Kako uporabo umetne inteligence povezati s poslovno vrednostjo

Ker umetno inteligenco uporablja vse več ekip, morajo skrbniki in poslovni vodje razumeti, kje ustvarja vrednost in kam vlagati v prihodnje. Uporaba in poraba razkrivata del zgodbe, vendar morajo skrbniki vedeti tudi, za kaj ljudje uporabljajo umetno inteligenco in kaj jim pomaga doseči.

Analitika v skrbniški konzoli ChatGPT združuje podatke o uporabi in stroških, vpoglede v opravila ter kazalnike rezultatov za ChatGPT Work in Codex.

Oglejmo si, kako lahko skrbniki s temi orodji razumejo uvajanje, podprejo ekipe in ocenijo poslovno vrednost.

Analitika uporabe pokaže, kje uvajanje raste in kje je poraba največja, zato lahko skrbniki bolje usmerijo podporo, pregledajo stroške in ocenijo zahteve po zmogljivostih. Pogled Uporaba združuje podatke o aktivnih uporabnikih, točkah in uporabi žetonov v storitvah ChatGPT Work in Codex. Filtriranje po skupini ali uporabniku lahko na primer razkrije, kje je uvajanje šibko, kar je za skrbnike razlog, da z vodjo ekipe pregledajo začetne delovne postopke in potrebe po usposabljanju.

Klasifikator opravil v razdelku Vpogledi pomaga skrbnikom razumeti, katero delo podpira umetna inteligenca, tako da vzorec sporočil razvrsti v primere uporabe in opravila. Programsko inženirstvo na primer vključuje razvoj funkcij in vzdrževanje kode, prodaja & prihodki pa raziskovanje strank in načrtovanje. Zavihek Pregled na kratko prikaže sestavo dela, zavihek Primeri uporabe pa podrobno tabelo z razčlenitvijo opravil. Skrbniki lahko filtrirajo po skupinah in si ogledajo, kako ekipe uporabljajo umetno inteligenco, nato pa z vodji poslovnih področij določijo delovne postopke in rezultate, ki jih bodo ocenjevali.

Pri spodaj prikazani prodajni ekipi raziskovanje in načrtovanje za stranke porabita največ točk, kar je izhodišče za pogovor o tem, kako umetna inteligenca spreminja pripravo na delo s strankami.

V podrobnostih opravila razčlenitve Modeli, Sklepanje in Hitrost prikazujejo delež točk posamezne nastavitve pri opravilu. Tako lahko skrbniki ocenijo, ali nastavitev ustreza delu, in usmerijo usposabljanje v izbiro modela. Pri rutinskem povzetku je denimo smiselno preskusiti hitrejšo ali cenejšo nastavitev ter primerjati kakovost in čas, porabljen za pregledovanje in popravljanje.

Pogleda Lestvica dodatkov in Veščine kažeta, katera orodja podpirajo opravilo, kar skrbnikom pomaga usmeriti usposabljanje in izbrati delovne postopke, ki jih je smiselno vzdrževati ali deliti. Majhna uporaba ustreznega dodatka lahko kaže na potrebo po dostopu ali usposabljanju, pogosto uporabljena veščina pa morda potrebuje jasno določenega skrbnika in redne posodobitve.

Pogled Rezultati prikazuje prispevke Codexa k združenim potrditvam in vrsticam kode ter dejavnost pregledovanja kode. Trendi ter razpoložljivi filtri po skupini, uporabniku ali repozitoriju pomagajo skrbnikom in vodjem inženiringa razumeti uvajanje ter se odločiti, kje razširiti dostop ali podpreti ekipe.

Če Codex prispeva k vse večjemu deležu združene kode, lahko vodje inženiringa ta trend primerjajo s časom pregledovanja, napakami in predelavami ter ocenijo, ali ekipi pomaga učinkoviteje izdajati programsko opremo.

Skrbniški dodatek v ChatGPT Work skrbnikom omogoča primerjavo uvajanja, porabe in opravil ter pretvorbo ugotovitev v poročila za odločanje o proračunu in uvajanju. Ustvari lahko tudi končne izdelke, kot je predstavitev za vodstvo z grafikoni, ključnimi ugotovitvami in priporočenimi naslednjimi koraki, pripravljena za deljenje z deležniki iz različnih oddelkov.

S skrbniškim API-jem lahko ekipe avtomatizirajo poročila na svojih nadzornih ploščah in analitiko združijo s podatki poslovnih sistemov. Nadzorna plošča za podporo bi lahko na primer prikazovala porabo točk skupaj s časom reševanja zahtevkov.

