NVIDIA 導入 ChatGPT Work 的實踐

NVIDIA 利用 ChatGPT Work 實現營運自動化並綜合產業情報

NVIDIA 已將 ChatGPT Work 整合至其進入市場 (GTM) 與解決方案架構團隊中，以減少在資訊彙整上花費的時間，並增加執行任務的時間。該平台用於自動化重複性的營運流程，並將外部 AI 發展與內部企業優先事項相連結。

自動化 GTM 營運工作流

ChatGPT Work 使 NVIDIA 的 GTM 團隊能夠以自動化工作流取代手動試算表分析。以 GTC（NVIDIA 全球 AI 大會）的規劃為例，一位進入市場策略師報告指出，手動分析過去大約佔用了他 40% 的時間。

透過實施每週執行兩次的自動化 ChatGPT Work 流程，該組織已實現以下目標：

• 節省時間： 在為期 12 週的規劃週期中，每週節省約 16 小時。
• 可擴展性： 工作流可以在不同地區之間共享，包括 San Jose、Taipei、Europe 和 Washington, DC，當地團隊可以根據其特定需求自定義流程。
• 敏捷性： 工作流所有者可以隨著活動的進展即時調整流程，無需採購或維護新軟體。

"有了 ChatGPT，我認為真正的關鍵在於，我能夠將已經開發好的工作流，在每次活動中以極低的額外成本實現自動化。"

將產業研究轉化為具實作價值的情報

NVIDIA 的 AI 營運團隊使用 ChatGPT Work，透過將外部 AI 研究與基準測試與內部背景進行比對過濾，來解決資訊過載的問題。

訊號提取與綜合

解決方案架構師使用該工具將大量的外部數據提煉為具實作價值的洞察。一個特定的工作流會同時審核受信任的外部來源與內部背景，以識別重疊部分並呈現洞察。這個流程將每週 25–40 條外部 AI 更新減少到 5–8 條具實作價值的訊號。

快速原型設計與開發

ChatGPT Work 為構思、代碼庫探索、除錯與優化提供了一個統一的環境。這種整合縮短了從想法轉化為工作原型所需的時間。在一個記錄在案的案例中，開發週期從估計的 2–3 週手動組件構建縮短至約 3–5 天。

"我認為我試圖解決的最大問題是資訊過載，因為一切都在快速變動。要追蹤所有的變化變得日益困難。而有了 ChatGPT，這變得簡單許多。"

透過可重複使用的工作流擴展專業知識

NVIDIA 擴展專業知識的策略包括將專業知識轉化為可重複使用的工作流，並可應用於不同的職能、活動和地區。這種方法讓最接近工作的第一線員工能夠掌控流程的演進，同時確保外部發展能更迅速地與內部優先事項掛鉤。