Oracle: päevade töö minutitega ChatGPT ja Codexi abil

Üle saja tuhande Oracle’i töötaja kasutab ChatGPT Worki ja Codexit – värbamismeeskonnast ja Oracle Applications Labist IT-osakonnani. Kõigis neis valdkondades saab tööd, mis varem nõudis spetsialiste ja võttis päevi, nüüd teha igaüks ning see valmib minutitega. Värbajad ei pea enam kulutama päevi turu-uuringutele, ärikasutajad kirjeldavad aruande otsimise asemel soovitud tulemust ning tehnilised juhid loovad tööriistu, mille arendamine võttis varem tervel meeskonnal kuid.

Värbamismeeskond lõi ChatGPT Worki abil tööturu analüüsimise tööriista, mis uurib ametijuhendi põhjal sarnaseid ametikohti, võrdleb palgatasemeid ja hindab sobivate kandidaatide hulka asjakohastes piirkondades. Tööriist annab värbajale väärtuslikku teavet, mida ta vajab enne kohtumist uut töötajat otsiva juhiga. Varem kulus selle teabe kogumiseks 2–4 päeva.

„Oleme liikunud nullist sajani,“ ütleb Oracle’i vanemasepresident ja ülemaailmne värbamisjuht Jan Ackerman. „Nüüd saame maha istuda ja umbes 15–20 minutiga ettevalmistused ära teha, kasutades tööriista, mille lõime [ChatGPT] Worki abil.“

Protsess pole mitte ainult kiirem, vaid ka ühtlasema kvaliteediga. Varem kogusid värbajad värbamise lähteinfot iga otsingu puhul eri moel. Tööturu analüüsimise tööriist ühtlustab seda protsessi, nii et iga uut töötajat otsiv juht saab sama kvaliteediga andmed ja ülevaate, olenemata sellest, millise värbajaga ta koostööd teeb.

Oracle Applications Labi meeskond, kes aitab korraldada paljusid Oracle’i peamisi äriprotsesse, lõi ettevõtte objektide, seoste ja reeglite ontoloogia. Selle abil saab Codex muuta tavakeeles esitatud äriküsimuse usaldusväärseks SQL-päringuks. Ärikasutaja kirjeldab soovitud tulemust ning Codex otsustab, milliste sisesüsteemide poole pöörduda, kogub teabe kokku ja tagastab analüüsi, aruande või rakenduse.

See erineb varasemast töökorraldusest. Lam rääkis, et üks kasutaja tuli tema juurde pärast seda, kui oli esitanud küsimuse, millele vastuse leidmine oleks tavaliselt võtnud paar tundi. Kasutaja ütles Lamile: „Sisestasin uude tööriista päringu ja sain vastuse peaaegu kohe.“ Kui ta tulemust senise käsitsi tehtava protsessi abil kontrollis, langesid arvud täpselt kokku.

Tootmiskeskkondade töökindluse insenerid kasutavad Codexit intsidendi kohta asjakohase taustainfo kogumiseks ja õige tegevusjuhendi automaatseks avamiseks. Töökindluse insenerid kulutavad rohkem aega otsuste suunamisele ja vähem teabe otsimisele. „Tüüpilise lihtsa intsidendi, mille lahendamiseks kulus varem tund, saab nüüd lahendada minutitega,“ ütleb Lam.

Kuigi Codex võtab üha rohkem tööd enda kanda, rõhutab Lam, et miski sellest ei toimi autopiloodil. Keegi peab endiselt tagama, et aluseks olev süsteem oleks õigesti üles ehitatud.

Kuigi tööriistad loob tehisintellekt, vastutavad tulemuse eest endiselt inimesed. Esile tõusevad mõned õppetunnid:

• Sea sobivad piirangud. „Süsteemi kavandamisse, arhitektuuri, turvalisusse ja sellesse, kuidas soovid lasta Codexil koodi struktureerida, tuleb endiselt suhtuda väga vastutustundlikult,“ ütleb Lam.

• Esita spetsifikatsioonide asemel prototüübid. „Tavaliselt panin [oma idee] paberile, kuid nüüd teen sellest prototüübi,“ ütleb asepresident ja IT-juhi tehniline nõunik Barry Shilmover.

• Vastuta koodi eest. „Kui sa Codexiga koos ei tööta, leiad end olukorrast, kus sul on palju koodi, mida ei ole võimalik hooldada,“ ütleb Lam.

Oracle’i meeskond muudab tehisintellekti abil põhjalikult ettevõtte toimimist. Nii värbamises, analüütikas kui ka inseneritöös kirjeldas iga üksus soovitud tulemust ning jättis töö teostuse Codexi ja ChatGPT hooleks. Oracle’is on juba tuhandeid ChatGPT ja Codexi kasutajaid ning töötajad rakendavad tehisintellekti loendamatute tööülesannete täitmisel. Nagu Shilmover ütleb: „Ma ei tea, milline on vastus, sest ma ei tea, milline on järgmine probleem, mille pean lahendama. Tean vaid, et üks esimesi asju, mida teen, on võtta selleks appi Codex.“