En la empresa de productos promocionales de 77 años bono de oro inc.El CIO Matt Price sabía que la adopción de la IA generativa no vendría de la implementación de un chatbot. Los empleados necesitaban IA integrada en el trabajo que ya odiaban hacer: entrada confusa del ERP, procesamiento de documentos y seguimiento de llamadas.
En lugar de presentar puntos de referencia, Price creó un pequeño grupo de “superusuarios” para presentar ejemplos específicos de títulos de oro y capacitar al resto de la organización. Luego conectaron Gemini y otros modelos a flujos de trabajo de alta fricción respaldados por pruebas de espacio aislado, salvaguardias y revisión humana de cualquier cosa de cara al público.
La recompensa apareció como un cambio de comportamiento, no como una exageración: el uso diario de la IA aumentó del 20% al 71%, y el 43% de los empleados informaron ahorrar hasta dos horas al día. “Quería acompañar a todos en el viaje”, dijo Price a VentureBeat. “Una vez que restablecimos algunas expectativas, la gente empezó a inclinarse por ello. Nuestra adopción despegó”.
Simplificación de ERP, vistas de productos
Gold Bond, Inc., que no debe confundirse con la empresa de cuidado de la piel, es uno de los mayores proveedores del Industria de productos promocionales de 20.500 millones de dólaresproduciendo regalos personalizados y regalos corporativos para 8.500 clientes activos.
Los pedidos, cotizaciones y solicitudes de muestras llegan a través del sitio web, correo electrónico, fax y más, en todos los formatos imaginables. “Así que se vuelve realmente confuso”, dijo Price.
La IA ha demostrado ser una opción natural. Anteriormente, los empleados ingresaban manualmente los detalles del pedido en el ERP. Ahora, Google Cloud ingiere los documentos entrantes y los normaliza, mientras que Gemini y OpenAI extraen y estructuran los campos antes de enviar una orden de compra completa al sistema, dijo Price.
A partir de ahí, Gold Bond se expandió hacia un enfoque pragmático y multimodelo: Gemini dentro de Workspace, ChatGPT para la automatización de backend, Claude para comprobaciones/razonamiento de control de calidad y modelos más pequeños para experimentos de borde.
“Somos bastante agnósticos sobre el uso de la tecnología de inteligencia artificial”, dijo Price. Gold Bond está configurado en gran medida como una tienda de Google, con implementación y gestión de cambios dirigida por debut en google pareja Prometo.
Las primeras victorias incluyeron resumir llamadas telefónicas, redactar correos electrónicos y revisar contratos. Un caso de uso más avanzado son los “modelos virtuales” de productos de marca asistidos por IA; los equipos usan Recrear itere muestras visuales antes de enviar vistas previas a los clientes, dijo Price.
Los empleados también utilizan IA para generar fórmulas de Google Sheets (incluida la lógica XLOOKUP estilo Excel), mientras que NotebookLM ayuda a construir una base de conocimientos interna para procedimientos y capacitación.
Otras formas en que Gold Bond utiliza la IA internamente:
Presentaciones: El trabajo que solía tomar cuatro horas ahora toma alrededor de 30 minutos, dijo Price.
Auditoría de código: Los desarrolladores ejecutan scripts de NetSuite y utilizan dos plantillas para revisarlos antes de pasar a las pruebas.
Para buscar: Monitorear las tendencias y tácticas de los importadores en respuesta a los aranceles.
La IA también comprime la planificación en las primeras etapas. “Vamos y venimos con la IA y creamos un diseño de alto nivel que podemos construir para su ejecución”, explicó Price. “Llegamos a los conceptos mucho más rápido. Tenemos muchas menos reuniones, lo cual es fantástico”.
Para cuantificar el impacto, el equipo de Price organiza eventos Kaizen: talleres breves que documentan los flujos de trabajo básicos y los comparan con versiones asistidas por IA y automatización.
Para validar los flujos de trabajo de varios LLM, Gold Bond prueba los cambios en un entorno de pruebas y ejecuta escenarios de control de calidad antes de la implementación. “Nuestro equipo técnico, junto con expertos en la materia, aprueba los cambios antes de enviarlos o integrarlos en producción”, dijo Price.
La gestión del cambio es obligatoria
La adopción no fue automática: en una empresa tradicional, el trabajo era gestionar el cambio. “Es sólo un poco de aprensión, es algo diferente”, dijo Price.
La mayoría de los usuarios comienzan con Gemini porque está integrado con Workspace y luego cambian a ChatGPT, Claude o Mistral cuando necesitan funciones diferentes o una segunda opinión.
Price depende de un “pequeño grupo genial” de unos ocho primeros usuarios para probar herramientas de vanguardia; Una vez que obtienen un caso de uso, capacitan al resto del equipo.
“No se puede considerar algo simplemente como software nuevo”, señaló John Pettit, director de tecnología de Promevo. “Realmente es necesario cambiar los pensamientos y comportamientos de las personas en torno a esto”.
Pero incluso si el equipo de Price promueve su uso generalizado, la confianza ciega no es una opción, enfatizó.
Gold Bond ha agregado políticas, controles DLP y capas de identidad para reducir el uso de IA en la sombra. También utiliza LibreChat para centralizar el acceso a herramientas aprobadas, imponer el uso pago/aprobado y bloquear ciertos modelos cuando sea necesario.
La participación humana es obligatoria: el contenido público se somete a aprobación y los resultados deben verificarse. “Hay que establecer la temperatura adecuada de confianza, pero verificar”, afirmó. Incluso con instrucciones sólidas, los resultados aún requieren verificación. “Si recuperas los datos, no puedes simplemente tomarlos y usarlos descaradamente”.
Por ejemplo, solicita fuentes y razonamientos (“Dame todo el trabajo citado, de dónde obtienes estos datos”) y trata este paso de verificación como parte del flujo de trabajo, dijo.
Price también advirtió contra la exageración. “Las soluciones de agentes sólo pueden llegar hasta cierto punto: todavía es necesario que haya humanos involucrados”, dijo. “Algunas personas tienen visiones más amplias de lo que la tecnología es capaz de hacer”.
Su consejo para otras empresas: no se dejen abrumar por las exageraciones. Empiece de forma sencilla. Comience básico. “Proporcione instrucciones detalladas, pruébelas y juegue con ellas”.
