Jak Lambda oszczędza 475+ godzin dzięki usprawnieniu przepływów pracy z Perplexity Enterprise

Problem

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do przyspieszenia złożonych technicznych przepływów pracy

Jako chmura GPU szkoląca duże modele językowe (LLM) i generatywną sztuczną inteligencję, firma Lambda znajduje się w czołówce postępu w zakresie sprzętu dla inżynierów uczenia maszynowego. Kyle Van Dyke, starszy menedżer ds. aktywizacji sprzedaży w Lambda, twierdzi, że właśnie dlatego przetestowali niemal każde dostępne na rynku narzędzie AI.

Znalezienie odpowiedniej platformy do usprawnienia technicznych badań, codziennych przepływów pracy związanych ze sprzedażą oraz tempa prac inżynieryjnych okazało się jednak trudne. Wiele zespołów w firmie Lambda poszukiwało narzędzia AI, które wykraczałoby poza podsumowywanie wyników wyszukiwania, aby odkryć głębsze spostrzeżenia z wiarygodnych źródeł.

Przypadek użycia nr 1: Znalezienie aktualnych, wiarygodnych informacji technicznych

Sam Khosroshahi, szef działu sprzedaży strategicznej w Lambda, próbował korzystać z innych narzędzi AI w celu przyspieszenia ofertowania dla klientów. Podczas badania przypadków użycia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dla potencjalnych klientów natrafił na powracający problem: informacje dostarczane przez inne modele nie były aktualne ani oparte na zweryfikowanych źródłach, więc nie miał pewności, czy są faktyczne — co czyniło je nieodpowiednimi dla jego przepływu pracy.

Kierownictwo Lambda wiedziało, że istnieje wiele takich możliwości usprawnienia pracy w ponad 15 zespołach, obejmujących sprzedaż, treść, inżynierię, HR i inne. Dlatego, gdy Kyle odkrył Perplexity Enterprise, decyzja o współpracy z nimi była oczywista, wyjaśnia. „Perplexity zapewnia nam szeroki wachlarz cytowanych zasobów podsumowanych w przejrzysty sposób”.

Przypadek użycia nr 2: Generowanie konspektów złożonej dokumentacji

Brady Smith, autor dokumentacji technicznej w Lambda, wykorzystuje skrypty Bash oraz dane wejściowe i wyjściowe terminala do opracowywania treści. Programowanie nie jest jednak jego główną kompetencją, więc woli przekazywać informacje z terminala Bash do sztucznej inteligencji, aby uzyskać kontekst bez ryzyka uszkodzenia systemu.

Tworzenie konspektów technicznych mogło ciągnąć się godzinami, ponieważ często musiał czekać na dostarczenie niszowych informacji przez inne strony. Dlatego szukał sposobu na samodzielne przeprowadzanie dogłębnych wyszukiwań, które w ciągu kilku sekund dostarczają cytowane, dokładne informacje.

Rozwiązanie

Szybsza realizacja zadań w ponad 15 zespołach dzięki wbudowanemu wsparciu AI

Możliwości wyszukiwania Perplexity Enterprise od pierwszego dnia przerosły oczekiwania Lambda. Ponieważ wyniki zawsze zawierają dokładne i zweryfikowane cytowania, zespoły i podzespoły Lambda mogą efektywnie prowadzić dogłębne badania i prace koncepcyjne, czerpiąc z tego szereg wymiernych korzyści.

Korzyść nr 1: Szybkie, wiarygodne wyniki — z dokładnymi cytowaniami

W przypadku dokumentacji i dogłębnych treści Lambda, Brady uważa, że Perplexity Enterprise jest idealnym partnerem do szybkiego tworzenia konspektów. Wykorzystuje on AI do syntezy długich raportów naukowych w łatwo przyswajalne wyniki, nazywając to „mnożnikiem siły w swojej pracy”. A kiedy prowadzi badania, Perplexity generuje dokładnie taką dokumentację, jakiej potrzebuje — wraz z cytowaniami.

Korzyść nr 2: Zwięzłe podsumowania złożonych raportów technicznych

Starszy inżynier rozwiązań Jordan Gibbens wykorzystuje Perplexity Enterprise do wyszukiwania i podsumowywania wysoce technicznych artykułów związanych ze swoimi projektami programistycznymi. Sztuczna inteligencja pomaga mu również identyfikować szczegółowe dane w dużych plikach PDF, takich jak setki stron dokumentacji NVIDIA Bright Cluster.

Uważa on, że wyniki Perplexity są wyjątkowo zwięzłe, zwłaszcza w porównaniu z innymi narzędziami AI na rynku, gdy zagłębia się w istotę każdego zadania inżynieryjnego, nad którym pracuje.

