CyberAgent akselererer med ChatGPT Enterprise og Codex

title: "CyberAgent akselererer med ChatGPT Enterprise og Codex" slug: "cyberagent" date: "2026-04-12" lang: "no" source: "https://openai.com/index/cyberagent/" category: "Bedrifts-AI" keywords:

• CyberAgent
• ChatGPT Enterprise
• Codex
• AI-adopsjon
• bedrifts-AI
• produktivitet
• programvareutvikling
• internettannonsering
• spill
• media
• OpenAI
• AI-styring meta_description: 'CyberAgent utnytter ChatGPT Enterprise og Codex for å øke produktiviteten, kvaliteten og beslutningstakingen på tvers av sine annonserings-, medie- og spillvirksomheter, og oppnår 93% månedlig aktiv bruk.' image: "/images/articles/cyberagent.png" image_alt: "Abstrakte grønne og gule lysstriper med CyberAgent-logo, som representerer CyberAgents akselerasjon med AI-verktøy." quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
• OpenAI
• CyberAgent
• GOODROID schema_type: "NewsArticle" reading_time: 8 faq:
• question: "Hvordan har CyberAgent integrert AI i sin kjernevirksomhetsstrategi?" answer: 'CyberAgent ser på AI som en grunnleggende teknologi som støtter både forretningsvekst og operasjonell design, ikke bare som en samling av avanserte initiativer. Dette perspektivet har drevet betydelige investeringer, inkludert etableringen av "AI Lab" i 2016 for bred AI-forskning og -utvikling, spesielt innen digital markedsføring. I 2023 ble "AI Operations Office" lansert for å skape et strukturert rammeverk for å utnytte AI til å transformere forretningsdriften. Denne strategiske integrasjonen er sentrert rundt den utbredte bruken av ChatGPT Enterprise og Codex, noe som muliggjør rask iterasjon gjennom hypotesetesting, forbedring av kvalitet og økning av produktiviteten på tvers av selskapets ulike forretningssegmenter som annonsering, media og spill.'
• question: "Hvilke utfordringer sto CyberAgent overfor før de tok i bruk ChatGPT Enterprise, og hvordan ble disse løst?" answer: 'Før CyberAgent tok i bruk ChatGPT Enterprise, sto de overfor betydelige utfordringer knyttet til sikkerhet, styring og konsistent AI-bruk. Ansatte var tilbakeholdne med å bruke AI-verktøy på grunn av usikkerhet rundt håndtering av konfidensiell informasjon, noe som førte til varierende adopsjonsrater og vanskeligheter med kunnskapsdeling. For å løse dette implementerte CyberAgent ChatGPT Enterprise, som ga robuste administrasjonsfunksjoner, sikkerhet på bedriftsnivå og tilgangskontroll. Dette gjorde det mulig for selskapet å administrere inputdata i henhold til spesifikke krav, etablere interne retningslinjer for konfidensiell informasjon, og skape et miljø der ansatte trygt og sikkert kunne inkorporere AI i sine daglige oppgaver, noe som til slutt utvidet AI-bruken i hele organisasjonen.'
• question: "Hvordan oppnådde CyberAgent en månedlig aktiv bruksrate på 93% for ChatGPT Enterprise uten å pålegge bruken?" answer: 'CyberAgent oppnådde en bemerkelsesverdig månedlig aktiv bruksrate på 93% for ChatGPT Enterprise gjennom en bevisst strategi med kulturoppbygging, kontinuerlig opplæring og proaktivt engasjement, i stedet for å pålegge mandater. Selskapet fremmet et miljø der team evaluerte og tok i bruk verktøy basert på deres spesifikke mål. Sentrale initiativer inkluderte deling av kunnskap og vellykkede bruksområder, implementering av interne rangeringer (kun for individuell synlighet) for å oppmuntre til engasjement, og bruk av Slack-bots for "lette oppfølginger" for å forstå bruksmønstre og tilby skreddersydde forslag. I tillegg bidro en rekke opplæringskurs og workshops, fra nybegynnerintroduksjoner til praktiske Custom GPT- og Codex-sesjoner, medutviklet med OpenAI, betydelig til utbredt adopsjon ved å gi ansatte praktiske AI-ferdigheter.'
• question: "Utover kodegenerering, hvilke spesifikke fordeler og bruksområder har CyberAgent funnet for Codex?" answer: 'CyberAgent har funnet ut at Codex tilbyr betydelige fordeler utover tradisjonell kodegenerering, spesielt i de tidlige utviklingsfasene. Det brukes til å gjennomgå, evaluere og "trykkteste" designforslag fra flere perspektiver, noe som fører til bedre designkvalitet. Codex hjelper til med å generere forbedringsforslag under koderevisjoner og velge optimale alternativer, noe som fremmer raskere samordning før implementering og reduserer omarbeid. Videre hjelper det med å bygge og vedlikeholde kritiske kunnskapsdokumenter som AGENTS.md, noe som gir rikere kontekst for AI-agenter. Ikke-utviklerroller utnytter også Codex for oppgaver som å skrive spesifikasjoner og lage mockups, noe som utvider effekten på tvers av produkt- og utviklingsarbeidsflyter ved å forbedre beslutningskvaliteten og -hastigheten.'
• question: "Kan du gi eksempler på hvordan Codex har forbedret tilliten og akselerert utviklingen hos CyberAgent?" answer: 'Codex har betydelig økt både tillit og utviklingshastighet hos CyberAgent. Sou Yoshihara, en topp Codex-bruker, roser modellens høykvalitetsforslag for design og implementeringsplanlegging, noe som optimaliserer hele utviklingsprosessen. I spillutvikling brukte Hidekazu Hora fra GOODROID Codex for spillet WormEscape, noe som muliggjorde en myk lansering på omtrent en måned. Hora understreket at Codex fungerte som en "pålitelig partner" gjennom hele prosessen – fra diskusjon av implementering til utførelse og validering. Dette partnerskapet gjorde at han raskt kunne overvinne hindringer i ukjente områder, noe som sikret både kvalitet og hastighet. Dette mønsteret med forbedret dømmekraft og akselerert fremgang, selv i områder uten tidligere erfaring, er et vanlig tema blant CyberAgents utviklingsteam.'
• question: "Hva er CyberAgents langsiktige visjon for AI-integrasjon, og hva gjør deres tilnærming unik?" answer: 'CyberAgent ser på AI ikke som en flyktig trend, men som et transformativt vendepunkt for internettindustrien, klar til å bli den neste standarden. Deres langsiktige visjon innebærer å kontinuerlig utvide hvordan AI skaper verdi på tvers av organisasjonen, drevet av "AI Lab" for teknisk fremdrift og praktisk anvendelse. Det som gjør deres tilnærming unik, er den organiske, ikke-pålagte adopsjonsmodellen. I stedet for generelle regler velger team verktøy som samsvarer med deres behov, lærer gjennom omfattende opplæring, og bygger interne systemer (som rangeringssystemer for bruk bygget med Codex) som naturlig sprer AI-adopsjon. Denne nedenfra-og-opp-integrasjonen flytter AI fra bare introduksjon til å bli dypt forankret i daglig arbeid, og redesigner fundamentalt operasjonelle prosesser.'

