Aquí en Snowflake, tenemos una sólida trayectoria en capacitar a nuestros clientes para optimizar sus procesos con IA en la plataforma Snowflake y ayudarlos a conseguir resultados transformadores. Ahora estamos enfocando ese enfoque con destino a adentro para permitir que nuestros equipos en toda la ordenamiento aprovechen la IA generativa para optimizar sus flujos de trabajo diarios, automatizar tareas repetitivas y obtener conocimientos más profundos de los datos.
Exploremos cómo dos empleados de Snowflake de dos equipos distintos no solo se adaptaron a la IA, sino que la convirtieron en una parte integral de sus operaciones para mejorar su productividad, fomentar la creatividad y, en última instancia, contribuir al éxito de nuestra empresa.
Escribir entrevistas de clase mundial en un día, no en semanas
Ryan Green, presentador de telediario y director senior de contenido del software aquí en Snowflake, vive y respira la creación de contenido. Ya sea que esté viajando por el mundo para cubrir los eventos de Snowflake o visitando la sala de exposiciones en Cumbre del copo de cocaína interviuvar a líderes de la industria para la plataforma de telediario independiente de Snowflake, Cirro de datos ahoraRyan lidera interesantes debates con ejecutivos, clientes y socios de Snowflake que los espectadores quieren escuchar. Pero no es tratable formular las preguntas y delinear los programas que hacen que la parentela regrese por más; de hecho, es un proceso que requiere mucho tiempo.
Sin requisa, una vez que Ryan comenzó a incorporar Google Gemini en sus escritos, todo su flujo de trabajo cambió de una guisa que no esperaba. Uno de los primeros proyectos importantes para los que lo utilizó fue para resumir sus entrevistas con líderes de opinión en la Cumbre de este año.
«Hablé con Gemini en idioma natural y pude analizar mi espíritu de narración para crear una sugerencia», dice Ryan. «Y luego, llevando eso un paso más allá, incorporé mis transcripciones anteriores de entrevistas públicas como plano de posibles. Incluso puse parámetros sobre lo que Gemini estaba buscando para obtener mejores resultados. Y en uno o dos días, tenía la esencia de mis conversaciones de la Cumbre, que podía reelaborar y preparar para su revisión».
Posteriormente del trabajo de configuración con Gemini, Ryan pudo suscitar semanas de trabajo en minutos. Esto le dio tiempo suficiente para concentrarse en perfeccionar su trabajo y hacer que su contenido fuera lo más atractivo posible, y las ediciones se realizaron en un día. «Ahora puedo entregarse más tiempo a trabajar en los verdaderos títulos agregados, como el tono, la entrega, el ritmo, la táctica y convertir las conversaciones en contenido personalizado, hiperespecífico y personal para cada invitado».
Ryan realizó más de 40 entrevistas en la Cumbre de este año y Gemini jugó un papel secreto en la construcción de la estructura de esas discusiones. Pero es importante tener en cuenta que Ryan no hizo que Gemini escribiera su contenido por él. En cambio, aumentó sus flujos de trabajo y lo llevó de la ideación a los borradores de trabajo significativamente más rápido.
«No me reemplaza, simplemente me lleva a la cadeneta de salida más rápido», dice. «Y ha cambiado para siempre mi enfoque en la creación de contenido, porque sé que tengo control sobre la información que se incluye en mis borradores, y la escritura se realiza de forma segura».
A la luz del éxito que Ryan ha tenido al mejorar sus flujos de trabajo con Gemini, recomienda que todos en la ordenamiento de marketing se dediquen a descubrir cómo implementar la IA generativa en sus propios flujos de trabajo.
«Te aseguro que la IA generativa desbloqueará todos y cada uno de tus superpoderes», dice Ryan. «Observe cuáles de sus tareas pueden beneficiarse de su uso y luego impleméntelo para trabajar más rápido y tomar mejores decisiones».
Creación de herramientas especializadas para acelerar la creación de contenido en múltiples medios
En toda la ordenamiento, Chanin Nantasenamat, PhD, defensor sénior de desarrolladores, ha transformado por completo los procesos de redacción de blogs y creación de contenidos con el poder de la IA generativa. Antaño de usar la IA, Chanin tardó rodeando de dos semanas en producir un conjunto de contenidos, incluido publicaciones de blog, inicios rápidosJupyter/Cuadernos de copos de cocaína y vídeos de youtubepero tenía el objetivo de someter este período de tiempo 10 veces para mejorar la productividad de su equipo, ayudarlos a dosificar tiempo y avanzar sus capacidades de creación de contenido.
