Как компании, использующие ИИ в своей деятельности, превращают рабочие процессы в эффективные операционные возможности | OpenAI

Basis, Clay и Exa Labs используют агенты для адаптации новых сотрудников, управления учетными записями и интеграции с разработчиками. Их примеры показывают, что могут позаимствовать руководители крупных компаний.

• Основа: Сделать процесс адаптации новых сотрудников доступным для обучения агентов.
• Глина: Обеспечьте разрозненным работам постоянное место базирования.
• Пример: Превратите возможность в проверенное действие.
• Шесть шагов для экспериментирования прямо сейчас и масштабирования того, что работает.

• Основа: Сделать процесс адаптации новых сотрудников доступным для обучения агентов.
• Глина: Обеспечьте разрозненным работам постоянное место базирования.
• Пример: Превратите возможность в проверенное действие.
• Шесть шагов для экспериментирования прямо сейчас и масштабирования того, что работает.

В последнем отчете OpenAI Enterprise Signals показано, что переход корпоративного ИИ от помощи к выполнению задач происходит с резко разной скоростью. Компании, занимающие лидирующие позиции (входящие в 10% компаний с наибольшим использованием ИИ), теперь генерируют в 8,3 раза больше токенов на одного активного пользователя, чем типичные компании, по сравнению с 2,6 раза в январе. Увеличение разрыва указывает на более глубокий сдвиг в операционной деятельности: ведущие компании связывают агентов с контекстом и инструментами компании, делегируют больше содержательной работы и упрощают повторение успешных рабочих процессов.

Для руководителей задача состоит в том, чтобы превратить этот опыт в работу, которой люди смогут доверять, которую смогут оценивать и улучшать. Руководители также должны оставлять место для экспериментов, включая варианты использования, ценность которых не очевидна с первого раза.

Стартапы Basis (открывается в новом окне) , Clay (открывается в новом окне) и Exa Labs (открывается в новом окне) интегрировали агентов в процессы адаптации сотрудников, управления учетными записями и развития экосистемы разработчиков. Их рабочие процессы различаются, но последовательность действий поучительна: обучите агента стабильному процессу, обеспечьте ему постоянный контекст по мере изменения работы, а затем позвольте ему преобразовывать возможности в проверенные действия.

В совокупности эти примеры показывают, как команды могут интегрировать агентов в привычную работу и улучшать процесс с течением времени.

Основа: Сделать процесс адаптации новых сотрудников доступным для обучения агентов.

Процесс адаптации новых сотрудников долгое время был обременительным как для работодателей, так и для самих сотрудников. В компании Basis, которая разрабатывает ИИ-агентов для бухгалтерских фирм, адаптация в первый день теперь занимает 30 минут вместо двух часов, что позволяет отделу кадров уделять больше времени формированию корпоративной культуры и поддержке сотрудников.

В первый же день сотрудники получают немедленный доступ к Codex и корпоративному навыку адаптации (многоразовый набор инструкций и ресурсов для конкретного рабочего процесса). Codex приветствует их, знакомит с ключевыми концепциями компании и использует их компьютер для завершения настройки интеграции в фоновом режиме. При возникновении повторяющихся вопросов или исключений отдел кадров может обновить навык перед следующей группой сотрудников.

Компания Basis продемонстрировала процесс адаптации новых сотрудников один раз, а затем превратила его в многоразовый навык с четким триггером, известными шагами, доступом к необходимым инструментам и ясным определением «завершено». Теперь процесс не зависит от доступности одного человека, но команда может подключиться в случае исключений или сложных вопросов. Адаптация стала более последовательной, повторяемой и легко улучшаемой, а новые сотрудники получают мгновенную модель работы с ИИ.

Глина: Обеспечьте разрозненным работам постоянное место базирования.

Компания Clay, разрабатывающая самообучающийся механизм получения дохода для команд, занимающихся выводом продукта на рынок, сталкивается со знакомой проблемой в сфере продаж: важная информация о сделках разбросана по записям в CRM-системе, электронной почте, Slack, звонкам, презентациям, текстовым сообщениям и беседам с внутренними командами и представителями клиентов.

Чтобы поддерживать актуальность информации, один из инженеров Клэя по выходу на рынок поэкспериментировал с более эффективным подходом — постоянным рабочим пространством и выделенным субагентом для каждого клиента. Каждый субагент просматривает основные источники и обновляет свою папку со сделками в течение ночи. Каждое утро координационный агент преобразует эти обновления по всем своим клиентам в короткий список приоритетных задач: ответить на оставшийся вопрос клиента, заполнить пробел в комитете по закупкам или дать потенциальному клиенту повод возобновить взаимодействие.

По словам Клэй, такой рабочий процесс экономит ей примерно час на сортировке входящих сообщений каждую ночь. Ежедневные приоритеты помогают ей выполнять небольшие действия, которые в совокупности могут дать значительный результат в течение длительного цикла корпоративных продаж. Подтверждающие документы всегда находятся рядом с каждой рекомендацией, поэтому продавцы могут проверить первоисточники, прежде чем предпринимать какие-либо действия. Предприятия могли бы распространить этот общий контекст на менеджеров по работе с клиентами, специалистов по развитию бизнеса, инженеров по решениям и руководителей отделов продаж, в зависимости от существующих прав доступа к учетным записям.

Клей показывает, что необходимо развивающейся работе для масштабирования: последовательная структура, полезная периодичность обновления, общие данные и человеческое суждение в момент действия.

