Как Lambda спестява 475+ часа чрез оптимизиране на техническите работни процеси с Perplexity Enterprise

Проблемът

Използване на изкуствен интелект за ускоряване на сложни технически работни процеси

Като облачна платформа с графични процесори, която обучава големи езикови модели (LLM) и генеративен изкуствен интелект, Lambda е на преден план в напредъка при хардуера за инженерите по машинно обучение. Кайл Ван Дайк, мениджър продажби в Lambda, казва, че точно затова те са тествали почти всеки наличен инструмент с изкуствен интелект на пазара.

Но намирането на правилната платформа за оптимизиране на техническите им изследвания, ежедневните работни процеси по продажбите и инженерната скорост се оказа трудно. Множество екипи в Lambda търсеха инструмент с изкуствен интелект, който да надхвърли обобщаването на резултатите от търсенето, за да разкрие по-задълбочени прозрения от авторитетни източници.

Случай на употреба №1: Намиране на актуална и надеждна техническа информация

Сам Хосрошахи, ръководител на стратегическите продажби в Lambda, е опитвал да използва други инструменти с изкуствен интелект за бързо изготвяне на клиентски предложения. Докато проучваше случаи на употреба на изкуствен интелект и машинно обучение за потенциални клиенти, той се сблъска с повтарящ се проблем: информацията, предоставена от други модели, не беше актуална или базирана на проверени източници, така че той не знаеше дали е достоверна — което я прави по-малко от идеална за неговия работен процес.

Ръководството на Lambda знаеше, че съществуват множество подобни възможности за оптимизиране на работата в повече от 15 екипа, обхващащи продажби, съдържание, инженеринг, човешки ресурси и др. Така че, до момента, в който Кайл откри Perplexity Enterprise, решението да работят с тях беше безспорно, обяснява той. „Perplexity ни дава голямо разнообразие от цитирани ресурси, обобщени в чист вид.“

Случай на употреба №2: Генериране на чертежи за сложна документация

Брейди Смит, технически писател в Lambda, използва Bash скриптове и сурови терминални входни и изходни данни, за да информира съдържанието си. Но кодирането не е основната му компетентност, така че той предпочита да подаде информация от Bash терминала в изкуствен интелект, за да придобие контекст, без да рискува да обърка грешната система.

Оттам нататък изграждането на технически чертежи можеше да се проточи с часове, защото той често трябваше да чака други страни да му предоставят нишова информация. Ето защо той търсеше начин да обслужва сам себе си и да провежда задълбочени търсения, които дават цитирана и точна информация за секунди.

Решението

По-бързо изпълнение в над 15 екипа с вградена поддръжка от изкуствен интелект

Възможностите за търсене на Perplexity Enterprise надхвърлиха очакванията на Lambda от първия ден. Тъй като резултатите винаги включват точни и проверени цитирания, екипите и подекипите на Lambda могат ефективно да провеждат Задълбочено проучване и експертна работа с редица осезаеми ползи.

Полза №1: Бързи и надеждни резултати — с точни цитирания

За документацията и задълбоченото съдържание на Lambda Брейди смята, че Perplexity Enterprise е идеалният партньор за бързо изграждане на чертежи. Той използва изкуствения интелект, за да синтезира дълги научни доклади в лесно смилаеми резултати, наричайки го „мултипликатор на силите за неговата работа“. И когато провежда изследвания, Perplexity създава точно необходимата му документация – пълна с цитирания.

Полза №2: Кратко обобщение на сложни технически доклади

Старшият софтуерен инженер Джордан Гибенс използва Perplexity Enterprise, за да намира и обобщава силно технически статии, свързани с неговите проекти за кодиране. Изкуственият интелект също му помага да идентифицира конкретни детайли в големи PDF файлове, като стотиците страници от документацията на NVIDIA Bright Cluster.

Той установява, че резултатите на Perplexity са уникално кратки, особено в сравнение с други инструменти с изкуствен интелект на пазара, когато се потопи в детайлите на всяка инженерна задача, по която работи.

