Presso un’azienda di prodotti promozionali di 77 anni Gold Bond Inc.il CIO Matt Value sapeva che l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa non sarebbe derivata dal lancio di un chatbot. I dipendenti avevano bisogno dell’intelligenza artificiale incorporata nel lavoro che già odiavano svolgere: assunzione disordinata dell’ERP, elaborazione dei documenti e follow-up delle chiamate.
Invece di proporre benchmark, Value ha creato un piccolo gruppo di “superutenti” per far emergere esempi specifici di Gold Bond e formare il resto dell’organizzazione. Hanno quindi collegato Gemini e altri modelli a flussi di lavoro advert alto attrito, supportati da take a look at sandbox, guardrail e revisione umana per qualsiasi cosa rivolta al pubblico.
Il risultato si è rivelato un cambiamento di comportamento, non una campagna pubblicitaria: l’utilizzo quotidiano dell’intelligenza artificiale 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 nel viaggio”, ha detto Value a VentureBeat. “Dopo aver reimpostato alcune aspettative, le persone hanno iniziato a propenderci. La nostra adozione è decollata.”
Semplificazione dell’ERP, visualizzazioni dei prodotti
Gold Bond, Inc., da non confondere con l’azienda di prodotti per la cura della pelle, è uno dei maggiori fornitori del settore Industria dei prodotti promozionali da 20,5 miliardi di dollariproducendo gadget personalizzati e regali aziendali per 8.500 clienti attivi.
Ordini, preventivi e richieste di campioni arrivano tramite sito net, e-mail, fax e altro ancora, in ogni formato immaginabile. “Quindi diventa molto complicato”, ha detto Value.
L’intelligenza artificiale si è rivelata una scelta naturale. In precedenza, i dipendenti digitavano manualmente i dettagli dell’ordine nell’ERP. Ora, Google Cloud acquisisce i documenti in arrivo e li normalizza, mentre Gemini e OpenAI estraggono e strutturano i campi prima di inserire un ordine di acquisto completato nel sistema, ha affermato Value.
Da lì, Gold Bond si è espanso in un approccio pragmatico multimodello: Gemini inside Workspace, ChatGPT per l’automazione del backend, Claude per i controlli QA/ragionamento e modelli più piccoli per esperimenti sui margini.
“Siamo piuttosto agnostici sull’utilizzo della tecnologia AI”, ha affermato Value. Gold Bond è in gran parte configurato come un negozio Google, con l’implementazione e la gestione del cambiamento guidate da Primo ministro di Google companion Promevo.
I primi successi includevano riepiloghi delle telefonate, redazione di e-mail e revisione del contratto. Un caso d’uso più avanzato sono i “prototipi virtuali” assistiti dall’intelligenza artificiale di prodotti di marca; utilizzano le squadre Ricreare per ripetere le immagini di esempio prima di inviare le anteprime ai clienti, ha affermato Value.
I dipendenti utilizzano inoltre l’intelligenza artificiale per generare formule di Fogli Google (inclusa la logica XLOOKUP in stile Excel), mentre NotebookLM aiuta a creare una base di conoscenza interna per process e formazione.
Altri modi in cui Gold Bond utilizza l’intelligenza artificiale internamente:
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Presentazioni: Un lavoro che richiedeva quattro ore ora richiede circa 30 minuti, ha detto Value.
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Controllo del codice: Gli sviluppatori eseguono gli script NetSuite, quindi utilizzano due modelli per esaminarli prima di passare ai take a look at.
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Ricerca: Monitoraggio delle tendenze e delle tattiche degli importatori in risposta alle tariffe.
L’intelligenza artificiale comprime anche la pianificazione in fase iniziale. “Andiamo avanti e indietro con l’intelligenza artificiale e creiamo un progetto di alto livello che possiamo poi sviluppare per l’esecuzione”, ha spiegato Value. “Arriviamo ai concetti molto più rapidamente. Abbiamo molte meno riunioni, il che è fantastico.”
Per quantificare l’impatto, il staff di Value organizza eventi Kaizen, brevi workshop che documentano i flussi di lavoro di base e li confrontano con le versioni assistite da intelligenza artificiale e automazione.
Per convalidare i flussi di lavoro multi-LLM, Gold Bond testa le modifiche in un ambiente sandbox ed esegue scenari di QA prima dell’implementazione. “Il nostro staff tecnico, insieme agli esperti in materia, approvano prima di spedire le modifiche o integrarle nella produzione”, ha affermato Value.
La gestione del cambiamento è un should
L’adozione non period automatica: in un’azienda legacy, la gestione del cambiamento period il lavoro. “È solo un po’ di apprensione, è qualcosa di diverso”, ha detto Value.
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 numerous o di una seconda opinione.
Value fa affidamento su un “piccolo gruppo interessante” di circa otto early adopter per testare strumenti all’avanguardia; una volta ottenuto un caso d’uso, formano il resto della squadra.
“Non puoi semplicemente guardare qualcosa come un nuovo software program”, ha osservato John Pettit, CTO di Promevo. “Devi davvero cambiare i pensieri e i comportamenti delle persone riguardo a ciò.”
Ma anche se il staff di Value ne sta promuovendo un uso diffuso, la fiducia cieca non è un’opzione, ha sottolineato.
Gold Bond ha aggiunto coverage, 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 determinati modelli quando necessario.
L’intervento umano è obbligatorio: i contenuti rivolti al pubblico vengono approvati e i risultati devono essere verificati. “Bisogna impostare la giusta temperatura di fiducia, ma verificare”, ha detto. Anche con suggerimenti forti, i risultati richiedono comunque una verifica. “Ricevi i dati, non puoi semplicemente prenderli e usarli sfacciatamente.”
Advert esempio, chiederà fonti e motivazioni – “Dammi tutto il lavoro citato, da dove prendi questi dati” – e tratterà quella fase di verifica come parte del flusso di lavoro, ha detto.
Il prezzo ha anche messo in guardia contro il superamento. “Le soluzioni agenti possono arrivare solo fino a un certo punto: c’è ancora bisogno che ci siano gli esseri umani nel giro”, ha detto. “Alcune persone hanno visioni più grandi di quelle di cui è capace la tecnologia.”
Il suo consiglio per le altre imprese: non lasciatevi sopraffare dall’hype. Inizia in modo semplice. Inizia dalle basi. “Fornisci suggerimenti dettagliati, testali, giocaci.”
