CyberAgent ChatGPT Enterprise اور Codex کے ساتھ تیزی سے ترقی کر رہا ہے

CyberAgent، ایک ممتاز جاپانی انٹرنیٹ کمپنی، OpenAI کے جدید ترین AI ٹولز: ChatGPT Enterprise اور Codex کو حکمت عملی کے ساتھ اپنا کر اپنے آپریشنز کو تیزی سے تبدیل کر رہی ہے اور اپنی مسابقتی برتری کو بڑھا رہی ہے۔ اپنی متنوع کاروباری سرگرمیوں بشمول انٹرنیٹ ایڈورٹائزنگ، میڈیا، تفریح، اور گیمنگ میں، CyberAgent ورک فلوز کو تیز کرنے، معیار کے معیار کو بلند کرنے، اور فیصلہ سازی کے عمل کو بہتر بنانے کے لیے ان پلیٹ فارمز کا فائدہ اٹھاتی ہے۔ AI کے لیے اس بنیادی وابستگی کے نتیجے میں ChatGPT Enterprise کے لیے 93% ماہانہ فعال استعمال کی غیر معمولی شرح حاصل ہوئی ہے، جو ذہین، AI سے چلنے والی پیداواریت کی طرف ثقافتی تبدیلی کو اجاگر کرتی ہے۔

ChatGPT Enterprise کے ساتھ محفوظ AI اپنائیت

جنریٹو AI کے عروج سے پہلے بھی، CyberAgent کے پاس AI تحقیق اور ترقی میں ایک مضبوط بنیاد تھی، خاص طور پر ڈیجیٹل مارکیٹنگ میں، جس کی نشان دہی 2016 میں "AI Lab" کے قیام اور 2020 میں "Kiwami Prediction AI" کے تعارف سے ہوئی۔ تاہم، جنریٹو AI کا وسیع پیمانے پر ابھرنا، جو 2022 میں ChatGPT کے اجراء سے نمایاں ہوا، نے AI ٹول کے استعمال کے ارد گرد مضبوط سیکیورٹی اور واضح گورننس کی ضرورت کو بڑھا دیا۔

بنیادی چیلنج ملازمین کے درمیان اس بارے میں ایک وسیع غیر یقینی صورتحال تھی کہ کون سی معلومات AI ٹولز میں محفوظ طریقے سے داخل کی جا سکتی ہیں، جس سے ہچکچاہٹ اور غیر مستقل اپنائیت پیدا ہوئی۔ ان خطرات کو کم کرنے اور بااعتماد AI انضمام کو فروغ دینے کے لیے، CyberAgent نے حکمت عملی کے ساتھ ChatGPT Enterprise کو اپنایا۔ یہ انٹرپرائز-گریڈ حل حسب ضرورت انتظامی خصوصیات پیش کرتا ہے، جس سے کمپنی کو مخصوص ضروریات کے مطابق ڈیٹا ہینڈلنگ کو ترتیب دینے کی اجازت ملتی ہے، جسے انٹرپرائز-لیول سیکیورٹی اور رسائی کنٹرول سے تقویت ملی ہے۔ CyberAgent نے خفیہ معلومات کو ہینڈل کرنے کے لیے اندرونی ہدایات قائم کر کے اس محفوظ ماحول کو مزید مستحکم کیا۔

CyberAgent کے کارپوریٹ IT پروموشن ڈویژن کے ڈیٹا ٹیکنالوجی ڈپارٹمنٹ کے مینیجر کین تاکاؤ اس اثر کو نمایاں کرتے ہیں:

"اکاؤنٹ مینجمنٹ اور استعمال میں مرئیت جیسی انٹرپرائز خصوصیات کے ساتھ، ChatGPT Enterprise نے کاروباری استعمال میں مختلف قسم کی معلومات کی حمایت کرنا ممکن بنایا، سوائے خفیہ ڈیٹا کے۔ نتیجے کے طور پر، پوری کمپنی میں AI کے استعمال کا دائرہ وسیع ہو گیا ہے، اور بہت سے ملازمین اب اسے اپنے روزمرہ کے کام میں استعمال کرتے ہیں۔"

