Як Lambda економить понад 475 годин завдяки оптимізації технічних робочих процесів з Perplexity Enterprise

Проблема

Використання штучного інтелекту для прискорення складних технічних робочих процесів

Будучи хмарною платформою з графічними процесорами (GPU) для тренування мовних моделей (LLM) та генеративного штучного інтелекту, компанія Lambda перебуває на передовій досягнень у галузі апаратного забезпечення для інженерів з машинного навчання. Кайл Ван Дайк (Kyle Van Dyke), старший менеджер із забезпечення продажів у Lambda, каже, що саме тому вони протестували майже кожен доступний на ринку інструмент штучного інтелекту.

Але знайти правильну платформу для оптимізації технічних досліджень, щоденних робочих процесів з продажу та інженерної швидкості виявилося складно. Кілька команд у Lambda шукали інструмент штучного інтелекту, який виходив би за межі підсумовування результатів пошуку та розкривав глибші інсайди з надійних джерел.

Приклад використання №1: Пошук актуальної та надійної технічної інформації

Сем Хосрошахі (Sam Khosroshahi), керівник відділу стратегічних продажів Lambda, намагався використовувати інші інструменти штучного інтелекту для прискорення підготовки комерційних пропозицій. Досліджуючи приклади використання штучного інтелекту та машинного навчання для потенційних клієнтів, він стикнувся з проблемою, яка повторювалася: інформація, яку надавали інші моделі, не була актуальною чи заснованою на перевірених джерелах, тому він не знав, чи є вона фактичною, що робило її далекою від ідеалу для його робочого процесу.

Керівництво Lambda знало про численні можливості такого типу для оптимізації роботи в більш ніж 15 командах, що охоплюють продаж, створення контенту, інженерію, управління персоналом тощо. Тож до того моменту, як Кайл відкрив для себе Perplexity Enterprise, рішення про співпрацю з ними було очевидним, пояснює він. «Perplexity надає нам широкий спектр процитованих ресурсів, зведених у зручному вигляді».

Приклад використання №2: Створення планів для складної документації

Бреді Сміт (Brady Smith), технічний письменник у Lambda, використовує скрипти Bash та введення-виведення через термінал для підготовки свого контенту. Але написання коду не є його основною компетенцією, тому він вважає за краще передавати інформацію з термінала Bash штучному інтелекту для отримання контексту без ризику втрутитися в роботу невідповідної системи.

З огляду на це, створення технічних планів могло тривати годинами, оскільки йому часто доводилося чекати на надання нішевої інформації від інших сторін. Саме тому він шукав спосіб самостійно виконувати поглиблений пошук, який дає результати з посиланнями та точними даними за лічені секунди.

Рішення

Швидше виконання завдань у понад 15 командах завдяки вбудованій підтримці штучного інтелекту

Пошукові можливості Perplexity Enterprise перевершили очікування Lambda з першого дня. Оскільки результати завжди містять точні та перевірені посилання, команди та підкоманди Lambda можуть ефективно проводити Глибоке дослідження та виконувати інтелектуальну роботу з низкою відчутних переваг.

Перевага №1: Швидкі, надійні результати з точними посиланнями

Для документації та поглибленого контенту Lambda Бреді вважає Perplexity Enterprise ідеальним партнером для швидкого створення планів. Він використовує штучний інтелект для синтезу довгих наукових звітів у легко засвоювані результати, називаючи його «множником сили для своєї роботи». А коли він проводить дослідження, Perplexity створює саме ту документацію, яка йому потрібна, разом із посиланнями.

Перевага №2: Стислі підсумки складних технічних звітів

Старший інженер з впровадження рішень Джордан Гіббенс (Jordan Gibbens) використовує Perplexity Enterprise для пошуку та узагальнення високоелементних технічних статей, пов'язаних із його проєктами з написання коду. Штучний інтелект також допомагає йому визначати конкретні деталі у великих файлах PDF, наприклад, у сотнях сторінок документації Bright Cluster від NVIDIA.

Він виявляє, що результати Perplexity є унікально стислими, особливо порівняно з іншими інструментами штучного інтелекту на ринку, коли занурюєшся в найдрібніші деталі будь-якого інженерного завдання, над яким працюєш.

