Hoe Lambda 475+ uur bespaart door technische workflows te stroomlijnen met Perplexity Enterprise

Het Probleem

AI inzetten om complexe technische workflows te versnellen

Als een GPU-cloud die LLM's en Generatieve AI traint, bevindt Lambda zich in de voorhoede van de technologische vooruitgang voor machine learning-engineers. Kyle Van Dyke, Senior Sales Enablement Manager bij Lambda, zegt dat dit precies de reden is waarom ze bijna elke beschikbare AI-tool op de markt hebben getest.

Maar het vinden van het juiste platform om hun technisch onderzoek, dagelijkse sales-workflows en engineering-snelheid te stroomlijnen bleek lastig. Meerdere teams bij Lambda zochten naar een AI-tool die verder zou gaan dan het samenvatten van zoekresultaten om diepere inzichten uit betrouwbare bronnen te onthullen.

Use Case #1: Actuele, betrouwbare technische informatie vinden

Sam Khosroshahi, hoofd Strategic Sales bij Lambda, had geprobeerd andere AI-tools te gebruiken om klantvoorstellen te bespoedigen. Terwijl hij onderzoek deed naar AI- en ML-gebruikssituaties voor potentiële klanten, stuitte hij op een terugkerend probleem: de informatie die andere modellen verstrekten was niet actueel of gebaseerd op geverifieerde bronnen, waardoor hij niet wist of het feitelijk correct was – wat het minder dan ideaal maakte voor zijn workflow.

De leiding van Lambda wist dat er talloze mogelijkheden zoals deze waren om het werk te stroomlijnen voor meer dan 15 teams, verspreid over sales, content, engineering, HR en meer. Dus tegen de tijd dat Kyle Perplexity Enterprise ontdekte, was de beslissing om met hen samen te werken logisch, legt hij uit. “Perplexity biedt ons een breed scala aan geciteerde bronnen, samengevat in een overzichtelijk pakket.”

Use Case #2: Outlines genereren voor complexe documentatie

Brady Smith, een technisch schrijver bij Lambda, gebruikt Bash-scripting en ruwe terminal-inputs en -outputs om zijn content te informeren. Maar coderen is niet zijn kerncompetentie, dus voert hij liever de Bash-terminalinformatie in een AI om context te krijgen zonder het risico te lopen het verkeerde systeem te verstoren.

Van daaruit kon het bouwen van technische outlines uren in beslag nemen omdat hij vaak moest wachten op andere partijen om hem te voorzien van niche-informatie. Daarom zocht hij naar een manier om zelf aan de slag te gaan en diepgaande zoekopdrachten uit te voeren die binnen enkele seconden geciteerde, nauwkeurige informatie opleveren.

De Oplossing

Snellere uitvoering voor 15+ teams met geïntegreerde AI-ondersteuning

De zoekmogelijkheden van Perplexity Enterprise overtroffen vanaf dag één de verwachtingen van Lambda. Omdat resultaten altijd nauwkeurige en geverifieerde bronvermeldingen bevatten, kunnen de teams en subteams van Lambda efficiënt diepgaand onderzoek en kenniswerk uitvoeren met een aantal tastbare voordelen.

Voordeel #1: Snelle, betrouwbare resultaten – met nauwkeurige bronvermeldingen

Voor de documentatie en diepgaande content van Lambda vindt Brady dat Perplexity Enterprise de ideale partner is voor het snel bouwen van outlines. Hij gebruikt de AI om lange wetenschappelijke rapporten samen te vatten tot gemakkelijk verteerbare resultaten en noemt het een “krachtvermenigvuldiger voor zijn werk”. En wanneer hij onderzoek doet, produceert Perplexity precies de documentatie die hij nodig heeft – compleet met bronvermeldingen.

Voordeel #2: Beknopte samenvattingen van complexe technische rapporten

Senior Solution Engineer Jordan Gibbens gebruikt Perplexity Enterprise om zeer technische artikelen met betrekking tot zijn codeerprojecten te vinden en samen te vatten. De AI helpt hem ook bij het identificeren van specifieke details in grote PDF-bestanden, zoals de honderden pagina's van NVIDIA's Bright Cluster-documentatie.

Hij vindt dat de resultaten van Perplexity uniek beknopt zijn, vooral in vergelijking met andere AI-tools op de markt, bij het duiken in de fijne details van elke engineering-taak waar hij aan werkt.