اس فعال نقطہ نظر نے AI کے استعمال کو غیر مبہم کر دیا ہے، ایک محفوظ اور اعتماد سے بھرپور ماحول پیدا کیا ہے جہاں ملازمین اعتماد کے ساتھ AI کو اپنے روزمرہ کے کاموں میں ضم کر سکتے ہیں، جیسے تحقیق، مسودہ تیار کرنا، اور اہم نکات کو منظم کرنا، جبکہ انسانی نگرانی حتمی فیصلہ سازی کے اختیار کو برقرار رکھتی ہے۔

AI اپنائیت کو فروغ دینا: مینڈیٹس سے آگے

CyberAgent کی AI انضمام کی کہانی کو جو چیز خاص طور پر دلکش بناتی ہے وہ اس کی نامیاتی ترقی ہے۔ کمپنی مخصوص ٹولز کو نافذ نہیں کرتی بلکہ اس کے بجائے ٹیموں، محکموں اور ذیلی اداروں کو ان کے منفرد مقاصد کی بنیاد پر حل کا جائزہ لینے اور اپنانے کا اختیار دیتی ہے۔ اس غیر لازمی پالیسی کے باوجود، ChatGPT Enterprise کا ماہانہ فعال استعمال 93% تک پہنچ گیا۔

یہ متاثر کن اپنائیت کی شرح CyberAgent کی سوچی سمجھی ثقافت سازی اور OpenAI کی طرف سے مضبوط تربیتی مدد کا ثبوت ہے۔ کمپنی نے فعال استعمال کی حوصلہ افزائی کے لیے کئی میکانزم نافذ کیے:

علم کا اشتراک: کامیاب پرومپٹ اور استعمال کے معاملات کا اشتراک کرنے کے لیے ایک ماحول پروان چڑھانا۔
اندرونی رینکنگ: ملازمین کو ذاتی AI ٹول استعمال کا ڈیٹا (غیر تشخیصی) فراہم کرنا تاکہ خود آگاہی اور مشغولیت کو فروغ دیا جا سکے۔
فعال مشغولیت: ایک منفرد نظام جہاں Slack bots ان ملازمین کے ساتھ فالو اپ کرتے ہیں جنہوں نے حال ہی میں ٹول استعمال نہیں کیا، چیلنجوں یا متبادل AI ٹولز کے بارے میں پوچھتے ہیں، اور حسب ضرورت تجاویز پیش کرتے ہیں۔

OpenAI کے ساتھ مل کر ڈیزائن کیے گئے تربیتی سیشنز اور ورکشاپس نے اہم کردار ادا کیا۔ "ChatGPT Enterprise 101" سے لے کر ایڈوانسڈ کسٹم GPT ورکشاپس اور ہینڈز آن Codex سیشنز تک، یہ سیکھنے کے مواقع مختلف کرداروں اور مہارت کی سطحوں کے مطابق بنائے گئے تھے۔ زیادہ شرکت، جو اکثر ہر سیشن میں 100 سے زیادہ ملازمین پر مشتمل ہوتی ہے، AI مہارتوں کو اپنانے کی حقیقی خواہش کو ظاہر کرتی ہے۔ اس جامع سپورٹ فریم ورک نے ملازمین کو AI کے ساتھ عملی، کامیاب تجربات بنانے کے قابل بنایا ہے، محض نمائش سے گہرے انضمام کی طرف بڑھتے ہوئے۔

Codex: ڈیزائن، ڈویلپمنٹ، اور فیصلوں کو بہتر بنانا

Codex، OpenAI کا جدید کوڈ جنریشن ماڈل، CyberAgent میں تیزی سے مقبول ہو رہا ہے، جو اپنی افادیت کو بنیادی کوڈنگ کاموں سے کہیں زیادہ بڑھا رہا ہے۔ ٹیمیں ڈیزائن، ہم آہنگی، اور تشخیص سمیت اہم ابتدائی کاموں کے لیے Codex کا فائدہ اٹھا رہی ہیں، جہاں ابتدائی اور بہتر فیصلے ترقیاتی سائیکل میں بعد میں دوبارہ کام کو نمایاں طور پر کم کرتے ہیں۔ Codex کا یہ اسٹریٹجک اطلاق زیادہ موثر اور اعلیٰ معیار کی ترقیاتی پائپ لائن میں حصہ ڈالتا ہے۔

کین تاکاؤ Codex کے لیے تین اہم استعمال کے معاملات کی نشاندہی کرتے ہیں:

