Más de cien mil empleados de Oracle utilizan ChatGPT Work y Codex, desde la adquisición de talento hasta Oracle Applications Lab y la organización de TI. En cada caso, el trabajo que antes dependía de especialistas y tomaba días ahora puede ser realizado por cualquiera y se completa en minutos. Los reclutadores se saltan días de investigación de mercado, los usuarios de negocio describen un resultado en lugar de buscar un informe, y los líderes técnicos crean herramientas que antes le tomaban meses a un equipo completo.
“Hemos creado nuestra herramienta de inteligencia del mercado de talento con ChatGPT Work, y realmente ha revolucionado la manera en que hacemos la parte inicial de nuestro proceso de reclutamiento.”—Jan Ackerman, Vicepresidenta Sénior y Directora Global de Adquisición de Talento, Oracle
Hacer la investigación de reclutamiento más eficiente
El equipo de adquisición de talento usó ChatGPT Work para crear una herramienta de inteligencia del mercado de talento que toma una descripción de puesto, investiga roles comparables, evalúa la compensación de referencia y analiza el conjunto de talentos en las ubicaciones relevantes. La herramienta dota al reclutador de información valiosa que necesita antes de una conversación con el gerente de contratación, información que antes tomaba 2–4 días recopilar.
“Hemos pasado de cero a cien”, dice Jan Ackerman, Vicepresidenta Sénior y Directora Global de Adquisición de Talento en Oracle. “Ahora podemos sentarnos y prepararnos durante unos 15 a 20 minutos usando la herramienta que construimos con [ChatGPT] Work.”
No solo el proceso es más rápido, sino que también es más consistente. Antes, los reclutadores manejaban el proceso de intake de forma distinta en cada búsqueda, pero con la herramienta de inteligencia del mercado de talento, el proceso es consistente, por lo que cada gerente de contratación recibe la misma calidad de datos e ideas, sin importar con qué reclutador trabajara.
Los usuarios de negocio obtienen las respuestas que necesitan más rápido
El equipo de Oracle Applications Lab, que ayuda a operar muchos de los procesos de negocio centrales de Oracle, construyó una ontología de los objetos, relaciones y reglas de la empresa, de modo que una pregunta de negocio en lenguaje natural puede convertirse en una consulta SQL confiable con Codex. Un usuario de negocio describe el resultado que desea, y Codex decide a qué sistemas internos llamar, recopila la información y devuelve un análisis, un informe o una aplicación.
Eso es un cambio en comparación con cómo se hacía el trabajo antes. Lam contó que una usuaria acudió a él después de hacer una pregunta que normalmente le habría tomado un par de horas responder. Ella le dijo a Lam: “Con la nueva herramienta, ingresé la solicitud y obtuve una respuesta casi de inmediato.” Cuando verificó el resultado contra el antiguo proceso manual, los números coincidieron exactamente.
En la ingeniería de producción, los ingenieros de confiabilidad del sitio usan Codex para recopilar el contexto relevante sobre un incidente y extraer automáticamente el runbook adecuado. Los SRE pasan más tiempo guiando decisiones y menos tiempo buscando información. “Un incidente simple típico que antes tomaba una hora resolver ahora puede manejarse en minutos”, dice Lam.
Incluso a medida que Codex asume más del trabajo, Lam se cuida de señalar que nada de esto funciona en piloto automático. Alguien todavía tiene que asegurarse de que el sistema subyacente esté bien construido.
“Los usuarios de negocio ahora describen el resultado que desean en lugar de buscar un informe. Ese es un cambio importante. Incluso lo llamaría una transformación del negocio.”—Richard Lam, Vicepresidente de Grupo, Oracle Applications Lab
Lecciones de liderazgo
Si bien la IA construye las herramientas, las personas siguen siendo responsables del resultado. Algunas lecciones destacan:
Proporcione los guardarraíles correctos. “Aún tienes que ser muy responsable con el diseño de tu sistema, tu arquitectura, tu seguridad y cómo quieres que Codex estructure el código por ti”, dice Lam.
Proporcione prototipos en lugar de especificaciones. “Normalmente, pongo [mi idea] sobre el papel, pero ahora la pongo en un prototipo”, dice Barry Shilmover, Vicepresidente y Asesor Técnico del CIO.
Asuma la propiedad del código. “Si no trabajas junto a Codex, vas a acabar en una situación con mucho código que no va a ser mantenible”, dice Lam.
Próximos pasos
El equipo de Oracle está transformando por completo cómo opera la empresa con la IA. En reclutamiento, análisis e ingeniería, cada línea de negocio describió un resultado y dejó que Codex y ChatGPT se encargaran de cómo se hace el trabajo. Con miles de usuarios de ChatGPT y Codex ya, los empleados de Oracle usan la IA en innumerables tareas de trabajo. Como lo expresa Shilmover: “No sé cuál es la respuesta porque no sé cuál será mi próximo problema por resolver. Solo sé que una de las primeras cosas que haré será aprovechar Codex para hacerlo.”