Как NVIDIA масштабирует знания с ChatGPT Работа
Команды NVIDIA используют ChatGPT Работа, чтобы сократить ручной труд, отслеживать быстрые изменения и масштабировать успешные процессы по всему миру.
16
Часов экономии в неделю благодаря ChatGPT Работа во время цикла планирования GTC
3–5
Дней на создание рабочего прототипа с ChatGPT Работа вместо прежних 2–3 недель
5–8
Практические выводы, которые ChatGPT Работа еженедельно выделяет из 25–40 внешних новостей об ИИ
В NVIDIA ChatGPT Работа помогает специалистам тратить меньше времени на сбор информации и больше — на практические действия.
Для команд по выводу продуктов на рынок и архитекторов решений ChatGPT стал неотъемлемой частью организации, автоматизации и масштабирования работы. В командах по выводу продуктов на рынок он преобразует регулярные операционные процессы, а архитекторы решений с его помощью связывают стремительные внешние изменения с внутренними приоритетами NVIDIA.
Уилл Дейни помогает руководителям глобальных отделов продаж, развития бизнеса и продуктов NVIDIA реализовывать свои стратегии и оценивать результаты. Одна из его регулярных задач — поддержка региональных команд в связи с GTC, глобальной конференцией NVIDIA по ИИ.
Раньше подготовка к GTC требовала масштабной работы с электронными таблицами: составления списков клиентов, отслеживания регистраций и помощи командам в определении действий, необходимых для продуктивного взаимодействия с клиентами и партнёрами. По оценке Уилла, в период подготовки к мероприятию ручной анализ занимал около 40% его времени. Теперь значительная часть этой работы выполняется в рамках автоматизированного процесса ChatGPT Работа, который запускается дважды в неделю. На протяжении 12-недельного цикла планирования GTC этот процесс экономит около 16 часов в неделю.
«Я высвобождаю время, могу работать непосредственно с региональной командой, лучше узнавать коллег и помогать им находить способы повысить успешность наших клиентов», — говорит Уилл.
Поскольку процесс находится под его контролем, Уилл может адаптировать его по мере изменения мероприятия, не дожидаясь закупки, внедрения и сопровождения нового инструмента. Он также может делиться этим процессом с командами из других регионов. Коллеги, занимающиеся мероприятиями в Сан-Хосе, Тайбэе, Европе и Вашингтоне, получили процессы Уилла в ChatGPT и адаптировали их к местным потребностям.
«Главное преимущество ChatGPT для меня в том, что я могу взять уже разработанный процесс и автоматизировать его для каждого следующего мероприятия практически без дополнительных затрат».
Рачита Джайн работает в команде ИИ-операций маркетингового подразделения NVIDIA: она создаёт процессы на базе ИИ и помогает командам осваивать новые инструменты. Её задача — успевать за развитием отрасли, в которой новые модели, тесты производительности и исследования появляются каждый день.
Найти саму информацию несложно. Гораздо труднее определить, какие изменения важны для NVIDIA, и связать их с внутренними проектами, обсуждениями и приоритетами. Рачита создала в ChatGPT Работа процесс, который сопоставляет надёжные внешние источники с внутренним контекстом, выявляет значимые точки пересечения и формирует выводы, помогающие принимать решения. Каждую неделю он преобразует примерно 25–40 внешних новостей об ИИ в 5–8 практических выводов.
«ChatGPT помог мне превратить пассивное чтение в активный анализ», — говорит она.
Та же среда поддерживает и весь процесс разработки. Рачита может начать с идеи, изучить возможные подходы, поработать с кодовой базой, устранить ошибки и доработать результат, не переключаясь постоянно между разрозненными инструментами. Инициативы, которые раньше могли остаться побочными проектами, теперь за считаные дни превращаются в работающие продукты. В одном случае она прошла путь от идеи до рабочего прототипа примерно за 3–5 дней. При ручной разработке компонентов в отдельных инструментах на это, по её оценке, потребовалось бы 2–3 недели.
«Думаю, главная проблема, которую я пытаюсь решить, — это информационная перегрузка: всё меняется слишком быстро. Следить за всеми изменениями с каждым днём становится всё труднее. А с ChatGPT это становится гораздо проще».
Следующий шаг — масштабировать уже работающие решения. Преобразуя специализированные знания в многократно используемые процессы, команды NVIDIA могут адаптировать проверенные подходы для разных функций, мероприятий и регионов. При этом специалисты, непосредственно выполняющие работу, сохраняют контроль над развитием этих процессов.
По мере дальнейшего изменения сферы ИИ такие общие процессы помогут NVIDIA быстрее связывать внешние события с внутренними приоритетами и расширять применение методов работы на базе ИИ среди сотрудников. Цель — дать командам больше времени на осмысление результатов, совместную работу и задачи, помогающие клиентам.
Этот потенциал уже заметен на примере Уилла. «Лично для меня ChatGPT стал настоящим усилителем возможностей, — говорит он. — Такое чувство, будто на меня работает целая команда. Он помог мне не погрязнуть в деталях и сосредоточиться на действительно важной работе».
