Oracle-Mitarbeiter verkürzen mit ChatGPT Work und Codex Aufgaben von Tagen auf Minuten

Recruiting-Recherche schrumpft von Tagen auf Minuten

Das Talent-Acquisition-Team von Oracle hat mit ChatGPT Work ein Tool für Talent-Marktanalysen entwickelt. Es nimmt eine Stellenbeschreibung, recherchiert vergleichbare Positionen, vergleicht Gehälter und bewertet den Talentpool an den relevanten Standorten. Recruiter nutzen die Ergebnisse, um sich auf Gespräche mit Hiring-Managern vorzubereiten. Laut OpenAI dauerte es früher 2, 4 Tage, diese Informationen zusammenzutragen.

"Wir sind von null auf hundert gekommen", sagt Jan Ackerman, Senior Vice President und Global Head of Talent Acquisition bei Oracle. "Heute können wir uns mit dem Tool, das wir mit [ChatGPT] Work gebaut haben, in etwa 15 bis 20 Minuten vorbereiten."

Das Tool macht den Prozess zudem einheitlicher. Früher gingen Recruiter die Bedarfsaufnahme von Suche zu Suche unterschiedlich an. Mit dem Tool erhält jeder Hiring-Manager Daten und Erkenntnisse in gleicher Qualität, unabhängig davon, mit welchem Recruiter er arbeitet.

Fachanwender beschreiben das Ergebnis, Codex übernimmt die Abfrage

Das Team des Oracle Applications Lab, das viele zentrale Geschäftsprozesse von Oracle mitbetreibt, hat eine Ontologie der Objekte, Beziehungen und Regeln des Unternehmens aufgebaut. Damit lässt sich eine Geschäftsfrage in einfacher Sprache mit Codex in eine zuverlässige SQL-Abfrage übersetzen. Ein Fachanwender beschreibt das gewünschte Ergebnis, und Codex entscheidet, welche internen Systeme anzusprechen sind, sammelt die Informationen und liefert eine Analyse, einen Bericht oder eine Anwendung.

Richard Lam, Group Vice President im Oracle Applications Lab, schilderte den Fall einer Nutzerin, die eine Frage stellte, für deren Beantwortung sie normalerweise ein paar Stunden gebraucht hätte. Sie sagte ihm: "Mit dem neuen Tool habe ich die Anfrage eingegeben und fast sofort eine Antwort bekommen." Als sie das Ergebnis mit dem alten manuellen Verfahren abglich, stimmten die Zahlen exakt überein.

Im Produktionsbetrieb nutzen Site Reliability Engineers Codex, um Kontext zu einem Vorfall zu sammeln und automatisch das passende Playbook aufzurufen. Sie verbringen mehr Zeit damit, Entscheidungen zu steuern, und weniger damit, Informationen zusammenzusuchen. "Ein typischer einfacher Vorfall, für dessen Lösung man früher eine Stunde brauchte, ist heute in Minuten erledigt", sagt Lam.

Lam betont zugleich, dass nichts davon im Autopilot läuft. Jemand müsse weiterhin sicherstellen, dass das zugrunde liegende System richtig aufgebaut ist.

Lehren aus Sicht der Oracle-Führungskräfte

In der Darstellung von OpenAI werden mehrere Lehren der Oracle-Verantwortlichen aufgeführt. Ihr gemeinsamer Nenner: Die Menschen bleiben für das Ergebnis verantwortlich, auch wenn KI die Werkzeuge baut.

• Die richtigen Leitplanken setzen. Lam sagt: "Man muss weiterhin sehr verantwortungsvoll mit Systemdesign, Architektur und Sicherheit umgehen und damit, wie Codex den Code für einen strukturieren soll."
• Prototypen statt Spezifikationen liefern. Barry Shilmover, Vice President und Technical Advisor to the CIO, sagt: "Normalerweise bringe ich [meine Idee] zu Papier, aber jetzt setze ich sie in einem Prototyp um."
• Den Code verantworten. Lam warnt: "Wer nicht gemeinsam mit Codex arbeitet, landet bei einer Menge Code, der sich nicht warten lässt."

Was das bedeutet

Laut OpenAI beschreiben Oracle-Teams in Recruiting, Analytics und Engineering heute ein gewünschtes Ergebnis und überlassen Codex und ChatGPT die Umsetzung. Das Unternehmen gibt an, dass bereits Tausende Oracle-Beschäftigte ChatGPT und Codex für ein breites Aufgabenspektrum nutzen.

Für andere Organisationen zeigen die Beispiele, wo KI-Werkzeuge in einem großen Konzern eingesetzt werden: bei der Recherchevorbereitung, bei Datenabfragen und im Störungsmanagement. Sie zeigen auch die Vorbehalte, die Oracles eigene Führungskräfte nennen, nämlich solides Systemdesign, Sicherheit und wartbaren Code. Shilmover fasste den offenen Charakter des Ansatzes so zusammen: "Ich weiß nicht, wie die Antwort lautet, weil ich nicht weiß, welches Problem ich als Nächstes lösen muss. Ich weiß nur, dass eines der Ersten, was ich tun werde, sein wird, Codex dafür einzusetzen."