Өгөгдөлд тулгуурласан гоо сайхан: The Estée Lauder Companies ChatGPT‑ээр хэрхэн ойлголт нээж байна
The Estée Lauder Companies(шинэ цонхонд нээгдэнэ) (ELC) нь Clinique, La Mer, Bobbi Brown Cosmetics, Aveda зэрэг 20-иос дээш бэлгэ тэмдэг болсон брэндийн багцтай, дээд зэрэглэлийн гоо сайхны дэлхийн тэргүүлэгч юм. Тус компани болон түүний брэндүүд нь дэлхийн хэрэглэгчдэдээ өндөр чанартай, хувьчилсан туршлагатай хосолсон тэргүүлэх гоо сайхны бүтээгдэхүүнээрээ танигдсан.
Гоо сайхны ертөнц хэт хувьчлал руу чиглэхийн хэрээр компанийн судалгаа, технологийн хандлага ч мөн адил өөрчлөгдсөн. ELC-ийн ChatGPT Enterprise-ийг өргөнөөр нэвтрүүлсэн нь ажилтнуудын бүтээлч байдлыг дэмжиж, өнөөгийн хэрэглэгчдэд илүү сайн үйлчлэхийн тулд ойлголт нээхэд тусалж байна.

Дэлхийн гоо сайхны салбар хурдтай хөдөлдөг бөгөөд ELC-ийн бүтээгдэхүүний pipeline-д санал асуулга, клиник туршилт, бүтээгдэхүүний хэрэглээнээс гарах асар их хэрэглэгчийн өгөгдөл нөлөөлдөг.
“We were excited to partner with OpenAI because we wanted an enterprise version of ChatGPT that would enable us to protect our most valuable asset, which is 75+ years of data.”
The ELC team adopted ChatGPT for data processing and analysis at scale. Today, ChatGPT is an integral part of ELC’s workflows, with more than 240 custom GPTs that give their employees greater time and insights to do what they do best: develop new and market existing products with precision, aligned to emerging skincare and beauty trends.

Central to ELC’s rapid adoption of AI was the company’s core belief that creativity lies in every chair. “When OpenAI came out with ChatGPT, we asked employees to tell us how they would use it,” says Raheel Khan, SVP of Foresight and Growth Intelligence at ELC. “Over one thousand people submitted ideas.”
This interest led ELC to establish their GPT Lab: A cross-functional group empowered to experiment and develop business solutions—“custom GPTs”—with ChatGPT.
“Our job is to uncover high-impact use cases that drive value to our different brands and regions,” said Charmaine Pek, ELC’s Director of ChatGPT Enterprise Adoption. “The GPT Lab aims to identify patterns across meaningful use cases and amplify these successes to scale to more brands and regions.”
Ердөө 10 долоо хоногийн хугацаанд Lab-ийн гишүүд тус бүр өөр өөр зорилго, хүрээтэй олон захиалгат GPT боловсруулсан.
GPT Lab-аас гарсан онцлох хэрэглээнүүдийн нэг нь Fragrance Insights GPT юм. Үнэртний Foresight багт хэрэглэгчийн санал асуулгаас ойлголт гаргахад туслахаар бүтээгдсэн энэ GPT нь томоохон санал асуулгын өгөгдлийг шинжилж, чиг хандлага болон сонголтыг илрүүлснээр ELC-д өөр өөр хүн ам зүйн бүлэгт нийцэх бүтээгдэхүүн бүтээх боломж олгодог.
“Өмнө нь бид ойлголт гаргахын тулд өгөгдлийг гараар цэвэрлэж, зохион байгуулахад олон цаг зарцуулдаг байсан” гэж ELC-ийн Fragrance Foresight багийн захирал Юань Жан хэлэв. “Fragrance GPT‑тай бол бид энгийн англиар нарийн төвөгтэй асуулт асууж, тэр даруй өгөгдлийг шүүж гаргадаг.”
Lab-ийн гишүүд мөн Clinical Trial Data GPT-ийг гаргасан бөгөөд энэ нь энгийн хайлтаар олон мянган клиник туршилтын тайлангаас арьс арчилгааны бүтээгдэхүүний үр нөлөөний ойлголтыг хурдан гаргаж өгдөг—жишээлбэл, Estée Lauder-ийн Advanced Night Repair serum зэрэг бүтээгдэхүүний шууд чийгшлийн сайжралтын хувийг тодорхойлох.
Бусад GPT‑д янз бүрийн брэндэд зориулсан, платформ бүрт дэлгэрэнгүй, утга учиртай, брэндэд нийцсэн агуулга бүтээхээр зохион бүтээгдсэн Copywriting GPT, мөн нийлүүлэгч бүрийн профайл, ELC-ийн худалдан авалтын түүх болон бусад холбогдох мэдээллийг нэгтгэдэг Vendor Snapshot Creator GPT багтана.

The Estée Lauder Companies structures its GPT creation process like a sprint, focusing on quick prototyping and testing to identify success predictors and build for scale.
“We look at the value the GPT would bring to the organization, and we also look at the effort that is needed,” explains Kingsuk Chakrabarty, Director of Enterprise Architecture, AI and R&D at ELC. “Then we prioritize the GPTs which have high value and can be built quickly.”
Within the GPT Lab, “teams” of people—a business user, a subject matter expert (SME), and a technical lead—are responsible for ensuring each idea is based on impact and feasibility:
- Design: the business user defines the purpose, scope, and audience for the GPT in a two-page Use Case Brief to gain clarity before building.
- Prepare: the SME shapes the use case by gathering and preparing relevant data, ensuring best practices for GPT development.
- Build & Test: the tech lead builds the GPT with sets of data and rigorously tests to assess accuracy and consistency.
- Launch: the full team deploys the GPT and a user guide for teams to use.
- Pivot & Scale: the full team uses feedback loops to iterate and optimize the outputs based on GPT performance.
“Designing the right use cases means asking the right questions,” shares Pek. “Why do we want to build this GPT? What is the problem that we're trying to solve? What impact will it have?”
By working in iterative cycles and sharing insights, the GPT Lab was able to develop AI-powered prototypes in a number of weeks.
Not only has ChatGPT helped employees work faster, it’s expanded their creative capacity by reducing manual tasks:
- Time savings: Across R&D and marketing teams, ChatGPT has improved response time by more than 90%. What once took teams several hours to research—like finding claims about product efficacy—now takes minutes.
- Speed to market: By accelerating data analysis, ELC can launch products faster, ensuring they remain responsive to fast-changing consumer trends.
- Internal adoption: There’s been enthusiastic adoption of GPT across the organization, with more teams asking to integrate AI into their workflows for creative solutions.

“Using ChatGPT Enterprise has done two things,” says Khan. “One, it allows our incredible human talent to spend more time on tasks that require creativity. And two, it actually increases capability to deliver on what matters most to our consumers.”
ELC plans to apply top GPTs across its portfolio of brands, empowering more teams to take advantage of AI-driven insights and creativity.
“AI enables us to deliver market-leading products on a larger scale, and better. With OpenAI, we’re reducing low-value work for our employees and giving our teams the opportunity to create on a whole new scale,” says Lauder.
![[2.0] Card > Media > Promega](https://images.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/6nmHlhPH7ZDcQjAldewFpJ/4a2873907763d0d626525aa47d417885/oai_promega_1_1.jpg?w=3840&q=90&fm=webp)

![[2.0] Card > Media > Altera](https://images.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/4RjhPEjIMnlzfNLaV6BboT/7f1311aef24163bf80e22bc529ba72bc/oai_A.Altera_1_1.jpg?w=3840&q=90&fm=webp)