Как RingCentral строит AI-нативную работу: от разработки до операций

RingCentral внедряет AI-нативный подход, используя ChatGPT Work и Codex для ускорения разработки AI-продуктов и централизации операционной аналитики. Компания объединяет инженерные и операционные процессы, чтобы сократить время вывода новых функций и улучшить координацию между командами. Этот кейс показывает, как крупная технологическая компания переходит от точечного использования AI к системной интеграции инструментов на всех этапах, от написания кода до мониторинга бизнес-показателей.

Для читателя, который следит за развитием AI, но не погружён в технические детали, история RingCentral даёт понятный ориентир: как нейросети меняют внутренние процессы в реальном бизнесе. Руководители увидят логику внедрения, специалисты, конкретные инструменты. Ниже разберём, что такое AI-нативный подход, как он работает в RingCentral и какие уроки можно перенести в свою компанию.

Что такое AI-нативный подход и почему это важно

AI-нативный подход означает, что искусственный интеллект встроен в основные процессы компании на уровне архитектуры, а не добавлен как отдельный инструмент для разовых задач. Это системная интеграция: AI участвует в разработке, коммуникации, аналитике и принятии решений. Такой подход отличается от традиционного внедрения, когда компания покупает один-два AI-сервиса и использует их локально, например, для генерации текстов или обработки заявок.

Крупные компании переходят к AI-нативной модели из-за двух факторов: ускорение инноваций и рост объёма данных. Когда команд много, а продукты сложные, ручные процессы тормозят выпуск обновлений. AI снимает часть рутины и помогает быстрее принимать решения на основе данных. RingCentral, как поставщик облачных коммуникационных решений, работает в конкурентной среде, где скорость вывода функций влияет на позиции на рынке.

От точечного использования к системной интеграции

Точечное использование AI выглядит так: отдел маркетинга генерирует тексты через ChatGPT, разработчики иногда пользуются Codex, аналитики вручную собирают отчёты. Инструменты работают изолированно, данные не связаны, эффект ограничен. Системная интеграция меняет картину: AI встроен в общий контур, данные из разных источников объединяются, команды используют единые инструменты и получают согласованные результаты.

Преимущества системного подхода: синергия, масштабируемость и устойчивость. Синергия означает, что эффект от совместного использования инструментов выше, чем сумма отдельных внедрений. Масштабируемость позволяет распространять успешные практики на новые команды без перестройки процессов. Устойчивость снижает зависимость от отдельных сотрудников, знания и алгоритмы остаются внутри компании.

RingCentral: AI-нативный подход в действии

RingCentral, американская компания, предоставляет облачные решения для бизнес-коммуникаций: телефонию, видеоконференции, командные чаты и контакт-центры. Компания обслуживает сотни тысяч организаций по всему миру. Такой масштаб требует отлаженных процессов разработки и операций, иначе обновления задерживаются, а команды теряют согласованность.

Решение перейти на AI-нативный подход связано с необходимостью ускорить выпуск AI-продуктов. RingCentral развивает собственные функции на основе искусственного интеллекта, например, транскрибацию звонков, анализ тональности разговоров и автоматические сводки встреч. Чтобы создавать такие продукты быстрее, компания начала использовать AI и во внутренних процессах. Общая картина изменений: инженерные и операционные процессы объединяются, данные централизуются, рутинные задачи передаются нейросетям.

Как RingCentral использует ChatGPT Work и Codex в разработке

В разработке RingCentral применяет два инструмента: ChatGPT Work для коммуникации и документации, Codex для написания и отладки кода. Такое разделение покрывает и технические, и организационные аспекты создания продуктов. ChatGPT Work работает с реальными рабочими данными, помогая командам быстрее обмениваться информацией. Codex, в свою очередь, ускоряет написание кода и снижает количество ошибок.

Подобный подход уже используют другие компании. Например, NTT DATA Group подключила ChatGPT Enterprise и Codex для 9 000 сотрудников и сократила разбор инцидентов с нескольких часов до 30 минут. Это подтверждает: комбинация инструментов для кода и коммуникации даёт измеримый результат.

ChatGPT Work: ускорение коммуникации и документации

ChatGPT Work в RingCentral берёт на себя создание документации, отчётов и обмен информацией между командами. Разработчикам не нужно тратить часы на описание изменений в коде или подготовку сводок для смежных отделов. AI формирует черновики на основе рабочих данных, а сотрудники проверяют и уточняют детали. Это экономит время и улучшает качество коммуникации: информация становится более структурированной и единообразной.

Практический сценарий: команда разработки завершила спринт. Вместо ручного сбора статусов по задачам ChatGPT Work агрегирует данные из систем проекта и готовит краткий обзор прогресса. Руководитель получает сводку за несколько минут, а не ждёт, пока каждый разработчик пришлёт свой отчёт. Такой подход снижает рутинную нагрузку и ускоряет принятие решений.

Codex: автоматизация написания кода

Codex помогает разработчикам RingCentral генерировать код, находить ошибки и предлагать решения. AI-ассистент понимает контекст задачи и подсказывает варианты реализации. Это ускоряет написание стандартных блоков кода и позволяет инженерам сосредоточиться на сложных, нестандартных задачах. Качество кода при этом не страдает: Codex обучен на большом объёме примеров и следует принятым в компании стандартам.

