Über hunderttausend Mitarbeitende bei Oracle nutzen ChatGPT Work und Codex, von der Talentsuche über das Oracle Applications Lab bis zur IT-Organisation. In jedem Fall kann Arbeit, die früher Spezialisten erforderte und Tage dauerte, nun von jedermann erledigt werden und ist in Minuten abgeschlossen. Recruiter sparen sich tagelange Marktrecherche, Businessnutzer beschreiben ein gewünschtes Ergebnis, statt nach einem Bericht zu suchen, und technische Leiter bauen Tools, für die früher ein ganzes Team Monate brauchte.
„Wir haben unser Tool für Talentmarkt-Intelligence mit ChatGPT Work entwickelt, und das hat wirklich revolutioniert, wie wir den vorderen Bereich unseres Recruiting-Prozesses gestalten.“—Jan Ackerman, Senior Vice President und Global Head of Talent Acquisition, Oracle
Recruiting-Recherche effizienter gestalten
Das Talent-Acquisition-Team hat mit ChatGPT Work ein Tool für Talentmarkt-Intelligence entwickelt, das eine Stellenbeschreibung entgegennimmt, vergleichbare Rollen recherchiert, Vergütungen vergleicht und den Talentpool an relevanten Standorten bewertet. Das Tool stattet den Recruiter mit wertvollen Informationen aus, die er für das Gespräch mit dem Hiring Manager benötigt – Informationen, deren Zusammenstellung previously 2–4 Tage dauerte.
„Wir sind von null auf hundert gegangen“, sagt Jan Ackerman, Senior Vice President und Global Head of Talent Acquisition bei Oracle. „Jetzt können wir uns mit dem Tool, das wir mit [ChatGPT] Work entwickelt haben, in etwa 15 bis 20 Minuten vorbereiten.“
Nicht nur ist der Prozess schneller, er ist auch konsistenter. Recruiter führten den Intake-Prozess früher von jeder Suche zur nächsten anders durch, doch mit dem Tool für Talentmarkt-Intelligence ist der Prozess einheitlich, sodass jeder Hiring Manager dieselbe Qualität an Daten und Erkenntnissen erhält, egal mit welchem Recruiter er gearbeitet hat.
Businessnutzer erhalten die Antworten, die sie brauchen, schneller
Das Team des Oracle Applications Lab, das viele der zentralen Geschäftsprozesse von Oracle mit betreibt, hat eine Ontologie der Objekte, Beziehungen und Regeln des Unternehmens aufgebaut, sodass eine Frage in natürlicher Sprache mithilfe von Codex in eine zuverlässige SQL-Abfrage umgewandelt werden kann. Ein Businessnutzer beschreibt das gewünschte Ergebnis, und Codex entscheidet, welche internen Systeme aufgerufen werden, sammelt die Informationen und liefert eine Analyse, einen Bericht oder eine Anwendung zurück.
Das ist eine Veränderung gegenüber der früheren Arbeitsweise. Lam erzählte, dass eine Nutzerin zu ihm kam, nachdem sie eine Frage gestellt hatte, deren Beantwortung ihr normalerweise ein paar Stunden abverlangt hätte. Sie sagte zu Lam: „Mit dem neuen Tool gebe ich die Anfrage ein und bekomme fast sofort eine Antwort.“ Als sie das Ergebnis mit dem alten manuellen Prozess abglich, stimmten die Zahlen exakt überein.
Im Production Engineering nutzen Site Reliability Engineers Codex, um relevanten Kontext zu einem Vorfall zusammenzutragen und automatisch das richtige Playbook aufzurufen. SREs verbringen mehr Zeit damit, Entscheidungen zu lenken, und weniger Zeit mit der Suche nach Informationen. „Ein typischer einfacher Vorfall, dessen Behebung früher eine Stunde dauerte, kann jetzt in Minuten gehandhabt werden“, sagt Lam.
Auch wenn Codex einen immer größeren Teil der Arbeit übernimmt, weist Lam sorgfältig darauf hin, dass nichts davon auf Autopilot läuft. Jemand muss weiterhin sicherstellen, dass das zugrunde liegende System richtig gebaut ist.
„Businessnutzer beschreiben nun das Ergebnis, das sie wollen, statt nach einem Bericht zu suchen. Das ist ein großer Wandel. Ich würde ihn sogar eine Geschäftstransformation nennen.“—Richard Lam, Group Vice President, Oracle Applications Lab
Lessons in Führung
Während die KI die Tools baut, liegen die Ergebnisse weiterhin in der Verantwortung der Menschen. Ein paar Erkenntnisse stechen hervor:
Die richtigen Leitplanken setzen. „Man muss nach wie vor sehr verantwortungsvoll mit seinem Systemdesign, seiner Architektur, seiner Sicherheit und damit umgehen, wie man möchte, dass Codex den Code für einen strukturiert“, sagt Lam.
Prototypen statt Spezifikationen liefern. „Normalerweise schreibe ich [meine Idee] auf Papier, aber jetzt setze ich sie in einen Prototypen um“, sagt Barry Shilmover, Vice President und Technischer Berater des CIO.
Verantwortung für den Code übernehmen. „Wenn Sie nicht Seite an Seite mit Codex arbeiten, geraten Sie in eine Situation mit viel Code, der nicht wartbar sein wird“, sagt Lam.
Wie es weitergeht
Das Oracle-Team verändert vollständig, wie das Unternehmen mit KI arbeitet. Über Recruiting, Analytics und Engineering hinweg beschrieb jede Geschäftseinheit ein gewünschtes Ergebnis und überließ Codex und ChatGPT, wie die Arbeit erledigt wird. Mit bereits tausenden ChatGPT- und Codex-Nutzenden setzen die Oracle-Mitarbeitenden KI bei unzähligen Arbeitsaufgaben ein. Wie Shilmover es ausdrückt: „Ich kenne die Antwort nicht, weil ich nicht weiß, was mein nächstes zu lösendes Problem sein wird. Ich weiß nur, dass eines der ersten Dinge, die ich tun werde, sein wird, Codex dafür einzusetzen.“