NVIDIA uzmanlığı ChatGPT Çalışma ile nasıl ölçeklendiriyor
NVIDIA ekipleri manuel işleri azaltmak, hızla değişen sinyalleri ilişkilendirmek ve başarılı iş akışlarını küresel ölçekte büyütmek için ChatGPT Çalışma’yı kullanıyor.
16
GTC planlama döngüsünde ChatGPT Çalışma kullanılarak haftada kazanılan saat
3–5
Daha önce 2–3 hafta süren çalışan bir prototip oluşturma sürecinin ChatGPT Çalışma ile tamamlandığı gün sayısı
5–8
ChatGPT Çalışma’nın 25–40 harici yapay zekâ güncellemesinden haftada ortaya çıkardığı eyleme dönük sinyaller
NVIDIA’da ChatGPT Çalışma, bilgi çalışanlarının bilgileri derlemeye daha az, bunları eyleme dönüştürmeye daha fazla zaman ayırmasına yardımcı oluyor.
GTM ve çözüm mimarisi gibi ekipler için ChatGPT; işlerin düzenlenme, otomatikleştirilme ve ölçeklendirilme biçiminin bir parçası hâline geldi. ChatGPT, GTM ekiplerinin yinelenen operasyonel süreçlerini dönüştürürken çözüm mimarları da hızla değişen dış gelişmeler ile NVIDIA’nın şirket içi öncelikleri arasında bağlantı kurmak için onu kullanıyor.
Will Daney, NVIDIA’nın küresel satış, iş geliştirme ve ürün liderlerinin stratejilerini uygulayıp ölçmelerine yardımcı oluyor. Yinelenen sorumluluklarından biri, NVIDIA’nın küresel yapay zekâ konferansı GTC kapsamında saha organizasyonunu desteklemek.
Önceden GTC hazırlıkları, elektronik tablolarda yoğun çalışma gerektiriyordu: müşteri hesaplarının listelerini derlemek, kayıtları takip etmek ve ekiplerin müşterilerle iş ortaklarına verimli bir deneyim sunmak için gerekli adımları belirlemesine yardımcı olmak. Will, etkinlik hazırlıkları sırasında manuel analizlerin zamanının yaklaşık %40’ını aldığını tahmin ediyor. Bugün bu işlerin büyük kısmını haftada iki kez çalışan otomatik bir ChatGPT Çalışma sürecine dönüştürmüş durumda. Bu iş akışı, 12 haftalık GTC planlama döngüsü boyunca haftada yaklaşık 16 saat kazandırıyor.
Will, “Zamanı ekiplere geri kazandırabiliyor, doğrudan saha ekibiyle çalışıp onları daha iyi tanıyabiliyor ve müşterilerimizin daha başarılı olmasına nasıl yardımcı olabileceklerini bulmalarına destek olabiliyorum,” diyor.
Üstelik iş akışının sahibi olduğu için yeni bir aracın satın alınmasını, uygulanmasını ve bakımının yapılmasını beklemeden etkinlikteki değişikliklere göre iş akışını uyarlayabiliyor. Ayrıca temel süreci diğer bölgelerdeki ekiplerle paylaşabiliyor. San Jose, Taipei, Avrupa ve Washington DC’deki etkinlikleri destekleyen çalışma arkadaşları, Will’in ChatGPT iş akışlarını alıp yerel ihtiyaçlarına göre özelleştirdi.
“Bence ChatGPT’nin asıl önemli yanı, daha önce geliştirdiğim bir iş akışını neredeyse hiç ek yük olmadan her etkinlik için otomatikleştirebilmem.”
Rachita Jain, NVIDIA’nın pazarlama organizasyonundaki yapay zekâ operasyonları ekibinde çalışıyor; yapay zekâ iş akışları oluşturuyor ve ekiplerin yeni araçları benimsemesine yardımcı oluyor. Karşılaştığı zorluk, her gün yeni modellerin, karşılaştırmalı değerlendirmelerin ve araştırmaların ortaya çıktığı bir sektöre ayak uydurmak.
Bilgiye kolayca ulaşılabiliyor. Asıl zor olan, hangi gelişmelerin NVIDIA için önemli olduğunu belirlemek ve bunları şirket içi projeler, görüşmeler ve önceliklerle ilişkilendirmek. Rachita, güvenilir dış kaynakları şirket içi bağlamla birlikte inceleyen, anlamlı kesişim noktalarını belirleyen ve eylemlere yön verebilecek içgörüleri ortaya çıkaran bir ChatGPT Çalışma iş akışı oluşturdu. Bu iş akışı, her hafta yaklaşık 25–40 harici yapay zekâ güncellemesini eyleme dönük 5–8 sinyale indirgiyor.
Rachita, “ChatGPT, pasif okumayı eyleme dönük içgörüye çevirmeme yardımcı oldu,” diyor.
Aynı ortam, daha geniş kapsamlı geliştirme sürecini de destekliyor. Rachita, birbirinden kopuk araçlar arasında sürekli geçiş yapmadan bir fikirle başlayabiliyor, olası yaklaşımları keşfedebiliyor, kod tabanı üzerinde çalışabiliyor, sorunları ayıklayabiliyor ve sonucu iyileştirebiliyor. Eskiden yan proje olarak kalabilecek girişimler, artık birkaç gün içinde çalışan ürünlere dönüşebiliyor. Bir örnekte, ayrı araçlarda bileşenleri manuel olarak oluştursa tahminen 2–3 hafta sürecek bir süreci yaklaşık 3–5 günde tamamlayarak fikirden çalışan prototipe ulaştı.
“Çözmeye çalıştığım en büyük sorun bence bilgi yükü; çünkü her şey çok hızlı ilerliyor. Tüm değişiklikleri takip etmek her geçen gün zorlaşıyor. ChatGPT ile bu çok daha kolay hâle geliyor.”
Sıradaki fırsat, işe yaradığı kanıtlanmış uygulamaları ölçeklendirmek. Uzmanlık bilgisini yeniden kullanılabilir iş akışlarına dönüştüren NVIDIA ekipleri, kanıtlanmış süreçleri farklı işlevlere, etkinliklere ve bölgelere uyarlayabilir. Üstelik bu süreçlerin nasıl gelişeceğine, işi en yakından bilen kişiler yön vermeye devam eder.
Yapay zekâ ortamı değişmeye devam ederken bu ortak iş akışları, NVIDIA’nın dış gelişmeler ile şirket içi öncelikler arasında daha hızlı bağlantı kurmasına ve yapay zekâ destekli çalışma biçimlerini daha fazla çalışana ulaştırmasına yardımcı olabilir. Amaç, ekiplere bulguları yorumlamak, iş birliği yapmak ve müşterileri destekleyen çalışmalara odaklanmak için daha fazla zaman kazandırmak.
Bu potansiyel, Will’in deneyiminde şimdiden görülüyor. Will, “ChatGPT benim için gerçekten büyük bir güç çarpanı oldu,” diyor. “Sanki benim için çalışan bir ekibim varmış gibi hissediyorum. Ayrıntılara boğulmaktan kurtulup önemli işlere daha fazla odaklanmama yardımcı oldu.”