CyberAgent, et fremtredende japansk internettselskap, transformerer raskt sin virksomhet og forbedrer sin konkurranseevne gjennom strategisk adopsjon av OpenAIs banebrytende AI-verktøy: ChatGPT Enterprise og Codex. På tvers av sine forskjellige virksomheter, inkludert internettannonsering, media, underholdning og spill, utnytter CyberAgent disse plattformene for å akselerere arbeidsflyter, heve kvalitetsstandarder og forbedre beslutningsprosesser. Denne grunnleggende forpliktelsen til AI har resultert i en bemerkelsesverdig månedlig aktiv bruksrate på 93% for ChatGPT Enterprise, noe som understreker et kulturelt skifte mot intelligent, AI-drevet produktivitet.

## Sikker AI-adopsjon med ChatGPT Enterprise

Selv før den generative AI-boomen hadde CyberAgent et sterkt fundament innen AI-forskning og -utvikling, spesielt innen digital markedsføring, markert av etableringen av "AI Lab" i 2016 og introduksjonen av "Kiwami Prediction AI" i 2020. Den utbredte fremveksten av generativ AI, eksemplifisert ved ChatGPTs lansering i 2022, forsterket imidlertid behovet for robust sikkerhet og klar styring rundt bruk av AI-verktøy.

Hovedutfordringen var en gjennomgripende usikkerhet blant ansatte angående hvilken informasjon som trygt kunne legges inn i AI-verktøy, noe som førte til nøling og inkonsekvent adopsjon. For å redusere disse risikoene og fremme trygg AI-integrasjon, tok CyberAgent strategisk i bruk ChatGPT Enterprise. Denne løsningen på bedriftsnivå tilbyr skreddersydde administrasjonsfunksjoner, slik at selskapet kan konfigurere databehandling i samsvar med spesifikke krav, forsterket av sikkerhet og tilgangskontroller på bedriftsnivå. CyberAgent forankret dette sikre miljøet ytterligere ved å etablere interne retningslinjer for håndtering av konfidensiell informasjon.

