CyberAgent ჩქარდება ChatGPT Enterprise-ით და Codex-ით

CyberAgent არის იაპონური ინტერნეტკომპანია, რომელიც საქმიანობს ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ინტერნეტრეკლამა, მედია და IP, ასევე გეიმინგი. ხედვით — „21-ე საუკუნის წარმდგენი კომპანიის შექმნა“ — კომპანია იყენებს ტექნოლოგიასა და კრეატიულობაში თავის ძლიერ მხარეებს, რათა შექმნას ახალი ღირებულება როგორც ქვეყნის შიგნით, ისე საერთაშორისო დონეზე.

CyberAgent-ში AI განიხილება არა როგორც შეზღუდული მოწინავე ინიციატივების ნაკრები, არამედ როგორც საბაზისო ტექნოლოგია, რომელიც მხარს უჭერს როგორც ბიზნესის ზრდას, ისე საოპერაციო დიზაინს. კომპანიამ ამ მიმართულებით უწყვეტი ინვესტიციები განახორციელა. 2016 წელს მან დააარსა „AI Lab“, რათა ეწარმოებინა კვლევა და განვითარება ციფრულ მარკეტინგთან დაკავშირებული AI ტექნოლოგიების ფართო სპექტრში. 2023 წელს კი დამატებით შექმნა „AI Operations Office“, რათა აეწყო ორგანიზაციული ჩარჩო AI-ის გამოსაყენებლად, როგორც ბიზნესოპერაციების გარდაქმნის საშუალება.

ეს ძალისხმევა კონცენტრირებულია ChatGPT Enterprise-ისა და Codex-ის დანერგვაზე. რეკლამის, მედიისა და გეიმინგის სფეროებში თავისი ბიზნესების ბუნებიდან გამომდინარე, CyberAgent-ის კონკურენტული უპირატესობა იმაში მდგომარეობს, რომ ერთდროულად აუმჯობესებს ხარისხსაც და პროდუქტიულობასაც, და ამავე დროს AI-ს იყენებს ჰიპოთეზების სწრაფად დასატესტად. ChatGPT Enterprise-ის AI გარემოს საფუძვლად ქცევით, კომპანიამ თანამშრომლებს მისცა შესაძლებლობა, ყოველდღიურ საქმიანობაში AI თავდაჯერებით გამოიყენონ, ძლიერი უსაფრთხოებისა და მართვის შესაძლებლობების მხარდაჭერით. დღეს ChatGPT‑ის გამოყენება ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა კვლევა, მონახაზის შექმნა და ძირითადი პუნქტების ორგანიზება, სტანდარტულ პრაქტიკად იქცა, ხოლო საბოლოო გადაწყვეტილებაზე პასუხისმგებლობა კვლავ ადამიანებს ეკისრებათ. Codex ასევე ეხმარება ადამიანებს უფრო სწრაფად იმოძრაონ დიზაინის განხილვებში, კოდის რევიუში და დოკუმენტაციაში.

გენერაციული AI-ის გამოჩენამდეც კი, CyberAgent აქტიურად ავითარებდა კვლევასა და განვითარებას, რომელიც მიზნად ისახავდა AI-ის გამოყენებას რეკლამის სფეროში. 2020 წელს კომპანიამ დანერგა „Kiwami Prediction AI“, რითაც ხელი შეუწყო ინიციატივებს, რომლებიც AI-ის ინტეგრირებას ემსახურებოდა სარეკლამო კრეატივის წარმოების პროცესში.

მას შემდეგ, რაც ChatGPT 2022 წელს გამოვიდა, თანამშრომელთა ყოველდღიურ საქმიანობაში AI-ის გამოყენება სწრაფად გაფართოვდა. ბიზნესში გამოყენების ზრდასთან ერთად, უფრო მნიშვნელოვანი გახდა ძლიერი უსაფრთხოების, მმართველობისა და მკაფიო წესების საჭიროება. მთავარი გამოწვევა იყო გაურკვევლობა იმასთან დაკავშირებით, თუ რა ინფორმაცია შეიძლებოდა უსაფრთხოდ შეყვანილიყო AI ინსტრუმენტებში, რაც ქმნიდა ყოყმანს და ანელებდა დანერგვას. გამოყენება ასევე განსხვავდებოდა დეპარტამენტებსა და ინდივიდებს შორის, რის გამოც რთული იყო ცოდნის გაზიარება და კომპანიაში AI-ის გამოყენების მართვა.

