在 Oracle 的十多万名员工中，从人才招聘到 Oracle 应用程序实验室以及 IT 部门，都正在使用 ChatGPT Work 和 Codex。在每种情况下，过去需要专家花费数天时间才能完成的工作，现在任何人都可以在几分钟内完成。招聘人员无需花费数天进行市场调研，业务用户可以直接描述结果而非寻找报告，技术负责人则可以构建过去需要整个团队数月才能完成的工具。
我们使用 ChatGPT Work 构建了我们的人才市场情报工具，这彻底改变了我们招聘流程前端的操作方式。—简·阿克曼，Oracle 高级副总裁及全球人才获取负责人
提高招聘研究效率
人才招聘团队使用 ChatGPT Work 构建了一个人才市场情报工具。该工具能够获取职位描述、研究类似岗位的信息、对比薪酬水平，并评估不同地区的人才资源。该工具为招聘人员提供了在与招聘经理交谈时所需的宝贵信息，而这些信息过去需要 2–4 天才能整理完成。
“我们从零发展到一百，”Oracle 高级副总裁兼全球人才获取负责人 Jan Ackerman 说，“现在我们可以利用我们使用 [ChatGPT Work] 构建的工具，花大约 15 到 20 分钟来准备工作。”
不仅流程更快，而且更加稳定。过去，招聘人员每次招聘时都会采用不同的流程，但使用人才市场智能工具后，流程变得一致，因此无论与哪位招聘人员合作，每个招聘经理都能获得相同质量的数据和见解。
商业用户能更快得到所需的答案
Oracle Applications Lab团队负责支持Oracle许多核心业务流程的运作，他们构建了一个包含公司对象、关系和规则的本体系统。通过该系统，简单的业务问题可以转化为可靠的SQL查询。业务用户描述所需结果，Codex则决定调用哪些内部系统，收集相关信息，并生成分析报告或应用程序。
这与过去的工作方式完全不同了。Lam 说，有一位用户向他提问后，他使用新工具提交了请求，几乎立刻就得到了回复。当她对比旧的人工流程后发现，数据完全吻合。
在生产工程领域，站点可靠性工程师使用 Codex 来收集与事件相关的信息，并自动调用正确的应对方案。SRE 人员则更多时间用于指导决策，较少时间搜索信息。“过去需要一小时才能解决的典型简单事件，现在可以在几分钟内处理完毕，”Lam 说。
即使Codex承担了更多工作，Lam也注意到了这一点：这些工作都不可能自动完成。仍然需要有人确保底层系统被正确构建。
商业用户现在描述他们想要的结果，而不是去寻找报告。这是一次重大的转变。我甚至称之为商业转型。—理查德·兰，Oracle 应用实验室集团副总裁
领导力课程
当人工智能构建工具时，人仍然对最终结果负责。有几个要点值得注意：
提供正确的约束规则。“你仍然需要对系统设计、架构、安全以及 Codex 如何为你整理代码负责，”Lam 说。
提供原型而非规格说明。“通常我会把[我的想法]写在纸上，但现在我直接把它写在原型中，”CIO 的副总统兼技术顾问 Barry Shilmover 说。
掌控代码。 “如果你不与 Codex 合作，就会面临大量难以维护的代码问题，”Lam 说。
接下来是什么
Oracle团队正在彻底改变公司利用人工智能的方式。在招聘、分析及工程领域，每个业务板块都明确了目标，然后让Codex和ChatGPT负责具体的工作实施。目前已有数千名ChatGPT和Codex用户，Oracle员工也在无数工作任务中使用人工智能。正如Shilmover所说：“我不知道答案是什么，因为我不知道接下来要解决什么问题。” 我只知道，我首先会利用 Codex 来完成这件事。