Ken Takao, leder i Data Technology Department i CyberAgent's Corporate IT Promotion Division, fremhever effekten:

> "Med bedriftsfunksjoner som kontoadministrasjon og innsyn i bruk, gjorde ChatGPT Enterprise det mulig å støtte forretningsbruk av et bredt spekter av informasjon, ekskludert konfidensielle data. Som et resultat har omfanget av AI-bruk i hele selskapet utvidet seg, og mange ansatte bruker det nå i sitt daglige arbeid."

Denne proaktive tilnærmingen har avmystifisert AI-bruken, og skapt et sikkert og tillitsfullt miljø der ansatte trygt kan integrere AI i sine daglige oppgaver, som forskning, utarbeidelse og organisering av sentrale punkter, samtidig som menneskelig tilsyn beholder den endelige beslutningsmyndigheten.

## Dyrking av AI-adopsjon: Utover mandater

Det som gjør CyberAgent's AI-integrasjonshistorie spesielt overbevisende, er dens organiske vekst. Selskapet pålegger ikke spesifikke verktøy, men gir i stedet team, avdelinger og datterselskaper mulighet til å evaluere og ta i bruk løsninger basert på deres unike mål. Til tross for denne ikke-pålagte politikken, steg ChatGPT Enterprises månedlige aktive bruk til 93%.

Denne imponerende adopsjonsraten er et bevis på CyberAgents bevisste kulturoppbygging og robuste opplæringsstøtte fra OpenAI. Selskapet implementerte flere mekanismer for å oppmuntre til proaktiv bruk:
*   **Kunnskapsdeling:** Dyrking av et miljø for deling av vellykkede prompter og bruksområder.
*   **Interne rangeringer:** Gi ansatte personlige AI-verktøybruksdata (ikke-evaluerende) for å fremme selvbevissthet og engasjement.
*   **Proaktivt engasjement:** Et unikt system der Slack-bots følger opp ansatte som ikke har brukt verktøyet nylig, spør om utfordringer eller alternative AI-verktøy, og tilbyr skreddersydde forslag.

Opplæringskurs og workshops, medutviklet med OpenAI, spilte en avgjørende rolle. Fra "ChatGPT Enterprise 101" til avanserte Custom GPT-workshops og praktiske Codex-sesjoner, ble disse læringsmulighetene skreddersydd for ulike roller og ekspertisenivåer. Den høye deltakelsen, ofte over 100 ansatte per økt, viser en ekte iver etter å tilegne seg AI-ferdigheter. Dette omfattende støtterammet har gjort det mulig for ansatte å bygge praktiske, vellykkede erfaringer med AI, og bevege seg utover bare eksponering til dyp integrasjon.

## Codex: Hever design, utvikling og beslutninger

Codex, OpenAIs avanserte kodegenereringsmodell, vinner raskt terreng hos CyberAgent, og utvider nytten langt utover grunnleggende kodingsoppgaver. Team utnytter Codex for kritisk oppstrømsarbeid, inkludert design, samordning og evaluering, der tidlige og bedre beslutninger reduserer omarbeid betydelig senere i utviklingssyklusen. Denne strategiske anvendelsen av Codex bidrar til en mer effektiv og høyere kvalitetsutviklingspipeline.

Ken Takao identifiserer tre sentrale bruksområder for Codex:
*   **Designevaluering:** Gjennomgå, evaluere og stressteste designforslag fra flere perspektiver.
*   **Forbedring av kodegjennomgang:** Generere intelligente forbedringsforslag under kodegjennomgang og legge til rette for valg av optimale løsninger.
*   **Kunnskapsdokumentasjon:** Bygge og vedlikeholde robuste kunnskapsdokumenter, som AGENTS.md, for å gi rikere kontekst for AI-agenter.

