NVIDIA如何借助ChatGPT Work扩展专业能力
在快速变化的AI行业中，NVIDIA不仅以GPU硬件闻名，也在内部积极采用AI工具提升运营效率。近日，NVIDIA分享了其团队使用ChatGPT Work的实践案例，展示了这一企业级AI助手如何帮助知识工作者减少手动任务、连接快速变化的信号，并实现工作流程的规模化复制。
从手动到自动：GTC筹备效率大幅提升
NVIDIA的GTM（Go-To-Market）团队负责全球销售、业务拓展和产品战略的执行与衡量。在筹备全球AI大会GTC期间，团队成员Will Daney曾深陷繁琐的数据整理工作：在电子表格中汇编客户名单、跟踪注册情况、帮助团队确定行动项。这些手动分析一度占据他约40%的工作时间。
如今，Will将大部分工作转化为ChatGPT Work自动化流程，每周运行两次。在12周的GTC筹备周期中，这一工作流每周节省约16小时。节省下来的时间被重新投入到与现场团队的协作中，更好地理解客户需求并制定成功策略。
快速原型，缩短创新周期
除了运营效率，ChatGPT Work还加速了解决方案架构师的工作。过去，创建可用的原型通常需要2到3周，而现在借助ChatGPT Work，这一周期缩短至3到5天。这种速度的提升使NVIDIA团队能够更快地响应外部AI动态，并将其与内部优先级相连接。
规模化复制工作流
ChatGPT Work的一大优势在于其可复制性。Will开发的流程不仅适用于GTC，还能被其他区域团队采用。支持圣何塞、台北、欧洲和华盛顿特区活动的同事都接收了他的ChatGPT工作流，并根据本地需求进行定制。这种自下而上的方式，让工作流能够跨团队、跨区域灵活扩展，无需等待新工具采购和实施。
连接外部信号与内部行动
在AI领域，外部信息更新频繁。NVIDIA团队通过ChatGPT Work从每周25至40条外部AI更新中提取5至8条可行动信号，确保团队能够快速聚焦关键动态。这种信息筛选和行动导向的能力，使得知识工作者从信息收集者转变为决策执行者。
总结
NVIDIA的实践表明，ChatGPT Work不仅是效率工具，更是组织知识复用的平台。通过简化手动流程、加速原型开发、支持工作流分享，ChatGPT Work正在帮助NVIDIA这样的技术巨头在竞争激烈的AI市场中保持敏捷。对于其他企业而言，这提供了一个清晰的示范：AI助手如何从个人效率工具演变为组织级能力放大器。
