Jak NVIDIA skaluje wiedzę ekspercką dzięki ChatGPT Work?
Zespoły NVIDIA używają ChatGPT Work, by ograniczać ręczne zadania, wychwytywać szybko zmieniające się sygnały i globalnie skalować skuteczne przepływy pracy.
16
Liczba godzin oszczędzanych tygodniowo dzięki ChatGPT Work podczas planowania GTC
3–5
Liczba dni potrzebnych na stworzenie działającego prototypu za pomocą ChatGPT Work — wcześniej zajmowało to 2–3 tygodnie
5–8
Praktyczne wnioski wskazywane co tydzień przez ChatGPT Work na podstawie 25–40 zewnętrznych aktualizacji dotyczących AI
W NVIDIA ChatGPT Work pomaga pracownikom umysłowym poświęcać mniej czasu na gromadzenie informacji, a więcej na podejmowanie działań na ich podstawie.
W zespołach zajmujących się wprowadzaniem produktów na rynek oraz architekturą rozwiązań ChatGPT stał się częścią procesów związanych z organizowaniem, automatyzowaniem i skalowaniem pracy. W przypadku działu wprowadzania produktów na rynek rozwiązanie to przekształca cykliczne procesy operacyjne, a architekci rozwiązań wykorzystują je do łączenia szybko zmieniających się wydarzeń zewnętrznych z wewnętrznymi priorytetami NVIDIA.
Will Daney pomaga liderom globalnej sprzedaży, rozwoju biznesowego i produktów w NVIDIA wdrażać ich strategie i mierzyć ich skuteczność. Jednym z jego stałych obowiązków jest wspieranie organizacji terenowej w związku z GTC, globalną konferencją NVIDIA poświęconą AI.
Wcześniej przygotowania do GTC wymagały intensywnej pracy w arkuszach kalkulacyjnych: tworzenia list klientów, śledzenia rejestracji i pomagania zespołom w określaniu działań niezbędnych do zapewnienia klientom i partnerom wartościowych doświadczeń. Will szacuje, że w okresie poprzedzającym wydarzenie ręczna analiza pochłaniała około 40% jego czasu. Obecnie znaczną część tej pracy przekształcił w zautomatyzowany proces ChatGPT Work, uruchamiany dwa razy w tygodniu. W trakcie 12-tygodniowego cyklu planowania GTC ten przepływ pracy pozwala oszczędzać około 16 godzin tygodniowo.
„Mogę odzyskać ten czas, pracować bezpośrednio z zespołem terenowym, lepiej poznać jego członków i pomóc im ustalić, jak skuteczniej wspierać sukces naszych klientów” — mówi Will.
A ponieważ sam zarządza tym przepływem pracy, może dostosowywać go do zmian w wydarzeniu bez czekania na zakup, wdrożenie i utrzymanie nowego narzędzia. Może także udostępniać bazowy proces zespołom w innych regionach. Współpracownicy wspierający wydarzenia w San Jose, Tajpej, Europie i Waszyngtonie otrzymali jego przepływy pracy ChatGPT i dostosowali je do lokalnych potrzeb.
„W przypadku ChatGPT najważniejsze jest dla mnie to, że mogę zautomatyzować opracowany wcześniej przepływ pracy i wykorzystywać go przy kolejnych wydarzeniach przy minimalnym lub zerowym nakładzie pracy”.
Rachita Jain pracuje w zespole ds. operacji AI w dziale marketingu NVIDIA, gdzie tworzy przepływy pracy oparte na AI i pomaga zespołom wdrażać nowe narzędzia. Jej wyzwaniem jest dotrzymywanie kroku branży, w której każdego dnia pojawiają się nowe modele, testy porównawcze i badania.
Informacje są łatwo dostępne. Trudniejszym zadaniem jest ustalenie, które zmiany mają znaczenie dla NVIDIA, oraz powiązanie ich z wewnętrznymi projektami, rozmowami i priorytetami. Rachita stworzyła w ChatGPT Work przepływ pracy, który analizuje zaufane źródła zewnętrzne w zestawieniu z kontekstem wewnętrznym, wskazuje istotne obszary wspólne i wydobywa wnioski pomocne w podejmowaniu działań. Każdego tygodnia przekształca około 25–40 zewnętrznych aktualizacji dotyczących AI w 5–8 praktycznych wniosków.
„ChatGPT pomógł mi zamienić bierne czytanie w aktywną analizę” — mówi Rachita.
To samo środowisko wspiera także cały proces tworzenia. Rachita może zacząć od pomysłu, przeanalizować możliwe podejścia, pracować z bazą kodu, usuwać błędy i dopracowywać rezultat bez ciągłego przełączania się między niepołączonymi narzędziami. Inicjatywy, które wcześniej mogły pozostać projektami pobocznymi, mogą w ciągu kilku dni przekształcić się w działające produkty. W jednym przypadku przejście od pomysłu do działającego prototypu zajęło jej około 3–5 dni. Szacuje, że ręczne tworzenie komponentów w osobnych narzędziach trwałoby 2–3 tygodnie.
„Największym problemem, który próbuję rozwiązać, jest nadmiar informacji, ponieważ wszystko zmienia się niezwykle szybko. Z każdym dniem coraz trudniej śledzić wszystkie zmiany. Dzięki ChatGPT staje się to znacznie prostsze”.
Kolejną szansą jest skalowanie rozwiązań, które już się sprawdzają. Przekształcając specjalistyczną wiedzę w przepływy pracy wielokrotnego użytku, zespoły w całej NVIDIA mogą dostosowywać sprawdzone procesy do różnych funkcji, wydarzeń i regionów, a osoby najbliższe danej pracy nadal zachowują kontrolę nad rozwojem tych procesów.
Wraz z dalszymi zmianami w świecie AI te wspólne przepływy pracy mogą pomóc NVIDIA szybciej łączyć wydarzenia zewnętrzne z wewnętrznymi priorytetami i udostępniać metody pracy wspierane przez AI większej liczbie pracowników. Celem jest zapewnienie zespołom większej ilości czasu na interpretowanie ustaleń, współpracę i skupienie się na działaniach wspierających klientów.
Ten potencjał widać już w doświadczeniach Willa. „Dla mnie osobiście ChatGPT naprawdę zwielokrotnił możliwości działania” — mówi Will. „Czuję się, jakbym miał do dyspozycji cały zespół. Pomogło mi to przestać grzęznąć w szczegółach i bardziej skupić się na pracy, która naprawdę ma znaczenie”.
