NVIDIA、ChatGPT Workで社内業務を効率化

NVIDIAによるChatGPT Workの採用は、AIを単発のタスクに使うのではなく、反復可能なワークフローに組み込む方向への転換を示している。ウィル・デイニー氏のGTC準備プロセスは、かつてスプレッドシート分析が中心だったが、現在は週2回自動実行され、12週間のサイクルで毎週約16時間という大幅な時間節約を実現している。これは一度きりの自動化ではない。ワークフローは利用者が所有し適応するものであり、地域を越えて共有されている。単一チームの革新が組織全体に広がり得ることを示している。

ラチタ・ジェイン氏の例は別の問題、すなわち急速に変化する分野での情報過多に対処するものだ。彼女のワークフローは毎日の外部AIニュースをNVIDIAの社内優先事項に照らしてフィルタリングし、受動的な読書を彼女が「アクティブ・インテリジェンス」と呼ぶものに変える。プロトタイプ開発にかかった3〜5日（手作業なら2〜3週間と見積もられる）は、ChatGPT Workがアイデアから実動製品までの時間を圧縮できることを示唆しており、サイドプロジェクトを始めなかったかもしれない従業員の実験を促進する可能性がある。

述べられている次のステップは、これらの成功を拡大し、専門知識を機能や地域を越えた再利用可能なワークフローに変えることだ。重要な問いは、従業員が自身の自動化を所有し適応するというモデルが、柔軟性を失わずに規模拡大できるかどうかである。もし可能なら、NVIDIAは外部のAI開発を社内の優先事項に結び付ける速度で、より広範な利益を得られるかもしれない。ただし、その結果は、共有されたワークフローを各チームがどれだけうまく採用しカスタマイズするかにかかっている。