«Бизнес-пользователи описывают результат, а не ищут отчёт»: Oracle подключила 100 000+ сотрудников к ChatGPT Work и Codex

Рекрутинг: с нескольких дней до двадцати минут

OpenAI описывает общий эффект так: рекрутеры пропускают дни рыночных исследований, бизнес-пользователи описывают результат вместо поиска отчёта, а технические руководители собирают инструменты, на которые раньше уходили месяцы работы целой команды.

Команда подбора персонала Oracle построила на ChatGPT Work инструмент talent market intelligence: он берёт описание вакансии, исследует сопоставимые роли, сравнивает компенсации и оценивает пул кандидатов в релевантных локациях. Раньше, по данным OpenAI, на такую подготовку уходило два–четыре дня, теперь она занимает около 15–20 минут.

Ян Акерман, старший вице-президент и глобальный руководитель подбора персонала Oracle: «Мы построили наш инструмент talent market intelligence на ChatGPT Work, и это действительно перевернуло то, как мы делаем начальный этап нашего процесса найма». По его словам, процесс стал не только быстрее, но и однороднее: раньше рекрутеры вели отбор по-разному от поиска к поиску, а теперь каждый нанимающий менеджер получает данные одного качества и одни и те те же выводы, с каким бы рекрутером он ни работал.

«Мы прошли путь от нуля до сотни, — говорит Акерман. — Теперь мы можем сесть и подготовиться примерно за 15–20 минут, используя инструмент, который построили на ChatGPT Work».

Аналитика: от вопроса на обычном языке к SQL

Команда Oracle Applications Lab, которая помогает вести многие ключевые бизнес-процессы компании, построила онтологию объектов, связей и правил — чтобы вопрос на обычном языке превращался в надёжный SQL-запрос с помощью Codex. Бизнес-пользователь описывает желаемый результат, а Codex сам решает, к каким внутренним системам обратиться, собирает информацию и возвращает анализ, отчёт или приложение.

Это заметно изменило то, как выполнялась работа. Ричард Лэм рассказывает о пользователе, который задал вопрос, обычно отнимавший пару часов: «С новым инструментом я отправила запрос и получила ответ почти сразу». Сверив результат со старым ручным процессом, она увидела, что числа совпали точно.

Инженерия и инциденты

В production-инженерии инженеры по надёжности (SRE) используют Codex, чтобы собрать контекст об инциденте и автоматически поднять нужный плейбук. Они больше времени тратят на решения и меньше — на поиск информации. «Типичный простой инцидент, который раньше отнимал час, теперь можно закрыть за минуты», — говорит Лэм.

При этом он подчёркивает: ничто из этого не работает «на автопилоте» — кто-то по-прежнему должен убедиться, что лежащая в основе система построена правильно.

Чему учит внедрение

OpenAI приводит несколько уроков от руководителей Oracle. Во-первых — задавать правильные рамки: «Нужно оставаться очень ответственным в вопросах проектирования системы, архитектуры, безопасности и того, как вы хотите, чтобы Codex структурировал для вас код», — говорит Лэм. Во-вторых — вместо спецификаций предлагать прототипы: Барри Шилмовер, вице-президент и технический советник CIO, говорит, что теперь вместо текста на бумаге он сразу делает прототип. В-третьих — владеть кодом: «Если вы не работаете вместе с Codex, вы попадёте в ситуацию, когда у вас много кода, который невозможно поддерживать», — предупреждает Лэм.

Что дальше

Oracle, по описанию OpenAI, полностью меняет то, как компания работает с ИИ: в подборе, аналитике и инженерии каждое подразделение описывает желаемый результат и позволяет Codex и ChatGPT решать, как работа будет сделана. «Бизнес-пользователи теперь описывают результат, который хотят получить, вместо того чтобы искать отчёт. Это серьёзный сдвиг. Я бы даже назвал это бизнес-трансформацией», — говорит Лэм.

Шилмовер формулирует это так: «Я не знаю, каким будет ответ, потому что не знаю, какой будет моя следующая задача. Я просто знаю, что первое, что я сделаю, — задействую Codex».

По данным сторон, у Oracle уже тысячи пользователей ChatGPT и Codex, и сотрудники применяют ИИ в самых разных рабочих задачах.