OpenAI рассказала, как Proaction собирает в Codex демо для клиентов
Колин Кнудсен, сооснователь Proaction, стартапа с программами для управления автопарками, не программист, но сам делает четыре-шесть демо платформы в месяц, по 30–45 минут на каждое. По его оценке, так инженеры экономят 40–60 часов в месяц.
Сооснователь и операционный директор Proaction Колин Кнудсен сам собирает в Codex1 интерактивные демо платформы для каждого потенциального клиента, рассказала OpenAI в блоге. Раньше на такие демо у компании не хватало инженеров, и основатели объясняли возможности продукта в разговорах и на слайдах.
«Раньше, как человеку без технического образования, мне приходилось подключать инженеров, если нужно было демо. Теперь я делаю это сам в Codex», — пояснил Кнудсен.
Proaction основали в начале 2024 года, сейчас стартап работает в Де-Мойне, штат Айова. Он делает программы для компаний с автопарками — от легковых машин и грузовиков до строительной техники — и привлёк $4,2 млн.
После звонка Кнудсен даёт Codex запись разговора из сервиса Granola, переписку с клиентом и присланные им таблицы. По этим материалам Codex собирает на HTML копию интерфейса Proaction, в которой уже есть машины и рабочие процессы этого клиента. Во время показа клиент видит свою технику и сразу говорит, что поправить.
На одно демо у Кнудсена уходит 30–45 минут, а инженерам, по его словам, понадобилось бы около 10 часов. При четырёх-шести демо в месяц это 40–60 часов работы инженеров. По оценке Кнудсена, с такими демо сделки на 50–60% чаще идут дальше первого контакта. Компания начинает готовить решение под автопарк клиента, а не просто поддерживает с ним связь, пока тот не будет готов к покупке.
Через плагины Кнудсен подключил к Codex Gmail, Slack, трекер задач Linear, GitHub, HubSpot2 и Granola. Не выходя из Codex, он готовит письма после звонков, заводит задачи в Linear и обновляет сделки в HubSpot. Кроме того, по расписанию Codex разбирает свежие звонки и собирает для команды сводку по продажам. Кнудсен считает, что это экономит ему 25–33 часа в месяц.
«Всё, что я делаю, завязано на работу в Codex. Я почти из него не выхожу»
Колин Кнудсен, сооснователь и операционный директор Proaction
Модели OpenAI работают и внутри самой платформы. GPT-5.6 Sol помогает находить повреждения на фотографиях, которые клиенты прикладывают к заявкам о неисправностях. Агентов, которые занимаются дорожными сборами и техобслуживанием, компания строит на нескольких моделях, в том числе на голосовой GPT-Live-1 и на GPT-6 Astra. Агенты звонят по телефону, разбирают документы и фотографии, анализируют текст и отвечают в чате.
Например, агент Marty обсуждает с водителем поломку, обзванивает автосервисы, записывает машину на ремонт и помогает согласовать и оплатить смету. Если работу должен проверить человек, подключаются сотрудники Proaction.
GPT-6 Astra помогает Proaction и быстрее делать такие функции для клиентов. Руководитель продукта Дэнни О'Халлоран пользуется ею для управления компьютером: модель сама работает в программах на экране, шаг за шагом. «У Astra такие запуски выходят короче. С GPT-5.6 Sol на ту же работу у меня уходил гораздо более длинный запуск», — уточнил он.
Раньше, 12 августа, OpenAI рассказывала, как проекты в Codex собирали тысячи сотрудников RingCentral, в том числе нетехнических. А 20 августа — как Stampli с помощью Codex сократила подготовку запуска продукта с 243 до 77 часов.