Gold Bond увеличивает использование ИИ до 71% с помощью Gemini

В компании Gold Bond Inc., занимающейся производством рекламной продукции с 77-летней историей, ИТ-директор Мэтт Прайс (Matt Price) понимал, что внедрение генеративного ИИ не сводится к простому запуску чат-бота. Сотрудникам требовалось внедрение ИИ в ту работу, которую они и так ненавидели: сложный ввод данных в ERP-системы, обработка документов и последующая работа с телефонными звонками.

Вместо того чтобы гнаться за абстрактными показателями, Прайс создал небольшую группу «суперпользователей», которые выявили специфические для Gold Bond сценарии использования и обучили остальную часть организации. Затем они интегрировали Gemini и другие модели в рабочие процессы с высоким сопротивлением, подкрепленные тестированием в изолированной среде, защитными барьерами и обязательной проверкой человеком для всего, что публикуется в открытом доступе.

Результат выразился в изменении поведения сотрудников, а не в пустом хайпе: ежедневное использование ИИ выросло с 20% до 71%, а 43% сотрудников сообщили, что экономят до двух часов в день. «Я хотел взять всех с собой в это путешествие, — рассказал Прайс изданию VentureBeat. — После того как мы скорректировали некоторые ожидания, люди начали склоняться к ИИ. Уровень нашего внедрения пошел в гору».

Оптимизация ERP и визуализация продуктов

Компания Gold Bond, Inc. — которую не стоит путать с производителем средств по уходу за кожей — является одним из крупнейших поставщиков в индустрии рекламной продукции с объемом рынка 20,5 млрд долларов, выпуская сувенирную продукцию и корпоративные подарки для 8 500 активных клиентов.

Заказы, расценки и запросы образцов поступают через веб-сайт, электронную почту, факс и другими способами — в самых разных форматах. «Поэтому все это выглядит довольно запутанно», — отметил Прайс.

ИИ оказался естественным решением. Раньше сотрудники вручную вбивали данные заказов в ERP. Теперь Google Cloud принимает входящие документы и приводит их к единому стандарту, в то время как Gemini и OpenAI извлекают и структурируют поля, прежде чем передать готовый заказ на покупку в систему, пояснил Прайс.

Исходя из этого, Gold Bond перешла к прагматичному многомодельному подходу: Gemini внутри Workspace, ChatGPT для бэкенд-автоматизации, Claude для проверок контроля качества и рассуждений, а также более мелкие модели для специализированных экспериментов.

«Мы довольно гибко подходим к использованию ИИ-технологий», — сказал Прайс. Gold Bond в значительной степени настроена как экосистема Google, а внедрение и управление изменениями осуществляются партнером Google premier — компанией Promevo. 

Первыми успехами стали создание сводок по телефонным звонкам, составление черновиков писем и проверка контрактов. Более продвинутым сценарием использования являются созданные при поддержке ИИ «виртуальные макеты» брендированной продукции; команды используют Recraft для доработки визуальных образцов перед отправкой превью клиентам, сообщил Прайс.

Сотрудники также используют ИИ для генерации формул Google Таблиц (включая логику XLOOKUP в стиле Excel), а NotebookLM помогает строить внутреннюю базу знаний для процедур и обучения.

Другие направления внутреннего использования ИИ в Gold Bond:

• Презентации: работа, которая раньше занимала четыре часа, теперь отнимает около 30 минут, говорит Прайс. 

• Аудит кода: разработчики запускают скрипты NetSuite, а затем используют две модели для их проверки перед передачей на тестирование.

• Исследования: отслеживание тенденций среди импортеров и их тактики в ответ на введение пошлин.

ИИ также сокращает время на начальном этапе планирования. «Мы обмениваемся идеями с ИИ и создаем проект высокого уровня, который затем можем доработать для реализации, — пояснил Прайс. — Мы гораздо быстрее приходим к концепциям. У нас стало намного меньше совещаний, что здорово».

Чтобы количественно оценить эффект, команда Прайса проводит мероприятия Kaizen — короткие воркшопы, на которых документируются базовые рабочие процессы и сравниваются с версиями, оптимизированными с помощью ИИ и автоматизации.

Для проверки работы с несколькими языковыми моделями (LLM) Gold Bond тестирует изменения в изолированной среде и запускает сценарии контроля качества перед развертыванием. «Наша техническая команда вместе с экспертами в предметной области подписывают изменения до того, как мы их выпускаем или интегрируем в продакшн», — отметил Прайс.

Управление изменениями — это обязательное условие

Внедрение не происходило автоматически — в традиционной компании управление изменениями составляло основную часть работы. «Присутствует небольшая настороженность, это ведь что-то новое», — сказал Прайс. 

Большинство пользователей начинают с Gemini, так как она встроена в Workspace, а затем переходят на ChatGPT, Claude или Mistral, когда им требуются другие возможности или второе мнение.

Прайс опирается на «небольшую классную группу», состоящую примерно из восьми новаторов, которые тестируют передовые инструменты; как только они находят рабочий сценарий, они обучают остальную часть команды.

«Нельзя просто смотреть на что-то вроде нового программного обеспечения, — отметил технический директор Promevo Джон Петтит (John Pettit). — Вам действительно нужно менять мышление и поведение людей вокруг него».

Но даже несмотря на то, что команда Прайса пропагандирует широкое использование ИИ, слепое доверие исключено, подчеркнул он.

Gold Bond добавила политики, средства контроля DLP и уровни идентификации для снижения использования теневого ИИ. Компания также использует LibreChat для централизации доступа к одобренным инструментам, контроля платного и разрешенного использования и блокировки определенных моделей при необходимости.

Обязательным условием является участие человека в процессе (human-in-the-loop): контент, предназначенный для публики, проходит процедуру утверждения, а результаты должны быть проверены. «Нужно установить правильный градус доверия, но проверять», — сказал он. Даже при наличии сильных промптов результаты все равно требуют проверки. «Вы получаете данные обратно, их нельзя просто так взять и использовать».

Например, он запрашивает источники и логику рассуждений — «Дай мне все процитированные работы, откуда ты берешь эти данные» — и рассматривает этот шаг проверки как часть рабочего процесса, пояснил он.

Прайс также предостерег от излишнего оптимизма. «Агентные решения имеют свои пределы — в контуре по-прежнему должны оставаться люди, — сказал он. — У некоторых людей видение шире, чем то, на что способна технология».

Его совет другим предприятиям: не перегружайте себя шумихой. Начинайте с простого. Начинайте с базовых вещей. «Пишите подробные промпты, тестируйте, экспериментируйте».