CyberAgent借助ChatGPT Enterprise和Codex加速发展

# CyberAgent 借助 ChatGPT Enterprise 和 Codex 加速前行 来源：https://openai.com/index/cyberagent/ CyberAgent 是一家日本互联网公司，业务涵盖互联网广告、媒体与 IP 以及游戏。公司以“创造一家代表 21 世纪的企业”为愿景，凭借技术与创意方面的优势，在国内外不断创造新价值。 在 CyberAgent，AI 并非被定位为一组有限的先进举措，而是作为支撑业务增长与运营设计的基础技术。公司在此领域持续投入。2016 年，他们成立了“AI Lab”，致力于与数字营销相关的各类 AI 技术的研究与开发。2023 年，又进一步设立了“AI Operations Office”，旨在构建一个将 AI 作为业务运营转型手段的组织框架。 这些努力的核心是采用 ChatGPT Enterprise 和 Codex。鉴于其在广告、媒体和游戏领域的业务性质，CyberAgent 的竞争优势在于同时提升质量与生产力，同时利用 AI 快速迭代进行假设验证。通过将 ChatGPT Enterprise 作为其 AI 环境的基础，公司让员工能够在强大的安全和管理能力支持下，自信地将 AI 应用于日常工作。如今，使用 ChatGPT 进行研究、起草和整理要点已成为标准操作，而人类仍保有最终的决策权。Codex 也在帮助人们更快速地推进设计讨论、代码审查和文档编写。 早在生成式 AI 出现之前，CyberAgent 就一直在推进旨在将 AI 应用于广告领域的研究与开发。2020 年，公司推出了“Kiwami Prediction AI”，推动了将 AI 融入广告创意制作流程的举措。 ChatGPT 于 2022 年发布后，AI 在员工日常工作中的应用迅速扩大。随着业务用途的增长，对更强安全性、治理能力和明确规则的需求变得愈发重要。一个主要挑战是，对于哪些信息可以安全地输入 AI 工具存在不确定性，这导致了犹豫并减缓了采用速度。不同部门和个人的使用情况也各不相同，使得公司内部难以共享知识和管理 AI 使用。 为了应对这些挑战，CyberAgent 采用了专为企业使用而设计的管理功能的 ChatGPT Enterprise。ChatGPT Enterprise 使企业能够根据其特定要求（包括合同、配置和运营策略）管理输入数据的处理方式。它还提供企业级的安全和访问控制功能，让员工能够放心地将 AI 融入日常工作。此外，CyberAgent 还制定了处理机密信息的内部指南，以确保安全可靠地使用。 企业 IT 推广部门数据技术部的经理 Ken Takao 表示，ChatGPT Enterprise 帮助创造了一个让员工可以毫无顾虑地使用 AI 的环境。 > “凭借账户管理和使用可见性等企业级功能，ChatGPT Enterprise 使得支持除机密数据之外的各种信息的业务使用成为可能。结果，公司内部 AI 的使用范围扩大了，现在许多员工都在日常工作中使用它。” — Ken Takao，CyberAgent 经理 CyberAgent 通常不会强制要求在整个组织内使用特定工具。ChatGPT Enterprise 也不例外，每个团队、部门和子公司都会将其与其他工具一起评估，并根据自身目标决定是否采用。即便如此，它现在几乎被所有部门使用，月活跃用户率达到 93%。 这种增长是由公司内部有意识的文化建设，以及 OpenAI 提供的持续培训支持所驱动的。 从文化角度来看，CyberAgent 实施了鼓励主动使用的机制，例如共享包括提示词和成功用例在内的知识，以及内部排名，让员工了解自己的 AI 工具使用情况。（这些排名设计为个人只能查看自己的数据，不用于评估目的。） CyberAgent 还在其运营模式中建立了跟进机制。当员工在一段时间内未使用该工具时，他们的机器人会在 Slack 上联系他们了解原因。如果员工正在使用其他 AI 工具，对话有助于澄清正在使用哪些工具以及用于什么目的。如果他们未使用任何 AI 工具，CyberAgent 会建议 AI 如何支持其特定工作。 