Pereiti prie pagrindinio turinio
OpenAI

2026 m. rugsėjo 16 d.

Produktas

Kaip susieti DI naudojimą su verslo verte

Supraskite, kaip komandos naudoja „ChatGPT Work“ ir „Codex“, kokiems darbams skiriamos lėšos, ir susiekite tai su išmatuojamais rezultatais.

Įkeliama...

DI naudoja vis daugiau komandų, todėl administratoriai ir verslo vadovai turi suprasti, kur jis kuria vertę ir į ką investuoti toliau. Naudojimo ir išlaidų duomenys atskleidžia tik dalį vaizdo: administratoriai taip pat turi matyti, kam žmonės naudoja DI ir ką jis padeda pasiekti.

„ChatGPT“ administravimo konsolės analitikoje sujungiami „ChatGPT Work“ ir „Codex“ naudojimo bei išlaidų duomenys, užduočių įžvalgos ir rezultatų rodikliai.

Štai kaip administratoriai gali naudoti šiuos įrankius, kad suprastų diegimo mastą, padėtų komandoms ir įvertintų verslo vertę.

Supraskite DI naudojimą ir išlaidas

Naudojimo analitika rodo, kur DI diegimas spartėja ir kur sutelktos išlaidos, todėl administratoriai gali kryptingiau teikti pagalbą, peržiūrėti išlaidas ir vertinti pajėgumų užklausas. Rodinyje Naudojimas pateikiami „ChatGPT Work“ ir „Codex“ aktyvių naudotojų, kreditų bei tokenų naudojimo duomenys. Pavyzdžiui, filtruojant pagal grupę ar naudotoją galima pastebėti menką naudojimą ir kartu su komandos vadovu peržiūrėti pradines darbo eigas bei mokymų poreikius.

Naudojimo apžvalga, kurioje rodomos „ChatGPT Work“ ir „Codex“ aktyvių naudotojų bei kreditų tendencijos.

Apžvalgoje Naudojimas rodomos „ChatGPT Work“ ir „Codex“ aktyvių naudotojų bei kreditų tendencijos. Visose ekrano kopijose naudojami iliustraciniai demonstraciniai duomenys.

Sužinokite, kokius darbus komandos atlieka naudodamos DI

Skiltyje Įžvalgos esantis užduočių klasifikatorius padeda administratoriams suprasti, kokius darbus palaiko DI, suskirstydamas pranešimų imtį į naudojimo atvejus ir užduotis. Pavyzdžiui, programinės įrangos inžinerija apima funkcijų kūrimą ir kodo priežiūrą, o pardavimas ir pajamos – klientų įmonių tyrimą bei planavimą. Skirtuke Apžvalga iš karto matomas darbų pasiskirstymas, o skirtuke Naudojimo atvejai pateikiama išsami lentelė su užduočių išklotine. Administratoriai gali filtruoti pagal grupę ir matyti, kaip komandos naudoja DI, o tada su verslo padalinių vadovais nuspręsti, kurias darbo eigas ir rezultatus vertinti.

Įžvalgų apžvalga, kurioje rodomas kreditų pasiskirstymas pagal užduotis.

Apžvalgoje Įžvalgos rodoma, kaip kreditai paskirstomi įvairioms užduotims – nuo funkcijų diegimo iki klientų įmonių tyrimo.

Toliau parodytoje pardavimo komandoje daugiausia kreditų skiriama klientų įmonėms tirti ir planuoti – tai atspirties taškas pokalbiui apie tai, kaip DI keičia pasiruošimą darbui su klientais.

Naudojimo atvejų lentelė, kurioje rodomos pardavimo užduotys, kreditai, pranešimai ir aktyvūs naudotojai.

Lentelėje Naudojimo atvejai komandos darbas suskirstomas pagal užduotis ir pateikiami kreditai, pranešimai bei aktyvūs naudotojai.

