Chief Commercial Officer ဖြစ်သူ Giancarlo ‘GC’ Lionetti က OpenAI သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်နည်းပညာနှင့် API များကို မည်သို့အသုံးပြုနေသည်ဆိုသည့် အတွင်းပိုင်း ဥပမာများကို မျှဝေသည့် ကျွန်ုပ်တို့၏စီးရီးကို စတင်မိတ်ဆက်ထားပါသည်။ ဤကိရိယာများကို OpenAI အတွင်းတွင်သာ အသုံးပြုနေပြီး၊ စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့များတစ်လျှောက် အသုံးချမှုမျိုးစုံကို မည်သို့ပံ့ပိုးပေးနေသည်ကို နမူနာအဖြစ် ပြသရန် ဤနေရာတွင် မျှဝေထားပါသည်။ ထို့အပြင် စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး AI က ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့များကို အလုပ်ပြီးမြောက်စေရန် မည်သို့ကူညီပေးသည်ကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာမြင်နိုင်ရန် အတွင်းသုံး tool အမည်များကိုလည်း မျှဝေထားပါသည်။
AI သည် စမ်းသပ်မှုအဆင့်ကို ကျော်လွန်သွားခဲ့ပြီဖြစ်သည်။ ယခုအခါ ၎င်းသည် အလုပ်အတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်နေပြီး၊ pilot အဆင့်များမှ နေ့စဉ်ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပုံဖော်ပေးသည့် စနစ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲလာနေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များသည် မြန်နှုန်း၊ ကုန်ကျစရိတ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်တို့တွင် တိုးတက်လာသော်လည်း အသုံးပြုလက်ခံမှုသည် တိုက်ရိုက်မျဉ်းတစ်ကြောင်းလို မရွေ့လျားတတ်ပါ။ အဖွဲ့အစည်းများက ဤနည်းပညာကို ထိရောက်စွာအသုံးချနိုင်ရန် လိုအပ်သော အပြောင်းအလဲများထက် deployment များက မကြာခဏ ပိုမိုလျင်မြန်နေတတ်သည်။
OpenAI အတွင်းတွင်လည်း အလားတူ တင်းမာမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့မြင်ရသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းကို AI ပေါ်တွင် လည်ပတ်စေခြင်းဆိုသည်မှာ ဖောက်သည်တိုင်း မေးသော မေးခွန်းများကို ရင်ဆိုင်ရခြင်းကို ဆိုလိုသည်။ ဘယ်နေရာက စတင်မလဲ၊ tool အသစ်များကို ရှိနှင့်ပြီး workflow များနှင့် မည်သို့ကိုက်ညီအောင်လုပ်မလဲ၊ အခြေအနေများ ပြောင်းလဲနေစဉ် တိုးတက်မှုကို မည်သို့တိုင်းတာမလဲ ဆိုသည့် မေးခွန်းများဖြစ်သည်။ ဖောက်သည်များနှင့် ကျွန်ုပ်တွေ့ဆုံသည့်အခါ သူတို့အားလုံး မေးကြသော မေးခွန်းမှာ “OpenAI က OpenAI ကို ဘယ်လိုအသုံးပြုသလဲ” ဟူသည့် မေးခွန်းဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ချဉ်းကပ်ပုံမှာ AI ကို လက်ရာကျွမ်းကျင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် လက်တွေ့ကျင့်သုံးမှုတစ်ခုအဖြစ် သဘောထားခြင်းဖြစ်သည်။
ကုမ္ပဏီတိုင်းသည် ကျွမ်းကျင်မှုအပေါ် မူတည်သည်။ ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ပေးသည့် အရောင်းဝန်ထမ်း၊ အခက်ခဲဆုံးပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသည့် support ခေါင်းဆောင်၊ ရှုပ်ထွေးမှုအတွင်းမှ စနစ်ကျမှုကို ရှာဖွေတတ်သည့် အင်ဂျင်နီယာတို့ ဖြစ်ကြသည်။ AI သည် ထိုကျွမ်းကျင်မှုကို encode လုပ်ကာ အဖွဲ့များတစ်လျှောက် ဖြန့်ဝေပေးပြီး၊ လုပ်ငန်းကဏ္ဍတစ်ခုစီ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ချဲ့ထွင်ပေးသည်။
ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့ တည်ဆောက်သည့်နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ GTM၊ product နှင့် engineering အဖွဲ့များသည် နေ့စဉ် workflow များကို လေ့လာကာ ကောင်းမွန်မှု၏ပုံစံကို သတ်မှတ်ပြီး၊ သုံးလပတ်များမဟုတ်ဘဲ ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်အတွင်း ပြောင်းလဲမှုများကို ပို့ဆောင်ပေးကြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သက်ရောက်မှုကြီးမားပြီး အကျိုးဖြစ်ထွန်းမှုမြင့်မားသော စနစ်အနည်းငယ်ပေါ်တွင် အာရုံစိုက်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ချင်းစီသည် ၎င်းတို့ကို လက်တွေ့ deployment များတွင် စမ်းသပ်ကာ ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များကဲ့သို့ပင် တူညီသော စွမ်းရည်များကို တည်ဆောက်ကြသည်။
