Über hunderttausend Mitarbeitende bei Oracle nutzen inzwischen ChatGPT Work und Codex, vom Talent Acquisition über das Oracle Applications Lab bis zur IT-Organisation. In jedem dieser Bereiche kann Arbeit, die früher auf Spezialisten angewiesen war und Tage dauerte, nun von jedem in Minuten erledigt werden. Recruiter verzichten auf tagelange Marktrecherchen, Fachanwender beschreiben ein gewünschtes Ergebnis, statt nach einem Bericht zu suchen, und technische Leads entwickeln Werkzeuge, für die früher ein ganzes Team monatelang gebraucht hätte.
Das Talent-Acquisition-Team hat mit ChatGPT Work ein Talent-Market-Intelligence-Tool entwickelt. Es nimmt eine Stellenbeschreibung entgegen, recherchiert vergleichbare Rollen, vergleicht die Vergütung mit Benchmarks und bewertet den Talentpool in den relevanten Standorten. Die Zusammenstellung dieser Informationen dauerte früher 2 bis 4 Tage. „Wir sind von null auf hundert gekommen“, sagt Jan Ackerman, Senior Vice President und Global Head of Talent Acquisition bei Oracle. „Heute können wir uns hinsetzen und die Vorbereitung in etwa 15 bis 20 Minuten erledigen.“ Der Prozess ist außerdem einheitlicher: Jede Einstellungsverantwortliche erhält dieselbe Datenqualität und dieselben Erkenntnisse, unabhängig davon, mit welchem Recruiter sie zusammenarbeitet.
Das Oracle Applications Lab, das viele der zentralen Geschäftsprozesse von Oracle mitbetreut, hat eine Ontologie der Objekte, Beziehungen und Regeln des Unternehmens aufgebaut. Eine Geschäftsfrage in einfacher Sprache lässt sich dadurch mit Codex in eine verlässliche SQL-Abfrage übersetzen. Codex entscheidet, welche internen Systeme angesprochen werden, und liefert eine Analyse, einen Bericht oder eine Anwendung. In der Produktionstechnik nutzen Site Reliability Engineers Codex, um den Kontext eines Vorfalls zu sammeln und das passende Playbook aufzurufen. Richard Lam, Group Vice President im Oracle Applications Lab, sagt: „Ein typischer einfacher Vorfall, dessen Lösung früher eine Stunde dauerte, lässt sich heute in Minuten bearbeiten.“
Lam betont, dass dies alles nicht im Autopilot läuft. Teams müssen weiterhin Leitplanken für Systemdesign, Architektur und Sicherheit festlegen und die Verantwortung für den Code übernehmen. Barry Shilmover, Vice President und Technical Advisor des CIO, erklärt, dass er heute Prototypen baut, statt Spezifikationen zu schreiben.
Quelle: OpenAI Blog · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing