Cult.fit Codex-ით ოპერაციულ შესაძლებლობებს აძლიერებს

Cult.fit ინდოეთის ერთ-ერთი წამყვანი ტექნოლოგიური ფიტნესკომპანიაა, რომელიც 77 ქალაქში 708 ფიტნესცენტრს მართავს და თითქმის მილიონ ფასიანი აბონემენტის მფლობელს ემსახურება. კომპანია აბონემენტით სთავაზობს მომხმარებლებს სპორტდარბაზებითა და ტრენერების მიერ ჩატარებული ვარჯიშებით სარგებლობას. ამასთან, აფართოებს პროდუქციის ასორტიმენტს, რომელიც ფიტნესაღჭურვილობას, აქსესუარებს, სავარჯიშო ფეხსაცმელსა და სპორტულ ტანსაცმელს მოიცავს.

ზრდასთან ერთად კომპანიას სურდა, მეტი ოპერაციული და პროდუქტთან დაკავშირებული ამოცანა გადაეჭრა ისე, რომ პროცესები არ გაერთულებინა. cult.fit-მა პროგრამული შემუშავება Codex-ის გარშემო გააერთიანა, შემდეგ კი ის სხვა გუნდებშიც დანერგა. ამ გზით კომპანია გუნდებს მონაცემების გაანალიზებაში, ხელსაწყოების შექმნასა და იდეების რეალურ პროდუქტებად ქცევაში ეხმარება. Codex-ის დანერგვის პარალელურად, კომპანია OpenAI API-ს იყენებს წევრებისთვის უფრო პერსონალიზებული მომსახურების შესაქმნელად, მათ შორის, ხელოვნური ინტელექტის ტრენერის მეშვეობით.

cult.fit-ის ტექნოლოგიური დირექტორის, სანტოშ კუმარისთვის ხელოვნური ინტელექტი ორგანიზაციის მუშაობის შეცვლის შესაძლებლობა იყო. „გვინდოდა, ხელოვნური ინტელექტი ჩვენი მუშაობის განუყოფელი ნაწილი გამხდარიყო“, — ამბობს ის. „როგორ ვმართოთ ან გარდავქმნათ ოპერაციები ისე, რომ ხელოვნურ ინტელექტს წამყვანი როლი ჰქონდეს? რა სიახლეები შეგვიძლია შევთავაზოთ მომხმარებლებს? და როგორ შეგვიძლია შევცვალოთ ჩვენი ორგანიზაციის მართვის წესი?“

Cult.fit-ში პირველი მნიშვნელოვანი ცვლილება პროგრამული შემუშავების მიმართულებას შეეხო. Codex-ზე სტანდარტიზაციამდე დეველოპერები კოდის წერის სხვადასხვა აგენტსა და ასისტენტს იყენებდნენ. სხვადასხვა ხელსაწყოს რეპოზიტორიუმების, აგენტების ინსტრუქციების, უნარებისა და შემუშავების პროცესების განსხვავებული წესები ჰქონდა. ეს გუნდებს შორის ცოდნის გაზიარებასა და არსებული შესაძლებლობების ხელახლა გამოყენებას ართულებდა.

Cult.fit-ს სჭირდებოდა საერთო პლატფორმა, რომლის საფუძველზეც პროგრამული შემუშავების სასიცოცხლო ციკლის სტანდარტიზაციას შეძლებდა. კომპანიამ ამ საფუძვლად Codex აირჩია. ახლა რეპოზიტორიუმების სტრუქტურა, უნარები, ტესტირება, კოდის შემოწმება და უკუკავშირის ციკლები ყველა გუნდში საერთო წესებს დაეყრდნობოდა.

შემდეგ გუნდმა Codex უფრო სპეციალიზებულ საინჟინრო პროცესებშიც ჩართო. სისტემების საიმედოობის საინჟინრო აგენტს შეუძლია, მონიტორინგის პლატფორმებიდან და ჟურნალებიდან ინფორმაცია შეკრიბოს, ინციდენტები გამოიკვლიოს და, ხშირ შემთხვევაში, შემოთავაზებული შესწორებით pull request შექმნას ინჟინრის მიერ შესამოწმებლად. უსაფრთხოების აგენტები მოწყვლადობების გამოვლენასა და აღმოფხვრაში ეხმარებიან გუნდებს, სხვა მორიგე აგენტები კი სამუშაო გარემოში განმეორებად პრობლემებს იკვლევენ.