Podatki o uporabi in opravilih so izhodišče, na podlagi katerega lahko skrbniki skupaj z vodji poslovnih področij raziščejo vrednost. Vodje poslovnih področij dodajo kontekst, potreben za oceno: kaj se je spremenilo v delovnem postopku, ali so se rezultati izboljšali in kolikšna je vrednost te izboljšave. Skupaj lahko dejavnost v izdelku povežejo s kazalniki, kot so čas izvedbe, kakovost ali dobičkonosnost.

Denimo, da klasifikator opravil v skrbniški konzoli pokaže, da je raziskovanje strank pogosto opravilo v prodajni skupini. Skrbnik preveri, ali izbira modelov ustreza opravilu, poskrbi za usposabljanje, kjer je dodatek za CRM premalo uporabljen, in deli veščino za dosledne načrte za stranke. Vodja prodaje nato primerja čas priprave in kakovost načrtov z izhodiščnimi vrednostmi ekipe. Če ekipa prihrani čas, spremlja, koliko ga nameni pogovorom s strankami, kateri pogovori postanejo kvalificirane priložnosti in katere priložnosti privedejo do prodaje. Prihodki in prispevna marža tega poslovanja pomagajo pokazati, ali dodatna zmogljivost prinaša finančno korist.

Pri raziskovanju vrednosti delovnega postopka začnite z nekaj vprašanji:

1. Kaj želite izboljšati? Izberite rezultat, ki je pomemben za ekipo, na primer hitrejšo pripravo, kakovostnejše delo, nižje stroške ali večjo prodajo.

2. Kako postopek poteka danes? Določite izhodišče: kako pogosto ekipa opravlja nalogo, koliko časa potrebuje in kakšen je dober rezultat.

3. Kaj se spremeni z umetno inteligenco? Primerjajte rezultate v določenem obdobju. Upoštevajte tudi čas, porabljen za pregledovanje in popravljanje dela, da bo hitrejša izvedba še vedno ustrezala standardom kakovosti ekipe.

4. Kaj to omogoča ekipi? Prihranek časa lahko pomeni več pogovorov s strankami. Kakovostnejše delo lahko pomeni manj popravkov. Pogovorite se z ekipo, da ugotovite, kje so te izboljšave najpomembnejše.

5. Ali je korist vredna naložbe? Primerjajte koristi ekipe z izdatki za umetno inteligenco, uvedbo in stalno podporo. Tako se boste lažje odločili, kaj razširiti in kje ekipa potrebuje dodatno pomoč.

Stranke uporabljajo umetno inteligenco za poslovno pomembna opravila, od izdajanja programske opreme do izvedbe dogodkov v živo:

1Password⁠ uporablja Codex za razvoj, pregledovanje in preskušanje programske opreme, da lahko inženirji hitreje izdajajo funkcije. Ocenjuje 553-odstotno donosnost naložbe in 0,8 milijona USD letne vrednosti inženirske zmogljivosti, saj s Codexom hitreje razvija funkcije, pripravljene za produkcijo, in interna orodja, pri tem pa ohranja stroge varnostne pravilnike.

ATV Big Air Tour⁠ uporablja ChatGPT Work za preverjanje objav dogodkov, načrtovanje zalog in izboljšanje vidnosti svojega spletnega mesta. Tedenski čas pregledovanja objav se je skrajšal z osmih ur na eno, delo z zalogami pa z dveh ali treh dni na dve ali tri ure, zato ima ekipa več časa za turnejo in stranke.

Playco⁠ uporablja GPT‑6 Astra prek API-ja OpenAI za izdelavo in preskušanje igralnih prototipov iger. Ekipa je na eni osnovi ustvarila tri tematske prototipe in poročala o 50 % manj ročnih popravkih kot pri prejšnjem modelu, kar razvijalcem omogoča preskušanje in primerjanje več zamisli.

V skrbniški konzoli odprite Vpoglede in izberite pogosto opravilo, ki podpira prednostno poslovno nalogo. Preglejte ga z vodjo poslovnega področja, dogovorite se o izhodišču in rezultatu, ki ga boste merili, ter določite datum za pregled napredka. Na podlagi rezultatov se odločite, ali boste delovni postopek razširili, izboljšali način njegove uporabe v ekipah ali preskusili drugačen pristop. Preberite več⁠(odpre se v novem oknu) v naši dokumentaciji.

Zasebnost podatkov. Naših modelov privzeto ne učimo na poslovnih podatkih vaše organizacije.