ამ გამოწვევების გადასაჭრელად CyberAgent-მა დანერგა ChatGPT Enterprise, რომელიც სთავაზობს მართვის ფუნქციებს, შექმნილს საწარმოო გამოყენებისთვის. ChatGPT Enterprise კომპანიებს საშუალებას აძლევს, მართონ შეყვანილი მონაცემების დამუშავება თავიანთი კონკრეტული მოთხოვნების შესაბამისად, მათ შორის კონტრაქტების, კონფიგურაციებისა და საოპერაციო პოლიტიკების ჩათვლით. ის ასევე უზრუნველყოფს საწარმოო დონის უსაფრთხოებისა და წვდომის კონტროლის ფუნქციებს, რაც თანამშრომლებს საშუალებას აძლევს, AI თავდაჯერებით ჩართონ ყოველდღიურ საქმიანობაში. ამასთან, CyberAgent-მა კონფიდენციალური ინფორმაციის დამუშავებისთვის შიდა სახელმძღვანელოებიც დააწესა, რათა გამოყენება უსაფრთხო და დაცული იყოს.

კენ ტაკაო, კორპორაციული IT ხელშეწყობის განყოფილების მონაცემთა ტექნოლოგიების დეპარტამენტის მენეჯერი, ამბობს, რომ ChatGPT Enterprise თანამშრომლებს დაეხმარა ისეთი გარემოს შექმნაში, სადაც AI-ის გამოყენება ყოყმანის გარეშე შეიძლება. 

CyberAgent, როგორც წესი, ორგანიზაციის მასშტაბით კონკრეტული ინსტრუმენტების გამოყენებას არ ავალდებულებს. ChatGPT Enterprise გამონაკლისი არ არის — თითოეული გუნდი, დეპარტამენტი და შვილობილი კომპანია მას სხვა ინსტრუმენტებთან ერთად აფასებს და საკუთარ მიზნებზე დაყრდნობით ირჩევს. მიუხედავად ამისა, დღეს ის თითქმის ყველა დეპარტამენტში გამოიყენება და ყოველთვიური აქტიური მომხმარებლების მაჩვენებელი 93%-ს აღწევს.

ეს ზრდა განაპირობა კომპანიაში კულტურის მიზანმიმართულმა ჩამოყალიბებამ და OpenAI-ის მიერ უწყვეტად გაწეულმა სასწავლო მხარდაჭერამ.

კულტურის თვალსაზრისით, CyberAgent-მა დანერგა მექანიზმები პროაქტიური გამოყენების წასახალისებლად, მაგალითად ცოდნის გაზიარება, მათ შორის მოთხოვნები და წარმატებული გამოყენების შემთხვევები, ასევე შიდა რეიტინგები, რომლებიც თანამშრომლებს საკუთარი AI ინსტრუმენტების გამოყენების გააზრებაში ეხმარება. (ეს რეიტინგები ისეა შექმნილი, რომ თითოეულ ადამიანს მხოლოდ საკუთარი მონაცემების ნახვა შეუძლია და ისინი შეფასების მიზნით არ გამოიყენება.)

CyberAgent-მა შემდგომი ქმედებებიც ჩაშენა თავის საოპერაციო მოდელში. როდესაც თანამშრომელი გარკვეული პერიოდის განმავლობაში ინსტრუმენტს არ იყენებს, მისი ბოტი Slack-ში უკავშირდება, რათა გაიგოს რატომ. თუ თანამშრომელი სხვა AI ინსტრუმენტს იყენებს, საუბარი აზუსტებს, რომელი ინსტრუმენტები გამოიყენება და რა მიზნით. თუ ის არცერთ AI ინსტრუმენტს არ იყენებს, CyberAgent სთავაზობს გზებს, თუ როგორ შეუძლია AI მის კონკრეტულ საქმიანობას დაეხმაროს.

