Oracle, ChatGPT ve Codex ile iş süreçlerini nasıl hızlandırdığını açıkladı

Özet

OpenAI’nin yayımladığı müşteri hikâyesine göre Oracle’da yüz binden fazla çalışan ChatGPT Work ve Codex kullanıyor. Şirket yöneticileri, işe alım araştırması, raporlama ve teknik olay yönetimindeki belirli görevlerde sürelerin kısaldığını anlatıyor. Aşağıdaki karşılaştırmalar bu kurumsal anlatıya ve yönetici beyanlarına dayanıyor; bütün görevler için aynı hızın elde edildiğini göstermiyor.

İşe Alım Süreçleri Yeniden Şekilleniyor

Oracle'nin işe alım ekibi, ChatGPT Work kullanarak bir 'yetenek pazarı istihbarat aracı' geliştirdi. Bu araç, bir iş tanımını analiz ederek benzer pozisyonları araştırıyor, ücretlendirme standartlarını belirliyor ve ilgili lokasyonlardaki yetenek havuzunu değerlendiriyor. Oracle İşe Alımdan Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı Jan Ackerman, daha önce 2 ila 4 gün süren bu araştırmanın, yeni araç sayesinde artık 15-20 dakikalık bir hazırlıkla tamamlandığını belirtti. Ackerman, "Bu araçla sıfırdan yüze çıktık," diyerek verimlilik artışını vurguladı. Bu yenilik, sadece süreci hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda her işe alım yöneticisine aynı kalitede veri ve içgörü sunarak süreçte tutarlılık sağlıyor.

İşletme Kullanıcıları ve Mühendislikte Verimlilik Artışı

Oracle Uygulama Laboratuvarı ekibi, iş kullanıcılarının sorularını şirket içi sistemlerdeki verilerle yanıtlamak için Codex’ten yararlanıyor. Grup Başkan Yardımcısı Richard Lam’ın aktardığı bir örnekte, daha önce birkaç saat sürecek bir sorguya neredeyse anında yanıt alındı; o örnekte sonuçlar manuel hesaplamayla eşleşti. Bu tekil deneyim, bütün analiz ve raporlar için anlık sonuç garantisi vermiyor. Lam ayrıca, üretim mühendisliğinde Codex’in teknik olayın bağlamını ve ilgili müdahale prosedürünü topladığını; eskiden bir saat süren basit bir olayın dakikalar içinde ele alınabildiğini belirtiyor. Sistem tasarımı ve sonuçların sorumluluğu insanlarda kalıyor.

Yapay Zekâ Kullanımında Liderlik Dersleri

Oracle yöneticileri, yapay zekâ araçlarının entegrasyonundan önemli dersler çıkardıklarını belirtiyor. Bu dersler arasında doğru sınırlar ve güvenlik mimarisi belirlemek, fikirleri spesifikasyonlar yerine prototiplerle sunmak ve üretilen kodun bakımını sağlamak için yapay zekâ ile birlikte çalışmak yer alıyor. CIO Teknik Danışmanı ve Başkan Yardımcısı Barry Shilmover, "Artık bir fikri kâğıda değil, doğrudan bir prototipe döküyorum," diyerek yeni çalışma yöntemlerini özetledi.