Влияние на скорость разработки прямое: меньше времени уходит на шаблонные фрагменты и поиск ошибок, больше, на проектирование и тестирование. Для компании, которая выпускает AI-функции для своих клиентов, это означает более короткий цикл от идеи до запуска.

Централизация операционной аналитики с помощью AI

Вторая ключевая область применения AI в RingCentral, операционные процессы и аналитика. Раньше данные о бизнес-показателях были разрознены: отделы вели собственные таблицы, отчёты собирались вручную, на согласование уходили дни. AI-нативный подход меняет это: данные из разных источников объединяются в единую систему, мониторинг автоматизируется, руководители видят актуальную картину в реальном времени.

Централизация аналитики улучшает координацию между командами. Когда все работают с одними и теми же данными, меньше расхождений в интерпретации и меньше времени уходит на выяснение, чьи цифры верны. Решения принимаются быстрее, потому что информация доступна сразу, а не после ручной сборки.

Единая панель мониторинга бизнес-показателей

Практический результат централизации, дашборды, которые агрегируют ключевые метрики в реальном времени. Руководители видят состояние продуктов, скорость разработки, операционные показатели и клиентские метрики на одном экране. Если какой-то показатель отклоняется от нормы, система подсвечивает это, и команда может быстро отреагировать.

Такой подход снижает зависимость от ручных отчётов и совещаний по статусу. Вместо еженедельных встреч для сверки цифр команды тратят время на обсуждение решений. Для RingCentral это означает более быструю реакцию на изменения рынка и потребностей клиентов.

Результаты: сокращение времени вывода новых функций

Основной измеримый результат внедрения AI-нативного подхода в RingCentral, ускорение цикла разработки. Время от идеи до запуска новой функции сокращается за счёт автоматизации написания кода, ускорения коммуникации и централизации аналитики. Команды меньше времени тратят на рутину и больше, на создание ценности для клиентов.

Улучшение координации между инженерными и операционными командами также входит в число результатов. Когда данные централизованы, а документация генерируется автоматически, меньше потерь информации при передаче задач между отделами. Это снижает количество ошибок и повторных согласований. Конкретные цифры RingCentral не раскрывает, но качественные улучшения очевидны: быстрее запуск, меньше рутины, прозрачнее процессы.

Уроки для вашей компании: как перейти к AI-нативному подходу

Опыт RingCentral показывает: переход к AI-нативной модели не требует одномоментной перестройки всех процессов. Начать можно с оценки текущего использования AI и выбора одной-двух областей для пилотного внедрения. Важно не пытаться охватить всё сразу, а двигаться постепенно, измеряя эффект на каждом шаге.

Практические шаги: определите, какие процессы занимают больше всего времени у сотрудников. Это может быть написание документации, сбор отчётов или рутинные задачи в разработке. Выберите инструмент, который решает конкретную проблему. Обучите сотрудников работе с ним. Замерьте результат через месяц и решите, стоит ли масштабировать.

Начните с малого: пилотные проекты

Пилотный проект снижает барьер входа и позволяет проверить гипотезу без больших затрат. Выберите один процесс, например, подготовку еженедельных отчётов или написание документации по коду. Внедрите AI-инструмент для этой задачи, оцените эффект: сколько времени сэкономлено, насколько улучшилось качество. Если результат положительный, расширяйте использование на другие команды и процессы.

Такой подход минимизирует риски и помогает сотрудникам привыкнуть к новым инструментам. Культура экспериментов важнее, чем идеальный план: быстрые проверки на практике дают больше информации, чем долгие обсуждения.

Вызовы и ограничения AI-нативного подхода

Переход к AI-нативной модели связан с трудностями. Первая, изменение культуры: сотрудники должны привыкнуть доверять AI-инструментам и использовать их в повседневной работе. Это требует времени и обучения. Вторая, интеграция с существующими системами: AI нужно подключить к внутренним базам данных и рабочим процессам, что может быть технически сложно.

Вопросы безопасности данных также важны. Когда AI обрабатывает внутреннюю информацию, компания должна убедиться, что данные защищены. Это особенно актуально для коммуникационных сервисов, где конфиденциальность клиентов критична. Google Cloud решает похожую задачу для корпоративных данных, обеспечивая шифрование и разграничение прав при использовании разговорного AI. RingCentral, как компания с фокусом на коммуникации, учитывает эти аспекты при внедрении.

Заключение: AI-нативный подход как новый стандарт

Кейс RingCentral показывает, что системная интеграция AI в разработку и операции даёт конкретные выгоды: ускорение выпуска функций, снижение рутинной нагрузки, улучшение координации. ChatGPT Work и Codex покрывают разные аспекты работы, от кода до коммуникации, а централизованная аналитика помогает быстрее принимать решения. Такой подход постепенно становится стандартом для технологических компаний.

Оцените свои процессы: где AI может снять рутину или ускорить принятие решений. Начните с одного пилотного проекта, измерьте результат и двигайтесь дальше. Если остались вопросы или вы заметили неточность, напишите нам, мы открыты к диалогу.