Kaip „Lambda“ sutaupo 475+ valandų supaprastindama technines darbo eigas su „Perplexity Enterprise“

Problema

Dirbtinio intelekto panaudojimas siekiant paspartinti sudėtingas technines darbo eigas

Kaip GPU debesijos platforma, treniruojanti LLM ir generacinį dirbtinį intelektą, „Lambda“ yra mašininio mokymosi inžinerijai skirtos aparatinės įrangos pažangos priešakyje. „Lambda“ vyresnysis pardavimų aktyvinimo vadovas Kyle Van Dyke sako, kad būtent dėl šios priežasties jie išbandė beveik visus rinkoje esančius dirbtinio intelekto įrankius.

Tačiau rasti tinkamą platformą, kuri supaprastintų jų techninius tyrimus, kasdienę pardavimų darbo eigą ir inžinerinį greitį, pasirodė sunku. Kelios „Lambda“ komandos ieškojo dirbtinio intelekto įrankio, kuris neapsiribotų paieškos rezultatų apibendrinimu, o atskleistų gilesnių įžvalgų iš patikimų šaltinių.

1 pritaikymo atvejis: naujausios, patikimos techninės informacijos radimas

„Lambda“ strateginių pardavimų vadovas Sam Khosroshahi buvo bandęs naudoti kitus dirbtinio intelekto įrankius klientų pasiūlymams paspartinti. Tyrinėdamas dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pritaikymo atvejus esamiems klientams, jis susidūrė su pasikartojančia problema: kitų modelių pateikta informacija nebuvo nauja arba pagrįsta patvirtintais šaltiniais, todėl jis nežinojo, ar ji faktiškai teisinga, o tai sumažino jos tinkamumą jo darbo eigai.

„Lambda“ vadovybė žinojo, kad yra daug tokių galimybių supaprastinti darbą daugiau nei 15 komandų, apimančių pardavimus, turinį, inžineriją, žmogiškuosius išteklius ir kt. Taigi, kai Kyle'as atrado „Perplexity Enterprise“, sprendimas su jais dirbti buvo savaime suprantamas, aiškina jis. „Perplexity“ pateikia mums daug cituojamų šaltinių, apibendrintų tvarkingame rinkinyje.“

2 pritaikymo atvejis: sudėtingos dokumentacijos struktūros generavimas

Brady Smith, „Lambda“ techninis rašytojas, savo turiniui kurti naudoja „Bash“ scenarijus ir neapdorotus terminalo įvesties bei išvesties duomenis. Tačiau programavimas nėra jo pagrindinė kompetencija, todėl jis verčiau įveda „Bash“ terminalo informaciją į dirbtinį intelektą, kad gautų kontekstą ir nekiltų rizika sugadinti netinkamą sistemą.

Be to, techninių struktūrų kūrimas galėjo užsitęsti valandas, nes jam dažnai tekdavo laukti, kol kiti subjektai pateiks jam nišinę informaciją. Todėl jis ieškojo būdo, kaip savarankiškai atlikti nuodugnias paieškas, kurios per kelias sekundes pateiktų cituojamą, tikslią informaciją.

Sprendimas

Spartesnis vykdymas 15+ komandų naudojant integruotą dirbtinio intelekto palaikymą

„Perplexity Enterprise“ paieškos galimybės nuo pat pirmos dienos viršijo „Lambda“ lūkesčius. Kadangi rezultatuose visada pateikiamos tikslios ir patvirtintos citatos, „Lambda“ komandos ir subkomandos gali veiksmingai atlikti giluminius tyrimus ir žinių darbus su daugybe apčiuopiamų privalumų.

1 privalumas: greiti, patikimi rezultatai su tiksliomis citatomis

Kalbant apie „Lambda“ dokumentaciją ir išsamų turinį, Brady pastebi, kad „Perplexity Enterprise“ yra idealus partneris greitai kuriant struktūras. Jis naudoja dirbtinį intelektą ilgoms mokslo ataskaitoms susintetinti į lengvai suprantamus rezultatus, vadindamas jį „savo darbo jėgos daugikliu“. O atlikdamas tyrimus, „Perplexity“ parengia tiksliai tokią dokumentaciją, kurios jam reikia, kartu su citatomis.

2 privalumas: glaustos sudėtingų techninių ataskaitų santraukos

Vyresnysis sprendimų inžinierius Jordan Gibbens naudoja „Perplexity Enterprise“, kad surastų ir apibendrintų labai techninius straipsnius, susijusius su jo programavimo projektais. Dirbtinis intelektas taip pat padeda jam nustatyti konkrečias detales dideliuose PDF failuose, pavyzdžiui, šimtuose puslapių „NVIDIA“ „Bright Cluster“ dokumentacijos.

Jis pastebi, kad „Perplexity“ rezultatai yra išskirtinai glaustos formos, ypač lyginant su kitais rinkoje esančiais dirbtinio intelekto įrankiais, kai gilinamasi į smulkias bet kurios inžinerinės užduoties, su kuria jis dirba, detales.