Voordeel #3: Gestroomlijnde engineering-workflows voor naadloos context-schakelen

Eve Callicoat, een van de Staff Software Engineers van Lambda, versnelt niet alleen haar werkoutput met Perplexity – ze heeft ook een eigen programmeertaal binnen Enterprise ontworpen.

Wanneer ze bijvoorbeeld een zoekopdracht invoert over een specifieke GitHub-repository, analyseert Perplexity deze en construeert een uitgebreid antwoord – zelfs op basis van inhoud die het nog nooit eerder heeft gezien. De Pro-zoekopdracht kan zelfs vragen van een alinea lang over parsergrammatica en broncodebestanden opdelen in georganiseerde punten, waardoor het voor Eve naadloos is om tussen taken en platforms te schakelen.

Voordeel #4: Gepersonaliseerde sales-outreach zonder handmatig werk

Na de onboarding met Perplexity vond het salesteam van Sam bij Lambda de alles-in-één bron die ze nodig hadden voor het onderzoeken en activeren van potentiële leads. Sam kan nu gemakkelijk actuele, citeerbare informatie vinden terwijl hij klantoutreach-campagnes ontwerpt. In plaats van handmatig honderden links via Google te doorzoeken, krijgt Sam een “breed scala aan bronnen die keurig op een presenteerblaadje worden samengevat.” En hij kan erop vertrouwen dat informatie onbevooroordeeld is omdat de resultaten van Perplexity geen advertenties of flagrante marketingmaterialen bevatten die duidelijk SEO-derivaten zijn.

Verder duikend, stroomlijnt Perplexity de salescyclus door snel contactgegevens te sourcen, wat normaal een zware taak is voor salesvertegenwoordigers. Vervolgens personaliseert het de outreach door LinkedIn-berichten van leads door te spitten om hun evoluerende interesses beter te begrijpen. Dit supercharged de sales-enablement van Lambda door Perplexity te vragen wat een nieuwe ontwikkeling zou kunnen betekenen voor hun klanten.

Voordeel #5: Onboarding voor niet-technische medewerkers

Tot slot voegt Kyle toe dat Perplexity cruciaal is geworden bij het stroomlijnen van het onboardingproces van het bedrijf voor nieuwe teamleden. Wanneer een niet-technische medewerker bijvoorbeeld moet leren over het engineeringwerk van Eve, kunnen ze eenvoudig Perplexity inzetten om een uitgebreide samenvatting te maken. Eve kan relevante interne documenten uploaden om te kruisverwijzen met niet-technische externe bronnen zonder zich zorgen te hoeven maken dat de gegevens van Lambda worden gebruikt om de AI te trainen.

Dit geeft de nieuwe medewerker eenvoudig te begrijpen instructies zodat ze sneller kunnen inwerken – zonder aanvullend onderzoek te doen, inbreuk te maken op de tijd van Eve of bedrijfsgegevens in gevaar te brengen.

Het Resultaat

Versnelde workflows, diepgaand onderzoek en snellere voltooiing van taken

Perplexity Enterprise bespaart 457 uur voor meer dan 15 Lambda-teams. Perplexity geeft Brady bijvoorbeeld in slechts 30 seconden 20 verschillende bronnen voor zijn technische schrijfwerk. Nu rondt hij werk 2x sneller af met nauwkeurige architectuurdocumentatie – wat minder inspanning vereist van externe partners die voorheen hielpen deze informatie te sourcen.

Ook als het gaat om sales-enablement, wijst Lambda Sales Rep Noah Spear erop dat Perplexity de pipeline-outreach drastisch heeft opgeschaald en tegelijkertijd persoonlijker heeft gemaakt. De resultaten? Meer leads reageren op hun oproepen en e-mails, wat hun salesfunnel versnelt.

Kyle zegt dat de algehele tijdsbesparing met Perplexity Enterprise een game-changer is geweest voor het gehele Lambda-team. Of het nu gaat om het plannen van vergaderingen of het documenteren van middelen, hij bespaart persoonlijk gemiddeld één uur op elk van zijn dagelijkse taken. Zo formatteert Perplexity zijn enablement-middelen binnen enkele seconden voor hem, terwijl actiegerichte gegevens en volgende stappen worden benadrukt.

“Ik presteer gewoon zoveel meer,” zegt Kyle. “Vooral in een wereld op afstand waar je in staat bent om je te concentreren en van vergadering naar vergadering te springen, versnelt Perplexity bijna alles.”