Cult.fit ასევე გადადის შემუშავების უფრო სრულად სპეციფიკაციაზე დაფუძნებულ მიდგომაზე: სპეციფიკაცია წარმართავს მუშაობას პროგრამული შემუშავების მთელი ციკლის განმავლობაში, ინჟინრისთვის შესამოწმებელი pull request-ის შექმნამდე. ეს გუნდებს განსაზღვრული მოთხოვნიდან მოქმედ კოდამდე მისასვლელად უფრო გამეორებად პროცესს აძლევს.

ერთ-ერთი ბოლო მაგალითია cult.fit-ის აპის სოციალური სიახლეების ლენტი. კუმარის შეფასებით, ადრე ამ პროექტის შექმნას წელიწადზე მეტი დასჭირდებოდა. ახალი პროცესით კი გუნდმა ის თავიდან ბოლომდე ორ თვეში შექმნა და გაუშვა.

მას შემდეგ Codex-ის გამოყენება პროგრამული შემუშავების ფარგლებს გასცდა. cult.fit-მა კომპანიის მონაცემებთან მუშაობა Codex-ისთვის გაამარტივა, რის შედეგადაც გუნდებს პასუხების მოძიება და რუტინული ანალიზის ჩატარება დამოუკიდებლად შეუძლიათ. მანამდე მონაცემებთან დაკავშირებული მცირე მოთხოვნაც კი ანალიტიკოსთა ცენტრალურ გუნდს უნდა გაევლო, რაც პროცესს აფერხებდა.

გუნდები საკუთარ აპლიკაციებსა და სამუშაო პროცესებსაც ქმნიან. მაგალითად, ადამიანური რესურსების გუნდმა Codex-ში შექმნა პროცესი თანამშრომელთა მუშაობის შეფასების, განრიგის დაგეგმვის, უკუკავშირის შეგროვებისა და ამ ინფორმაციის გაერთიანების სამართავად. ბოლო თვეებში არასაინჟინრო გუნდებმა შიდა მოხმარების 20-ზე მეტი აპლიკაცია შექმნეს.

ეს ცვლილება ცვლის cult.fit-ის მიდგომას ბიზნესის სამართავად საჭირო პროგრამული უზრუნველყოფის მიმართ. როდესაც შიდა საინფორმაციო პანელების პროგრამული უზრუნველყოფა მკვეთრად გაძვირდა, ერთმა ინჟინერმა მისი ფუნქციონალი Codex-ით შაბათ-კვირას ხელახლა შექმნა. Cult.fit ახლა ამ ფუნქციონალს საკუთარ აპლიკაციაში იყენებს და პროგრამული უზრუნველყოფის ხარჯებზე წელიწადში $100,000-ზე მეტს ზოგავს.

ამ ცვლილებისთვის თანამშრომლებისთვის Codex-ზე წვდომის მიცემა საკმარისი არ იყო. მასშტაბურმა ჰაკათონმა თანამშრომლებს თავიდანვე დაანახა, რა იყო შესაძლებელი. შემდეგ კომპანიამ მმართველი გუნდი ერთდღიან სესიაზე შეკრიბა, სადაც სხვადასხვა მიმართულების ხელმძღვანელებმა Codex-ით თავიანთი სამუშაოსთვის სასარგებლო რამ შექმნეს.

საინჟინრო გუნდი კვირაში ორჯერ კონსულტაციებსაც მართავს, რათა თანამშრომლებს იდეის მოქმედ პროდუქტად ქცევაში დაეხმაროს. ამასთან, შერჩეულ განყოფილებებში ინჟინრები ტექნიკურ და დარგობრივ მხარდაჭერას უზრუნველყოფენ.

Cult.fit OpenAI API-ს იყენებს, რათა ხელოვნური ინტელექტის ტრენერის მეშვეობით ეს ტექნოლოგია წევრების მომსახურებაშიც დანერგოს. cult.fit-ის წევრთა 45%-ზე მეტი სპორტდარბაზში პირველად დადის, ამიტომ ვარჯიშის ჩვევის გამომუშავებაში მათთვის რეკომენდაციებს გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს. კომპანიამ ხელოვნური ინტელექტის ტრენერი პირველად რამდენიმე წლის წინ შექმნა, რათა წევრებს პირადი ტრენერის გარეშეც მიეღოთ ინდივიდუალურად მორგებული ვარჯიშები და მითითებები.