3 privalumas: supaprastinta inžinerinė darbo eiga sklandžiam konteksto keitimui

Eve Callicoat, viena iš „Lambda“ pagrindinių programinės įrangos inžinierių, ne tik paspartina savo darbo rezultatus naudodama „Perplexity“, bet ir sukūrė pasirinktinę programavimo kalbą „Enterprise“ viduje.

Pavyzdžiui, kai ji įveda užklausą apie tam tikrą „GitHub“ saugyklą, „Perplexity“ ją išanalizuoja ir sukuria išsamų atsakymą – netgi iš turinio, kurio niekada anksčiau nematė. „Pro“ paieška gali netgi išskaidyti pastraipos ilgio klausimus apie analizatoriaus gramatiką ir šaltinio kodo failus į organizuotus punktus, todėl Eve gali sklandžiai perjungti užduotis ir platformas.

4 privalumas: asmeninis pardavimų kreipimasis be rankinio darbo

Pradėjus naudotis „Perplexity“, Samo pardavimų komanda „Lambda“ rado „viskas viename“ išteklių, kurio jiems reikėjo potencialių klientų paieškai ir aktyvavimui. Kurdamas klientų informavimo kampanijas, Samas dabar gali lengvai rasti šiuolaikiškos, cituojamos informacijos. Vietoj to, kad rankiniu būdu ieškotų šimtų nuorodų per „Google“, Samas gauna „didelį išteklių rinkinį, gražiai apibendrintą ant lėkštutės“. Ir jis gali būti tikras, kad informacija yra nešališka, nes „Perplexity“ rezultatuose nėra jokių skelbimų ar akivaizdžios rinkodaros medžiagų, kurios būtų aiškūs SEO dariniai.

Gilindamasis toliau, „Perplexity“ dar labiau supaprastina pardavimų ciklą greitai surasdamas kontaktinę informaciją – tai paprastai sunkus darbas pardavimų atstovams. Tada jis suasmenina informavimą peržiūrėdamas potencialių klientų „LinkedIn“ įrašus, kad geriau suprastų jų kintančius interesus. Tai sustiprina „Lambda“ pardavimų skatinimą užduodant „Perplexity“ klausimą, ką naujas įvykis galėtų reikšti jų klientams.

5 privalumas: prisijungimas netechniniams darbuotojams

Galiausiai Kyle'as priduria, kad „Perplexity“ tapo itin svarbi siekiant supaprastinti bendrovės naujų komandos narių įvedimo procesą. Pavyzdžiui, kai netechniniam darbuotojui reikia sužinoti apie Eve inžinerinį darbą, jis gali tiesiog pasitelkti „Perplexity“, kad sukurtų išsamią santrauką. Eve gali įkelti atitinkamus vidinius dokumentus, kad galėtų palyginti juos su netechniniais išoriniais šaltiniais, nesibaimindama, kad „Lambda“ duomenys bus naudojami dirbtiniam intelektui apmokyti.

Tai suteikia naujam darbuotojui lengvai suprantamų nurodymų, kad jis galėtų greičiau įsivažiuoti – neatlikdamas papildomų tyrimų, nešvaistydamas Eve laiko ir nekeldamas pavojaus įmonės duomenims.

Rezultatas

Sustiprintos darbo eigos, giluminiai tyrimai ir greitesnis užduočių atlikimas

„Perplexity Enterprise“ sutaupo 457 valandas daugiau nei 15-oje „Lambda“ komandų. Pavyzdžiui, vos per 30 sekundžių „Perplexity“ pateikia Brady 20 skirtingų šaltinių jo techniniam rašymui. Dabar jis atlieka darbą 2 kartus greičiau su tikslia architektūros dokumentacija – reikalaujama mažiau pastangų iš išorinių partnerių, kurie anksčiau padėdavo surasti šią informaciją.

Panašiai, kalbant apie pardavimų skatinimą, „Lambda“ pardavimų atstovas Noah Spear pažymi, kad „Perplexity“ iš esmės padidino pardavimų piltuvėlio aprėptį ir kartu padarė ją asmeniškesne. Kokie rezultatai? Daugiau potencialių klientų atsiliepia į jų skambučius ir el. laiškus, o tai paspartina jų pardavimų piltuvėlį.

Kyle'as sako, kad bendras laiko sutaupymas naudojant „Perplexity Enterprise“ pakeitė visos „Lambda“ komandos veiklą. Nesvarbu, ar planuoja susitikimus, ar dokumentuoja išteklius, jis asmeniškai sutaupo vidutiniškai po vieną valandą kiekvienai savo kasdienei užduočiai. Pavyzdžiui, „Perplexity“ per kelias sekundes suformatuoja jo parengtus išteklius, išryškindamas veiksmingus duomenis ir kitus veiksmus.

„Aš tiesiog pasiekiu daug daugiau, – sako Kyle'as. – Ypač nuotoliniame pasaulyje, kur galite susitelkti ir pereiti nuo vieno susitikimo prie kito, „Perplexity“ paspartina beveik viską.“