CyberAgent מאיצה עם ChatGPT Enterprise ו-Codex

CyberAgent, חברת אינטרנט יפנית בולטת, משנה במהירות את פעילותה ומשפרת את יתרונה התחרותי באמצעות אימוץ אסטרטגי של כלי ה-AI המתקדמים של OpenAI: ChatGPT Enterprise ו-Codex. על פני עסקיה המגוונים, כולל פרסום אינטרנט, מדיה, בידור וגיימינג, CyberAgent ממנפת פלטפורמות אלו להאצת זרימות עבודה, העלאת תקני איכות וליטוש תהליכי קבלת החלטות. מחויבות יסודית זו ל-AI הביאה לשיעור שימוש פעיל חודשי יוצא דופן של 93% ב-ChatGPT Enterprise, מה שמדגיש שינוי תרבותי לעבר פרודוקטיביות חכמה המבוססת על AI.

אימוץ AI מאובטח עם ChatGPT Enterprise

עוד לפני הזינוק ב-AI גנרטיבי, ל-CyberAgent היה בסיס איתן במחקר ופיתוח AI, במיוחד בשיווק דיגיטלי, המאופיין בהקמת "AI Lab" בשנת 2016 והצגת "Kiwami Prediction AI" בשנת 2020. עם זאת, ההופעה הנרחבת של AI גנרטיבי, אשר גולמה בשחרור ChatGPT בשנת 2022, הגבירה את הצורך באבטחה חזקה ובממשל ברור סביב השימוש בכלי AI.

האתגר העיקרי היה אי ודאות נרחבת בקרב העובדים לגבי איזה מידע ניתן להזין בבטחה לכלי AI, מה שהוביל להססנות ולאימוץ לא עקבי. כדי להפחית סיכונים אלו ולקדם אינטגרציית AI בטוחה, CyberAgent אימצה אסטרטגית את ChatGPT Enterprise. פתרון זה ברמה ארגונית מציע תכונות ניהול מותאמות אישית, המאפשרות לחברה להגדיר טיפול בנתונים בהתאם לדרישות ספציפיות, בגיבוי אבטחה ברמה ארגונית ובקרות גישה. CyberAgent חיזקה עוד יותר סביבה מאובטחת זו על ידי קביעת הנחיות פנימיות לטיפול במידע חסוי.

קן טאקאו, מנהל במחלקת טכנולוגיית הנתונים בחטיבת קידום ה-IT הארגוני של CyberAgent, מדגיש את ההשפעה:

"עם תכונות ארגוניות כגון ניהול חשבונות ונראות שימוש, ChatGPT Enterprise איפשר לתמוך בשימוש עסקי במגוון רחב של מידע, למעט נתונים חסויים. כתוצאה מכך, היקף השימוש ב-AI ברחבי החברה התרחב, ועובדים רבים משתמשים בו כעת בעבודתם היומיומית."

גישה פרואקטיבית זו הפיגה את המסתורין סביב השימוש ב-AI, ויצרה סביבה בטוחה ומלאת אמון שבה עובדים יכולים לשלב בביטחון AI במשימות היומיומיות שלהם, כגון מחקר, ניסוח וארגון נקודות מפתח, תוך הקפדה על כך שפיקוח אנושי ישמור על סמכות קבלת ההחלטות הסופית.

טיפוח אימוץ AI: מעבר לחובות

מה שהופך את סיפור אינטגרציית ה-AI של CyberAgent למרתק במיוחד הוא צמיחתו האורגנית. החברה אינה כופה כלים ספציפיים, אלא מעצימה צוותים, מחלקות וחברות בנות להעריך ולאמץ פתרונות בהתבסס על מטרותיהם הייחודיות. למרות מדיניות אי-החובה הזו, השימוש החודשי הפעיל ב-ChatGPT Enterprise נסק ל-93%.