作为鼓励采用的一部分，当工具在一段时间内未被使用时，会通过 Slack 进行简单的跟进。员工会被询问是否正在使用其他 AI 工具以及他们可能面临的挑战。如果需要，还会向他们提供关于如何更有效地在工作中使用 AI 的建议和实用技巧。 此外，由 OpenAI 主办的培训课程和研讨会也发挥了重要作用。尽管通常在宣布后几天内组织，但每场超过十次的课程都有 100 多名员工参与。这些课程涵盖从“ChatGPT Enterprise 101”等初学者友好型介绍，到关于自定义 GPT 的研讨会、Codex 实践课程以及内部黑客马拉松。CyberAgent 和 OpenAI 共同为不同角色和成熟度级别设计了学习机会，帮助员工以实践方式建立首次成功的 AI 体验。 Codex 的采用在 CyberAgent 内部迅速增长。团队将其用于远不止代码生成，尤其是在设计、对齐和评估等上游工作中，因为早期做出更好的决策可以减少后期的返工。 Takao 特别指出了三个用例： - 从多个角度审查、评估和压力测试设计方案。 - 在代码审查期间生成改进建议，并在多个选项中进行选择。 - 构建和维护诸如 AGENTS.md 之类的知识文档，以便智能体能够在更丰富的上下文中运行。 他还强调了使用 Codex 的三个主要好处： 1. 通过可以从多个角度评估的提议来提升设计质量。 2. 在实施前更快地达成共识，有助于减少后期返工。 3. 提议背后的更清晰理由帮助人们更快地做出决策。 CyberAgent 还看到 Codex 的应用扩展到工程之外。非开发人员角色开始使用它来编写规格说明、创建原型以及构建与产品和开发相关的工作。在某些情况下，Codex 甚至帮助构建了内部维持 ChatGPT 采用的系统。例如，CyberAgent 使用 Codex 构建了其内部使用排名系统，使采用情况更加可见和引人入胜。 在 CyberAgent 的开发团队中，Codex 越来越被视为不仅是一种提速工具，而且是提高判断质量的一种方式。 AI 业务部的 Sou Yoshihara 是 CyberAgent 中 Codex 的顶级用户之一，他通过 Cursor 中的 MCP 使用 Codex，并将其用于 Kiwami Prediction AI 的设计和实施规划。Yoshihara 说：“与其他编码模型相比，Codex 给人的印象是能产生更高质量的方案，”他认为它不仅仅是一个工具，更是优化整个开发过程的一种方式。 同样的模式在游戏开发中也很明显。GOODROID 的 Hidekazu Hora 强调，与 Codex 合作使得从设计到实施再到验证的流程更易于驾驭。Hora 在游戏《WormEscape》的开发中使用了 Codex，该游戏在开发大约一个月后进入软启动阶段。 拼图手机游戏画面，显示一个由彩色迷宫组成的五角星形状，带有关卡指示器、移动计数器和游戏控件，背景为蓝绿色渐变。 > “感觉就像有一个可靠的伙伴，支持了从讨论实施到执行的全过程，帮助提高了开发速度。有了 Codex，即使在我没有经验的领域，我也能更快地解决因知识不足造成的障碍，我觉得它有助于同时实现质量和速度。” — Hidekazu Hora，GOODROID 开发者 在整个公司，开发人员以不同方式使用 Codex，但一个共同主题出现了：可用性和输出质量是让团队持续回归的原因。Codex 不仅帮助人们更快地工作，而且帮助他们更有信心地前进。 CyberAgent 将 AI 视为一个转折点，而非暂时的热潮，它将成为互联网行业下一个标准的一部分。凭借 AI Lab 作为技术进步的长期引擎和实际业务应用，公司计划继续扩大 AI 在整个组织中创造价值的方式。 CyberAgent 方法中引人注目的不仅是采用的规模，还有这种采用是如何形成的。在没有全面强制要求的文化中，团队会选择适合他们的工具，学习如何很好地使用它们，并构建有助于进一步推动采用的系统。ChatGPT Enterprise 和 Codex 已不仅仅是生产力工具。它们共同帮助 CyberAgent 从引入 AI 过渡到将其嵌入日常工作，并从采用过渡到重新设计工作方式。