Перевага №3: Оптимізовані робочі процеси розробки для безперервного перемикання контексту

Єва Каллікоат (Eve Callicoat), одна з провідних інженерок-програмісток Lambda, не лише прискорює обсяг своєї роботи за допомогою Perplexity, але й розробила власну мову програмування в межах Enterprise.

Наприклад, коли вона вводить запит щодо певного репозиторію GitHub, Perplexity аналізує його та формує вичерпну відповідь — навіть на основі контенту, який він ніколи раніше не бачив. Пошук Pro може навіть деконструювати довгі запитання про граматику парсерів і файли вихідного коду на впорядковані пункти, що дозволяє Єві легко перемикатися між завданнями та платформами.

Перевага №4: Персоналізований пошук клієнтів без ручної роботи

Після адаптації у Perplexity команда з продажу Сема в Lambda знайшла універсальний ресурс, необхідний для дослідження та залучення потенційних лідів. Тепер Сем може легко знаходити сучасну інформацію з можливістю цитування під час розробки кампаній з охоплення клієнтів. Замість того, щоб вручну переглядати сотні посилань у Google, Сем отримує «широкий спектр ресурсів, гарно зведених на тарілочці». І він може бути впевненим, що ця інформація є неупередженою, оскільки результати Perplexity не містять жодної реклами чи відвертих маркетингових матеріалів, які є очевидними похідними SEO.

Занурюючись глибше, Perplexity ще більше спрощує цикл продажів, швидко знаходячи контактну інформацію, що зазвичай є складним завданням для торгових представників. Потім платформа персоналізує взаємодію, аналізуючи дописи лідів у LinkedIn, щоб краще зрозуміти їхні інтереси, що розвиваються. Це підвищує ефективність підтримки продажів Lambda завдяки тому, що Perplexity запитують про те, що нова розробка може означати для їхніх клієнтів.

Перевага №5: Онбординг для нетехнічних працівників

На завершення Кайл додає, що Perplexity стала критично важливою для оптимізації процесу онбордингу в компанії для нових членів команди. Наприклад, коли нетехнічному співробітнику потрібно дізнатися про інженерну роботу Єви, він може просто скористатися Perplexity для створення вичерпного підсумку. Єва може завантажувати відповідні внутрішні документи для перехресного порівняння з нетехнічними зовнішніми джерелами, не турбуючись про те, що дані Lambda будуть використані для тренування штучного інтелекту.

Це дає новому співробітнику зрозумілі вказівки, щоб він міг швидше увійти в курс справи — без проведення додаткових досліджень, витрачання часу Єви чи створення ризиків для даних компанії.

Результат

Прискорені робочі процеси, Глибоке дослідження та швидше виконання завдань

Perplexity Enterprise економить 457 годин у понад 15 командах Lambda. Наприклад, усього за 30 секунд Perplexity надає Бреді 20 різних джерел для його технічних текстів. Тепер він виконує роботу вдвічі швидше завдяки точній архітектурній документації, що вимагає менше зусиль від зовнішніх партнерів, які раніше допомагали шукати цю інформацію.

Подібним чином, коли йдеться про підтримку продажів, торговий представник Lambda Ноа Спір (Noah Spear) зазначає, що Perplexity значно масштабувала охоплення потенційних клієнтів, одночасно зробивши його більш персоналізованим. Результати? Більше лідів відповідають на їхні дзвінки та листи, що прискорює воронку продажів.

Кайл каже, що загальна економія часу з Perplexity Enterprise стала переломним моментом для всієї команди Lambda. Незалежно від того, чи планує він зустрічі, чи документує ресурси, він особисто економить в середньому одну годину на кожному зі своїх повсякденних завдань. Наприклад, Perplexity форматує його ресурси за лічені секунди, виділяючи корисні дані та наступні кроки.

«Я просто встигаю набагато більше, — каже Кайл. — Особливо у світі віддаленої роботи, коли ви можете зосередитися і перестрибувати з однієї зустрічі на іншу, Perplexity прискорює майже все».