AI-natív munka a RingCentralnál: fejlesztéstől üzemeltetésig
A ChatGPT Work és a Codex segítségével a RingCentral gyorsabban fejleszti AI-termékfunkcióit, és központosítja működési tudását.
Az üzleti kommunikáció terén közel három évtizede újító RingCentral mára világszerte több ezer embert foglalkoztató globális vállalattá nőtt, éves bevétele pedig meghaladja a 2,6 milliárd dollárt. A vállalat ma az AI-natív munkamódszerek bevezetésével viszi tovább innovációs hagyományait. A RingCentral minden munkatársának lehetőséget adott a ChatGPT Work és a Codex kipróbálására, így a mérnöki tapasztalattól függetlenül bárki létrehozhat gyökeres változást hozó termékeket és infrastruktúrát.
„Ha valódi AI-eszközöket adunk mindenki kezébe, az egész vállalat termékközpontú szervezetté válik. Minden termékünk – köztük az AIR, az AVA és az ACE ágensalapú beszéd-AI portfóliónk – jobbá válik, ahogy csökkentjük az ötlet és a bevezetett funkció közötti távolságot. Az AI-natív fejlesztés pontosan ezt teszi lehetővé.”
A RingCentral vezérigazgatói irodája az AI-készségek globális mérnöki szervezeten belüli fejlesztésére indította el az AI-Native Challenge programot. Minden résztvevő hozzáférést kapott a ChatGPT Workhöz és a Codexhez, majd azt a feladatot kapta, hogy kötött munkafolyamat és egyéb korlátozások nélkül készítsen el egy teljes projektet az elejétől a végéig.
A kihívás jóval több volt egyszerű programozási gyakorlatnál: a munkatársak az AI-natív fejlesztés teljes életciklusát megtapasztalták a tervezéstől és megvalósítástól kezdve a tesztelésen, dokumentáláson és CI/CD-n át az iterációig. Szinte minden résztvevő létrehozott egy működő adattárat, és több ezer munkatárs – köztük nem műszaki területen dolgozók, sőt vezetők is – készített működő projektet.
A RingCentral számára a kihívás egy átfogóbb stratégia működő modellje: az AI belső alkalmazásával gyorsabban készítenek termékeket ügyfeleiknek. A vállalat ugyanezt a Codexre épülő megközelítést alkalmazza saját AI-alapú termékportfóliója – a RingCentral AI Receptionist (AIR), az AI Virtual Assistant (AVA) és az AI Conversation Expert (ACE) – fejlesztésének felgyorsítására, lerövidítve az ötlet és az ügyfelek számára bevezetett funkció közötti utat.
„A kihívás legegyértelműbb tanulsága az volt, hogy az AI-natív fejlesztés nem a mérnökök leváltásáról, hanem képességeik megsokszorozásáról szól. Az AI felgyorsítja a teljes fejlesztési ciklust, miközben az emberek továbbra is aktívan részt vesznek a folyamatban: meghatározzák a termékkövetelményeket, biztosítják az üzleti kontextust, meghozzák az architekturális döntéseket, valamint gondoskodnak minden eredmény teszteléséről és ellenőrzéséről.”
—A projektet vezető RingCentral mérnöki vezető
Az AI-Native Challenge-hez hasonló kezdeményezések hatására a RingCentral nem mérnöki részlegei is átvették az AI-natív munkamódszereket. A Program Management Office (PMO) a ChatGPT Work segítségével lényegében egy programmenedzsment-operációs rendszert épített ki. A szétszórt jegyzeteket és csevegési előzményeket AI-alapú munkafolyamatok váltották fel az állapotkövetés, a jelentéskészítés, a kiadások felügyelete és a tudásátadás terén.
„A ChatGPT egy helyre gyűjti a projektem teljes kontextusát. A ChatGPT Work segítségével ezt konkrét lépésekre és megvalósításra válthatom.”
Az egyik alkalmazási terület az automatizált állapotjelentés: a PMO csapata a ChatGPT Workkel olyan munkafolyamatokat hozott létre, amelyek a Jirában, a Google Táblázatokban, a CRM-rendszerekben és más forrásokban nyomon követett problémákból készítenek értesítéseket. Ez a különbség aközött, hogy egy értekezleten azt kérdezzük, mi változott, vagy már az akadályok, a felelősök és a teendők pontos ismeretében érkezünk.
Ami több ezer mérnök számára a nulláról induló kísérletezésre szóló nyílt felhívásként kezdődött, mára az olyan csapatok programjainak működési gerincévé vált, mint a PMO. A manuális koordináció csökkentésével a ChatGPT Work lehetővé teszi, hogy a RingCentral PMO-ja több projektet kezeljen nagyobb pontossággal.
A mérnöki és az üzemeltetési területen egyaránt ugyanaz a minta rajzolódik ki: ha a munkatársak teret kapnak az AI-val való kísérletezésre, nemcsak egyéni készségeket fejlesztenek, hanem azt az infrastruktúrát is kiépítik, amelyre a vállalat működése épül.
