Stampli, हे B2B accounts-payable प्लॅटफॉर्म, आपल्या वर्कफ्लोमध्ये ChatGPT Work समाविष्ट केल्यामुळे ऑनबोर्डिंग वेळ ६८% ने कमी करू शकले आहे.

अंतर्गत दृष्टिकोनाचे महत्त्व का आहे

बहुतेक हेडलाईन्स जनरेटिव्ह AI चा वापर चॅटबॉट्स, कोड जनरेटर्स किंवा इमेज डिझाइनर्ससाठी करत असल्याचे सांगतात. Stampli हे दाखवून देते की हे तंत्रज्ञान सेवा कार्याचा वेग देखील वाढवू शकते. क्लायंटला वेगाने सुरू केल्यामुळे इम्प्लिमेंटेशन टीम्सना मोकळीक मिळते, रेव्हेन्यू-रेकग्निशन सायकल कमी होते आणि उत्पादन प्रत्यक्ष सुरू होण्यापूर्वीच ग्राहकांचे समाधान वाढते.

आकड्यांमागचा संदर्भ

सामान्यतः AP रोलआउटसाठी डेटा इम्पोर्ट, नियम सेटअप, युजर-रोल असाइनमेंट आणि क्लायंट-विशिष्ट कागदपत्रांच्या संचाची आवश्यकता असते. अनेक SaaS कंपन्यांमध्ये ही प्रक्रिया अनेक आठवडे चालते, ज्यामुळे वरिष्ठ कर्मचाऱ्यांचा वेळ खर्च होतो जो अधिक महत्त्वाच्या कामांसाठी वापरता आला असता. Stampli ने या पुनरावृत्ती होणाऱ्या चेकलिस्ट आयटम्सना ओळखले आणि ते ChatGPT Work ला दिले, तसेच अंतर्गत प्रॉम्प्ट्सना वर्कफ्लो ऑटोमेशन्सशी जोडले.

कंपनीने केवळ एक बटण दाबून हे साध्य केले नाही. त्यांनी प्रॉम्प्ट्स आणि ऑटोमेशन्सची एक लायब्ररी तयार केली जी मॉडेलला ऑनबोर्डिंगच्या प्रत्येक टप्प्यात मार्गदर्शन करते. याचा परिणाम म्हणजे एक पुनरावृत्ती करण्यायोग्य प्रक्रिया, जी केवळ एक प्रयोग नसून प्रत्येक नवीन क्लायंटसाठी वापरली जाऊ शकते.

जोखीम आणि मर्यादा

ऑटोमेशनसाठी अजूनही मानवी देखरेखीची गरज आहे. जटिल करार, वेगळ्या कर क्षेत्रातील नियम किंवा जुन्या ERP लिंक्ससाठी तज्ज्ञांच्या निर्णयाची आवश्यकता असते. पुनरावलोकन न करता AI ला डॉक्युमेंटेशन तयार करू दिल्यास अनुपालन (compliance) त्रुटी निर्माण होऊ शकतात. प्रणालीचे यश हे चांगल्या प्रकारे तयार केलेल्या प्रॉम्प्ट्सवर देखील अवलंबून असते; चुकीच्या सूचनांमुळे दिशाभूल करणारे आउटपुट मिळते आणि टीमला चुका सुधारण्यात वेळ वाया घालवावा लागतो.

इतर टीम्स घेऊ शकणारे पाऊल

जर तुम्ही कस्टमर-सक्सेस किंवा इम्प्लिमेंटेशन ग्रुपचे नेतृत्व करत असाल, तर AI च्या प्रभावाचा अंदाज घेण्यासाठी खालील पावले उचलून पहा:

  • कॉन्ट्रॅक्ट स्वाक्षरीपासून ते गो-लाईव्ह होईपर्यंतच्या प्रत्येक कृतीचा नकाशा तयार करा.
  • प्रत्येक टप्प्याला किती वेळ लागतो याची नोंद ठेवा.
  • प्रत्येक क्लायंटसाठी न बदलता पुन्हा पुन्हा केल्या जाणाऱ्या कामांवर लक्ष केंद्रित करा.
  • डॉक्युमेंटेशन किंवा कॉन्फिगरेशन कुठे मॅन्युअली पुन्हा लिहावे लागते ते ओळखा.

पुनरावृत्ती होणारी आणि कमी गुंतागुंतीची कामे लक्ष्य करणे ही AI ची खरी ताकद आहे. एका लहान पायलट प्रोजेक्टपासून सुरुवात करा, फीडबॅकनुसार प्रॉम्प्ट्समध्ये सुधारणा करा आणि मॉडेल विश्वसनीय असल्याचे सिद्ध झाल्यावरच त्याचा विस्तार करा.

पुढे काय पाहायचे

Stampli चा रोलआउट अजून सुरुवातीच्या टप्प्यात आहे, आणि चर्न (churn), अपसेल वेग आणि खर्च रचनेवर होणारा परिणाम अद्याप स्पष्ट नाही. या वेगवान प्रक्रियेमुळे मोजता येण्याजोगे महसूल लाभ मिळतील की केवळ अंतर्गत कामाचे स्वरूप बदलेल, याकडे निरीक्षक लक्ष ठेवतील. जसजसे अधिक विक्रेते सेवा पाइपलाइनमध्ये AI चा वापर करतील, तसतसे उत्पादन नाविन्य (product innovation) आणि कार्यात्मक कार्यक्षमता (operational efficiency) यांमधील रेषा पुसट होत जाईल.