დანერგვის წახალისების ფარგლებში, თუ ინსტრუმენტი გარკვეული პერიოდის განმავლობაში არ გამოიყენება, Slack-ის მეშვეობით მსუბუქი შემდგომი კომუნიკაცია ტარდება. თანამშრომლებს ეკითხებიან, იყენებენ თუ არა სხვა AI ინსტრუმენტებს და რა სირთულეებს აწყდებიან. საჭიროების შემთხვევაში, მათ ასევე აძლევენ რეკომენდაციებსა და პრაქტიკულ რჩევებს, თუ როგორ გამოიყენონ AI თავიანთ საქმიანობაში უფრო ეფექტურად.

გარდა ამისა, OpenAI-ის მიერ ჩატარებულმა ტრენინგებმა და ვორქშოფებმა მნიშვნელოვანი როლი შეასრულა. მიუხედავად იმისა, რომ ისინი ხშირად გამოცხადებიდან სულ რამდენიმე დღეში იმართებოდა, ათზე მეტ სესიაში თითოეულზე 100-ზე მეტი თანამშრომელი მონაწილეობდა. ეს სესიები მოიცავდა როგორც დამწყებთათვის მისაღებ შესავლებს, მაგალითად „ChatGPT Enterprise 101“, ისე მორგებული GPT‑ების შესახებ ვორქშოფებს, პრაქტიკულ Codex სესიებს და შიდა ჰაკათონებს. CyberAgent-მა და OpenAI-მა ერთად შექმნეს სწავლის შესაძლებლობები სხვადასხვა როლისა და მზაობის დონისთვის, რაც თანამშრომლებს AI-თან პირველი წარმატებული გამოცდილების პრაქტიკულად მიღებაში დაეხმარა.

Codex-ის დანერგვა CyberAgent-ში სწრაფად იზრდება. გუნდები მას კოდის გენერირებაზე გაცილებით ფართოდ იყენებენ, განსაკუთრებით საწყის ეტაპებზე — როგორიცაა დიზაინი, შეთანხმება და შეფასება — სადაც ადრეულ ეტაპზე უკეთესმა გადაწყვეტილებებმა შეიძლება მოგვიანებით გადამუშავების საჭიროება შეამციროს.

ტაკაო განსაკუთრებით სამ გამოყენების შემთხვევას გამოყოფს:

• დიზაინის შეთავაზებების მიმოხილვა, შეფასება და გამძლეობის შემოწმება მრავალმხრივი პერსპექტივიდან.
• კოდის რევიუს დროს გაუმჯობესების შეთავაზებების გენერირება და მრავალ ვარიანტს შორის არჩევა.
• ცოდნის დოკუმენტების, როგორიცაა AGENTS.md, შექმნა და შენარჩუნება, რათა აგენტებმა უფრო მდიდარი კონტექსტით იმუშაონ.

ის ასევე გამოყოფს Codex-ის გამოყენების სამ მთავარ სარგებელს:

1. დიზაინის უკეთესი ხარისხი იმ შეთავაზებების მეშვეობით, რომლებიც შეიძლება მრავალ პერსპექტივიდან შეფასდეს.
2. უფრო სწრაფი შეთანხმება განხორციელებამდე, რაც მოგვიანებით გადამუშავების შემცირებას უწყობს ხელს.
3. შეთავაზებების უფრო მკაფიო არგუმენტაციამ ადამიანებს გადაწყვეტილებების უფრო სწრაფად მიღებაში დაეხმარა.

CyberAgent ასევე ხედავს, რომ Codex ინჟინერიის ფარგლებს გარეთაც ვრცელდება. არადეველოპერული როლების მქონე თანამშრომლები მის გამოყენებას იწყებენ სპეციფიკაციების დასაწერად, მაკეტების შესაქმნელად და პროდუქტთან თუ განვითარებასთან მომიჯნავე სამუშაოს სტრუქტურირებისთვის. ზოგიერთ შემთხვევაში Codex შიდა დონეზე ChatGPT‑ის დანერგვის მხარდამჭერი სისტემების შექმნასაც კი ეხმარება. მაგალითად, CyberAgent-მა Codex გამოიყენა შიდა გამოყენების რეიტინგის სისტემის ასაშენებლად, რამაც დანერგვა უფრო ხილული და ჩართული გახადა.