שיעור אימוץ מרשים זה הוא עדות לבניית התרבות המכוונת של CyberAgent ולתמיכת ההדרכה החזקה מ-OpenAI. החברה הטמיעה מספר מנגנונים לעידוד שימוש פרואקטיבי:

שיתוף ידע: טיפוח סביבה לשיתוף פרומפטים ומקרי שימוש מוצלחים.
דירוגים פנימיים: מתן נתוני שימוש מותאמים אישית בכלי AI לעובדים (לא הערכתיים) לקידום מודעות עצמית ומעורבות.
מעורבות פרואקטיבית: מערכת ייחודית שבה בוטים של Slack עוקבים אחר עובדים שלא השתמשו בכלי לאחרונה, שואלים על אתגרים או כלי AI חלופיים, ומציעים הצעות מותאמות אישית.

הדרכות וסדנאות, שעוצבו בשיתוף עם OpenAI, מילאו תפקיד מכריע. מ-"ChatGPT Enterprise 101" ועד לסדנאות GPT מותאמות אישית מתקדמות ומפגשי Codex מעשיים, הזדמנויות למידה אלו הותאמו לתפקידים ורמות מומחיות שונות. ההשתתפות הגבוהה, שלעתים קרובות עלתה על 100 עובדים לכל מפגש, מדגימה רצון אמיתי לאמץ מיומנויות AI. מסגרת תמיכה מקיפה זו אפשרה לעובדים לבנות חוויות מעשיות ומוצלחות עם AI, ולעבור מחשיפה בלבד לאינטגרציה עמוקה.

Codex: העלאת רמת העיצוב, הפיתוח וההחלטות

Codex, מודל יצירת הקוד המתקדם של OpenAI, צובר תאוצה במהירות ברחבי CyberAgent, ומרחיב את שימושיותו הרבה מעבר למשימות קידוד בסיסיות. צוותים ממנפים את Codex לעבודת 'אפסטרים' קריטית, כולל עיצוב, יישור (alignment) והערכה, כאשר החלטות מוקדמות וטובות יותר מפחיתות משמעותית עבודה חוזרת בשלבים מאוחרים יותר של מחזור הפיתוח. יישום אסטרטגי זה של Codex תורם לצנרת פיתוח יעילה ואיכותית יותר.

קן טאקאו מזהה שלושה מקרי שימוש מרכזיים עבור Codex:

הערכת עיצוב: בחינה, הערכה ובדיקת לחץ של הצעות עיצוב מנקודות מבט מרובות.
שיפור סקירת קוד: יצירת הצעות לשיפור חכמות במהלך סקירת קוד וסיוע בבחירת פתרונות אופטימליים.
תיעוד ידע: בנייה ותחזוקה של מסמכי ידע חזקים, כגון AGENTS.md, כדי לספק הקשר עשיר יותר לסוכני AI.

יישומים אלו מתורגמים ליתרונות מוחשיים: איכות עיצוב משופרת, תיאום מהיר יותר בין בעלי העניין לפני יישום, והיגיון ברור יותר מאחורי הצעות, מה שמאיץ את קבלת ההחלטות הכוללת.

כלי	מקרי שימוש עיקריים	יתרונות מפתח
ChatGPT Enterprise	מחקר, ניסוח, ארגון נקודות מפתח, פעולות עסקיות כלליות, הנחיות פנימיות, טיפול מאובטח בנתונים.	טיפול מאובטח בנתונים, אבטחה ברמה ארגונית, ממשל ברור, הגברת ביטחון העובדים, אימוץ נרחב, ייעול משימות יומיות.
Codex	סקירות עיצוב, הצעות לסקירת קוד, תיעוד, כתיבת מפרטים, יצירת מודלים (mockups), מערכת דירוג שימוש פנימית, פיתוח משחקים.	איכות עיצוב משופרת, תיאום מהיר יותר, היגיון ברור יותר, מהירות פיתוח משופרת, הפחתת עבודה חוזרת, הגברת ביטחון, יישום רחב יותר בפיתוח מוצר.

השפעת Codex מתפשטת גם מעבר לתפקידי הנדסה מסורתיים. אנשים שאינם מפתחים מתחילים לרתום את יכולותיו לכתיבת מפרטים, יצירת מודלים (mockups) ובניית עבודה המקושרת לצוותי מוצר ופיתוח. בהדגמה של הרבגוניות שלו, CyberAgent אף השתמשה ב-Codex לבניית מערכת דירוג השימוש הפנימית שלה, מה שקידם עוד יותר את המעורבות והנראות של אימוץ AI. לקבלת שיטות עבודה מומלצות בשימוש במודלים כאלה, צוותים מתייחסים לעתים קרובות למקורות בנושא הנדסת פרומפטים.

