วิธีที่ Lambda ประหยัดเวลา 475+ ชั่วโมงด้วยการปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ทางเทคนิคด้วย Perplexity Enterprise

ปัญหา

การใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อเร่งความเร็วเวิร์กโฟลว์ทางเทคนิคที่ซับซ้อน

ในฐานะคลาวด์ GPU ที่ฝึกฝน LLM และ Generative AI ทำให้ Lambda อยู่ในแถวหน้าของการพัฒนาฮาร์ดแวร์สำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง Kyle Van Dyke ผู้จัดการฝ่ายส่งเสริมการขายอาวุโสของ Lambda กล่าวว่านั่นคือเหตุผลว่าทำไมพวกเขาจึงทดสอบเครื่องมือ AI เกือบทุกตัวที่มีอยู่ในตลาด

แต่การค้นหาแพลตฟอร์มที่เหมาะสมเพื่อปรับปรุงการวิจัยทางเทคนิค เวิร์กโฟลว์การขายประจำวัน และความเร็วในการพัฒนาซอฟต์แวร์นั้นพิสูจน์แล้วว่าทำได้ยาก ทีมงานหลายทีมที่ Lambda กำลังมองหาเครื่องมือ AI ที่จะก้าวไปไกลกว่าการสรุปผลการค้นหาเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นจากแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ

กรณีการใช้งาน #1: การค้นหาข้อมูลทางเทคนิคที่เป็นปัจจุบันและน่าเชื่อถือ

Sam Khosroshahi หัวหน้าฝ่ายขายเชิงกลยุทธ์ของ Lambda เคยลองใช้เครื่องมือ AI อื่นๆ เพื่อเร่งข้อเสนอของลูกค้า ระหว่างการวิจัยกรณีการใช้งาน AI และ ML สำหรับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า เขาพบปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ คือ ข้อมูลที่โมเดลอื่น ๆ ให้มานั้นไม่เป็นปัจจุบันหรือไม่ยึดโยงกับแหล่งข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบแล้ว ดังนั้นเขาจึงไม่รู้ว่าเป็นความจริงหรือไม่ ซึ่งทำให้มันไม่ค่อยเหมาะสมสำหรับเวิร์กโฟลว์ของเขา

ฝ่ายบริหารของ Lambda ทราบดีว่ามีโอกาสมากมายเช่นนี้ในการปรับปรุงการทำงานในทีมมากกว่า 15 ทีม ครอบคลุมการขาย เนื้อหา วิศวกรรม ทรัพยากรบุคคล และอื่นๆ ดังนั้น เมื่อ Kyle ค้นพบ Perplexity Enterprise การตัดสินใจร่วมงานด้วยจึงเป็นเรื่องที่ตัดสินใจได้ง่ายมาก เขาก่อตั้งและอธิบายว่า “Perplexity ให้แหล่งข้อมูลอ้างอิงที่หลากหลายแก่เรา ซึ่งสรุปไว้อย่างเรียบร้อยในแพ็กเกจเดียว”

กรณีการใช้งาน #2: การสร้างเค้าโครงสำหรับเอกสารที่ซับซ้อน

Brady Smith นักเขียนด้านเทคนิคของ Lambda ใช้สคริปต์ Bash รวมถึงอินพุตและเอาต์พุตเทอร์มินัลดิบเพื่อประกอบเนื้อหาของเขา แต่การเขียนโค้ดไม่ใช่ความถนัดหลักของเขา ดังนั้นเขาจึงชอบป้อนข้อมูลเทอร์มินัล Bash ลงใน AI เพื่อทำความเข้าใจบริบทโดยไม่ต้องเสี่ยงไปยุ่งกับระบบที่ผิดพลาด

จากนั้น การสร้างเค้าโครงทางเทคนิคอาจกินเวลานานหลายชั่วโมงเพราะเขาต้องรอให้ฝ่ายอื่น ๆ จัดหาข้อมูลเฉพาะกลุ่มให้ นั่นคือเหตุผลที่เขาค้นหาวิธีบริการตนเองและทำการค้นหาเชิงลึกที่ให้ข้อมูลที่อ้างอิงและถูกต้องภายในไม่กี่วินาที

วิธีแก้ปัญหา

การดำเนินการที่เร็วขึ้นใน 15+ ทีม ด้วยการสนับสนุน AI ฝังตัว

ความสามารถในการค้นหาของ Perplexity Enterprise เกินความคาดหมายของ Lambda ตั้งแต่วันแรก เนื่องจากผลลัพธ์มักจะรวมการอ้างอิงที่ถูกต้องและได้รับการตรวจสอบแล้ว ทีมและทีมย่อยของ Lambda จึงสามารถทำการวิจัยเชิงลึกและงานความรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพพร้อมประโยชน์ที่จับต้องได้หลายประการ

