Kako Lambda štedi više od 475 sati pojednostavljenjem tehničkih tijekova rada s pomoću platforme Perplexity Enterprise

Problem

Primjena umjetne inteligencije za ubrzavanje složenih tehničkih tijekova rada

Kao GPU oblak koji trenira jezične modele i generativnu umjetnu inteligenciju, Lambda se nalazi na čelu napretka u hardveru za inženjere strojne učenja. Kyle Van Dyke, Lambdin viši menadžer za potporu prodaji, kaže da je to upravo razlog zašto su testirali gotovo svaki dostupni alat s umjetnom inteligencijom na tržištu.

No, pronalaženje prave platforme za pojednostavljenje njihovog tehničkog istraživanja, svakodnevnih prodajnih tijekova rada i inženjerske brzine pokazalo se teškim. Više timova u Lambdi tražilo je alat s umjetnom inteligencijom koji bi išao dalje od sažimanja rezultata pretraživanja kako bi otkrio dublje uvide iz pouzdanih izvora.

Slučaj upotrebe br. 1: Pronalaženje ažuriranih i pouzdanih tehničkih informacija

Sam Khosroshahi, Lambdin voditelj strateške prodaje, pokušao je koristiti druge alate s umjetnom inteligencijom kako bi ubrzao ponude za klijente. Dok je istraživao slučajeve upotrebe umjetne inteligencije i strojnog učenja za potencijalne klijente, naišao je na ponavljajući problem: informacije koje su drugi modeli pružali nisu bile ažurirane niti temeljene na provjerenim izvorima, tako da nije znao jesu li činjenične – što ih čini manje nego idealnima za njegov tijek rada.

Lambdino vodstvo znalo je da postoje brojne prilike poput ovih za pojednostavljenje rada u više od 15 timova, koji obuhvaćaju prodaju, sadržaj, inženjering, ljudske resurse i još mnogo toga. Dakle, u trenutku kada je Kyle otkrio Perplexity Enterprise, odluka o suradnji s njima bila je očita, objašnjava on. "Perplexity nam pruža širok raspon citiranih izvora sažetih u urednom paketu."

Slučaj upotrebe br. 2: Generiranje nacrta za složenu dokumentaciju

Brady Smith, tehnički pisac u Lambdi, koristi Bash skriptiranje te sirove terminalne unose i izlaze kako bi obogatio svoj sadržaj. No programiranje nije njegova primarna vještina, pa radije unosi informacije s Bash terminala u umjetnu inteligenciju kako bi dobio kontekst bez rizika od narušavanja pogrešnog sustava.

Nakon toga, izrada tehničkih nacrta mogla se odužiti satima jer je često morao čekati druge strane da mu dostave nišne informacije. Zato je tražio način da samostalno provodi dubinska pretraživanja koja daju citirane, točne informacije unutar nekoliko sekundi.

Rješenje

Brže izvršavanje u više od 15 timova uz ugrađenu podršku umjetne inteligencije

Mogućnosti pretraživanja platforme Perplexity Enterprise premašile su Lambdina očekivanja od prvog dana. Budući da rezultati uvijek uključuju točne i provjerene citate, Lambdini timovi i podtimovi mogu učinkovito provoditi dubinsko istraživanje i rad na znanju s nizom opipljivih koristi.

Prednost br. 1: Brzi, pouzdani rezultati — s točnim citatima

Za Lambdinu dokumentaciju i dubinski sadržaj, Brady smatra da je Perplexity Enterprise idealan partner za brzu izradu nacrta. On koristi umjetnu inteligenciju kako bi sintetizirao duga znanstvena izvješća u lako probavljive rezultate, nazivajući to "multiplikatorom snage za svoj posao." A kada provodi istraživanje, Perplexity proizvodi upravo onu dokumentaciju koja mu je potrebna – u potpunosti opremljenu citatima.

Prednost br. 2: Sažeti pregledi složenih tehničkih izvješća

Viši inženjer rješenja Jordan Gibbens koristi Perplexity Enterprise za pronalaženje i sažimanje visoko tehničkih članaka povezanih sa svojim programerskim projektima. Umjetna inteligencija mu također pomaže identificirati specifične detalje u velikim PDF datotekama, poput stotina stranica Nvidijine dokumentacije za Bright Cluster.

Smatra da su Perplexityjevi rezultati jedinstveno sažeti, posebno u usporedbi s drugim alatima s umjetnom inteligencijom na tržištu, prilikom pronalaženja sitnih detalja bilo kojeg inženjerskog zadatka na kojem radi.

