El director comercial, Giancarlo «GC» Lionetti, inicia nuestra serie sobre cómo OpenAI crea sus propias soluciones basadas en nuestra tecnología.
La IA ha dejado de ser un experimento. Ahora constituye una infraestructura para el trabajo, pasando de ser un proyecto piloto a un sistema que determina nuestras decisiones cotidianas. Aunque nuestros modelos cada vez son mejores en términos de velocidad, costes y capacidad, la adopción no sigue una tendencia lineal. Las implementaciones suelen ir más rápido que los cambios que necesitan las empresas para sacar provecho a esta tecnología.
Y dentro de OpenAI vivimos esta misma tensión. Gestionar nuestra empresa con IA significa enfrentarnos a las preguntas que se hacen todos los clientes: por dónde empezar, cómo alinear las nuevas herramientas con los flujos de trabajo existentes, cómo medir el progreso a medida que cambia el terreno. Cuando me reúno con clientes, la pregunta que todos me hacen es: «¿Cómo utiliza OpenAI OpenAI?».
Nuestro enfoque en relación con la IA consiste en verla como una herramienta que permite mejorar nuestras destrezas.
Todas las empresas dependen de la experiencia. El vendedor que sabe generar confianza, el responsable del servicio de asistencia que resuelve el problema más difícil, el ingeniero que encuentra el orden en la complejidad. La IA codifica esa experiencia y la distribuye entre los equipos, ampliando el impacto de cada disciplina.
Así es como construimos. Nuestros equipos de GTM, producto e ingeniería estudian los flujos de trabajo diarios, definen qué es lo que funciona bien y aplican los cambios en cuestión de semanas, en lugar de trimestres. Decidimos centrarnos en unos pocos sistemas de gran influencia con un impacto desmesurado. Cada equipo los prueba en implementaciones en vivo, desarrollando las mismas habilidades que nuestros clientes.
Hoy lanzamos OpenAI en OpenAI, una serie que pretende mostrar cómo utilizamos la IA en nuestra empresa. Cada historia aborda un problema real y la solución que hemos desarrollado. Nuestro objetivo es compartir patrones que las empresas puedan adaptar.
Comenzamos con algunos ejemplos:
- GTM Assistant: una herramienta basada en Slack que centraliza el contexto de las cuentas y el conocimiento de los expertos. Agiliza la investigación, la preparación de reuniones y las preguntas y respuestas sobre productos, aumentando así la productividad de las ventas y mejorando resultados.
- DocuGPT: un agente que convierte los contratos en datos estructurados en los que se puedan realizar búsquedas. Los equipos de finanzas lo utilizan para realizar revisiones más rápidas y coherentes a gran escala.
- Research Assistant: un sistema que convierte millones de solicitudes de asistencia técnica en datos conversacionales. Los equipos detectan tendencias y actúan en función de la opinión de los clientes en cuestión de minutos, en lugar de semanas.
- Support Agent: un modelo operativo basado en agentes de IA, evaluaciones continuas y bucles de conocimiento dinámicos. Convierte cada interacción en datos de entrenamiento, mejora la calidad y posiciona a los representantes como creadores de sistemas en lugar de gestores de solicitudes.
- Asistente de ventas entrantes: un sistema que personaliza las respuestas para cada cliente potencial, responde al instante a preguntas sobre productos y cumplimiento normativo, y deriva a los clientes potenciales cualificados a los representantes con todo el contexto. Convierte las oportunidades perdidas en ingresos.
Todas las empresas tienen su destreza. La IA la lleva a otro nivel. El futuro pertenece a las empresas en las que los empleados recogen todos los conocimientos y los difunden a todos los niveles de la empresa. Las empresas que combinen destreza y programación marcarán la vanguardia.
Si quieres obtener más información, estaremos encantados de ponernos en contacto contigo. Únete a nosotros el DevDay el 6 de octubre, y pronto dispondrás de recursos técnicos.