Nustatykite, kur komandoms reikia mokymų ir pagalbos

Užduoties informacijos išklotinėse Modeliai, Protavimas ir Greitis rodoma kiekvienai užduoties nuostatai tenkanti kreditų dalis. Tai padeda administratoriams įvertinti, ar sąranka tinka darbui, ir rengti tikslinius mokymus apie modelio pasirinkimą. Pavyzdžiui, įprastą santrauką gali būti verta išbandyti naudojant spartesnę ar pigesnę sąranką ir palyginti kokybę bei peržiūrai ir taisymams skirtą laiką.

Skiltyse Įskiepių reitingas ir Įgūdžiai rodoma, kurie įrankiai padeda atlikti užduotį, todėl administratoriai gali tikslingai rengti mokymus ir spręsti, kurias darbo eigas prižiūrėti ar bendrinti. Menkas tinkamo įskiepio naudojimas gali rodyti prieigos ar mokymų poreikį, o dažnai naudojamam įgūdžiui gali reikėti aiškaus atsakingo asmens ir reguliarių naujinių.

Klientų įmonių tyrimo ir planavimo analizė, rodanti kreditų dalis pagal modelį, protavimo lygį ir spartą, taip pat įskiepių bei įgūdžių naudojimą. Tarp įskiepių pirmauja „Google“ Diskas su 308,1 tūkst. iškvietimų, o tarp įgūdžių – „Account Brief“ su 96 tūkst. iškvietimų.
„OpenAI“ analitika padeda suprasti, kaip komandos naudoja DI, ir suteikia pagrindą būsimoms gairėms bei taisyklėms. Savo DI agentų stebėjimo produkte „Agent Console“ jau naudojame „OpenAI“ užduočių kategorijas, kad klientams parodytume, kokius darbus atlieka jų agentai. Gaudami šiuos duomenis tiesiogiai iš „OpenAI“, galime patikimiau teikti tokias įžvalgas klientams vis plačiau naudojant DI.
Bharadwaj Tanikella, „Datadog“ DI produkto vadovas

Stebėkite „Codex“ indėlį į inžinerijos rezultatus

Rodinyje Rezultatai greta kodo peržiūros veiklos rodomas „Codex“ indėlis į sujungtus įrašus ir programinio kodo eilutes. Tendencijos ir galimi grupės, naudotojo ar saugyklos filtrai padeda administratoriams bei inžinerijos vadovams suprasti diegimo mastą ir nuspręsti, kur plėsti prieigą ar teikti pagalbą komandoms.

Jei „Codex“ prisideda prie vis didesnės sujungto kodo dalies, inžinerijos vadovai gali palyginti šią tendenciją su peržiūros trukme, defektais ir perdarymais, kad įvertintų, ar komanda programinę įrangą išleidžia efektyviau.

„Codex“ rezultatų suvestinė, kurioje rodomas indėlis į sujungtus įrašus ir programinio kodo eilutes.

Rodinyje Rezultatai stebima, kaip laikui bėgant kinta su „Codex“ indėliu susijusių sujungtų įrašų ir programinio kodo eilučių dalis.

Tendencijoms analizuoti ir išvadoms bendrinti naudokite administratoriaus įskiepį bei API

„ChatGPT Work“ administratoriaus įskiepis leidžia administratoriams palyginti diegimo mastą, išlaidas bei užduotis ir paversti išvadas ataskaitomis, skirtomis biudžeto bei diegimo sprendimams. Jis taip pat gali sukurti užbaigtą medžiagą, pavyzdžiui, vadovybei skirtą pateiktį su diagramomis, pagrindinėmis išvadomis ir rekomenduojamais tolesniais veiksmais, paruoštą bendrinti su įvairių padalinių suinteresuotosiomis šalimis.

Naudodamos administratoriaus API, komandos gali automatizuoti ataskaitas savo suvestinėse ir sujungti analizę su verslo sistemų duomenimis. Pavyzdžiui, pagalbos suvestinėje greta kreditų naudojimo galima rodyti užklausų išsprendimo trukmę.