Пример: Превратите возможность в проверенное действие.

Компания Exa Labs, занимающаяся разработкой инфраструктуры веб-поиска для агентов искусственного интеллекта, стремится сделать свой поисковый API доступным везде, где его могли бы использовать разработчики. Команда называет эту цель «Exa везде». Ранее для её достижения требовалось, чтобы отделы по работе с разработчиками и менеджеры по работе с клиентами отслеживали репозитории и более широкую экосистему, выявляли перспективные интеграции, собирали контекст и координировали работу между системами. Хотя возможности были разными, путь от обнаружения до внедрения следовал определённой последовательности. Для Codex компания Exa превратила эту последовательность в чётко определённый рабочий процесс с ясными приоритетами, доступом к необходимым исходным кодам и проверкой человеком перед выпуском продукта.

Теперь Codex отслеживает приоритетные возможности интеграции, собирает необходимую информацию, создает запросы на слияние (pull requests), запускает тесты и готовит еженедельные обновления, используя такие источники, как Slack и Notion. При необходимости он также может подготовить план следующего шага, включая первоначальное объявление, для рассмотрения командой. Этот рабочий процесс обеспечивает переход от сигнала к протестированному артефакту, сокращая при этом количество переходов между отделами исследований, разработки и коммуникации.

Люди по-прежнему решают, какие возможности важны, какие обязательства должна взять на себя Exa и как следует управлять внешними отношениями. Тесты и контрольные точки делают работу агента видимой до ее выпуска. Результаты тестирования и проверка человеком могут показать команде, где нужно скорректировать рабочий процесс перед следующим запуском. По мере того, как работа становится все более значимой, разрешения, доказательства и права принятия решений занимают все большее место в проектировании рабочего процесса.

Basis, Clay и Exa вместе переводят наблюдаемые нами закономерности в корпоративных сигналах в операционные термины. Basis превращает проверенный процесс в многократно используемый навык. Clay предоставляет агенту контекст и настойчивость для поддержания актуальности постоянно развивающегося объема работы. Exa добавляет инструменты, тесты и проверку, позволяя агенту довести сигнал до стадии ограниченного выполнения. Все три компонента делают улучшение частью рабочего процесса: исключения при адаптации выявляют области, требующие доработки; активность новых учетных записей и проверка продавцов поддерживают актуальность контекста сделки; а тесты и проверка человеком уточняют границы для будущего выполнения. Каждый компонент начинается с конкретной задачи и достаточного пространства для ее тестирования. Разделение труда становится более ясным по мере использования, а ответственность расширяется по мере того, как рабочий процесс доказывает свою эффективность.

Шесть шагов для экспериментирования прямо сейчас и масштабирования того, что работает.

В условиях постоянно увеличивающегося разрыва между передовыми технологиями и современными решениями руководителям предприятий необходимо предоставлять сотрудникам возможность тестировать важные рабочие процессы, измерять успех и превращать наиболее эффективные эксперименты в воспроизводимую практику.

• Выберите одну значимую поверхность ценности. Начните с комплексного рабочего процесса, где пересекаются стратегический приоритет, системы, передачи информации, средства контроля и измеримые показатели. Он должен повторяться достаточно часто, чтобы извлечь из него уроки, и быть достаточно важным, чтобы оправдать его перепроектирование.
• Определите результат и способы его измерения. Назначьте ответственного, ключевые показатели эффективности (KPI), базовый уровень и контрольные параметры. Отслеживайте детализацию по выполненным задачам, связанному контексту и инструментам, исключениям и нагрузке на проверку. Отслеживайте ценность по времени цикла, качеству, стоимости, доходу или риску. Объем выпускаемой продукции может показать, что люди просят ИИ делать больше; результаты рабочих процессов показывают, насколько это важно.
• Составьте должностную инструкцию для агента. Определите, что запускает работу, результат, необходимый контекст, инструменты, права доступа и насколько настойчиво агент должен работать над ее выполнением. Укажите, какие доказательства он должен предоставить и где должна быть проведена проверка человеком.
• Постройте систему, ориентированную на человека, вокруг агента. Включите в процесс проектирования людей, наиболее близких к рабочему процессу. Определите, кто отвечает за результат, логику предметной области, доступ и управление, внедрение и ежедневное использование. Стартапы сводят эти обязанности к нескольким людям; крупным предприятиям же по мере масштабирования рабочего процесса необходимы четко определенные права принятия решений.
• Сделайте эксперименты наглядными и пригодными для повторного использования. Исследование OpenAI показало, что через шесть месяцев после внедрения молодые сотрудники отправляли на 13 сообщений в неделю больше, чем руководители. Предоставьте сотрудникам возможность тестировать новые варианты использования, затем зафиксируйте процесс и доказательства того, что работает, и оформите их в виде навыков, плагинов или общих рабочих пространств. Чат, Работа и Кодекс (открывается в новом окне) поддерживают различные режимы: Чат для вопросов и быстрого сотрудничества, Работа для многоэтапной работы с знаниями и готовых результатов, а Кодекс для технического выполнения.
• Продолжайте использовать проверенную схему работы. Сохраните контекст, разрешения, оценки, контрольные точки, ответственных лиц, показатели и механизмы обеспечения, которые оказались эффективными, а затем примените их к следующему этапу создания ценности. Каждый новый эксперимент должен давать следующей команде лучшую отправную точку.

Источник: openai.com