Prednost br. 3: Pojednostavljeni inženjerski tijekovi rada za besprijekorno mijenjanje konteksta

Eve Callicoat, jedna od Lambdinih glavnih softverskih inženjerki, ne samo da ubrzava svoj radni učinak uz Perplexity – već je i dizajnirala prilagođeni programski jezik unutar platforme Enterprise.

Na primjer, kada unese upit o određenom GitHub repozitoriju, Perplexity ga analizira i sastavlja sveobuhvatan odgovor – čak i iz sadržaja koji nikada prije nije vidio. Pretraživanje Pro može čak dekonstruirati pitanja dugačka koliko i odlomci o gramatici parsiranja i datotekama izvornog koda u organizirane točke, čineći Evi besprijekornim prebacivanje između zadataka i platformi.

Prednost br. 4: Personalizirani prodajni pristup bez ručnog rada

Nakon uvođenja u rad s Perplexityjem, Samov prodajni tim u Lambdi pronašao je sveobuhvatan resurs koji im je bio potreban za istraživanje i aktivaciju potencijalnih prilika. Sam sada može lako pronaći suvremene informacije koje se mogu citirati dok dizajnira kampanje za dosezanje klijenata. Umjesto ručnog pregledavanja stotina poveznica diljem Googlea, Sam dobiva "širok raspon resursa lijepo sažetih na pladnju." I može biti siguran da su informacije nepristrane jer Perplexityjevi rezultati ne uključuju nikakve oglase ili očite marketinške materijale koji su jasno SEO izvedenice.

Udubljujući se dublje, Perplexity dodatno olakšava prodajni ciklus brzim pronalaženjem kontakt podataka, što je inače težak zadatak za prodajne predstavnike. Zatim personalizira komunikaciju pretraživanjem objava potencijalnih klijenata na LinkedInu kako bi bolje razumio njihove interese koji se mijenjaju. Ovo snažno potiče Lambdinu podršku prodaji pitajući Perplexity što bi novi razvoj događaja mogao značiti za njihove klijente.

Prednost br. 5: Uvođenje u posao za netehničke radnike

Za kraj, Kyle dodaje da je Perplexity postao ključan u pojednostavljenju procesa uvođenja u posao tvrtke za nove članove tima. Na primjer, kada netehnički zaposlenik treba naučiti nešto o Evinom inženjerskom radu, može jednostavno iskoristiti Perplexity za izradu sveobuhvatnog sažetka. Eve može učitati relevantne interne dokumente za unakrsno referenciranje s netehničkim vanjskim izvorima bez brige da će se Lambdini podaci koristiti za treniranje umjetne inteligencije.

To novom zaposleniku daje lako razumljive smjernice kako bi se mogao brže uvesti u posao – bez provođenja dodatnog istraživanja, trošenja Evinog vremena ili ugrožavanja podataka tvrtke.

Rezultat

Poboljšani tijekovi rada, dubinsko istraživanje i brže dovršavanje zadataka

Perplexity Enterprise štedi 457 sati u više od 15 Lambdinih timova. Na primjer, u samo 30 sekundi, Perplexity daje Bradyju 20 različitih izvora za njegovo tehničko pisanje. Sada dovršava posao dvostruko brže s točnom dokumentacijom o arhitekturi – zahtijevajući manje truda od vanjskih partnera koji su prethodno pomagali u pronalaženju tih informacija.

Slično tome, kada je riječ o podršci prodaji, Lambdin prodajni predstavnik Noah Spear ističe da je Perplexity dramski povećao opseg kontaktiranja potencijalnih klijenata, a istovremeno ga učinio osobnijim. Rezultati? Više potencijalnih klijenata odgovara na njihove pozive i e-poruke, što ubrzava njihov prodajni lijevak.

Kyle kaže da je ukupna ušteda vremena uz Perplexity Enterprise promijenila pravila igre za cijeli Lambdin tim. Bilo da planira sastanke ili dokumentira resurse, on osobno štedi u prosjeku jedan sat na svakom od svojih svakodnevnih zadataka. Na primjer, Perplexity mu formatira resurse za podršku u sekundi, istovremeno ističući primjenjive podatke i sljedeće korake.

"Jednostavno postižem toliko više", kaže Kyle. "Posebno u udaljenom svijetu u kojem se možete usredotočiti i prelaziti sa sastanka na sastanak, Perplexity ubrzava gotovo sve."