Jak Lambda šetří 475+ hodin díky zefektivnění technických pracovních postupů pomocí Perplexity Enterprise

Problém

Využití umělé inteligence k urychlení složitých technických pracovních postupů

Jako GPU cloud, který trénuje LLM a generativní AI, stojí Lambda v čele pokroku v oblasti hardwaru pro inženýry v oboru strojového učení. Kyle Van Dyke, senior manažer pro podporu prodeje (Sales Enablement Manager) ve společnosti Lambda, říká, že právě proto otestovali téměř každý dostupný nástroj s AI na trhu.

Nalézt však tu správnou platformu pro zefektivnění technického výzkumu, každodenních prodejních pracovních postupů a inženýrské rychlosti se ukázalo jako obtížné. Několik týmů ve společnosti Lambda hledalo nástroj s umělou inteligencí, který by šel nad rámec pouhého shrnování výsledků vyhledávání a odhaloval hlubší poznatky z důvěryhodných zdrojů.

Případ použití č. 1: Hledání aktuálních a spolehlivých technických informací

Sam Khosroshahi, vedoucí strategického prodeje ve společnosti Lambda, zkoušel používat jiné nástroje s umělou inteligencí k urychlení přípravy zákaznických nabídek. Při zkoumání případů použití AI a strojového učení pro potenciální zákazníky narazil na opakující se problém: informace poskytované jinými modely nebyly aktuální ani podložené ověřenými zdroji, takže nevěděl, zda jsou faktické – což z nich činilo méně než ideální volbu pro jeho pracovní postup.

Vedení společnosti Lambda vědělo, že existuje mnoho příležitostí, jak zefektivnit práci ve více než 15 týmech napříč prodejem, tvorbou obsahu, inženýrstvím, HR a dalšími oblastmi. V době, kdy Kyle objevil Perplexity Enterprise, tak bylo rozhodnutí o spolupráci jasnou volbou, vysvětluje. „Perplexity nám poskytuje širokou škálu citovaných zdrojů shrnutých do přehledného balíčku.“

Případ použití č. 2: Generování osnov pro složitou dokumentaci

Brady Smith, technický dokumentarista ve společnosti Lambda, čerpá podklady pro svůj obsah ze skriptů v Bash a ze vstupů i výstupů surového terminálu. Kódování však není jeho hlavní doménou, a tak raději zadává informace z terminálu Bash do AI, aby získal kontext, aniž by riskoval zásah do nesprávného systému.

Tvorba technických osnov se pak mohla protáhnout na hodiny, protože často musel čekat, až mu ostatní strany dodají specifické informace. Proto hledal způsob, jak si sám zajistit a provést podrobné vyhledávání, které během sekund přinese citované a přesné informace.

Řešení

Rychlejší provádění úkolů ve více než 15 týmech díky integrované podpoře AI

Vyhledávací schopnosti Perplexity Enterprise překonaly očekávání společnosti Lambda od prvního dne. Protože výsledky vždy zahrnují přesné a ověřené citace, mohou týmy a podtýmy společnosti Lambda efektivně provádět hloubkový výzkum a znalostní práci s řadou hmatatelných výhod.

Výhoda č. 1: Rychlé a spolehlivé výsledky – s přesnými citacemi

Pro dokumentaci a podrobný obsah společnosti Lambda je podle Bradyho Perplexity Enterprise ideálním partnerem pro rychlou tvorbu osnov. AI využívá k syntéze dlouhých vědeckých zpráv do snadno stravitelných výsledků a označuje ji za „multiplikátor síly pro svou práci“. A když provádí výzkum, Perplexity vytvoří přesně takovou dokumentaci, jakou potřebuje – kompletní s citacemi.

Výhoda č. 2: Stručná shrnutí složitých technických zpráv

Senior solution engineer Jordan Gibbens využívá Perplexity Enterprise k vyhledávání a shrnování vysoce technických článků souvisejících s jeho kódovacími projekty. Umělá inteligence mu také pomáhá identifikovat specifické detaily ve velkých souborech PDF, jako jsou stovky stran dokumentace k řešení Bright Cluster od společnosti NVIDIA.

Zjišťuje, že výsledky od Perplexity jsou výjimečně stručné, zejména ve srovnání s jinými nástroji s umělou inteligencí na trhu, když se noří do nejjemnějších detailů jakéhokoli inženýrského úkolu, na kterém právě pracuje.