השפעה בעולם האמיתי: מהירות, איכות וביטחון

בכל צוותי הפיתוח של CyberAgent, Codex מוערך יותר ויותר לא רק ככלי למהירות, אלא כמאפשר שיפוט מעולה ואיכות תוצר.

סו יושיארה, משתמש מוביל ב-Codex בחטיבת עסקי ה-AI של CyberAgent, משלב את Codex באמצעות MCP ב-Cursor לתכנון עיצוב ויישום של Kiwami Prediction AI. יושיארה מציין, "בהשוואה למודלי קידוד אחרים, Codex משאיר רושם של ייצור הצעות איכותיות יותר", ומדגיש את תפקידו באופטימיזציה של תהליך הפיתוח כולו.

דפוס זה מהדהד בפיתוח משחקים. הידקאזו הורה מ-GOODROID השתמש ב-Codex ביצירת משחק הפאזל הנייד WormEscape, שהגיע לשלב השקה רכה תוך כחודש. הורה מדגיש כיצד Codex ייעל את הזרימה מעיצוב ליישום ולאימות, וסיפק תמיכה קריטית לכל אורך הדרך.

"הרגשתי כמו שותף אמין שתמך בכל התהליך מדיון ביישום ועד לביצועו, ועזר להגביר את מהירות הפיתוח. עם Codex, גם בתחומים שבהם לא היה לי ניסיון קודם, הצלחתי לפתור חסמים שנגרמו מחוסר ידע מהר יותר, ואני מרגיש שזה עוזר להשיג גם איכות וגם מהירות."
> —הידקאזו הורה, מפתח, GOODROID

מפתחים ברחבי החברה מדווחים על נושא משותף: שימושיותו של Codex ותפוקתו האיכותית הם מניעים מרכזיים לאימוצו המתמשך. הוא לא רק מאיץ את העבודה אלא גם משרה ביטחון רב יותר בתהליך הפיתוח, ומעצים צוותים להתמודד עם אתגרים חדשים ולספק פתרונות איכותיים יותר. ניהול והערכה של ביצועי סוכנים כאלה הם קריטיים, כפי שנדון במדריכים כמו הערכת סוכני AI לייצור.

עתיד אינטגרציית ה-AI ב-CyberAgent

CyberAgent מתייחסת בתקיפות ל-AI לא כאל מגמה חולפת; זוהי נקודת מפנה מהותית העתידה להגדיר מחדש את הסטנדרטים של תעשיית האינטרנט. כאשר "AI Lab" שלה משמשת כמנוע ארוך טווח לקידום טכני ויישום עסקי פרקטי, החברה מחויבת להרחיב ללא הרף את האופן שבו AI יוצר ערך ברחבי הארגון.

ההיבט הייחודי בגישתה של CyberAgent טמון במודל האימוץ האורגני, מלמטה למעלה. ללא חובות גורפות, צוותים מוסמכים לבחור את הכלים המתאימים ביותר לצרכיהם, להשקיע בלמידה כיצד לנצל אותם ביעילות, ולבנות מערכות פנימיות המפיצות עוד יותר את אימוץ ה-AI. ChatGPT Enterprise ו-Codex התפתחו מעבר לכלי פרודוקטיביות גרידא; יחד, הם מכריעים במסעה של CyberAgent מ"הצגה" בלבד של AI להטמעה עמוקה שלו בעבודת היומיום, תוך עיצוב מחדש יסודי של מתודולוגיות תפעוליות. אינטגרציה אסטרטגית זו מבטיחה כי AI אינו רק טכנולוגיה אלא מניע ליבה של חדשנות ויעילות, וקובע תקדים לאימוץ AI ברמה ארגונית. יתרה מכך, הבטחת אבטחה בסביבות סוכנים נפוצות כאלה היא קריטית, ותובנות ממאמרים כמו עיצוב סוכנים כדי להתנגד להזרקת פרומפטים הן יקרות ערך.

מקור מקורי

https://openai.com/index/cyberagent/

שאלות נפוצות

How has CyberAgent integrated AI into its core business strategy?