ڈیزائن کا جائزہ: متعدد نقطہ نظر سے ڈیزائن کی تجاویز کا جائزہ لینا، اندازہ لگانا، اور دباؤ کی جانچ کرنا۔
کوڈ ریویو کی بہتری: کوڈ ریویو کے دوران ذہین بہتری کی تجاویز پیدا کرنا اور بہترین حل کے انتخاب میں سہولت فراہم کرنا۔
علمی دستاویزات: مضبوط علمی دستاویزات بنانا اور برقرار رکھنا، جیسے AGENTS.md، تاکہ AI ایجنٹوں کے لیے زیادہ بھرپور سیاق و سباق فراہم کیا جا سکے۔

یہ ایپلیکیشنز ٹھوس فوائد میں ترجمہ کرتی ہیں: بہتر ڈیزائن کا معیار، عمل درآمد سے پہلے اسٹیک ہولڈرز کے درمیان تیزی سے ہم آہنگی، اور تجاویز کے پیچھے واضح منطق، جو مجموعی فیصلہ سازی کو تیز کرتی ہے۔

ٹول	بنیادی استعمال کے معاملات	کلیدی فوائد
ChatGPT Enterprise	تحقیق، مسودہ تیار کرنا، اہم نکات کو منظم کرنا، عمومی کاروباری آپریشنز، اندرونی ہدایات، محفوظ ڈیٹا ہینڈلنگ۔	محفوظ ڈیٹا ہینڈلنگ، انٹرپرائز-گریڈ سیکیورٹی، واضح گورننس، ملازمین کا بڑھتا ہوا اعتماد، وسیع پیمانے پر اپنائیت، روزمرہ کے کاموں کو ہموار کرنا۔
Codex	ڈیزائن ریویو، کوڈ ریویو کی تجاویز، دستاویزات، وضاحتیں لکھنا، موک اپس بنانا، اندرونی استعمال کی درجہ بندی کا نظام، گیم ڈویلپمنٹ۔	بہتر ڈیزائن کا معیار، تیزی سے ہم آہنگی، واضح منطق، ترقی کی تیز رفتار، کم دوبارہ کام، بڑھتا ہوا اعتماد، پروڈکٹ ڈویلپمنٹ میں وسیع اطلاق۔

Codex کا اثر روایتی انجینئرنگ کرداروں سے بھی آگے پھیل رہا ہے۔ نان-ڈیولپرز اپنی صلاحیتوں کو وضاحتیں لکھنے، موک اپس تیار کرنے، اور ایسے کام کو ترتیب دینے کے لیے استعمال کرنا شروع کر رہے ہیں جو پروڈکٹ اور ترقیاتی ٹیموں کے ساتھ منسلک ہوتا ہے۔ اپنی استعداد کار کے مظاہرے میں، CyberAgent نے Codex کو اپنا اندرونی استعمال کی درجہ بندی کا نظام بنانے کے لیے بھی استعمال کیا، جس سے AI اپنائیت کی مشغولیت اور مرئیت کو مزید فروغ ملا۔ ایسے ماڈلز کو استعمال کرنے کی بہترین مشقوں کے لیے، ٹیمیں اکثر prompt engineering پر موجود وسائل کا حوالہ دیتی ہیں۔

حقیقی دنیا کا اثر: رفتار، معیار، اور اعتماد

CyberAgent کی ترقیاتی ٹیموں میں، Codex کو نہ صرف رفتار کے لیے ایک ٹول کے طور پر، بلکہ بہتر فیصلے اور آؤٹ پٹ کے معیار کے لیے ایک فعال عنصر کے طور پر تیزی سے سراہا جا رہا ہے۔

CyberAgent کے AI بزنس ڈویژن کے ایک سرکردہ Codex صارف، Sou Yoshihara، Kiwami Prediction AI کے ڈیزائن اور عمل درآمد کی منصوبہ بندی کے لیے Cursor میں MCP کے ذریعے Codex کو ضم کرتا ہے۔ Yoshihara کا کہنا ہے کہ، "دیگر کوڈنگ ماڈلز کے مقابلے میں، Codex اعلیٰ معیار کی تجاویز پیش کرنے کا تاثر دیتا ہے،" جو پورے ترقیاتی عمل کو بہتر بنانے میں اس کے کردار کو اجاگر کرتا ہے۔

