Azienda di prodotti promozionali di 77 anni Gold Bonds Inc.Il CIO Matt Price sapeva che l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa non sarebbe derivata dall’introduzione di un chatbot. I dipendenti avevano bisogno dell’intelligenza artificiale integrata nei lavori che già odiavano svolgere: inserimento disordinato dell’ERP, elaborazione dei documenti e monitoraggio delle chiamate.
Invece di eseguire benchmark, Price ha creato un piccolo gruppo di “superutenti” per scoprire esempi specifici di Gold Bond e istruire il resto dell’organizzazione. Hanno quindi collegato Gemini e altri modelli a flussi di lavoro ad alto attrito supportati da test sandbox, guardrail e revisione umana per qualsiasi cosa disponibile pubblicamente.
Il risultato si è rivelato un cambiamento comportamentale, non un’iperbole: l’uso quotidiano dell’IA è aumentato dal 20% al 71% e il 43% dei dipendenti ha riferito di aver risparmiato fino a due ore al giorno. “Volevo portare tutti con me durante il viaggio”, ha detto Price a VentureBeat. “Dopo aver reimpostato alcune aspettative, le persone hanno iniziato a gravitare verso di esso. La nostra adozione è salita alle stelle.”
Facilitazione ERP, visualizzazioni di prodotti
GoldBond, Inc. – da non confondere con l’azienda produttrice di prodotti per la cura della pelle – è uno dei maggiori fornitori al mondo. Industria dei prodotti promozionali da 20,5 miliardi di dollariProduce festoni speciali e regali aziendali per 8.500 clienti attivi.
Ordini, preventivi e richieste di campioni arrivano in ogni formato immaginabile tramite sito web, e-mail, fax e altro ancora. “Quindi le cose diventano molto confuse”, ha detto Price.
L’intelligenza artificiale ha dimostrato di essere una scelta naturale. In precedenza, i dipendenti dovevano inserire manualmente i dettagli dell’ordine nell’ERP. Price ha affermato che Google Cloud ora riceve e normalizza i documenti in entrata, mentre Gemini e OpenAI estraggono e configurano i campi prima di importare un ordine di acquisto completato nel sistema.
Da lì, Gold Bond si è espanso in un approccio pragmatico multimodello: Gemini all’interno dell’area di lavoro, ChatGPT per l’automazione del backend, Claude per i controlli QA/ragionamento e modelli più piccoli per esperimenti sui margini.
"“Abbiamo un approccio molto agnostico all’uso della tecnologia AI”, ha affermato Price. Gold Bond è in gran parte configurato come un negozio di Google e l’implementazione e la gestione delle modifiche sono gestite da Google. Anteprima di Google partner Promevo.
I successi iniziali includevano riepiloghi delle telefonate, redazione di e-mail e revisione del contratto. Un caso d’uso più avanzato sono i “prototipi virtuali” basati sull’intelligenza artificiale di prodotti di marca; utilizzano le squadre Riprogettazione Price ha affermato che le immagini campione dovevano essere ripetute prima di inviare le anteprime ai clienti.
I dipendenti utilizzano l’intelligenza artificiale anche per creare formule di Fogli Google (inclusa la logica XLOOKUP in stile Excel); NotebookLM aiuta a creare una base di conoscenza interna per procedure e formazione.
Altri modi in cui Gold Bond utilizza l’intelligenza artificiale internamente:
-
Presentazioni: Price ha detto che il lavoro di quattro ore ora richiede circa 30 minuti.
-
Controllo del codice: Gli sviluppatori eseguono gli script NetSuite e quindi utilizzano due modelli per esaminarli prima di passare ai test.
-
Ricerca: Monitoraggio delle tendenze e delle tattiche degli importatori in risposta alle tariffe.
L’intelligenza artificiale sta inoltre comprimendo la pianificazione in fase iniziale. “Andiamo avanti e indietro con l’intelligenza artificiale e poi elaboriamo un progetto di alto livello che possiamo implementare”, ha spiegato Price. “Stiamo arrivando ai concetti molto più rapidamente. Stiamo organizzando molte meno riunioni, il che è fantastico.”
Il team di Price organizza eventi Kaizen, brevi workshop che documentano i flussi di lavoro chiave e li confrontano con versioni basate sull’intelligenza artificiale e sull’automazione per misurare l’impatto.
Per convalidare i flussi di lavoro multi-Master, Gold Bond testa le modifiche in un ambiente sandbox ed esegue scenari di QA prima di implementarli. “Il nostro team tecnico, insieme agli esperti in materia, approva le modifiche prima di spedirle o integrarle nella produzione”, ha affermato Price.
La gestione del cambiamento è un must
L’adozione non è stata automatica; In una vecchia azienda, il compito principale era la gestione del cambiamento. “È solo una piccola preoccupazione, qualcosa di diverso”, ha detto Price.
La maggior parte degli utenti inizia con Gemini perché è integrato in Workspace, quindi passa a ChatGPT, Claude o Mistral quando hanno bisogno di funzionalità diverse o di una seconda opinione.
Price si affida a un “piccolo gruppo” di circa otto early adopter per testare strumenti all’avanguardia; Una volta trovato un caso d’uso, formano il resto del team.
“Non puoi semplicemente guardare qualcosa come un nuovo pezzo di software," ha sottolineato il CTO di Promevo John Pettit. "“Devi davvero cambiare il modo in cui le persone pensano e si comportano riguardo a questo.”
Ma anche se il team di Price ne ha incoraggiato l’uso diffuso, ha sottolineato che la fiducia cieca non è un’opzione.
Gold Bond ha aggiunto policy, controlli DLP e livelli di identità per ridurre l’uso dell’IA ombra. Utilizza inoltre LibreChat per centralizzare l’accesso agli strumenti approvati, imporre l’utilizzo a pagamento/approvato e bloccare modelli specifici quando necessario.
Il coinvolgimento umano è obbligatorio: i contenuti pubblici sono sottoposti ad approvazione e i risultati devono essere convalidati. “È necessario impostare la giusta temperatura di fiducia, ma verificare”, ha affermato. Anche con suggerimenti forti, i risultati devono comunque essere verificati. “Ricevi i dati, non puoi semplicemente prenderli apertamente e usarli.”
Ad esempio, chiederà fonti e giustificazioni – “Dammi tutti gli studi citati, da dove hai preso questi dati” – e considererà questa fase di verifica come parte del flusso di lavoro, ha detto.
Price ha anche messo in guardia dallo strafare. “Le soluzioni basate sugli agenti possono arrivare solo fino a un certo punto; è comunque necessario che gli esseri umani siano coinvolti”, ha affermato. “Alcune persone hanno visioni più grandi di quanto la tecnologia possa fare.”
Il suo consiglio ad altre aziende: non affogare nell’hype. Inizia in modo semplice. Inizia dalle basi. “Fornire una guida dettagliata, testarla, armeggiarla.”