CyberAgent-ის განვითარების გუნდებში Codex სულ უფრო მეტად აღიქმება არა მხოლოდ როგორც სიჩქარის ინსტრუმენტი, არამედ როგორც განსჯის ხარისხის გაუმჯობესების გზა.

სოუ იოშიჰარა, AI Business Division-ში CyberAgent-ის ერთ-ერთი ყველაზე აქტიური Codex მომხმარებელი, Codex-ს Cursor-ში MCP-ის მეშვეობით იყენებს და მას Kiwami Prediction AI-ის დიზაინისა და განხორციელების დაგეგმვისთვის მიმართავს. იოშიჰარა ამბობს: „სხვა coding მოდელებთან შედარებით, Codex უფრო მაღალი ხარისხის შეთავაზებებს ქმნის,“ და მას აღიქვამს არა უბრალოდ ინსტრუმენტად, არამედ საშუალებად, რომ მთლიანობაში განვითარების პროცესი ოპტიმიზირდეს.

იგივე ტენდენცია თამაშების განვითარებაშიც ჩანს. GOODROID-ის ჰიდეკაძუ ჰორა ხაზს უსვამს, რომ Codex-თან მუშაობამ დიზაინიდან განხორციელებამდე და ვალიდაციამდე მიმავალი პროცესი უფრო მარტივად გასავლელი გახადა. ჰორამ Codex გამოიყენა თამაშ WormEscape-ის განვითარებაში, რომელმაც განვითარების დაახლოებით ერთი თვის შემდეგ soft launch-ს მიაღწია.

კომპანიის მასშტაბით დეველოპერები Codex-ს სხვადასხვაგვარად იყენებენ, თუმცა ერთი საერთო თემა გამოიკვეთა: მოხმარების სიმარტივე და შედეგების ხარისხი არის ის, რაც გუნდებს მასთან კვლავ აბრუნებს. Codex ადამიანებს მხოლოდ უფრო სწრაფად მუშაობაში კი არ ეხმარება — ის მათ მეტი თავდაჯერებით წინსვლაშიც ეხმარება.

CyberAgent AI-ს არა როგორც დროებით ბუმს, არამედ როგორც გარდამტეხ მომენტს აღიქვამს, რომელიც ინტერნეტინდუსტრიის შემდეგი სტანდარტის ნაწილად იქცევა. AI Lab-ის, როგორც ტექნიკური წინსვლისა და პრაქტიკული ბიზნესგამოყენების გრძელვადიანი ძრავის, დახმარებით კომპანია გეგმავს გააფართოოს ის, თუ როგორ ქმნის AI ღირებულებას მთელი ორგანიზაციის მასშტაბით.

CyberAgent-ის მიდგომაში თვალშისაცემია არა მხოლოდ დანერგვის მასშტაბი, არამედ ისიც, თუ როგორ ჩამოყალიბდა ეს დანერგვა. კულტურაში, სადაც უნივერსალური მანდატები არ არსებობს, გუნდები თავად ირჩევენ მათთვის გამოსადეგ ინსტრუმენტებს, სწავლობენ მათ ეფექტიან გამოყენებას და ქმნიან სისტემებს, რომლებიც დანერგვის კიდევ უფრო გავრცელებას უწყობს ხელს. ChatGPT Enterprise და Codex პროდუქტიულობის ინსტრუმენტებზე მეტი გახდა. ისინი ერთად ეხმარებიან CyberAgent-ს, რომ AI-ის უბრალოდ შემოღებიდან გადავიდეს მის ყოველდღიურ სამუშაოში ჩაშენებაზე, ხოლო დანერგვიდან — სამუშაოს შესრულების წესის ხელახალ დიზაინზე.