ChatGPT Work سے NVIDIA مہارت کو کیسے وسعت دیتا ہے
NVIDIA کی ٹیمیں ChatGPT Work سے دستی کام گھٹاتی، تیزی سے بدلتے ہوئے سگنلز کو جوڑتی اور کامیاب ورک فلو کو عالمی سطح پر وسعت دیتی ہیں.
16
GTC کی منصوبہ بندی کے دوران ChatGPT Work استعمال کر کے ہر ہفتے بچائے گئے گھنٹے
3–5
ChatGPT Work سے قابلِ استعمال نمونہ تیار کرنے میں لگنے والے دن، جبکہ پہلے 2–3 ہفتے لگتے تھے
5–8
ChatGPT Work کے ذریعے 25–40 بیرونی AI اپ ڈیٹس سے ہر ہفتے سامنے آنے والے قابلِ عمل سگنلز
NVIDIA میں ChatGPT Work علمی کارکنوں کو معلومات یکجا کرنے میں کم اور ان پر عمل کرنے میں زیادہ وقت صرف کرنے میں مدد دے رہا ہے.
GTM اور سولیوشنز آرکیٹیکچر جیسی ٹیموں کے لیے ChatGPT اب کام کو منظم، خودکار اور وسیع پیمانے پر انجام دینے کے طریقے کا حصہ بن گیا ہے. GTM کے لیے یہ بار بار دہرائے جانے والے عملی ورک فلو کو بدل دیتا ہے، جبکہ سولیوشنز آرکیٹیکٹس اسے تیزی سے بدلتی بیرونی پیش رفت کو NVIDIA کی داخلی ترجیحات سے جوڑنے کے لیے استعمال کر رہے ہیں.
Will Daney NVIDIA کے گلوبل سیلز، بزنس ڈیولپمنٹ اور پروڈکٹ لیڈرز کو اپنی حکمتِ عملیوں پر عمل درآمد اور ان کے نتائج کی پیمائش کرنے میں مدد دیتے ہیں. ان کی مستقل ذمہ داریوں میں سے ایک NVIDIA کی عالمی AI کانفرنس GTC کے سلسلے میں فیلڈ تنظیم کی معاونت کرنا ہے.
پہلے GTC کی تیاری کے لیے اسپریڈ شیٹس میں بہت کام کرنا پڑتا تھا: اکاؤنٹس کی فہرستیں یکجا کرنا، رجسٹریشنز پر نظر رکھنا اور ٹیموں کو ان اقدامات کی نشاندہی میں مدد دینا جو صارفین اور شراکت داروں کے لیے مفید تجربہ تخلیق کرنے کو ضروری تھے. Will کے اندازے کے مطابق تقریب کی تیاری کے دوران دستی تجزیے میں ان کا تقریباً 40% وقت صرف ہوتا تھا. آج انہوں نے اس کام کے بڑے حصے کو ChatGPT Work کے ایک خودکار ورک فلو میں بدل دیا ہے، جو ہفتے میں دو بار چلتا ہے. GTC کی 12 ہفتوں کی منصوبہ بندی کے دوران یہ ورک فلو ہر ہفتے تقریباً 16 گھنٹے بچاتا ہے.
Will کہتے ہیں، ”میں وقت بچا کر اسے اصل فیلڈ ٹیم کے ساتھ کام کرنے، انہیں بہتر طور پر جاننے اور یہ سمجھنے میں ان کی مدد کرنے پر صرف کر سکتا ہوں کہ ہمارے صارفین کو مزید کامیاب کیسے بنایا جائے.“
اور چونکہ وہ اس ورک فلو کے ذمہ دار ہیں، اس لیے تقریب میں تبدیلی کے ساتھ وہ اسے بھی ڈھال سکتے ہیں اور انہیں کسی نئے ٹول کی خریداری، نفاذ اور دیکھ بھال کا انتظار نہیں کرنا پڑتا. وہ اس بنیادی ورک فلو کو دوسرے خطوں کی ٹیموں کے ساتھ بھی بانٹ سکتے ہیں. سان ہوزے، تائپے، یورپ اور واشنگٹن، DC میں ایونٹس کو سپورٹ کرنے والے ساتھیوں نے ان کے ChatGPT ورک فلوز حاصل کیے اور انہیں اپنی مقامی ضروریات کے مطابق کسٹمائز کیا ہے.