ამჟამად ხელოვნური ინტელექტის ტრენერს Cult.fit-ის სპორტდარბაზების მომხმარებელთა დაახლოებით 20% იყენებს. ენობრივი მოდელების განვითარებამ cult.fit-ს მისცა შესაძლებლობა, ვარჯიში უფრო ინტერაქტიული და დიალოგზე დაფუძნებული გაეხადა.

უახლესი ვერსია ვარჯიშისას ძირითადად ხმოვან ინტერაქციას ეყრდნობა. OpenAI API-ით ინტეგრირებული GPT Realtime-ის გამოყენებით ტრენერს შეუძლია, ორმხრივი ხმოვანი კომუნიკაციით გასცეს სავარჯიშო მითითებები და მომხმარებელს ვარჯიშის აღრიცხვაში დაეხმაროს.

Cult.fit ხელოვნურ ინტელექტს მომხმარებელთა მხარდაჭერის პროცესებშიც იყენებს, სადაც ადრე თითოეული შემთხვევა თანამშრომელს უნდა შეეფასებინა. ერთ-ერთი მაგალითია გამოტოვებული ჯგუფური ვარჯიშების გამო დაკისრებული ჯარიმების გაუქმების მოთხოვნები.

როდესაც წევრი ამბობს, რომ ვარჯიში საპატიო მიზეზით გამოტოვა, ხელოვნური ინტელექტის აგენტს შეუძლია, მოთხოვნის შესაფასებლად შეამოწმოს ადგილობრივი ამინდი, ამ ვარჯიშზე დასწრების ტენდენციები და სხვა მონაცემები, შემდეგ კი გადაწყვიტოს, უნდა გაუქმდეს თუ არა ჯარიმა.

Cult.fit-მა ეს აგენტები მხარდაჭერის არსებულ პლატფორმაში, Sprinklr-ში ჩააშენა და სერვერულ სისტემებს დაუკავშირა. ამით მომხმარებელთა მხარდაჭერა ძირითადად თანამშრომლების მიერ მართული ჩატიდან ხელოვნურ ინტელექტზე ორიენტირებულ პროცესზე გადადის.

• ბოლო თვეებში არასაინჟინრო გუნდების მიერ შექმნილი 20-ზე მეტი შიდა აპლიკაცია

• შიდა ფუნქციონალის Codex-ით ხელახლა შექმნით პროგრამულ უზრუნველყოფაზე წლიურად დაზოგილი $100,000-ზე მეტი

• მომხმარებელთა მხარდაჭერის ხარჯები 50%-ზე მეტით შემცირდა

Cult.fit-ის შემდეგი ნაბიჯია ცალკეული პროცესებიდან ისეთ ორგანიზაციაზე გადასვლა, სადაც ხელოვნური ინტელექტი მუშაობის განუყოფელი ნაწილია. კუმარი ოპერაციების მიმართულებით მიზანს „ავტოპილოტზე მომუშავე ორგანიზაციად“ აღწერს, სადაც ხელოვნური ინტელექტი მომხმარებლებთან უშუალოდ მომუშავე გუნდების მეტ დამხმარე ამოცანას შეასრულებს.

წევრებისთვის მიზანია „ტრენერი ჯიბეში“ — ინდივიდუალური რეკომენდაციების იმ მასშტაბით მიწოდება, რომელიც ადამიან ტრენერს არ შეუძლია. ორგანიზაციის შიგნით cult.fit კვლავ ეძებს შემაფერხებელ ფაქტორებს, რომელთა აღმოფხვრასაც გუნდები ხელოვნური ინტელექტით შეძლებენ. რაც მეტი თანამშრომელი შექმნის აპლიკაციებს, გააანალიზებს ინფორმაციას და ავტომატიზებულს გახდის პროცესებს დამოუკიდებლად, მით მეტი იდეა იქცევა უშუალოდ მოქმედ გადაწყვეტად.