„ChatGPT“ administravimo įskiepio atsakymas į užklausą dėl mėnesinės DI diegimo peržiūros. Iliustracinė bendra naudojimo apimtis – 6,81 mln. kreditų, 45,3 % daugiau; diagramose lyginami kasdieniai inžinerijos ir pardavimo komandų „Work“ bei „Codex“ kreditai nuo 2026 m. rugpjūčio 12 d. iki rugsėjo 10 d.

Administratoriaus įskiepis palygina komandų kreditų tendencijas ir apibendrina pokyčius mėnesinei diegimo peržiūrai.

Susiekite analitiką su verslo rezultatais.

Naudojimo ir užduočių duomenys yra atspirties taškas administratoriams, kartu su verslo padalinių vadovais vertinantiems kuriamą vertę. Verslo padalinių vadovai suteikia vertinimui būtino konteksto: kas pasikeitė darbo eigoje, ar rezultatai pagerėjo ir ko vertas šis pagerėjimas. Kartu jie gali susieti veiklą produkte su tokiais rodikliais kaip darbų atlikimo trukmė, kokybė ar pelningumas.

Tarkime, administratoriaus konsolės užduočių klasifikatorius rodo, kad pardavimo grupė dažnai tiria klientų įmones. Administratorius patikrina, ar pasirinkti modeliai tinka užduočiai, surengia mokymus, jei CRM įskiepis naudojamas per mažai, ir pasidalija įgūdžiu, padedančiu nuosekliai rengti klientų įmonių planus. Tada pardavimo padalinio vadovas palygina pasiruošimo trukmę ir planų kokybę su pradiniais komandos rodikliais. Jei sutaupoma laiko, stebima, kiek jo skiriama pokalbiams su klientais, kurie pokalbiai virsta perspektyviomis galimybėmis, o kurios galimybės – pardavimais. Šio verslo pajamos ir pelno marža padeda nustatyti, ar papildomi pajėgumai teikia finansinės naudos.

Norėdami įvertinti darbo eigos vertę, galite pradėti nuo kelių klausimų.

  1. Ką norėtumėte pagerinti? Pasirinkite komandai svarbų rezultatą, pavyzdžiui, greitesnį pasiruošimą, kokybiškesnį darbą, mažesnes išlaidas ar didesnius pardavimus.

  2. Kaip procesas vyksta dabar? Nustatykite atskaitos tašką: kaip dažnai komanda atlieka užduotį, kiek tai užtrunka ir kaip atrodo geras rezultatas.

  3. Kas pasikeičia naudojant DI? Palyginkite nustatyto laikotarpio rezultatus. Įtraukite darbui peržiūrėti ir taisyti skirtą laiką, kad greičiau atliekamas darbas vis tiek atitiktų komandos kokybės standartus.

  4. Kokių naujų galimybių tai suteikia komandai? Sutaupytas laikas gali reikšti daugiau pokalbių su klientais. Kokybiškesnis darbas gali reikšti mažiau taisymų. Pasikalbėkite su komanda, kad suprastumėte, kur šie patobulinimai svarbiausi.

  5. Ar nauda verta investicijų? Palyginkite komandos gaunamą naudą su išlaidomis DI, diegimui ir nuolatinei pagalbai. Tai gali padėti nuspręsti, ką plėsti ir kur komandai reikėtų daugiau pagalbos.

Iliustracinė metinė investicijų grąža: klientų įmonių tyrimas

Įsivaizduokite pardavėjų komandą, kurioje kiekvienas narys per savaitę parengia po dvi kliento suvestines. Kiekvienoje suvestinėje apibendrinama bendradarbiavimo su klientu istorija, sektoriaus analizė ir pokalbio kryptis kitam susitikimui.

Kas pasikeičia naudojant DI?

Iliustracinis klientų įmonių tyrimo palyginimas: santraukai parengti rankiniu būdu reikia 4 valandų, o naudojant DI, įskaitant peržiūrą ir taisymus, – 1 valandos, tad vienai santraukai sutaupomos 3 valandos. Skyrus 50 % šio laiko kitai produktyviai veiklai, galima surengti tris papildomus 30 minučių pokalbius su klientais. Kita galima nauda – geresni klientų įmonių planai, labiau suasmenintas bendravimas ir trumpesni sandorių ciklai.