Disse applikasjonene gir konkrete fordeler: forbedret designkvalitet, raskere samordning blant interessenter før implementering, og klarere begrunnelse bak forslag, noe som akselererer den totale beslutningsprosessen.

| Verktøy | Primære bruksområder | Nøkkelfordeler |
|---|---|---|
| ChatGPT Enterprise | Forskning, utarbeidelse, organisering av sentrale punkter, generell forretningsdrift, interne retningslinjer, sikker databehandling. | Sikker databehandling, sikkerhet på bedriftsnivå, klar styring, økt ansattes tillit, utbredt adopsjon, strømlinjeformede daglige oppgaver. |
| Codex | Designgjennomganger, forslag til kodegjennomgang, dokumentasjon, skriving av spesifikasjoner, opprettelse av mockups, internt rangeringssystem for bruk, spillutvikling. | Forbedret designkvalitet, raskere samordning, klarere begrunnelse, forbedret utviklingshastighet, redusert omarbeid, økt tillit, bredere anvendelse i produktutvikling. |

Effekten av Codex sprer seg også utover tradisjonelle ingeniørroller. Ikke-utviklere begynner å utnytte dens kapasitet for å skrive spesifikasjoner, lage mockups og strukturere arbeid som grensesnitt mot produkt- og utviklingsteam. Som en demonstrasjon av dens allsidighet brukte CyberAgent til og med Codex for å bygge sitt interne rangeringssystem for bruk, noe som ytterligere fremmet engasjement og synlighet av AI-adopsjon. For beste praksis i bruk av slike modeller, henviser team ofte til ressurser om [prompt engineering](/no/best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api).

## Virkelig innvirkning: Hastighet, kvalitet og tillit

På tvers av CyberAgents utviklingsteam verdsettes Codex i økende grad ikke bare som et verktøy for hastighet, men som en muliggjører for overlegen dømmekraft og utdatakvalitet.

Sou Yoshihara, en ledende Codex-bruker i CyberAgents AI Business Division, integrerer Codex gjennom MCP i Cursor for design og implementeringsplanlegging av Kiwami Prediction AI. Yoshihara bemerker: "Sammenlignet med andre kodingsmodeller gir Codex inntrykk av å produsere forslag av høyere kvalitet," noe som fremhever dens rolle i å optimalisere hele utviklingsprosessen.

Dette mønsteret gjenspeiles i spillutvikling. Hidekazu Hora fra GOODROID brukte Codex i utviklingen av mobilpuslespillet WormEscape, som ble mykt lansert på omtrent en måned. Hora understreker hvordan Codex strømlinjeformet flyten fra design til implementering til validering, og ga kritisk støtte gjennom hele prosessen.

> "Det føltes som en pålitelig partner som støttet hele prosessen fra å diskutere implementering til å utføre den, noe som bidro til å øke utviklingshastigheten. Med Codex, selv i områder der jeg ikke hadde tidligere erfaring, klarte jeg å løse hindringer forårsaket av manglende kunnskap raskere, og jeg føler at det bidrar til å oppnå både kvalitet og hastighet."
> – Hidekazu Hora, utvikler, GOODROID

Utviklere i hele selskapet rapporterer et felles tema: Codex' brukervennlighet og høykvalitetsutdata er nøkkeldrivere for den fortsatte adopsjonen. Det akselererer ikke bare arbeidet, men skaper også større tillit til utviklingsprosessen, og gir team mulighet til å takle nye utfordringer og levere løsninger av høyere kvalitet. Å administrere og evaluere ytelsen til slike agenter er kritisk, som diskutert i veiledninger som [evaluating AI agents for production](/no/evaluating-ai-agents-for-production-a-practical-guide-to-strands-evals).

## Fremtiden for AI-integrasjon hos CyberAgent

CyberAgent ser standhaftig på AI som mer enn en flyktig trend; det er et fundamentalt vendepunkt som er i ferd med å redefinere internettindustriens standarder. Med sitt "AI Lab" som en langsiktig motor for teknisk fremdrift og praktisk forretningsanvendelse, er selskapet forpliktet til kontinuerlig å utvide hvordan AI skaper verdi i hele organisasjonen.

Det unike aspektet ved CyberAgents tilnærming ligger i dens organiske, nedenfra-og-opp-adopsjonsmodell. Uten generelle mandater får team muligheten til å velge verktøy som best passer deres behov, investere i å lære å bruke dem effektivt, og bygge interne systemer som ytterligere sprer AI-adopsjonen. ChatGPT Enterprise og Codex har utviklet seg utover bare produktivitetsverktøy; sammen er de avgjørende i CyberAgents reise fra å bare introdusere AI til å forankre den dypt i daglig arbeid, og fundamentalt redesigne operasjonelle metoder. Denne strategiske integrasjonen sikrer at AI ikke bare er en teknologi, men en kjernedriver for innovasjon og effektivitet, og setter en presedens for AI-adopsjon på bedriftsnivå. Dessuten er det avgjørende å sikre sikkerhet i slike gjennomgripende agentmiljøer, og innsikt fra artikler som [designing agents to resist prompt injection](/no/designing-agents-to-resist-prompt-injection) er uvurderlig.