共计 1169 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
Uber puts all 30,000 employees on ChatGPT Work
Uber 与 OpenAI 于 10 月 22 日宣布扩大合作, 这家出行巨头确认全球约 3 万名员工将全部接入 ChatGPT Work。从 1000 人的内部试点走向全员开放, 前后不到一年。
📌 试点先行, 覆盖范围扩至三万人
ChatGPT Work 于今年 7 月推出 , 定位是面向企业团队的 AI 智能体, 可承接多种业务流程。Uber 早前先在约 1000 名员工中试用, 涉及财务、运营、产品等多个部门。如今使用权限被放开至整个公司,Uber 方面把这看作企业级 AI 落地的一次关键推进。
从已披露信息看, 这一变化更值得关注的, 不只是表面动作本身, 还包括其对后续行业节奏、用户预期和市场竞争的连锁影响。
🔍 八成早期用户并非工程师
Uber 工程副总裁 Sumanth Sukumar 透露 , 早期试用者中约 80% 不是工程师 。他们用工具做的事情相当分散: 从运营数据中梳理趋势并形成建议, 把培训材料本地化到不同市场与语言, 还搭建交互式看板管理日常工作。
这说明生成式 AI 的落点不止于写代码, 非技术岗位同样能找到切口。
💡 不设统一手册, 先给团队试错空间
他提到今年的一项内部实验:30 名 AI 工程师被分派到各业务团队, 用两周时间尝试自动化岗位中的关键环节 。这些被称为“AI pods”的小组, 让公司看到技术能力与业务理解叠加之后的空间。
- 覆盖范围: 全球约 3 万名员工, 全员可用
- 试点基础:1000 人先行, 八成来自非工程岗位
- 典型场景: 运营数据分析、培训材料本地化、交互式看板
- 投入金额: 未披露
📊 投入金额未披露, 效果评估先行
Uber 没有公布此次全员部署的花费。Sukumar 表示 , 公司会跟踪员工的实际使用情况——用了哪些功能、沉淀出怎样的工作流、是否真的提升效率, 再据此决定 AI 在业务中的下一步落点。
据 Uber 介绍,OpenAI 在集成过程中与公司保持了紧密配合 。这也是 OpenAI 近期加码企业市场的缩影: 在与 Anthropic 的竞争中, 这家以消费级产品起家的公司正努力把企业客户留在自己的生态里。
🚀 行业观察: 一场组织层面的压力测试
全员接入更像一次组织层面的压力测试, 而非简单的软件采购 。工具铺开之后, 难题通常出现在三处: 员工能否形成稳定习惯、部门之间能否复用彼此的工作流、管理层用什么指标衡量投入产出。
Uber 给出的答案是先观察、再评估。 这套思路务实 , 但短期内很难看到明确的效率数字。对其他准备跟进的企业而言, 先小范围验证、再让非技术岗参与、最后全员开放的路径, 或许比工具本身更值得参考。
🧭 总结
AI 办公真正的门槛, 不在采购合同 , 而在使用习惯的养成。Uber 把约 3 万人推上同一个平台, 等于把这道题摆到了整个组织面前。这套实验最终能否产生回报, 取决于员工是否把工具真正嵌进日常流程。