ယနေ့တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် OpenAI on OpenAI ကို စတင်မိတ်ဆက်နေပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လုပ်ငန်းအတွင်း AI ကို မည်သို့အသုံးပြုကြောင်း ပြသသည့် စီးရီးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်စီတွင် တကယ့်ပြဿနာတစ်ခုနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ တည်ဆောက်ခဲ့သော ဖြေရှင်းချက်ကို ဖော်ပြထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကုမ္ပဏီများက လိုက်လျောအသုံးချနိုင်သည့် ပုံစံများကို မျှဝေရန်ဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ဥပမာအချို့ဖြင့် စတင်ပါသည်-
- GTM Assistant: account context နှင့် ကျွမ်းကျင်သူအသိပညာကို တစ်နေရာတည်းတွင် စုစည်းပေးသော Slack အခြေပြု tool တစ်ခု။ ၎င်းသည် research, meeting prep နှင့် product အမေးအဖြေများကို ချောမွေ့စေကာ အရောင်းထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပြီး ရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။
- DocuGPT: စာချုပ်များကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားပြီး ရှာဖွေနိုင်သော ဒေတာအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည့် အေးဂျင့် တစ်ခု။ Finance အဖွဲ့များက ၎င်းကို ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုမိုတစ်သမတ်တည်းဖြစ်သော review ကို အကြီးစားအတိုင်းအတာဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် အသုံးပြုကြသည်။
- Research Assistant: support ticket သန်းပေါင်းများစွာကို စကားပြောဆိုနိုင်သော insight များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည့် စနစ်တစ်ခု။ အဖွဲ့များသည် trend များကို ဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး customer feedback အပေါ် ရက်သတ္တပတ်များမဟုတ်ဘဲ မိနစ်ပိုင်းအတွင်း လုပ်ဆောင်နိုင်ကြသည်။
- Support Agent: AI အေးဂျင့် များ၊ ဆက်တိုက် evals များနှင့် dynamic knowledge loop များပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော operating model တစ်ခု။ ၎င်းသည် interaction တိုင်းကို training data အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးကာ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပြီး reps များကို ticket handler များထက် system builder များအဖြစ် နေရာချထားပေးသည်။
- Inbound Sales Assistant: lead တိုင်းအတွက် တုံ့ပြန်မှုများကို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ဖြစ်အောင် ပြင်ဆင်ပေးပြီး၊ product နှင့် compliance ဆိုင်ရာ မေးခွန်းများကို ချက်ချင်းဖြေကြားကာ၊ အရည်အချင်းပြည့်မီသော prospect များကို context အပြည့်အစုံနှင့် reps များထံ လွှဲပို့ပေးသည့် စနစ်တစ်ခု။ ၎င်းသည် လွတ်သွားသော အခွင့်အရေးများကို ဝင်ငွေအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်။
ကုမ္ပဏီတိုင်းတွင် လက်ရာကျွမ်းကျင်မှု ရှိသည်။ AI က ၎င်းကို ချဲ့ထွင်ပေးသည်။ အနာဂတ်သည် ဝန်ထမ်းများက ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုကို စုစည်းဖမ်းယူပြီး ကုမ္ပဏီတစ်လျှောက် ဖြန့်ဝေပေးနိုင်သည့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ လက်ထဲတွင် ရှိသည်။ လက်ရာကျွမ်းကျင်မှုနှင့် code ကို ပေါင်းစပ်နိုင်သော ကုမ္ပဏီများက စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး အဆင့်ကို သတ်မှတ်ကြလိမ့်မည်။
ပိုမိုလေ့လာလိုပါက ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ဆက်သွယ်ရန် အလွန်ဝမ်းသာပါမည်။ အောက်တိုဘာ 6 ရက်နေ့တွင် DevDay ၌ ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ပူးပေါင်းပါ။ ထို့နောက် မကြာမီ နည်းပညာဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များကိုလည်း ဆက်လက် မျှဝေပေးသွားပါမည်။