”میرے خیال میں ChatGPT کی اصل خوبی یہ ہے کہ میں اپنے پہلے سے تیار کردہ کام کے ورک فلو کو ہر تقریب کے لیے تقریباً بغیر کسی اضافی بوجھ کے خودکار بنا سکتا ہوں.“
Rachita Jain NVIDIA کی مارکیٹنگ تنظیم میں AI کی عملیاتی ٹیم کے ساتھ کام کرتی ہیں، جہاں وہ AI پر مبنی ورک فلو بناتی اور ٹیموں کو نئے ٹول اپنانے میں مدد دیتی ہیں. ان کے لیے سب سے بڑا چیلنج ایک ایسی صنعت کی رفتار کے ساتھ چلنا ہے جہاں ہر روز نئے ماڈلز، معیارات اور تحقیقات سامنے آتی ہیں.
معلومات آسانی سے دستیاب ہیں. زیادہ مشکل کام یہ طے کرنا ہے کہ کون سی پیش رفت NVIDIA کے لیے اہم ہے اور اسے داخلی منصوبوں، گفتگو اور ترجیحات سے کیسے جوڑا جائے. Rachita نے ChatGPT Work کے ذریعے ایک ایسا ورک فلو بنایا جو قابلِ اعتماد بیرونی ذرائع کا داخلی تناظر کے ساتھ جائزہ لیتا، اہم مشترک پہلوؤں کی نشاندہی کرتا اور ایسی انسائٹ سامنے لاتا ہے جس کی بنیاد پر کارروائی کی جا سکے. یہ ہر ہفتے تقریباً 25–40 بیرونی AI اپ ڈیٹس کو 5–8 قابلِ عمل اشاروں میں سمیٹ دیتا ہے.
وہ کہتی ہیں، ”ChatGPT نے محض پڑھنے کے عمل کو کارآمد انسائٹ میں بدلنے میں میری مدد کی.“
یہی ماحول تعمیر کے وسیع تر عمل میں بھی معاون ہے. Rachita ایک خیال سے آغاز کر سکتی ہیں، ممکنہ طریقے کھوج سکتی ہیں، کوڈ بیس پر کام کر سکتی ہیں، مسائل دور کر سکتی ہیں اور الگ الگ ٹولز کے درمیان مسلسل منتقل ہوئے بغیر نتیجے کو بہتر بنا سکتی ہیں. جو اقدامات پہلے شاید ضمنی منصوبے بن کر رہ جاتے، وہ اب چند دنوں میں قابلِ استعمال مصنوعات بن سکتے ہیں. ایک موقع پر انہوں نے تقریباً 3–5 دن میں خیال کو قابلِ استعمال نمونے میں بدل دیا، جبکہ الگ الگ ٹولز میں اجزا دستی طور پر بنانے میں اندازاً 2–3 ہفتے لگتے.
”میرے خیال میں سب سے بڑا مسئلہ جسے میں حل کرنے کی کوشش کر رہی ہوں، معلومات کی بھرمار ہے، کیونکہ ہر چیز بہت تیزی سے بدل رہی ہے. تمام تبدیلیوں پر نظر رکھنا ہر گزرتے دن کے ساتھ مشکل ہوتا جا رہا ہے. اور ChatGPT کے ساتھ یہ بہت آسان ہو جاتا ہے.“
اگلا موقع پہلے سے کامیاب طریقوں کو وسیع پیمانے پر اپنانے میں ہے. خصوصی علم کو دوبارہ استعمال کے قابل ورک فلو میں بدل کر NVIDIA کی ٹیمیں آزمودہ عمل کو مختلف شعبوں، تقریبات اور خطوں کے مطابق ڈھال سکتی ہیں، جبکہ یہ اختیار ان لوگوں کے پاس رہتا ہے جو کام سے قریب ترین ہیں کہ یہ عمل کیسے آگے بڑھے.
اور جیسے جیسے AI کا منظرنامہ بدلتا رہے گا، یہ مشترکہ ورک فلو NVIDIA کو بیرونی پیش رفت داخلی ترجیحات سے زیادہ تیزی سے جوڑنے اور AI سے تقویت یافتہ کام کے طریقے مزید ملازمین تک پہنچانے میں مدد دے سکتے ہیں. مقصد ٹیموں کو نتائج سمجھنے، باہمی تعاون کرنے اور صارفین کی معاونت کرنے والے کام پر توجہ دینے کے لیے زیادہ وقت فراہم کرنا ہے.
یہ امکان Will کے تجربے میں پہلے ہی نمایاں ہے. وہ کہتے ہیں، ”ChatGPT نے واقعی ذاتی طور پر میری صلاحیت کئی گنا بڑھا دی ہے.“ ”ایسا محسوس ہوتا ہے جیسے ایک پوری ٹیم میرے لیے کام کر رہی ہو. اس نے مجھے باریک عملی الجھنوں سے نکلنے اور اہم کام پر زیادہ توجہ دینے میں مدد دی ہے.“
