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原文链接：https://openai.com/index/building-openai-with-openai

原文作者：Giancarlo ‘GC’ Lionetti (首席商务官)

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OpenAI 内部实践揭秘：如何利用自身技术驱动业务发展

首席商务官 Giancarlo ‘GC’ Lionetti 为我们开启一个系列报道，分享 OpenAI 内部如何利用自身技术和 API 的真实案例。这些工具仅在 OpenAI 内部使用，旨在说明前沿 AI 如何支持我们团队的各项工作。我们同时公布了这些内部工具的名称，以便更清晰地展示前沿 AI 如何帮助团队完成工作。

人工智能已不再是实验品，它正在成为工作的“基础设施”，从早期的概念验证阶段转变为影响日常决策的系统。尽管我们的模型在速度、成本和能力上不断进步，但技术的采纳和组织流程的适应往往不同步。部署的速度常常超过组织调整以充分利用这些技术所需的时间。

在 OpenAI 内部，我们也看到了同样的张力。将 AI 应用于我们日常业务运营中，意味着我们要面对每一个客户都会提出的问题：从哪里开始，如何将新工具与现有工作流程相结合，以及在快速变化的环境中如何衡量进展。当我与客户会面时，他们最常问我的问题是：“OpenAI 是如何使用 OpenAI 自己的技术的？”

我们的方法是将 AI 视为一种提升“手艺”的实践。

每个公司都依赖专业技能。无论是建立信任的销售人员、解决棘手问题的支持主管，还是在复杂性中找到秩序的工程师。AI 的作用在于将这些专业知识编码并分发到整个团队，从而扩大每个专业领域的潜在影响力。

这就是我们的构建方式。我们的市场进入（GTM）、产品和工程团队会研究日常工作流程，定义“优秀”的标准，并在几周而非几个季度内交付变革。我们决定专注于少数能产生巨大影响的高杠杆系统。每个团队都会在实际部署中测试这些系统，从而培养出和我们的客户一样需要建立的“肌肉记忆”。

今天，我们启动“OpenAI on OpenAI”系列，展示我们如何在内部使用 AI。每个故事都将涵盖一个真实存在的问题和我们构建的解决方案。我们的目标是分享企业可以借鉴和适应的模式。

我们从以下几个示例开始介绍：

• GTM 助手 (GTM Assistant)：一个基于 Slack 的工具，用于整合客户账户信息和专家知识。它简化了研究、会议准备和产品问答，从而提高了销售效率和成果。
• DocuGPT：一个能将合同转换为结构化、可搜索数据的智能体。财务团队利用它来大规模、快速、一致地审查合同。
• 研究助手 (Research Assistant)：一个系统，能将数百万条支持工单转化为对话式的洞察。团队可以在几分钟内发现趋势并根据客户反馈采取行动，而不是等待数周。
• 支持代理 (Support Agent)：一个基于 AI 代理、持续评估和动态知识循环构建的操作系统。它将每一次互动转化为训练数据，提高了服务质量，并将支持代表从单纯的“工单处理员”转变为“系统构建者”。
• 入站销售助手 (Inbound Sales Assistant)：一个能为每一条潜在客户提供个性化回复、即时回答产品和合规性问题，并将合格的潜在客户完整背景信息传递给销售代表的系统。它将错失的机会转化为营收。

每家公司都拥有自己的“手艺”。AI 的作用就是将其规模化。未来将属于那些能够捕捉自身专业知识并将其广泛传播的组织。将手艺与代码相结合的公司将引领前沿。

如果您想了解更多信息，我们非常乐意交流。欢迎参加 10 月 6 日的 DevDay，技术资源文档也将随后发布。

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