Výhoda č. 3: Zefektivnění inženýrských pracovních postupů pro plynulé přepínání kontextu

Eve Callicoat, jedna z klíčových softwarových inženýrek ve společnosti Lambda, pomocí Perplexity nejen urychluje své pracovní výsledky, ale navíc v rámci Enterprise navrhla vlastní programovací jazyk.

Když například zadá dotaz týkající se konkrétního repozitáře GitHub, Perplexity ho analyzuje a sestaví komplexní odpověď – a to i z obsahu, který nikdy dříve neviděla. Vyhledávání Pro dokáže dokonce rozložit odstavec dlouhé otázky týkající se gramatiky parseru a souborů zdrojového kódu do přehledných bodů, což Eve usnadňuje plynulé přepínání mezi úkoly a platformami.

Výhoda č. 4: Personalizované oslovování zákazníků bez manuální práce

Po zapracování s Perplexity našel Samův prodejní tým ve společnosti Lambda vše v jednom, co potřeboval pro průzkum a aktivaci potenciálních zájemců (leadů). Sam nyní může při navrhování kampaní na oslovování zákazníků snadno najít současné a citovatelné informace. Namísto ručního prohrabávání stovek odkazů na Googlu dostane Sam „širokou škálu zdrojů hezky shrnutou na stříbrném podnose“. A může si být jistý, že informace jsou nezkreslené, protože výsledky Perplexity neobsahují žádné reklamy ani okaté marketingové materiály, které by byly zjevnými SEO deriváty.

Když se podíváme hlouběji, Perplexity dále zefektivňuje prodejní cyklus tím, že rychle vyhledává kontaktní informace, což je pro obchodní zástupce obvykle únavný úkol. Následně personalizuje oslovování tím, že prochází příspěvky potenciálních zákazníků na LinkedInu, aby lépe pochopil jejich vyvíjející se zájmy. To posiluje prodejní podporu společnosti Lambda tím, že se ptá Perplexity, co by nový vývoj mohl znamenat pro jejich zákazníky.

Výhoda č. 5: Onboarding pro netechnické pracovníky

Na závěr Kyle dodává, že se Perplexity stala klíčovou pro zefektivnění procesu onboardingu nových členů týmu ve společnosti. Když se například netechnický zaměstnanec potřebuje dozvědět něco o Evině inženýrské práci, může jednoduše využít Perplexity k vytvoření komplexního shrnutí. Eve může nahrát relevantní interní dokumenty k porovnání s netechnickými externími zdroji, aniž by se musela obávat, že data společnosti Lambda budou použita k trénování AI.

To novému zaměstnanci poskytuje srozumitelné nasměrování, takže se může rychleji zapojit – aniž by musel provádět další výzkum, ukrajoval z Evina času nebo vystavoval data společnosti riziku.

Výsledek

Vylepšené pracovní postupy, hloubkový výzkum a rychlejší plnění úkolů

Perplexity Enterprise šetří 457 hodin napříč více než 15 týmy ve společnosti Lambda. Například za pouhých 30 sekund poskytne Perplexity Bradymu 20 různých zdrojů pro jeho technické psaní. Nyní zvládá práci 2× rychleji a s přesnou dokumentací architektury – což vyžaduje menší úsilí od externích partnerů, kteří dříve s vyhledáváním těchto informací pomáhali.

Podobně, pokud jde o podporu prodeje, obchodní zástupce společnosti Lambda Noah Spear poukazuje na to, že Perplexity dramaticky rozšířila dosah na prodejní kanál a zároveň jej učinila osobnějším. Výsledky? Více potenciálních zákazníků reaguje na jejich hovory a e-maily, což urychluje jejich prodejní funnel.

Kyle říká, že celková úspora času s Perplexity Enterprise představuje pro celý tým Lambda zásadní změnu. Ať už plánuje schůzky, nebo dokumentuje zdroje, osobně ušetří průměrně jednu hodinu na každém ze svých každodenních úkolů. Perplexity mu například během několika sekund naformátuje materiály pro podporu prodeje a zároveň zvýrazní akční data a další kroky.

„Zvládám toho prostě mnohem víc,“ říká Kyle. „Obzvláště ve vzdáleném světě, kde se můžete plně soustředit a přecházet od jedné schůzky ke druhé, Perplexity urychluje téměř vše.“