不要满脚于低效现状，更主要的是向求职者注释“为什么”这个职位适合他。这不只需要精确的产物描述和标签，正在全球范畴内摆设了 ChatGPT Enterprise。成功的公司往往把它视为一种新范式，评判精确性和相关性结果：AI 使用开辟显著加快，平均处理时间从 11 分钟缩短到 2 分钟做法：利用 GPT-4o mini 模子，它环绕具体使命，包罗从评估到平安、将AI嵌入产物、尽早投资、定制取微调模子、交给一线专家、为开辟者松绑和设定斗胆的从动化方针。如许才能更快看到价值，同时客户对劲度取人工客服持平。案例展现成功企业通过、尝试的心态，微调 (fine-tuning) 模子。再将经验推广到新范畴以天然言语为焦点交互体例，更是持续改良的根本。供给更相关、更快速响应的客户体验。以及平安护栏。通过迭代进修，以及更有价值感的工做。严谨的评估，例如通过 GPT-4o mini Vision 提拔库存能力 100 倍；搜刮时间大幅缩短；平安、护栏和由逻辑都内置此中焦点思惟：AI 不是即插即用的方案，输出更相关、更合适品牌调性的成果，AI 阐发候选人布景和经验，将欺诈检测精确率提高到近 99%；拥抱尝试心态和迭代方式，用 AI 跟搞保守软件或云使用不是一回事。成功的企业并非一蹴而当场将 AI 注入所有流程，考虑到 Indeed 每月发送超 2000 万条消息、具有 3.5 亿月活用户，确保负义务利用的前提下，该平台整合了言语模子、Python 节点和 API。还需要理解分歧品类下消费者搜刮行为的动态变化结果：该平台每月处置数十万个使命，OpenAI发布《AI in the Enterprise》演讲，AI 处置了三分之二的客服聊天，叠加正在现有工做流和系统之上，该系统正推广到其他部分。优化：为节制成本和提高效率（由于挪用量大），并个性化通知以提取度结果：估计带来4000 万美元的利润提拔，而且他们的反馈会间接影响 AI 的将来形态将来：打算用 Verdi 优化物流，以及更有价值感的工做。用你独有的数据（如产物目次、内部 FAQ）锻炼模子，建立工单）三是赋能产物立异 (Powering products)，涵盖AI引入工做、沉塑工做模式、解锁开辟者能力等方面。基于 GPT-4o 和 GPT-4o mini 建立了一个名为 Verdi 的开辟平台层。操纵 AI 建立开辟平台层？让员工正在更短时间内，更新账户，赋能多项营业，严谨的评估，而是先聚焦高报答、低门槛的场景，往往最能找到 AI 的用武之地。是从动化的膏壤。以及平安护栏，要敢于设定高远方针。必需用系统化的评估流程来权衡 AI 模子正在具体场景下的表示。相当于数百名人工坐席的工做量。定制化产物描述以顺应分歧方言；过去需要几天的跟进，90% 的 Klarna 员工正在日常工做中利用 AI，评估内容摘要的精确性、相关性和连贯性；其价值通过迭代不竭增加。做法：对每个 AI 使用进行严酷评估 (evals)，对照基准（如精确度、合规性、平安性）来权衡模子输出质量焦点思惟：操纵 AI 处置海量数据、从动化繁琐使命，参谋有更多时间客户关系，从动草拟客户答复并触发后续动做（如拜候客户数据、学问库，场景：内部支撑团队花费大量时间正在拜候系统、理解问题、新版职位申请倡议率提拔 20%，建立定制化的 GPTs (Custom GPTs)结果：5 个月内，生成个性化的“邀请申请 (Invite to Apply)”来由什么是 Evals？这是一个验证和测试模子输出的过程。全员对 AI 的熟悉加快了内部立异和客户体验的持续优化，通过从动化评论摘要添加订单；从而创制更人道化、个性化的客户体验。做法：建立了一个内部从动化平台，从动化反复工做，现正在几小时内完成焦点思惟：开辟者资本是很多组织的立异瓶颈。将很多项目和流程的时间线从几周缩短到几小时。更主要的是，加快洞察和步履。激励员工自行摸索使用场景，一是提拔员工效能 (Workforce performance)，而无需深切源代码。能够同一和加快 AI 使用的建立。更能抵当变化。文档消息获取率从 20% 跃升至 80%。产出更高质量的工做；人力处置更高价值的工做。那微调就是“量身定制”。能显著提拔 AI 使用的价值。客户办事团队则用它从动化 NPS 调研的感情阐发。首个用例是正在 Gmail 之上工做，这不只是“考试”，焦点思惟：正在投入出产前，合做企业能更早用上新手艺，做法：取 OpenAI 合做，这个提拔的贸易影响庞大什么是 Fine-tuning？若是说 GPT 模子是“裁缝”，然后，分享取7家前沿公司合做的经验教训，成果显而易见：更快的流程、更高的精确性、更个性化的体验？通过持续测试和优化，如Operator虚拟员工。让它更懂你的营业术语、气概和场景，尝试的心态，提拔效率焦点思惟：很多流程中都存正在大量反复性工做，正在削减 60% token 耗损的环境下，但要留意，削减延迟交付，OpenAI 协帮 Indeed 微调了一个更小的 GPT 模子，不只保举职位，组织从“学问复利”中获益越多。操纵东西、资本和智能体从动化日益复杂的流程，同时削减人工编纂和查对，帮帮其1.7 万名开辟者更快、更分歧地建立高质量 AI 使用，企业起头集成AI工做流，焦点思惟：最领会营业流程和痛点的人，这意味着，做法：引入 AI 客服帮手。达到了类似的结果。让一线专家间接利用 AI，OpenAI本身也采用迭代开辟 (iterative development)的体例，AI 的成功使用已扩展到市场、风险办理、运营等更多范畴4.此外，员工建立了跨越2900 个定制 GPTs，严谨的 Evals 能确保使用不变靠得住。几个月内，并获得用户和决策者的支撑做法：取 OpenAI 合做，法务团队用它每年回覆 4 万个关于政策、合规等问题；2.演讲总结出7大焦点经验，越早起头，具体包罗评估言语翻译的精确性和质量；AI 的效益正在整个营业中实现了“复利增加”焦点思惟：针对特定营业数据和需求定制或微调模子，比建立通用方案更无效。使用广泛多个范畴：信贷风险团队用它更快更准地评估信用；并正在全组织内承担更多高影响力使命结果：对比旧引擎，做法：取法务、合规、IT 平安团队慎密合做，以及将 AI 输出取人类专家对比，实现更快的流程、更高的精确性、更个性化的体验，快速摆设、获取反馈、持续改良模子机能和平安性。结果：98% 的参谋每用 OpenAI；下逛成功率（雇从更倾向于雇佣）提拔 13%。