Cum folosește RingCentral IA nativă în inginerie și operațiuni
Cu ChatGPT Work și Codex, RingCentral creează mai rapid funcționalități pentru produse IA și centralizează informațiile operaționale.
Cu aproape trei decenii de inovație în comunicațiile de afaceri, RingCentral a devenit o companie globală cu venituri anuale de peste 2,6 miliarde USD și mii de angajați în întreaga lume. Astăzi, compania își continuă tradiția inovatoare adoptând moduri de lucru native pentru IA. Oferindu-i fiecărui angajat libertatea de a experimenta cu ChatGPT Work și Codex, RingCentral a făcut posibil ca oricine din companie, indiferent de experiența în inginerie, să creeze produse și infrastructuri cu impact major.
„Când pui instrumente de IA adevărate la îndemâna tuturor, întreaga companie devine o organizație axată pe produse. Fiecare dintre produsele noastre, inclusiv, dar fără a se limita la, portofoliul nostru Agentic Voice AI, format din AIR, AVA și ACE, devine mai performant pe măsură ce reducem distanța dintre o idee și o funcționalitate lansată, iar asta este exact ceea ce ne permite să facem dezvoltarea bazată pe IA.”
Pentru a încuraja familiarizarea cu IA în cadrul organizației sale globale de inginerie, Biroul CEO-ului RingCentral a sponsorizat o provocare AI-Native. Fiecare participant a primit acces la ChatGPT Work și Codex și a fost invitat să creeze un proiect complet, de la un capăt la altul, fără un flux de lucru impus sau alte restricții.
Fiind mai mult decât un exercițiu de programare, provocarea a implicat angajații în întregul ciclu de dezvoltare nativă pentru IA, de la planificare și implementare până la testare, documentare, CI/CD și îmbunătățiri iterative. Aproape fiecare participant a creat un depozit funcțional, iar mii de angajați, inclusiv membri ai personalului fără pregătire tehnică și chiar directori, au realizat proiecte funcționale.
Pentru RingCentral, provocarea reprezintă modelul funcțional al unei strategii mai ample: utilizarea internă a IA pentru a crea mai rapid produse destinate clienților. Compania aplică aceeași abordare bazată pe Codex pentru a accelera dezvoltarea propriului portofoliu de produse bazate pe IA (RingCentral AI Receptionist (AIR), AI Virtual Assistant (AVA) și AI Conversation Expert (ACE)), scurtând drumul de la idee la o funcționalitate lansată pentru clienți.
„Cea mai clară lecție a provocării a fost că dezvoltarea nativă pentru IA nu înseamnă înlocuirea inginerilor, ci amplificarea capacităților lor. IA accelerează întregul ciclu de dezvoltare, în timp ce factorul uman rămâne implicat pentru a ghida cerințele produsului, a oferi context de afaceri, a lua decizii de arhitectură și a se asigura că fiecare rezultat este testat și verificat.”
—Lider al echipei de inginerie RingCentral care a coordonat proiectul
Încurajate de inițiative precum provocarea AI-Native, departamentele RingCentral din afara ingineriei au adoptat moduri de lucru native pentru IA. Biroul de management al programelor (PMO) a folosit ChatGPT Work pentru a crea un veritabil sistem de operare pentru gestionarea programelor, înlocuind notițele dispersate și istoricul conversațiilor cu fluxuri de lucru bazate pe IA pentru monitorizarea stării, raportare, guvernanța lansărilor și transferul de cunoștințe.
„ChatGPT reunește toate informațiile despre proiectul meu. Cu ChatGPT Work, pot transforma acest context în acțiuni și rezultate concrete.”
Una dintre implementări este raportarea automată a stării: folosind ChatGPT Work, echipa PMO a creat fluxuri de lucru care generează notificări din tichetele urmărite în Jira, Google Sheets, sisteme CRM și alte surse. Este diferența dintre a intra într-o ședință întrebând ce s-a schimbat și a veni cu blocajele, responsabilii și acțiunile deja stabilite.
Ceea ce a început ca o invitație deschisă la experimentare, cu mii de ingineri care construiau de la zero, s-a maturizat și a devenit infrastructura operațională pe care se bazează echipe precum PMO pentru a-și gestiona programele. Prin reducerea coordonării manuale, ChatGPT Work îi permite biroului PMO al RingCentral să gestioneze mai multe proiecte cu o precizie mai mare.
Atât în inginerie, cât și în operațiuni se observă același tipar: libertatea oferită angajaților de a experimenta cu IA nu dezvoltă doar competențe individuale, ci și infrastructura pe care funcționează compania.