ประโยชน์ #1: ผลลัพธ์ที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ พร้อมการอ้างอิงที่ถูกต้อง

สำหรับเอกสารและเนื้อหาเชิงลึกของ Lambda Brady พบว่า Perplexity Enterprise เป็นพาร์ทเนอร์ที่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างเค้าโครงอย่างรวดเร็ว เขาใช้ AI เพื่อสังเคราะห์รายงานทางวิทยาศาสตร์ขนาดยาวให้เป็นผลที่ย่อยง่าย โดยเรียกมันว่า “ตัวคูณพลังสำหรับการทำงานของเขา” และเมื่อเขาทำการวิจัย Perplexity จะสร้างเอกสารที่เขาต้องการออกมาอย่างแม่นยำ พร้อมการอ้างอิงครบถ้วน

ประโยชน์ #2: สรุปกระชับของรายงานทางเทคนิคที่ซับซ้อน

วิศวกรโซลูชันอาวุโส Jordan Gibbens ใช้ Perplexity Enterprise เพื่อค้นหาและสรุปบทความทางเทคนิคขั้นสูงที่เกี่ยวข้องกับโปรเจกต์โค้ดของเขา AI ยังช่วยให้เขาระบุรายละเอียดเฉพาะในไฟล์ PDF ขนาดใหญ่ เช่น เอกสาร NVIDIA’s Bright Cluster หลายร้อยหน้า

เขาพบว่าผลลัพธ์ของ Perplexity มีความกระชับอย่างเป็นเอกลักษณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับเครื่องมือ AI อื่น ๆ ในตลาด เมื่อเจาะลึกรายละเอียดปลีกย่อยของงานวิศวกรรมใด ๆ ที่เขากำลังทำอยู่

ประโยชน์ #3: เวิร์กโฟลว์ทางวิศวกรรมที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับการสลับบริบทอย่างไร้รอยต่อ

Eve Callicoat หนึ่งในวิศวกรซอฟต์แวร์ระดับพนักงานของ Lambda ไม่เพียงแต่เร่งผลงานของเธอด้วย Perplexity เท่านั้น แต่เธอยังออกแบบภาษาโปรแกรมมิ่งแบบกำหนดเองภายใน Enterprise อีกด้วย

ตัวอย่างเช่น เมื่อเธอป้อนคำค้นหาเกี่ยวกับที่เก็บ GitHub เฉพาะ Perplexity จะวิเคราะห์และสร้างคำตอบที่ครอบคลุม แม้กระทั่งจากเนื้อหาที่ไม่เคยเห็นมาก่อนก็ตาม การค้นหาแบบ Pro ยังสามารถแยกย่อยคำถามความยาวเท่าพารากราฟเกี่ยวกับไวยากรณ์ตัวแยกวิเคราะห์และไฟล์ซอร์สโค้ดให้เป็นประเด็นที่จัดระเบียบแล้ว ทำให้ Eve สามารถสลับระหว่างงานและแพลตฟอร์มได้อย่างราบรื่น

ประโยชน์ #4: การติดต่อเชิงรุกด้านการขายแบบเฉพาะบุคคลโดยไม่ต้องทำงานด้วยตนเอง

หลังจากเริ่มต้นใช้งาน Perplexity ทีมขายของ Sam ที่ Lambda พบทรัพยากรแบบครบวงจรที่พวกเขาต้องการสำหรับการค้นหาและกระตุ้นกลุ่มเป้าหมายที่มีศักยภาพ ตอนนี้ Sam สามารถค้นหาข้อมูลร่วมสมัยที่สามารถอ้างอิงได้ง่ายในขณะที่เขาออกแบบแคมเปญการติดต่อลูกค้า แทนที่จะต้องคัดกรองลิงก์นับร้อยรายการใน Google ด้วยตนเอง Sam กลับได้รับ “แหล่งข้อมูลที่หลากหลายซึ่งสรุปไว้อย่างดีบนจาน” และเขาสามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลนั้นเป็นกลาง เนื่องจากผลลัพธ์ของ Perplexity ไม่มีโฆษณาหรือสื่อการตลาดที่โจ่งแจ้งซึ่งเป็นผลผลิตจาก SEO อย่างชัดเจน

