RingCentral внедрила ChatGPT Work и Codex во всей компании
OpenAI опубликовала клиентскую историю о RingCentral, компании на рынке бизнес-коммуникаций почти с тридцатилетней историей, с выручкой более $2,6 млрд в год и тысячами сотрудников по всему миру. Компания даёт всем сотрудникам доступ к ChatGPT Work и Codex независимо от их опыта в разработке, по словам материала, это превращает всю компанию в «продуктовую организацию», где расстояние между идеей и готовой функцией сокращается.
Чтобы приучить инженерную организацию к работе с ИИ, аппарат генерального директора RingCentral спонсировал внутренний конкурс AI-Native Challenge. Каждый участник получил доступ к ChatGPT Work и Codex и должен был построить полноценный проект «от и до», без навязанного порядка работы или иных ограничений. Конкурс охватывал весь цикл AI-native разработки: планирование, реализацию, тестирование, документацию, CI/CD и итерации. Почти каждый участник создал рабочий репозиторий, а тысячи сотрудников, включая нетехнический персонал и руководителей, довели проекты до работающего состояния.
По словам инженерного руководителя, который возглавлял проект, главный урок конкурса в том, что AI-native разработка не заменяет инженеров, а усиливает их: ИИ ускоряет весь цикл разработки, но человек остаётся в контуре, определяет требования к продукту, даёт бизнес-контекст, принимает архитектурные решения и проверяет каждый результат. Компания применяет тот же подход на основе Codex для ускорения разработки собственной линейки ИИ-продуктов, AI Receptionist (AIR), AI Virtual Assistant (AVA) и AI Conversation Expert (ACE), сокращая путь от идеи до функции, которая доходит до клиента.
Вслед за инженерами на AI-native подход перешли и нетехнические подразделения. Отдел управления программами (PMO) с помощью ChatGPT Work построил, по сути, собственную операционную систему для управления программами, она заменила разрозненные заметки и переписку ИИ-workflow для отслеживания статусов, отчётности, контроля релизов и передачи знаний. Один из примеров, автоматическая отчётность о статусе: команда PMO построила процессы, которые формируют уведомления на основе задач из Jira, Google Sheets, CRM-систем и других источников, так что на встречу приходят уже с готовым списком блокеров, ответственных и следующих шагов, а не с вопросом «что изменилось». То, что начиналось как открытое приглашение поэкспериментировать, тысячи инженеров, строящих проекты с нуля, превратилось в операционную основу работы таких команд, как PMO: снижая ручную координацию, ChatGPT Work позволяет PMO вести больше проектов с большей точностью.
В материале не приводится ни дата проведения конкурса или публикации истории, ни точное число участников или сотрудников RingCentral, только «тысячи». Заявления об ускорении и повышении точности сформулированы качественно, без конкретных цифр времени или процента улучшения.
Ключевые факты
- RingCentral, компания на рынке бизнес-коммуникаций почти с тридцатилетней историей, выручка более $2,6 млрд в год, тысячи сотрудников по всему миру, дала всем сотрудникам доступ к ChatGPT Work и Codex.
- Аппарат гендиректора спонсировал внутренний конкурс AI-Native Challenge: участники строили проект «от и до» без навязанного порядка работы; почти каждый создал рабочий репозиторий, тысячи сотрудников, включая нетехнический персонал и руководителей, довели проекты до рабочего состояния.
- Компания применяет тот же Codex-подход для ускорения разработки собственных ИИ-продуктов, AI Receptionist (AIR), AI Virtual Assistant (AVA), AI Conversation Expert (ACE).
- Отдел управления программами (PMO) построил на ChatGPT Work собственную систему отслеживания статусов, отчётности, контроля релизов и передачи знаний, включая автоматические отчёты по задачам из Jira, Google Sheets и CRM.
- Заявления об ускорении разработки и росте точности работы PMO, качественные оценки самой компании, без конкретных цифр времени или процента улучшения.
Почему это важно
Это клиентская история одного из корпоративных заказчиков OpenAI, показывающая не точечное использование ChatGPT, а перестройку всей компании, от инженерии до бэк-офиса, вокруг ChatGPT Work и Codex. Материал подкрепляет позиционирование OpenAI: инструменты меняют не только продуктивность отдельного сотрудника, но и операционную модель организации в целом.
Кому это важно
Руководителям инженерных подразделений и CTO, оценивающим внедрение ИИ-инструментов в масштабе всей компании; менеджерам программ и проектов, которым интересен конкретный шаблон автоматизации отчётности; ИТ-руководителям, рассматривающим ChatGPT Work и Codex как корпоративное решение.
Как это применить
Из истории RingCentral можно вынести практический шаблон: дать сотрудникам доступ к инструментам без навязанного порядка работы; провести внутренний открытый конкурс, охватывающий весь цикл разработки, от планирования до CI/CD; распространить те же инструменты на нетехнические функции вроде PMO, построив с их помощью автоматическую отчётность на основе данных из уже используемых систем (Jira, Google Sheets, CRM).
Можно ли доверять
Это клиентская история, опубликованная самой OpenAI в своём блоге, по жанру она рекламная, а не независимая журналистика. В материале нет даты проведения конкурса или публикации, все процитированные сотрудники RingCentral не названы по имени, а точное число участников и сотрудников компании не раскрывается, только «тысячи». Все заявления об ускорении и повышении точности сформулированы качественно, без измеримых цифр.
Риски и подводные камни
Достижения, описанные в материале, «тысячи» доведённых до готовности проектов, стоит воспринимать с той же осторожностью, что и любой маркетинговый кейс: независимой проверки цифр нет, а успех во внутреннем конкурсе с добровольным участием не обязательно означает, что тот же результат воспроизводится в продакшен-разработке или у компаний с другой корпоративной культурой.
«Главный урок конкурса в том, что AI-native разработка не заменяет инженеров, она их усиливает. ИИ ускоряет весь цикл разработки, но человек остаётся в контуре: определяет требования к продукту, даёт бизнес-контекст, принимает архитектурные решения и следит, чтобы каждый результат был протестирован и проверен.»
— инженерный руководитель RingCentral, возглавивший проект (имя в источнике не указано)