RingCentral สร้างงานแบบ AI-native ตั้งแต่วิศวกรรมถึงปฏิบัติการ
RingCentral ใช้ ChatGPT Work และ Codex เพื่อสร้างฟีเจอร์ผลิตภัณฑ์ AI ได้เร็วขึ้น และรวมข้อมูลเชิงลึกด้านการดำเนินงานไว้ที่ศูนย์กลาง
ด้วยประสบการณ์สร้างสรรค์นวัตกรรมด้านการสื่อสารทางธุรกิจมาเกือบสามทศวรรษ RingCentral เติบโตเป็นบริษัทระดับโลกที่มีรายได้ต่อปีกว่า 2.6 พันล้านดอลลาร์ และมีพนักงานหลายพันคนทั่วโลก ปัจจุบัน บริษัทกำลังสานต่อธรรมเนียมแห่งนวัตกรรมด้วยการนำแนวทางการทำงานแบบ AI-native มาใช้ RingCentral เปิดโอกาสให้พนักงานทุกคนได้ทดลองใช้ ChatGPT Work และ Codex ทำให้ทุกคนในบริษัทสร้างผลิตภัณฑ์และโครงสร้างพื้นฐานที่พลิกโฉมธุรกิจได้ ไม่ว่าจะมีประสบการณ์ด้านวิศวกรรมหรือไม่ก็ตาม
“เมื่อทุกคนได้ใช้เครื่องมือ AI ที่ทำงานได้จริง ทั้งบริษัทก็จะกลายเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยผลิตภัณฑ์ ผลิตภัณฑ์ทั้งหมดของเรา ซึ่งรวมถึงพอร์ตโฟลิโอ Agentic Voice AI อย่าง AIR, AVA และ ACE จะพัฒนาได้ดียิ่งขึ้นเมื่อเราลดระยะห่างระหว่างแนวคิดกับฟีเจอร์ที่ส่งมอบจริง และการพัฒนาแบบ AI-native ก็ช่วยให้เราทำเช่นนั้นได้อย่างแท้จริง”
เพื่อส่งเสริมความเชี่ยวชาญด้าน AI ทั่วทั้งองค์กรวิศวกรรมระดับโลก สำนักงาน CEO ของ RingCentral จึงสนับสนุนโครงการ AI-Native Challenge ผู้เข้าร่วมทุกคนได้รับ ChatGPT Work และ Codex พร้อมโจทย์ให้สร้างโครงการที่สมบูรณ์ตั้งแต่ต้นจนจบ โดยไม่มีขั้นตอนการทำงานที่บังคับหรือข้อจำกัดอื่นใด
โครงการนี้เป็นมากกว่าแบบฝึกหัดเขียนโค้ด เพราะทำให้พนักงานได้สัมผัสวงจรการพัฒนาแบบ AI-native อย่างครบถ้วน ตั้งแต่การวางแผนและลงมือพัฒนา ไปจนถึงการทดสอบ การจัดทำเอกสาร CI/CD และการปรับปรุงซ้ำ ผู้เข้าร่วมเกือบทุกคนสร้าง Repository ที่ใช้งานได้จริง และพนักงานหลายพันคน รวมถึงผู้ที่ไม่ได้ทำงานด้านเทคนิคและแม้แต่ผู้บริหาร ก็สามารถส่งมอบโครงการที่ทำงานได้
สำหรับ RingCentral ความท้าทายนี้เป็นต้นแบบที่ใช้ได้จริงของกลยุทธ์ในวงกว้าง นั่นคือการใช้ AI ภายในองค์กรเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ให้ลูกค้าได้เร็วขึ้น บริษัทยังใช้แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย Codex แบบเดียวกันเพื่อเร่งพัฒนาพอร์ตโฟลิโอผลิตภัณฑ์ AI ของตนเอง ได้แก่ RingCentral AI Receptionist (AIR), AI Virtual Assistant (AVA) และ AI Conversation Expert (ACE) ช่วยลดระยะห่างระหว่างแนวคิดกับฟีเจอร์ที่ส่งมอบให้ลูกค้า
“บทเรียนที่ชัดเจนที่สุดจากโครงการนี้คือ การพัฒนาแบบ AI-native ไม่ได้มีไว้เพื่อแทนที่วิศวกร แต่เพื่อเสริมศักยภาพของพวกเขา AI ช่วยเร่งวงจรการพัฒนาทั้งหมด ขณะที่มนุษย์ยังคงมีส่วนร่วมในการกำหนดทิศทาง ทั้งการชี้นำข้อกำหนดของผลิตภัณฑ์ ให้บริบททางธุรกิจ ตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม และตรวจสอบว่าผลลัพธ์ทุกอย่างผ่านการทดสอบและยืนยันแล้ว”
—ผู้นำฝ่ายวิศวกรรมของ RingCentral ผู้ริเริ่มและผลักดันโครงการ
ด้วยแรงผลักดันจากโครงการอย่าง AI-Native Challenge ฝ่ายต่างๆ ที่ไม่ใช่ฝ่ายวิศวกรรมของ RingCentral จึงเริ่มนำแนวทางการทำงานแบบ AI-native มาใช้ สำนักงานบริหารโครงการ (PMO) ใช้ ChatGPT Work สร้างระบบที่เปรียบเสมือนระบบปฏิบัติการสำหรับการบริหารโครงการ โดยแทนที่บันทึกและประวัติแชตที่กระจัดกระจายด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับติดตามสถานะ จัดทำรายงาน กำกับดูแลการเผยแพร่ และถ่ายทอดความรู้
“ChatGPT รวบรวมบริบททั้งหมดของโครงการไว้ให้ผม และ ChatGPT Work ช่วยให้ผมนำบริบทนั้นไปสู่การลงมือทำและสร้างผลลัพธ์ได้”
หนึ่งในกรณีใช้งานคือการรายงานสถานะอัตโนมัติ ทีม PMO ใช้ ChatGPT Work สร้างเวิร์กโฟลว์ที่ออกการแจ้งเตือนจากปัญหาที่ติดตามไว้ใน Jira, Google Sheets, ระบบ CRM และแหล่งข้อมูลอื่นๆ นี่คือความแตกต่างระหว่างการเข้าประชุมแล้วค่อยถามว่ามีอะไรเปลี่ยนแปลงบ้าง กับการเข้าประชุมโดยรู้ปัญหาที่ขัดขวาง ผู้รับผิดชอบ และสิ่งที่ต้องดำเนินการไว้แล้ว
สิ่งที่เริ่มต้นจากคำเชิญให้ทดลองอย่างเปิดกว้าง โดยมีวิศวกรหลายพันคนสร้างผลงานขึ้นจากศูนย์ ได้พัฒนาจนกลายเป็นโครงสร้างหลักในการดำเนินงานที่ทีมอย่าง PMO ใช้บริหารโครงการ ChatGPT Work ช่วยลดงานประสานงานที่ต้องทำด้วยตนเอง ทำให้ PMO ของ RingCentral ดูแลโครงการได้มากขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น
ทั้งในฝ่ายวิศวกรรมและฝ่ายปฏิบัติการต่างก็เห็นผลลัพธ์ในรูปแบบเดียวกัน การเปิดโอกาสให้พนักงานทดลองใช้ AI ไม่เพียงช่วยพัฒนาทักษะของแต่ละคน แต่ยังสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนบริษัทด้วย
