Gondola, startap koji pomaže kreativcima da dobiju zasluge za svoj rad i lakše dođu do posla, objavila je rezultate koji bi mnogima zazvučali previše dobro da bi bili istiniti. Njihov tim je uz pomoć OpenAI-jevog Codex alata povećao ukupan inženjerski učinak za 25%, a učinak glavnog inženjera za čak 50% — bez ijednog novog zaposlenog. Prihod kompanije je pritom udvostručen u odnosu na prošlu godinu, bez dodatnih troškova za plate ili značajnijeg operativnog opterećenja.
Priča počinje tamo gde se dobre ideje često gube — u produkciji. Osnivač Jared Kleinstein vodio je kreativnu agenciju Fresh Tape Media i primetio problem: sjajan sadržaj za društvene mreže nastaje svakodnevno, ali autori retko dobijaju priznanje, a još ređe sledeći posao. Zato je napravio platformu Gondola koja kreativcima omogućava da pokažu šta su uradili, dokažu kakav je efekat to imalo i pretvore svoj rad u novu priliku.
Usko grlo nije bila ideja, već kapacitet
Mali tim suočavao se sa klasičnim problemom startapa: svaki eksperiment morao je da se takmiči sa ključnim proizvodnim prioritetima za vreme inženjera. Traženje informacija i pisanje prvih verzija zahtevali su prebiranje po gomili alata i sistema. Danas, kako navode u studiji slučaja koju je objavio OpenAI, tim koristi Codex da više ideja pretvori u softver, a ChatGPT da pojednostavi svakodnevno poslovanje.
Ključna promena je u tome što poslovni tim sada može da radi rame uz rame sa inženjerima. Nekada bi definisali potrebu, napisali zahteve i čekali da inženjer nađe vremena za prvu verziju. Sada isti tim preko Codex Cloud pregleda kod, pravi prototip interfejsa ili toka rada, testira pretpostavke i često stigne do funkcionalne prve verzije pre nego što inženjer uopšte mora da se uključi.
Rezultat je gotovo neverovatan za firmu te veličine: i sam Džared i menadžerka za kreativna i klijentska partnerstva Jojo Hesketh spojili su svoje prve ikada izmene koda u glavni repozitorijum. Kako Kleinstein slikovito objašnjava, product menadžer više ne mora da se zaustavi na napisanom zahtevu — može inženjerima da donese radni prototip.
Programs: alat koji je nastao brže nego što bi stigao da se opiše
Najbolji primer je Programs, alat koji kompanijama pomaže da pronađu kreativce, pregledaju prijave, upravljaju projektima i prate budžete, uz planove za koordinaciju ugovora i plaćanja. Jojo je predvodila ovaj projekat i uz Codex napravila prototip tokova rada pre nego što su ih inženjeri doradili i pustili u rad. Tim je počeo sa GPT-5.4, najveći deo posla odradio sa GPT-5.5, a kasnije funkcije, optimizacije i ispravke grešaka radio uz GPT-6.1.
Kleinstein procenjuje da je Codex uštedeo dane, ako ne i nedelje razvoja, i pomogao da Programs bude lansiran sa manje bagova nego da je pisan ručno. „Programs je imao koristi od naše sposobnosti da brzo pravimo prototipe, odbacimo ono što ne radi i zadržimo ono što radi“, kaže on.
Inženjeri Gondole koriste Codex preko komandne linije i editor alata da ubrzaju implementaciju, kao i u GitHub-u za pregled pull requestova. Efikasnost se ne meri samo brojem linija koda — kompanija je uspela da udvostruči prihod uz isti broj ljudi, a broj kreativaca koje brendovi angažuju preko platforme porastao je 2,5 puta u odnosu na prošlu godinu.
Možda je najvažniji zaključak onaj koji se ne vidi u brojkama: promenila se ambicija. „Korišćenje OpenAI-ja povećalo je ambiciju onoga što mislimo da kompanija naše veličine može da izgradi“, poručuje Kleinstein. Za startape koji se danas pitaju da li im AI alati za kodiranje stvarno menjaju pravila igre, Gondola je prilično ubedljiv odgovor — ušteda vremena, manje bagova i više prostora za ideje koje zapravo donose prihod.