Полза №3: Оптимизирани инженерни работни процеси за плавно превключване на контекста

Ив Каликоут, един от водещите софтуерни инженери в Lambda, не само ускорява работните си резултати с Perplexity – тя също така проектира потребителски език за програмиране в рамките на Enterprise.

Например, когато въведе заявка за конкретно хранилище в GitHub, Perplexity я анализира и изгражда изчерпателен отговор — дори от съдържание, което никога преди не е виждала. Търсенето с Pro може дори да деконструира дълги на параграфи въпроси относно граматиката на парсера и файловете с изходния код в организирани точки, което прави безпроблемно превключването на Ив между задачи и платформи.

Полза №4: Персонализирана кампания за продажби без ръчна работа

След присъединяването към Perplexity екипът по продажбите на Сам в Lambda намери ресурса „всичко в едно“, от който се нуждаеха за проучване и активиране на потенциални клиенти. Сам вече може лесно да намира съвременна и цитируема информация, докато проектира кампании за ангажиране на клиенти. Вместо ръчно да пресява стотици връзки в Google, Сам получава „широка гама от ресурси, добре обобщени на поднос“. И той може да бъде сигурен, че информацията е безпристрастна, тъй като резултатите на Perplexity не включват никакви реклами или крещящи маркетингови материали, които очевидно са производни на SEO.

Задълбочавайки се, Perplexity допълнително изглажда цикъла на продажбите чрез бързо намиране на информация за контакт – обикновено трудна задача за търговските представители. След това тя персонализира обхвата, като претърсва публикациите на потенциалните клиенти в LinkedIn, за да разбере по-добре техните развиващи се интереси. Това подсилва възможностите за продажби на Lambda, като пита Perplexity какво ново развитие може да означава за техните клиенти.

Полза №5: Въвеждане в длъжност за нетехнически работници

Като последна забележка Кайл добавя, че Perplexity е станал критичен за оптимизирането на процеса на въвеждане на нови членове на екипа в компанията. Например, когато нетехнически служител трябва да научи за инженерната работа на Ив, те могат просто да използват Perplexity, за да създадат изчерпателно обобщение. Ив може да качва съответните вътрешни документи за кръстосена справка с нетехнически външни източници, без да се притеснява, че данните на Lambda ще бъдат използвани за обучение на изкуствения интелект.

Това дава на новоназначения лесни за разбиране указания, за да могат да наваксат по-бързо — без да провеждат допълнителни проучвания, да навлизат в времето на Ив или да излагат на риск данните на компанията.

Резултатът

Усилени работни процеси, задълбочено проучване и по-бързо изпълнение на задачите

Perplexity Enterprise спестява 457 часа в над 15 екипа на Lambda. Например само за 30 секунди Perplexity дава на Брейди 20 различни източника за неговото техническо писане. Сега той свършва работата 2 пъти по-бързо с точна архитектурна документация — изисквайки по-малко усилия от външни партньори, които преди са помагали за намирането на тази информация.

По същия начин, що се отнася до подпомагането на продажбите, търговският представител на Lambda Ноа Спиър изтъква, че Perplexity драстично е мащабирал обхвата на фунията, като същевременно го е направил по-личен. Резултатите? Повече потенциални клиенти отговарят на техните обаждания и имейли, което ускорява тяхната фуния за продажби.

Кайл казва, че цялостното спестяване на време с Perplexity Enterprise е променило правилата на играта за целия екип на Lambda. Независимо дали планира срещи или документира ресурси, той лично спестява средно по един час от всяка от ежедневните си задачи. Например Perplexity му форматира ресурсите за подпомагане за секунди, като същевременно подчертава полезни данни и следващи стъпки.

„Просто постигам толкова много повече“, казва Кайл. „Особено в един отдалечен свят, където можете да се съсредоточите и да прескачате от среща на среща, Perplexity ускорява почти всичко.“