Cómo amplía NVIDIA sus conocimientos con ChatGPT Work
Los equipos de NVIDIA usan ChatGPT Work para reducir tareas manuales, conectar señales que cambian con rapidez y ampliar flujos de trabajo eficaces a escala mundial.
16
Horas ahorradas por semana con ChatGPT Work durante el ciclo de planificación de GTC
3–5
Días para crear un prototipo funcional con ChatGPT Work, frente a las 2–3 semanas anteriores
5–8
Señales prácticas que ChatGPT Work extrae cada semana de entre 25 y 40 novedades externas sobre IA
En NVIDIA, ChatGPT Work ayuda a los profesionales del conocimiento a dedicar menos tiempo a recopilar información y más a actuar a partir de ella.
Para equipos como los de GTM y arquitectura de soluciones, ChatGPT se ha integrado en la forma de organizar, automatizar y ampliar el trabajo. En GTM, transforma procesos operativos recurrentes, mientras que los arquitectos de soluciones lo utilizan para relacionar los rápidos avances externos con las prioridades internas de NVIDIA.
Will Daney ayuda a los responsables globales de ventas, desarrollo empresarial y producto de NVIDIA a ejecutar y medir sus estrategias. Una de sus responsabilidades recurrentes es apoyar a la organización de ventas sobre el terreno en torno a GTC, la conferencia mundial de IA de NVIDIA.
Antes, preparar GTC exigía mucho trabajo con hojas de cálculo: recopilar listas de cuentas, hacer un seguimiento de las inscripciones y ayudar a los equipos a identificar las acciones necesarias para ofrecer una experiencia productiva a clientes y socios. Durante los preparativos del evento, Will calcula que el análisis manual ocupaba alrededor del 40 % de su tiempo. Ahora ha convertido gran parte de ese trabajo en un proceso automatizado de ChatGPT Work que se ejecuta dos veces por semana. A lo largo del ciclo de planificación de GTC, de 12 semanas, el flujo de trabajo permite ahorrar unas 16 horas semanales.
«Puedo recuperar tiempo, trabajar con el equipo que está sobre el terreno, conocerlo mejor y ayudarlo a determinar cómo contribuir al éxito de nuestros clientes», afirma Will.
Además, como el flujo de trabajo está bajo su control, puede adaptarlo a medida que cambia el evento sin tener que esperar a que se compre, implemente y mantenga una herramienta nueva. También puede compartir el proceso subyacente con equipos de otras regiones. Compañeros que apoyan eventos en San José, Taipéi, Europa y Washington D. C. han recibido sus flujos de trabajo de ChatGPT y los han adaptado a sus necesidades locales.
«Creo que la verdadera clave de ChatGPT es que puedo tomar un flujo de trabajo que ya he desarrollado y automatizarlo de un evento a otro con un coste operativo mínimo o nulo».
Rachita Jain trabaja en el equipo de operaciones de IA de la organización de marketing de NVIDIA, donde crea flujos de trabajo de IA y ayuda a los equipos a adoptar nuevas herramientas. Su reto es seguir el ritmo de un sector en el que cada día aparecen nuevos modelos, pruebas comparativas e investigaciones.
La información está disponible con facilidad. Lo más difícil es determinar qué avances son relevantes para NVIDIA y relacionarlos con proyectos, conversaciones y prioridades internos. Rachita creó con ChatGPT Work un flujo de trabajo que analiza fuentes externas fiables junto con el contexto interno, identifica puntos de coincidencia relevantes y destaca información útil para tomar medidas. Cada semana, sintetiza entre 25 y 40 novedades externas sobre IA en 5–8 señales prácticas.
«ChatGPT me ayudó a convertir la lectura pasiva en inteligencia activa», afirma.
El mismo entorno facilita todo el proceso de desarrollo. Rachita puede partir de una idea, explorar posibles enfoques, trabajar con una base de código, depurar problemas y perfeccionar el resultado sin tener que pasar continuamente de una herramienta aislada a otra. Iniciativas que antes podrían haberse quedado en proyectos secundarios pueden convertirse en productos funcionales en cuestión de días. En una ocasión, pasó de la idea a un prototipo funcional en unos 3–5 días, frente a las 2–3 semanas que, según sus cálculos, habría tardado en crear manualmente los componentes con herramientas distintas.
«Creo que el mayor problema que intento resolver es la sobrecarga de información, porque todo avanza muy deprisa. Cada día resulta más difícil seguir todos los cambios. Y con ChatGPT, todo se vuelve mucho más sencillo».
La próxima oportunidad consiste en ampliar lo que ya funciona. Al convertir los conocimientos especializados en flujos de trabajo reutilizables, los equipos de NVIDIA pueden adaptar procesos probados a distintas funciones, eventos y regiones, al tiempo que las personas más cercanas al trabajo mantienen el control sobre su evolución.
Y mientras el panorama de la IA sigue cambiando, estos flujos de trabajo compartidos pueden ayudar a NVIDIA a relacionar más rápidamente los avances externos con las prioridades internas y extender las formas de trabajar asistidas por IA a más empleados. El objetivo es dar a los equipos más tiempo para interpretar los hallazgos, colaborar y centrarse en el trabajo que ayuda a los clientes.
Ese potencial ya queda patente en la experiencia de Will. «Para mí, ChatGPT ha sido un auténtico multiplicador de capacidades», afirma. «Es como tener un equipo trabajando para mí. Me ha ayudado a no perderme en los detalles y a centrarme más en el trabajo que importa».