CyberAgent views AI as a foundational technology supporting both business growth and operational design, not merely a collection of advanced initiatives. This perspective has driven significant investment, including the establishment of 'AI Lab' in 2016 for broad AI research and development, particularly in digital marketing. In 2023, the 'AI Operations Office' was launched to create a structured framework for leveraging AI to transform business operations. This strategic integration is centered on the widespread adoption of ChatGPT Enterprise and Codex, enabling rapid iteration through hypothesis testing, improving quality, and boosting productivity across its diverse business segments like advertising, media, and gaming.

What challenges did CyberAgent face before adopting ChatGPT Enterprise, and how were they resolved?

Before adopting ChatGPT Enterprise, CyberAgent faced significant challenges related to security, governance, and consistent AI usage. Employees were hesitant to use AI tools due to uncertainty about handling confidential information, leading to varied adoption rates and difficulties in knowledge sharing. To address this, CyberAgent implemented ChatGPT Enterprise, which provided robust management features, enterprise-grade security, and access control. This allowed the company to manage input data according to specific requirements, establish internal guidelines for confidential information, and create an environment where employees could confidently and securely incorporate AI into their daily tasks, ultimately expanding AI use across the entire organization.

How did CyberAgent achieve a 93% monthly active usage rate for ChatGPT Enterprise without mandating its use?

CyberAgent achieved a remarkable 93% monthly active usage rate for ChatGPT Enterprise through a deliberate strategy of culture building, continuous training, and proactive engagement, rather than enforcing mandates. The company fostered an environment where teams evaluated and adopted tools based on their specific objectives. Key initiatives included sharing knowledge and successful use cases, implementing internal rankings (for individual visibility only) to encourage engagement, and using Slack bots for 'light follow-ups' to understand usage patterns and offer tailored suggestions. Additionally, a series of training sessions and workshops, ranging from beginner introductions to hands-on custom GPT and Codex sessions, co-designed with OpenAI, significantly contributed to widespread adoption by empowering employees with practical AI skills.

Beyond code generation, what specific benefits and use cases has CyberAgent found for Codex?

CyberAgent has discovered that Codex offers substantial benefits beyond traditional code generation, particularly in upstream development phases. It's used to review, evaluate, and pressure-test design proposals from multiple perspectives, leading to better design quality. Codex assists in generating improvement suggestions during code reviews and selecting optimal options, fostering faster alignment before implementation and reducing rework. Furthermore, it aids in building and maintaining critical knowledge documents like AGENTS.md, providing richer context for AI agents. Non-developer roles are also leveraging Codex for tasks like writing specifications and creating mockups, extending its impact across product and development workflows by improving decision-making quality and speed.

Can you provide examples of how Codex has improved confidence and accelerated development at CyberAgent?

Codex has significantly boosted both confidence and development speed at CyberAgent. Sou Yoshihara, a top Codex user, praises its high-quality proposals for design and implementation planning, optimizing the entire development process. In game development, Hidekazu Hora from GOODROID utilized Codex for the game WormEscape, enabling its soft launch in approximately one month. Hora emphasized that Codex acted as a 'reliable partner' throughout the entire process—from discussing implementation to execution and validation. This partnership allowed him to quickly overcome roadblocks in unfamiliar areas, ensuring both quality and speed. This pattern of enhanced judgment and accelerated progress, even in areas without prior experience, is a common theme across CyberAgent's development teams.

What is CyberAgent's long-term vision for AI integration, and what makes their approach unique?

CyberAgent views AI not as a transient trend but as a transformative turning point for the internet industry, poised to become the next standard. Their long-term vision involves continuously expanding how AI creates value across the organization, driven by the 'AI Lab' for technical advancement and practical application. What makes their approach unique is the organic, non-mandated adoption model. Instead of blanket rules, teams select tools that align with their needs, learn through comprehensive training, and build internal systems (like usage ranking systems built with Codex) that naturally propagate AI adoption. This bottom-up integration shifts AI from mere introduction to being deeply embedded in daily work, fundamentally redesigning operational processes.

הישארו מעודכנים

קבלו את חדשות ה-AI האחרונות לתיבת הדוא״ל.

שתף