίχθηκε μέσω του API πρακτόρων και σήμερα ένας πελάτης χειρίζεται πλέον περισσότερες από τις μισές κλήσεις του με τεχνητή νοημοσύνη.
Η θέση αυτών των υλοποιήσεων σε λειτουργία σε περιβάλλον παραγωγής μάς έδειξε ποια προβλήματα απαιτούσαν εξατομικευμένη λύση και ποια δομικά στοιχεία μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν άλλες ομάδες. Ενσωματώσαμε αυτά τα δομικά στοιχεία στο Presence, διευκολύνοντας τους προγραμματιστές να αυτοματοποιούν ροές εργασίας που υπόκεινται σε κανονιστικές απαιτήσεις χωρίς να χρειάζεται να δημιουργήσουν ξανά την υποκείμενη υποδομή. Κάθε υλοποίηση συνέβαλε στη διαμόρφωση του προϊόντος και πρόσφερε στον επόμενο πελάτη μια καλύτερη αφετηρία.
Με την Thrive Holdings, οι FDE και οι ερευνητές της OpenAI συνεργάστηκαν με μηχανικούς και λογιστές για να δημιουργήσουν το Tax AI για τις λογιστικές εταιρείες της Crete. Κατά τη διάρκεια της πιλοτικής εφαρμογής, το Tax AI επεξεργάστηκε 7.000 φορολογικές δηλώσεις και αύξησε τη ρυθμαπόδοση κατά περίπου 50%.
Μία από τις πιο δύσκολες προκλήσεις ήταν η αυτοματοποίηση της συμπλήρωσης φορολογικών δηλώσεων για εκμισθωμένα ακίνητα. Χρειάστηκαν έξι εβδομάδες τεχνικής ανάπτυξης και ελέγχου από επαγγελματίες του κλάδου για να επιτευχθούν ακρίβεια και ανάκληση 90%. Από αυτή την εργασία προέκυψαν επαναχρησιμοποιήσιμα πρότυπα που διευκόλυναν την επέκταση του Tax AI σε άλλα σύνθετα συμπληρωματικά φορολογικά έντυπα.
Οι ομάδες εφαρμόζουν τώρα την ίδια προσέγγιση στην τήρηση βιβλίων, τον έλεγχο και την υποστήριξη πληροφορικής — δημιουργώντας συστήματα που βελτιώνονται μέσω της ανατροφοδότησης από τους επαγγελματίες και της χρήσης τους στον πραγματικό κόσμο.
Μερικές φορές ένα καλύτερο προϊόν μάς επιτρέπει να απλοποιήσουμε όσα δημιουργήσαμε, αλλά άλλες φορές το ίδιο το μοντέλο δεν μπορεί ακόμη να ανταποκριθεί.
Αν δημιουργούμε μόνο όσα επιτρέπουν ήδη τα σημερινά μοντέλα, δεν θα ανακαλύψουμε τα κενά στις δυνατότητες της ΤΝ που πρέπει να καλύψει στη συνέχεια η ομάδα Έρευνας. Γι’ αυτό πολλές από τις σημαντικές συνεργασίες μας ξεκινούν ακριβώς σε αυτά τα όρια, με τον πελάτη, τους Μηχανικούς Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη και την ομάδα Έρευνας να δεσμεύονται να τα ξεπεράσουν μαζί.
Είχαμε ήδη αναπτύξει μια πλατφόρμα εξυπηρέτησης πελατών μαζί με έναν μεγάλο πελάτη στον κλάδο των τηλεπικοινωνιών, ο οποίος ήθελε να την επεκτείνει και στη φωνητική εξυπηρέτηση.
Οι φωνητικές κλήσεις αντιπροσώπευαν περίπου το 90% του όγκου εξυπηρέτησης πελατών του. Η διεκπεραίωση αυτών των αιτημάτων χωρίς παρέμβαση υπαλλήλου ήταν πιο δαπανηρή από ό,τι στη συνομιλία μέσω κειμένου και έφερνε νέες τεχνικές προκλήσεις: η κατανόηση διαφορετικών προφορών, ο τόνος της φωνής, ο χρόνος απόκρισης και η ακρίβεια έπρεπε να φτάσουν σε επίπεδο κατάλληλο για παραγωγική λειτουργία. Η επιτυχία του εγχειρήματος θα έκανε ουσιαστική διαφορά στην επιχείρησή του.
Κατά τον καθορισμό του έργου, το μοντέλο μας σημείωνε περίπου 60% στις βασικές αξιολογήσεις με τις οποίες ελέγχαμε αν μπορούσε να ανταποκριθεί σε συνθήκες παραγωγής. Είχαμε φτάσει στα όρια των δυνατοτήτων του. Η κλήση λειτουργιών και η τήρηση οδηγιών σε σενάρια εξυπηρέτησης πελατών χρειάζονταν βελτίωση.
Το εξηγήσαμε στον πελάτη και εντάξαμε την ομάδα Έρευνας στο έργο. Οι Μηχανικοί Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη συνεργάστηκαν με τον πελάτη για να δημιουργήσουν την πλατφόρμα και να ορίσουν τι έπρεπε να κάνει το μοντέλο. Η ομάδα Έρευνας εργάστηκε για να καλύψει τα κενά στις δυνατότητες του μοντέλου, ενώ οι διαδοχικές εκδόσεις του μας επέτρεπαν να ελέγχουμε την πρόοδο με βάση τις απαιτήσεις του πελάτη.
Μέσα σε έξι μήνες, η επίδοση στις βασικές αξιολογήσεις ανέβηκε από περίπου 60% στο 80% και έπειτα ξεπέρασε το 90%, φτάνοντας στα επίπεδα που απαιτούνταν για παραγωγική λειτουργία.
Το φωνητικό μοντέλο που προέκυψε υποστηρίζει πλέον την υλοποίηση αυτού του πελάτη, άλλες προσαρμοσμένες υλοποιήσεις εξυπηρέτησης πελατών, καθώς και διαχειριζόμενες υλοποιήσεις μέσω του Presence. Ένα πρόβλημα που παρουσιάστηκε στην επιχείρηση ενός πελάτη βοήθησε να εντοπιστούν βελτιώσεις που θα μπορούσαν να εξυπηρετήσουν πολλούς άλλους.
Κάθε συμβολή είχε σημασία. Ο πελάτης δεσμεύτηκε να εργαστεί πάνω σε ένα πρόβλημα που το μοντέλο δεν μπορούσε ακόμη να λύσει. Οι Μηχανικοί Υλοποίησης σε Περιβάλλον Πελάτη παρέμειναν κοντά στον πελάτη, ώστε να ορίσουν το πρόβλημα, να δημιουργήσουν την πλατφόρμα και να καθοδηγήσουν τη συνεργασία από την αρχή μέχρι το τέλος. Η ομάδα Έρευνας βελτίωσε τις δυνατότητες του υποκείμενου μοντέλου.
Αυτός είναι ο άλλος τρόπος να κάνουμε την παρουσία μας περιττή: να βοηθάμε ώστε ένα πρόβλημα που τα σημερινά μοντέλα δεν μπορούν να λύσουν να γίνει μια δυνατότητα που θα προσφέρουν τα μελλοντικά μοντέλα. Το όφελος από τη δουλειά μας ξεπερνά τις ώρες που αφιερώνουμε σε κάθε πελάτη.
Εντάχθηκα στην OpenAI για να βοηθήσω να γίνει η ΤΝ χρήσιμη στην καθημερινή εργασία των ανθρώπων. Αυτό εξακολουθεί να καθοδηγεί την ομάδα. Λέω συχνά στην ομάδα ότι, στις περισσότερες περιπτώσεις ανάπτυξης LLM, ισχύει το ξυράφι του Όκαμ: η απλούστερη λύση είναι η καλύτερη. Σε μια εταιρεία που τη χαρακτηρίζει η έρευνα αιχμής και σε έναν κλάδο που αμαυρώνεται από υπερβολές, θέλουμε να δημιουργούμε λύσεις που λειτουργούν αξιόπιστα και στις οποίες μπορούν να βασίζονται όσοι τις χρησιμοποιούν στην πράξη.
Στόχος είναι κάθε συνεργασία να βελτιώνει όσα ακολουθούν: ένα προϊόν που υλοποιείται ευκολότερα, ένα μοντέλο που μπορεί να αναλάβει δυσκολότερη εργασία ή λιγότερη προσαρμοσμένη ανάπτυξη για τον επόμενο πελάτη.
Αν έχετε ένα δύσκολο πρόβλημα που θέλετε να λύσετε, θα χαρούμε να συνεργαστούμε μαζί σας. Αν θέλετε να βοηθήσετε στην επίλυση αυτών των προβλημάτων, θα χαρούμε να γίνετε μέλος της ομάδας μας.
Τι κάνουμε λοιπόν όταν το Codex μπορεί να αναλάβει τη δουλειά για την οποία χρειαστήκαμε μήνες ανάπτυξης;
Αναζητούμε το δυσκολότερο πρόβλημα.