เมื่อเจาะลึกยิ่งขึ้น Perplexity ช่วยให้วงจรการขายราบรื่นยิ่งขึ้นด้วยการจัดหาข้อมูลติดต่ออย่างรวดเร็ว ซึ่งโดยปกติแล้วเป็นงานที่ยากลำบากสำหรับตัวแทนฝ่ายขาย จากนั้นจะปรับแต่งการติดต่อให้เป็นส่วนตัวโดยการสำรวจโพสต์ LinkedIn ของลูกค้าเป้าหมายเพื่อทำความเข้าใจความสนใจที่เปลี่ยนแปลงไปของพวกเขาได้ดีขึ้น สิ่งนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการส่งเสริมการขายของ Lambda โดยการถาม Perplexity ว่าการพัฒนาใหม่ๆ อาจหมายถึงอะไรสำหรับลูกค้าของพวกเขา

ประโยชน์ #5: การปฐมนิเทศสำหรับพนักงานที่ไม่ใช่สายเทคนิค

ในท้ายที่สุด Kyle เสริมว่า Perplexity กลายเป็นสิ่งสำคัญในการปรับปรุงกระบวนการปฐมนิเทศของบริษัทสำหรับสมาชิกในทีมใหม่ ตัวอย่างเช่น เมื่อพนักงานที่ไม่ใช่สายเทคนิคต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับงานวิศวกรรมของ Eve พวกเขาสามารถใช้ Perplexity เพื่อสร้างสรุปที่ครอบคลุมได้ง่าย ๆ Eve สามารถอัปโหลดเอกสารภายในที่เกี่ยวข้องเพื่ออ้างอิงไขว้กับแหล่งข้อมูลภายนอกที่ไม่ใช่สายเทคนิค โดยไม่ต้องกังวลว่าข้อมูลของ Lambda จะถูกนำไปใช้ฝึกฝน AI

สิ่งนี้ช่วยให้พนักงานใหม่มีแนวทางที่เข้าใจง่ายเพื่อให้พวกเขาสามารถเริ่มงานได้เร็วขึ้น โดยไม่ต้องค้นหาข้อมูลเพิ่มเติม รบกวนเวลาของ Eve หรือทำให้ข้อมูลของบริษัทตกอยู่ในความเสี่ยง

ผลลัพธ์

เวิร์กโฟลว์ที่ทรงพลัง การวิจัยเชิงลึก และการทำงานเสร็จเร็วยิ่งขึ้น

Perplexity Enterprise ช่วยประหยัดเวลาได้ 457 ชั่วโมง ในทีม Lambda มากกว่า 15 ทีม ตัวอย่างเช่น ในเวลาเพียง 30 วินาที Perplexity ให้แหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน 20 แหล่งแก่ Brady สำหรับการเขียนเชิงเทคนิคของเขา ตอนนี้เขาสามารถส่งงานได้เร็วขึ้น 2 เท่าด้วยเอกสารสถาปัตยกรรมที่ถูกต้อง ซึ่งต้องใช้ความพยายามน้อยลงจากพาร์ทเนอร์ภายนอกที่เคยช่วยจัดหาข้อมูลนี้

ในทำนองเดียวกัน เมื่อพูดถึงการสนับสนุนการขาย ตัวแทนฝ่ายขายของ Lambda Noah Spear ชี้ให้เห็นว่า Perplexity ได้ขยายขนาดการเข้าถึงช่องทางส่งเสริมการขายอย่างมากในขณะเดียวกันก็ทำให้มีความเป็นส่วนตัวมากขึ้นควบคู่กันไป ผลลัพธ์ที่ได้คืออะไร? ลูกค้าเป้าหมายตอบกลับการโทรและอีเมลของพวกเขามากขึ้น ซึ่งช่วยเร่งช่องทางการขายของพวกเขาให้เร็วขึ้น

Kyle กล่าวว่าการประหยัดเวลาโดยรวมด้วย Perplexity Enterprise ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญสำหรับทีม Lambda ทั้งหมด ไม่ว่าจะวางแผนการประชุมหรือจัดทำเอกสารทรัพยากร เขาประหยัดเวลาเฉลี่ยหนึ่งชั่วโมงสำหรับงานประจำวันแต่ละงานด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น Perplexity จัดรูปแบบทรัพยากรการสนับสนุนให้เขาในเวลาไม่กี่秒 พร้อมไฮไลต์ข้อมูลที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริงและขั้นตอนต่อไป

“ผมทำอะไรสำเร็จได้มากขึ้นจริงๆ” Kyle กล่าว “โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโลกยุคการทำงานระยะไกลที่คุณสามารถโฟกัสและกระโดดข้ามการประชุมไปมาได้ Perplexity ช่วยเร่งทุกอย่างเกือบทั้งหมด”