Il Chief Commercial Officer Giancarlo “GC” Lionetti inaugura la nostra serie su come OpenAI sviluppa le proprie soluzioni utilizzando la nostra tecnologia.
L'IA ha superato la fase sperimentale. Ora funziona come una vera e propria infrastruttura di lavoro, passando da progetti pilota a sistemi che guidano le decisioni quotidiane. Sebbene i nostri modelli migliorino in termini di velocità, costi e capacità, la loro adozione raramente avviene in modo lineare. Le implementazioni spesso procedono più rapidamente rispetto ai cambiamenti necessari alle organizzazioni per sfruttare questa tecnologia.
All'interno di OpenAI osserviamo la stessa tensione. Gestire la nostra attività con l'IA significa affrontare le stesse domande che ogni cliente si pone: da dove iniziare, come integrare i nuovi strumenti nei flussi di lavoro esistenti e come misurare i progressi in un contesto in continua evoluzione. Quando incontro i clienti, la domanda che tutti mi fanno è: "In che modo OpenAI utilizza OpenAI?"
Il nostro approccio è considerare l'IA come una disciplina che valorizza le competenze.
Ogni azienda si basa sulle competenze. Il venditore che instaura un rapporto di fiducia, il responsabile dell'assistenza che risolve i problemi più difficili, l'ingegnere che trova ordine nella complessità. L'IA codifica tale competenza e la distribuisce tra i team, amplificando l'impatto di ciascuna disciplina.
Noi sviluppiamo proprio in questo modo. I nostri team di GTM, prodotto e ingegneria analizzano i flussi di lavoro quotidiani, definiscono gli standard di qualità e implementano cambiamenti in poche settimane anziché in trimestri. Abbiamo deciso di concentrarci su pochi sistemi ad alto impatto con risultati significativi. Ogni team li testa in implementazioni reali, sviluppando le stesse competenze acquisite dai nostri clienti.
Oggi lanciamo OpenAI on OpenAI, una serie che mostra come utilizziamo l'IA all'interno della nostra azienda. Ogni storia racconta un problema reale e la soluzione che abbiamo sviluppato. Il nostro obiettivo è condividere modelli che le aziende possono adottare a loro volta.
Iniziamo con alcuni esempi:
- GTM Assistant: uno strumento basato su Slack che centralizza le informazioni sugli account e le conoscenze degli esperti. Semplifica la ricerca, la preparazione di riunioni e le domande sui prodotti, aumentando la produttività delle vendite e migliorando i risultati.
- DocuGPT: un agente che trasforma i contratti in dati strutturati e ricercabili. I team finanziari lo utilizzano per effettuare revisioni più rapide e coerenti su larga scala.
- Assistente di ricerca: un sistema che trasforma milioni di richieste di assistenza in informazioni ricavate dalle conversazioni. I team individuano le tendenze e intervengono in base al feedback dei clienti in pochi minuti, non più in settimane.
- Agente dell'assistenza: un modello operativo basato su agenti IA, valutazioni continue e cicli di informazioni dinamici. Ricava dati di addestramento da ogni interazione, migliora la qualità e trasforma i rappresentanti in costruttori di sistemi anziché semplici gestori di richieste di assistenza.
- Assistente alle vendite in entrata: un sistema che personalizza le risposte per ogni lead, risponde istantaneamente a domande relative a prodotti e conformità e indirizza i prospect qualificati ai rappresentanti con il contesto completo. Trasforma le opportunità perse in ricavi.
Ogni azienda possiede competenze specifiche. L'intelligenza artificiale le amplifica. Le organizzazioni che guardano al futuro sono quelle in cui i dipendenti condividono le proprie competenze e le diffondono in tutta l'azienda. Le aziende che combinano competenze specifiche e codice guideranno l'innovazione.
Se vuoi saperne di più, saremo lieti di metterci in contatto con te. Partecipa al DevDay il 6 ottobre. Subito dopo l'evento avrai accesso a una serie di risorse tecniche.
