Cult.fit تعزز عملياتها وتجربة أعضائها باستخدام Codex والذكاء الاصطناعي

تدير Cult.fit، وهي شركة رائدة في مجال اللياقة البدنية المدعومة بالتقنية في الهند، 708 مراكز للياقة البدنية في 77 مدينة وتخدم ما يقرب من مليون عضو مدفوع. تجمع الشركة بين الوصول القائم على الاشتراك إلى الصالات الرياضية وحصص اللياقة البدنية التي يقودها مدربون، مع محفظة متنامية من المنتجات الاستهلاكية، بما في ذلك معدات اللياقة البدنية والملابس الرياضية.

مع توسع Cult.fit، سعت إلى معالجة التحديات التشغيلية دون إضافة تعقيد. ومن خلال توحيد عملياتها الهندسية على Codex، تمكن الشركة الفرق من تحليل البيانات وبناء الأدوات وتنفيذ الأفكار بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم Cult.fit واجهة OpenAI API لإنشاء تجارب مخصصة للأعضاء، بما في ذلك مدربها المدعوم بالذكاء الاصطناعي AI Trainer.

يرى Santhosh Kumar، المدير التنفيذي للتقنية في Cult.fit، أن الذكاء الاصطناعي فرصة تحويلية للعمليات. وقال: «أردنا أن نصبح أكثر اعتماداً على الذكاء الاصطناعي في طريقة إدارتنا للأمور. كيف يمكننا تشغيل عملياتنا أو تحويلها لتكون قائمة على الذكاء الاصطناعي أولاً؟»

توحيد تطوير البرمجيات باستخدام Codex

بدأ التحول الكبير في Cult.fit بممارساتها الهندسية. قبل اعتماد Codex، استخدم المطورون وكلاء برمجة متنوعين، مما أدى إلى تباين في الأعراف وتحديات في مشاركة المعرفة. وأرسى قرار التوحيد على Codex منصة موحدة لدورة حياة تطوير البرمجيات، مما يضمن اتساق هياكل المستودعات وسير العمل.

وأشار Kumar: «بمجرد أن وحدنا على Codex، أصبحنا قادرين على بناء دورة حياة تطوير البرمجيات لدينا حول منصة واحدة». وقد وسّع الفريق نطاق Codex ليشمل سير عمل متخصصة، مثل هندسة موثوقية الموقع (Site Reliability Engineering)، التي تجمع المعلومات من منصات المراقبة والسجلات، ووكلاء الأمن الذين يحددون الثغرات الأمنية.

تنتقل Cult.fit أيضاً إلى نموذج تطوير قائم على المواصفات، يوجه العمل نحو طلبات السحب (pull requests) للمراجعة. ومن الأمثلة الحديثة تطوير خلاصة اجتماعية لتطبيق Cult.fit، اكتمل في شهرين باستخدام سير العمل الجديد، وهي عملية كانت تستغرق سابقاً أكثر من عام.

تمكين الفرق من البناء

تجاوزت قدرات Codex نطاق الهندسة، مما جعل بيانات الشركة أكثر سهولة في الوصول لتحليلات الفرق. في السابق، كانت طلبات البيانات الصغيرة تخلق اختناقات لأنها كانت تمر عبر فريق محللين مركزي. وعلق Kumar: «كان Codex أكبر خطوة لنا نحو ديمقراطية البيانات. يمكن للفرق الآن إجراء التحليلات التي تحتاجها بنفسها».

طورت فرق متنوعة، بما في ذلك الموارد البشرية، سير عمل في Codex، مما أسفر عن أكثر من 20 تطبيقاً داخلياً أنشأته فرق غير هندسية في الأشهر الأخيرة. غيّر هذا التحول نهج Cult.fit تجاه البرمجيات الضرورية، مما مكّن المهندسين من إعادة بناء وظائف لوحة المعلومات الداخلية خلال عطلة نهاية أسبوع، مما وفر على الشركة أكثر من 100,000 دولار سنوياً.

لم يقتصر تنفيذ هذا التغيير على الوصول إلى Codex فحسب؛ بل أتاح هاكاثون كبير للموظفين استكشاف إمكاناته، تلته جلسات للإدارة لبناء تطبيقات ذات صلة. كما تستضيف الهندسة ساعات مكتبية كل أسبوعين لمساعدة الموظفين على نقل المشاريع من الفكرة إلى الإنتاج.

تحسين تجربة الأعضاء بالذكاء الاصطناعي

تستخدم Cult.fit واجهة OpenAI API لتحسين تجارب الأعضاء من خلال مدربها المدعوم بالذكاء الاصطناعي AI Trainer. مع أكثر من 45% من الأعضاء يزورون الصالة الرياضية لأول مرة، يعد الإرشاد ضرورياً لإنشاء روتين لياقة بدنية. يوفر AI Trainer، الذي طُوّر قبل عدة سنوات، تجارب تمرين مخصصة دون مدرب شخصي.

حالياً، يستخدم حوالي 20% من مرتادي الصالة الرياضية AI Trainer، الذي تطور إلى تجربة أكثر تفاعلية باستخدام GPT Realtime عبر تكامل OpenAI API لإرشادات التدريب وتسجيل التمارين عبر التفاعل الصوتي.

دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات

تطبق Cult.fit الذكاء الاصطناعي على سير عمل دعم العملاء الذي كان يتطلب سابقاً وكلاء بشريين. على سبيل المثال، عندما يطلب الأعضاء التنازل عن غرامات الحصص الفائتة، يقوم وكيل ذكاء اصطناعي بتقييم الطلب من خلال تحليل الطقس المحلي وأنماط الحضور قبل اتخاذ القرار.

غيّر هذا التكامل دعم العملاء من نموذج محادثة يقوده البشر إلى سير عمل قائم على الذكاء الاصطناعي أولاً، مما يعزز الكفاءة.

النتائج في لمحة

• أكثر من 20 تطبيقاً داخلياً بنته فرق غير هندسية
• توفير أكثر من 100,000 دولار سنوياً في البرمجيات عبر إعادة بناء قدرة داخلية باستخدام Codex
• خفض تكاليف دعم العملاء بنسبة تزيد عن 50%

التوجهات المستقبلية

تهدف Cult.fit إلى التطور من سير عمل فردي بالذكاء الاصطناعي إلى مؤسسة يندمج فيها الذكاء الاصطناعي في العمليات اليومية. يتصور Kumar «مؤسسة عمليات بالطيار الآلي»، حيث يدعم الذكاء الاصطناعي الفرق الأمامية. الهدف هو إنشاء «مدرب في جيبك»، يوفر إرشاداً مخصصاً على نطاق واسع. مع إنشاء المزيد من الموظفين للتطبيقات وأتمتة سير العمل، يمكن تحويل أفكار أكبر إلى حلول عملية.

المصدر: OpenAI News