Koks bendras rezultatas?

Per metus sutaupytas laikas

20 pardavėjų × 2 santraukos per savaitę × 3 sutaupytos valandos × 46 savaitės = 5 520 valandų

Numatoma metinė pajėgumų vertė

Tarkime, komanda 50 % šio laiko skiria produktyviam darbui, o visiškai įskaičiuotos darbuotojo sąnaudos siekia 75 USD per valandą. Pardavėjai galėtų šį laiką skirti ryšiams su naujais potencialiais klientais užmegzti, galimybėms plėtoti ir daugiau bendrauti su klientais.

5 520 valandų × 50 % × 75 USD = 207 000 USD

Bendros pirmųjų metų išlaidos

Tarkime, DI, diegimui, mokymams ir nuolatinei pagalbai skiriama 60 000 USD.

(207 000 USD − 60 000 USD) ÷ 60 000 USD = iliustracinė 245 % investicijų grąža.

Darbo eigos vertė gali neapsiriboti vien produktyvumu. Pardavimo srityje išsamesnis klientų įmonių tyrimas ir bendras kliento supratimas gali padėti rengti prasmingesnius pokalbius, stiprinti santykius ir atrasti naujų galimybių. Tada komandos gali įvertinti, ar šie patobulinimai lemia papildomus verslo rezultatus, pavyzdžiui, trumpesnius sandorių ciklus ar didesnę laimėtų sandorių dalį.

Visi skaičiai yra hipotetiniai. Investicijų grąža atspindi numatomą pajėgumų vertę ir neapima galimos naudos, kurią suteiktų didesnė laimėtų sandorių dalis, didesnė sandorių vertė ar kiti pardavimo rezultatai.

DI poveikis klientų verslui

Nuo programinės įrangos leidimo iki tiesioginių renginių organizavimo – klientai pasitelkia DI jų verslui svarbioms užduotims.

1Password naudoja „Codex“ programinei įrangai kurti, peržiūrėti ir testuoti, kad inžinieriai galėtų greičiau išleisti naujas funkcijas. Įmonė skaičiuoja pasiekusi 553 % investicijų grąžą ir 0,8 mln. USD metinę inžinerinių pajėgumų vertę: naudodama „Codex“ ji greičiau kuria produkcijai paruoštas funkcijas bei vidinius įrankius ir kartu laikosi griežtos saugumo politikos.

ATV Big Air Tour naudoja „ChatGPT Work“ renginių sąrašams tikrinti, atsargoms planuoti ir savo svetainės matomumui gerinti. Renginių sąrašų peržiūra sutrumpėjo nuo aštuonių valandų iki vienos valandos per savaitę, o darbas su atsargomis – nuo dviejų ar trijų dienų iki dviejų ar trijų valandų, todėl komanda gali daugiau laiko skirti turui ir klientams.

Playco per „OpenAI“ API naudoja „GPT‑6 Astra“ žaidžiamiems žaidimų prototipams kurti ir testuoti. Remdamasi vienu pagrindu komanda sukūrė tris teminius prototipus ir nurodė, kad, palyginti su ankstesniu modeliu, rankinių taisymų sumažėjo 50 %, todėl kūrėjai gali išbandyti ir palyginti daugiau idėjų.

Nuo ko pradėti

Administravimo konsolėje atverkite Įžvalgas ir pasirinkite dažną užduotį, padedančią siekti verslo prioriteto. Peržiūrėkite ją su verslo padalinio vadovu, sutarkite dėl atskaitos taško bei vertinamo rezultato ir nustatykite pažangos peržiūros datą. Remdamiesi rezultatais nuspręskite, ar plėsti darbo eigą, gerinti jos naudojimą komandose, ar išbandyti kitą metodą. Daugiau informacijos(atsidaro naujame lange) rasite mūsų dokumentacijoje.

Autorius

OpenAI