Derek Waldron e il suo team tecnico JP Morgan Chase hanno lanciato per la prima volta una suite Master con assistenti personali due anni e mezzo fa, non erano sicuri di cosa aspettarsi. Non è passato molto tempo dall’avvento rivoluzionario di ChatGPT, ma lo scetticismo nello spazio aziendale era ancora elevato.
Sorprendentemente, i dipendenti hanno preferito aderire alla piattaforma interna in modo organico e rapido. Nel giro di pochi mesi, l’utilizzo è balzato da zero a 250.000 dipendenti. Oltre il 60% dei dipendenti dei reparti vendite, finanza, tecnologia, operazioni e altri dipartimenti ora utilizza questa suite in continua evoluzione e sempre connessa.
“Siamo rimasti sorpresi da quanto fosse virale”, ha affermato Waldron, responsabile dell’analisi presso JPMorgan. spiega in un nuovo podcast VB Beyond the Pilot. I dipendenti non si limitavano a progettare suggerimenti, ma creavano e personalizzavano assistenti con persone, istruzioni e ruoli specifici e condividevano ciò che avevano appreso su piattaforme interne.
Il colosso finanziario ha ottenuto ciò che la maggior parte delle aziende sta ancora cercando di ottenere: l’adozione volontaria e su larga scala dell’intelligenza artificiale da parte dei dipendenti. Questo non era il risultato di istruzioni; invece, i primi ad adottare hanno condiviso casi d’uso concreti e i lavoratori hanno iniziato ad alimentarsi l’uno con l’entusiasmo dell’altro. Questo utilizzo dal basso verso l’alto alla fine ha dato vita a un volano dell’innovazione.
“Questa è la popolazione hipster consolidata”, afferma Waldron. “Se riusciamo a continuare a dotarli di funzionalità potenti e davvero facili da usare, potranno accelerare la prossima evoluzione di questo viaggio”.
Ovunque connettività a sistemi di registrazione altamente avanzati
JPMorgan ha adottato un approccio raro e lungimirante alla sua architettura tecnica. L’azienda tratta l’intelligenza artificiale come un’infrastruttura di base piuttosto che come un’innovazione, basandosi sull’opposizione iniziale secondo cui i modelli stessi diventerebbero una merce. Invece, hanno identificato la connettività attorno al sistema come la sfida principale e il fossato difendibile.
Il colosso finanziario ha investito presto nella generazione aumentata di accesso multimodale (RAG), che è ora alla sua quarta generazione e incorpora molteplici modalità. La suite AI è ospitata al centro di una piattaforma a livello aziendale dotata di connettori e strumenti che supportano l’analisi e la preparazione.
I dipendenti possono connettersi all’ecosistema in espansione di dati aziendali critici e interagire con archivi “molto complessi” di documenti, informazioni e dati strutturati, nonché sistemi CRM, HR, aziendali, finanziari e di rischio. Waldron afferma che il suo team continua ad aggiungere nuovi collegamenti ogni mese.
“Abbiamo costruito la piattaforma attorno a questo tipo di connettività onnipresente”, spiega. Dopotutto, l’intelligenza artificiale è una grande tecnologia di uso generale che diventerà sempre più potente; ma se le persone non hanno accesso significativo e casi d’uso critici, “stai sprecando l’opportunità”.
Come osserva Waldron, le capacità dell’intelligenza artificiale continuano a crescere in modo impressionante; Ma se non possono dimostrarne l’uso nel mondo reale, rimangono oggetti luccicanti da mettere in mostra.
“Anche se la superintelligenza emergesse domani, se tale superintelligenza non può essere collegata a sistemi, dati, strumenti, conoscenze e processi all’interno dell’organizzazione, non esiste valore che possa essere raggiunto in modo ottimale”, sostiene.
Ascoltare episodio completo per ascoltare:
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La strategia personale di Waldron di fare una pausa prima di chiedere a un collega umano e considera invece come l’assistente AI può rispondere a quella domanda e risolvere il problema.
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UN. "Una piattaforma, tanti posti di lavoro" approccio: Non esistono due ruoli uguali; pertanto, la strategia dovrebbe concentrarsi su elementi costitutivi riutilizzabili (RAG, document intelligence, query di dati strutturati) che i dipendenti possono combinare in strumenti specifici per il ruolo.
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Perché la maturità RAG è importante: JPMorgan si è evoluto attraverso molte generazioni di accesso, dalla ricerca vettoriale di base alle pipeline gerarchiche, autorevoli e multimodali.
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