Para hacer esto, Chanin creó un conjunto de herramientas con el ámbito web de código despejado. iluminadoque revisó por completo sus flujos de trabajo:
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Coexistentes de blogs: La utensilio Write-Blog le permite potenciar un Jupyter/Snowflake Notebook (y, opcionalmente, una URL de YouTube) para convertirlo en una publicación de blog en minutos, no en días.
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Coexistentes de inicio rápido: De guisa similar a la aplicación de reproducción de publicaciones de blog, la utensilio Write-Quickstarts crea inicios rápidos con la misma prontitud al mandar a la aplicación una URL de GitHub a un cuaderno y una URL de YouTube (nuevamente, opcional) para el tutorial correspondiente, lo que agrega contexto adicional del video.
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Inicio rápido/conversión de blog: Para ampliar el trascendencia del contenido existente, la aplicación Write-Convert convierte entre un inicio rápido y una publicación de blog conservando su contenido y fragmentos de código.
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Coexistentes de descripción de video de YouTube: Chanin igualmente creó la aplicación Write-Description para suscitar el título, la descripción y las palabras secreto de un vídeo de YouTube utilizando exclusivamente la URL del vídeo. Esto reduce el tiempo necesario para ver el vídeo, escribir manualmente un prontuario y crear un título atractivo y optimizado para SEO. Las palabras secreto que genera igualmente ayudan a mejorar el SEO del vídeo.
Si acertadamente Chanin podría suceder utilizado los LLM existentes para la reproducción de blogs, el resultado generado no cumplió con los estándares de calidad de Snowflake y requirió una reescritura y reelaboración exhaustivas para que fuera lo más detallado y completo posible y, al mismo tiempo, perseverar el tono y la voz de Snowflake en la escritura. En cambio, Chanin decidió crear su propia aplicación y la entrenó en publicaciones que ya había escrito; incluso puede entrenarlo para que coincida con el estilo de escritura y seguir la plano de estilo de la marca Snowflake.
«Esto nos está ayudando a suceder rápidamente de cero a un dechado, eliminando la tediosa tarea de comenzar repetidamente desde cero para tener dinámico el primer dechado», dice Chanin. No más mirar fijamente una pizarra en blanco; en su lado, aproveche la IA generativa para producir rápidamente un dechado.
Cerca de señalar que el contenido generado por IA se base en un cuaderno Jupyter muy documentado como "fuente de verdad," donde los fragmentos de código y las explicaciones en cadeneta son la esencia del tutorial. Básicamente, la IA ayuda a reutilizar el contenido en diferentes formatos que pueden tener sus propios matices.
Con la ayuda de su colección de aplicaciones, Chanin ha escaso significativamente su tiempo promedio de creación de contenido a unos pocos días o incluso menos en algunos casos, incluido el tiempo de estampado. De hecho, en tres o cuatro meses, las herramientas lo ayudaron a crear 14 conjuntos de contenido (cada conjunto consta de un Snowflake Notebook, una publicación de blog, un inicio rápido y un video tutorial de YouTube), totalizando 56 piezas de contenido que tradicionalmente habrían tardado varios meses más en completarse.
Para capacitar aún más a otros para que creen sus propias aplicaciones de IA generativa, Chanin ha creado un curso en colaboración con Enseñanza profundo.AI llamado «Creación rápida de prototipos de aplicaciones GenAI con Streamlit.”
Empoderados para construir de forma más rápida e inteligente
Ha sido inspirador ver cómo nuestros colegas de toda la empresa están aprovechando la IA generativa para trabajar de guisa más inteligente y avanzar sus procesos. Estamos aprendiendo unos de otros y continuamos adoptando aplicaciones nuevas y efectivas de IA para certificar que siempre estemos creciendo, teniendo éxito y estando a la vanguardia del cambio. Y al entregarse menos tiempo a tareas repetitivas y más tiempo a construir, desarrollar y perfeccionar, podemos arrostrar más innovación de Snowflake a nuestros clientes, más rápido.
Para obtener más información sobre cómo cambiar sus procesos y conseguir el éxito con IA generativa y Snowflake, descargue el «Secretos del éxito de la reproducción AI» reportar o explorar Soluciones de inteligencia industrial de Snowflake.