Stampli, a plataforma fintech de procure-to-pay, comprimiu o lançamento de seu produto Deep Finance de semanas para seis semanas totais usando ChatGPT Work e Codex da OpenAI, reduzindo trabalho de produção estimado de 243 horas para 77 horas (3,16x más rápido). O time usou Codex para sintetizar decisões de produto, notas de reuniões e mensagens em um sistema unificado que gerou ativos prontos para revisão em uma série de blog de sete partes, emails de lançamento, decks de webinar, criativas sociais, comunicações de RP, páginas de produtos e materiais de ativação de vendas.
Com recursos de design e contratados externos comprometidos em outro lugar, o time de marketing de produto da Stampli aproveitou ChatGPT Work para automatizar a extração de contexto de Jira, GitHub, notas de reuniões e sistemas de produtos. Codex tratou de aproximadamente 90% do trabalho de produção de animação antes de um contratado adicionar toques finais. A infraestrutura que Stampli construiu para o lançamento do Deep Finance agora executa operações de conteúdo do dia-a-dia: o time relata produzir centenas de peças de conteúdo por semana (10x saída anterior), onde anteriormente gerava apenas um casal.
Para arquitetos, o caso sinaliza como a IA agente reformula a velocidade go-to-market. Ao automatizar síntese de conteúdo e roteamento de decisões, os times realocam humanos para trabalho de estratégia e consultoria em vez de reconstrução de contexto. O ganho de eficiência na prática da Stampli—movendo de protótipo para produto entregue em seis semanas com pessoal limitado—espelha padrões entre times empresariais adotando agentes de IA persistentes como colegas de fluxo de trabalho em vez de assistentes conversações.