یہ نمونہ گیم ڈویلپمنٹ میں بھی گونجتا ہے۔ GOODROID کے Hidekazu Hora نے موبائل پزل گیم WormEscape کی تخلیق میں Codex کا استعمال کیا، جو تقریباً ایک ماہ میں سافٹ لانچ تک پہنچ گیا۔ Hora اس بات پر زور دیتے ہیں کہ Codex نے ڈیزائن سے لے کر عمل درآمد اور توثیق تک کے بہاؤ کو کیسے ہموار کیا، پورے عمل میں اہم مدد فراہم کی۔

"یہ ایک قابل اعتماد پارٹنر کی طرح محسوس ہوا جس نے عمل درآمد پر تبادلہ خیال سے لے کر اسے انجام دینے تک پورے عمل کی حمایت کی، جس سے ترقی کی رفتار بڑھانے میں مدد ملی۔ Codex کے ساتھ، حتیٰ کہ ان علاقوں میں بھی جہاں میرا پہلے کوئی تجربہ نہیں تھا، میں علم کی کمی کی وجہ سے پیدا ہونے والی رکاوٹوں کو تیزی سے حل کرنے کے قابل تھا، اور مجھے لگتا ہے کہ یہ معیار اور رفتار دونوں کو حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے۔" —Hidekazu Hora، ڈویلپر، GOODROID

کمپنی بھر میں ڈویلپرز ایک عام موضوع کی اطلاع دیتے ہیں: Codex کی قابل استعمالی اور اعلیٰ معیار کی آؤٹ پٹ اس کے مسلسل اپنائیت کے اہم محرکات ہیں۔ یہ نہ صرف کام کو تیز کرتا ہے بلکہ ترقیاتی عمل میں زیادہ اعتماد بھی پیدا کرتا ہے، ٹیموں کو نئے چیلنجوں سے نمٹنے اور اعلیٰ معیار کے حل فراہم کرنے کے لیے بااختیار بناتا ہے۔ ایسے ایجنٹوں کی کارکردگی کا انتظام اور تشخیص اہم ہے، جیسا کہ evaluating AI agents for production جیسی گائیڈز میں بحث کی گئی ہے۔

CyberAgent میں AI انضمام کا مستقبل

CyberAgent AI کو صرف ایک عارضی رجحان سے زیادہ سمجھتا ہے؛ یہ انٹرنیٹ صنعت کے معیارات کو از سر نو متعین کرنے کے لیے ایک بنیادی موڑ ہے۔ اپنے "AI Lab" کے ساتھ جو تکنیکی ترقی اور عملی کاروباری اطلاق کے لیے ایک طویل مدتی انجن کے طور پر کام کر رہا ہے، کمپنی تنظیم بھر میں AI کی قدر پیدا کرنے کے طریقے کو مسلسل وسعت دینے کے لیے پرعزم ہے۔

CyberAgent کے نقطہ نظر کا منفرد پہلو اس کا نامیاتی، نچلی سطح سے اپنائیت کا ماڈل ہے۔ عمومی مینڈیٹس کے بغیر، ٹیموں کو ایسے ٹولز کا انتخاب کرنے کا اختیار دیا جاتا ہے جو ان کی ضروریات کے مطابق ہوں، ان کا مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کا طریقہ سیکھنے میں سرمایہ کاری کریں، اور اندرونی نظام بنائیں جو AI اپنائیت کو مزید فروغ دیں۔ ChatGPT Enterprise اور Codex محض پیداواری ٹولز سے آگے بڑھ چکے ہیں؛ وہ مل کر CyberAgent کے سفر میں اہم کردار ادا کر رہے ہیں جو محض AI کو متعارف کرانے سے لے کر اسے روزمرہ کے کام میں گہرائی سے شامل کرنے تک، بنیادی طور پر آپریشنل طریقہ کار کو نئے سرے سے ڈیزائن کر رہے ہیں۔ یہ اسٹریٹجک انضمام اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ AI صرف ایک ٹیکنالوجی نہیں بلکہ جدت اور کارکردگی کا ایک بنیادی محرک ہے، جو انٹرپرائز-لیول AI اپنائیت کے لیے ایک مثال قائم کرتا ہے۔ مزید برآں، ایسے وسیع ایجنٹک ماحول میں سیکیورٹی کو یقینی بنانا اہم ہے، اور designing agents to resist prompt injection جیسے مضامین سے حاصل کردہ بصیرتیں انمول ہیں۔

اصل ماخذ

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

اکثر پوچھے جانے والے سوالات

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.

اپ ڈیٹ رہیں

تازہ ترین AI خبریں اپنے ان باکس میں حاصل کریں۔

شیئر کریں