Содержание
Как Stampli ускорила маркетинговый запуск с ChatGPT Work и Codex
OpenAI рассказала, как финтех-платформа Stampli использовала ChatGPT Work и Codex для запуска продукта Deep Finance. Вместо набора разрозненных AI-задач команда связала контекст продукта, заметки со встреч, принятые решения и правила коммуникации в единую рабочую систему.
По оценке Stampli, подготовка запуска без Codex потребовала бы около 243 активных рабочих часов. С AI-инструментами команда уложилась примерно в 77 часов — то есть выполнила тот же объём работы в 3,16 раза быстрее, сохранив обязательную человеческую проверку всех материалов.
Что удалось выпустить за шесть недель
За шесть недель Stampli прошла путь от прототипа до публичного запуска и первой версии продукта. Codex помог подготовить серию из семи статей, письма, вебинар и презентацию, материалы для соцсетей и рекламы, пресс-релиз, продуктовую страницу и документы для отдела продаж.
Отдельно AI использовали при создании главной анимации кампании: по данным компании, Codex выполнил около 90% работы над её финальной версией, после чего подрядчик доработал вступительную сцену и форматы экспорта.
Не разовый проект, а ежедневная система
Stampli также построила GPT-систему, которая собирает информацию из продуктовых сервисов и заметок со встреч, а затем помогает обновлять справочные статьи, презентации и другие материалы. Агенты, подключённые к корпоративному источнику данных, выпускают контент для сайта и социальных сетей.
Директор по продуктовому маркетингу Stampli Мелад Захеди утверждает, что небольшая команда увеличила выпуск контента примерно в десять раз — с нескольких материалов до сотен единиц в неделю. ChatGPT Work используется и как «второй мозг»: собирает контекст перед встречами и помогает быстрее находить бизнес-метрики.
Почему это важно для бизнеса и креаторов
Главный вывод кейса — максимальный эффект появляется не от одиночных промптов, а когда AI получает актуальный контекст и встраивается в повторяемый процесс. Для маркетинговых и контент-команд это практичная схема: объединить заметки, правила бренда и данные о продукте, автоматизировать черновую сборку материалов и оставить человеку финальный контроль.