Korzyść nr 3: Usprawnione przepływy pracy inżynieryjnej zapewniające płynne przełączanie kontekstu

Eve Callicoat, jedna z inżynierów oprogramowania w Lambda, nie tylko przyspiesza swoją pracę dzięki Perplexity – zaprojektowała również własny język programowania w ramach Enterprise.

Na przykład, gdy wprowadza zapytanie dotyczące konkretnego repozytorium GitHub, Perplexity analizuje je i tworzy kompleksową odpowiedź — nawet na podstawie treści, których nigdy wcześniej nie widziało. Funkcja wyszukiwania Pro potrafi nawet rozłożyć na czynniki pierwsze wieloakapitowe pytania dotyczące gramatyki parserów i plików kodu źródłowego na zorganizowane punkty, co umożliwia Eve płynne przełączanie się między zadaniami i platformami.

Korzyść nr 4: Spersonalizowane działania sprzedażowe bez pracy ręcznej

Po wdrożeniu Perplexity, zespół sprzedaży Sama w Lambda znalazł kompleksowe zasoby, których potrzebował do badania i aktywacji potencjalnych klientów. Sam może teraz z łatwością znajdować współczesne, możliwe do zacytowania informacje podczas projektowania kampanii sprzedażowych. Zamiast ręcznie przeglądać setki linków w Google, Sam otrzymuje „szeroki wachlarz zasobów ładnie podsumowany na tacy”. Może mieć pewność, że informacje są bezstronne, ponieważ wyniki Perplexity nie zawierają żadnych reklam ani rażących materiałów marketingowych, które są ewidentnie pochodnymi SEO.

Wnikając głębiej, Perplexity dodatkowo wygładza cykl sprzedaży, szybko pozyskując dane kontaktowe, co jest zazwyczaj żmudnym zadaniem dla przedstawicieli handlowych. Następnie personalizuje działania poprzez analizę postów potencjalnych klientów na LinkedIn, aby lepiej zrozumieć ich zmieniające się zainteresowania. To napędza aktywizację sprzedaży Lambda, pozwalając zapytać Perplexity, co nowe osiągnięcie może oznaczać dla ich klientów.

Korzyść nr 5: Wdrożenie dla pracowników nietechnicznych

Na koniec Kyle dodaje, że Perplexity stało się kluczowe w usprawnianiu procesu wdrażania nowych członków zespołu w firmie. Na przykład, gdy pracownik nietechniczny musi dowiedzieć się o pracy inżynieryjnej Eve, może po prostu wykorzystać Perplexity do stworzenia kompleksowego podsumowania. Eve może przesyłać odpowiednie dokumenty wewnętrzne w celu porównania ich z nietechnicznymi źródłami zewnętrznymi bez obawy, że dane Lambda zostaną wykorzystane do szkolenia AI.

Daje to nowemu pracownikowi łatwe do zrozumienia wytyczne, dzięki czemu może szybciej rozpocząć pracę — bez konieczności prowadzenia dodatkowych badań, angażowania czasu Eve czy narażania danych firmy.

Wynik

Przyspieszone przepływy pracy, dogłębne badania i szybsze kończenie zadań

Perplexity Enterprise oszczędza 457 godzin w ponad 15 zespołach Lambda. Na przykład w zaledwie 30 sekund Perplexity dostarcza Brady'emu 20 różnych źródeł do jego pisania technicznego. Teraz wykonuje pracę 2x szybciej dzięki dokładnej dokumentacji architektonicznej — wymagając mniej wysiłku od partnerów zewnętrznych, którzy wcześniej pomagali pozyskiwać te informacje.

Podobnie w kwestii aktywizacji sprzedaży, przedstawiciel handlowy Lambda Noah Spear zauważa, że Perplexity radykalnie zwiększyło zasięg działań sprzedażowych, czyniąc je jednocześnie bardziej osobistymi. Wyniki? Więcej potencjalnych klientów odpowiada na połączenia i e-maile, co przyspiesza lejek sprzedaży.

Kyle twierdzi, że ogólna oszczędność czasu dzięki Perplexity Enterprise zmieniła zasady gry dla całego zespołu Lambda. Niezależnie od tego, czy planuje spotkania, czy dokumentuje zasoby, osobiście oszczędza średnio jedną godzinę na każdym ze swoich codziennych zadań. Na przykład Perplexity formatuje dla niego zasoby aktywizacji w kilka sekund, podkreślając jednocześnie dane umożliwiające podjęcie działań i kolejne kroki.

„Osiągam po prostu o wiele więcej” — mówi Kyle. „Zwłaszcza w zdalnym świecie, gdzie możesz się skupić i przechodzić ze spotkania na spotkanie, Perplexity przyspiesza niemal wszystko”.