NVIDIA의 ChatGPT Work 도입 사례

NVIDIA는 ChatGPT Work를 활용하여 운영을 자동화하고 지능을 합성합니다

NVIDIA는 정보 조립에 소요되는 시간을 줄이고 실행에 투여하는 시간을 늘리기 위해 ChatGPT Work를 자사의 Go-To-Market (GTM) 및 솔루션 아키텍처 팀에 통합했습니다. 이 플랫폼은 반복적인 운영 프로세스를 자동화하고 외부 AI 발전 사항을 내부 기업 우선순위와 연결하는 데 사용됩니다.

GTM 운영 워크플로우 자동화

ChatGPT Work를 통해 NVIDIA의 GTM 팀은 수동 스프레드시트 분석을 자동화된 워크플로우로 대체할 수 있습니다. GTC (NVIDIA의 글로벌 AI 컨퍼런스) 기획의 경우, 한 Go-To-Market Strategist는 이전에는 수동 분석이 업무 시간의 약 40%를 차지했다고 보고했습니다.

주 2회 실행되는 자동화된 ChatGPT Work 프로세스를 구현함으로써 조직은 다음과 같은 성과를 거두었습니다:

• 시간 절약: 12주의 기획 사이클 동안 주당 약 16시간을 절약했습니다.
• 확장성: San Jose, Taipei, Europe, Washington, DC를 포함한 다양한 지역으로 워크플로우를 공유할 수 있으며, 현지 팀이 각자의 특정 요구 사항에 맞춰 프로세스를 맞춤 설정할 수 있습니다.
• 민첩성: 워크플로우 소유자는 새로운 소프트웨어 구매나 유지 관리 없이도 이벤트가 진행됨에 따라 실시간으로 프로세스를 조정할 수 있습니다.

"ChatGPT를 통해 제가 이미 개발한 워크플로우를 거의 추가 비용 없이 이벤트마다 반복적으로 자동화할 수 있다는 점이 진정한 핵심이라고 생각합니다."

산업 연구를 실행 가능한 지능으로 변환

NVIDIA의 AI 운영 팀은 외부 AI 연구 및 벤치마크를 내부 컨텍스트와 대조하여 필터링함으로써 정보 과부하 문제를 해결하기 위해 ChatGPT Work를 사용합니다.

신호 추출 및 합성

솔루션 아키텍트들은 이 도구를 사용하여 방대한 양의 외부 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 정제합니다. 특정 워크플로우는 신뢰할 수 있는 외부 소스를 내부 컨텍스트와 함께 검토하여 중복되는 부분을 식별하고 통찰력을 도출합니다. 이 프로세스는 주당 2540개의 외부 AI 업데이트를 58개의 실행 가능한 신호로 줄여줍니다.

신속한 프로토타이핑 및 개발

ChatGPT Work는 아이디어 구상, 코드베이스 탐색, 디버깅 및 개선을 위한 통합 환경을 제공합니다. 이러한 통합은 아이디어에서 작동하는 프로토타입으로 넘어가는 데 필요한 시간을 단축시킵니다. 기록된 한 사례에서는 개발 사이클이 수동 컴포넌트 구축에 소요되던 예상 23주에서 약 35일로 단축되었습니다.

"모든 것이 매우 빠르게 변화하고 있기 때문에, 제가 해결하려는 가장 큰 문제는 정보 과부하라고 생각합니다. 모든 변화를 추적하는 것이 나날이 어려워지고 있습니다. 그리고 ChatGPT를 사용하면 훨씬 더 간단해집니다."

재사용 가능한 워크플로우를 통한 전문 지식의 확장

NVIDIA의 전문 지식 확장 전략은 전문 지식을 다양한 기능, 이벤트 및 지역에 맞춰 조정할 수 있는 재사용 가능한 워크플로우로 전환하는 것을 포함합니다. 이 접근 방식은 업무에 가장 밀접한 직원들이 프로세스 진화에 대한 통제권을 유지하면서, 외부의 발전 사항이 내부 우선순위에 더 신속하게 연결되도록 보장합니다.