Localiza 用 ChatGPT Enterprise 构建 AI 原生出行体验
See how Localiza uses ChatGPT Enterprise, the OpenAI API, Codex, and 60+ specialized agents to reorganize work and build AI-native mobility experiences.
All guides · Full article is primarily Simplified Chinese; use the English summary below for quick takeaways (GEO-friendly).
Localiza 用 ChatGPT Enterprise 构建 AI 原生出行体验
Localiza 是巴西最大汽车租赁公司，使用 ChatGPT Enterprise 重新设计内部协作和客户服务，打造 AI 原生出行体验。ChatGPT Enterprise 提供企业级 API、定制 GPTs 和 Codex，支持 60+ 专业代理构建对话式助手。适合有企业级 OpenAI 订阅的企业，特别适合出行、租赁和服务行业想通过自然语言优化流程的公司。
这不是简单工具，而是围绕智能、上下文和速度重塑工作流程的方法。Localiza 的案例显示，企业如何将 OpenAI 官方订阅转为实际业务优势，避免传统工具的碎片化。
案例核心：三大战略支柱
Localiza 将生成式 AI 定义为“全新计算界面”，而非生产力层。围绕三个支柱展开：
1. 规模实验加速学习
公司内部大规模发放 ChatGPT 许可证，允许从科技到金融的团队测试自定义代理和 Codex 原型。结果：分析师、律师和 PMO 提前构建解决方案，减少开发队列瓶颈。
2. 自然语言入口
客户用自然语言描述需求。Localiza 2026 年 3 月成为巴西首个且拉美首批在 ChatGPT 中集成 App 的移动平台，用户可直接在对话中浏览租赁、订阅和二手车选项。
3. AI 原生产品：Liza 助手
核心产品 Liza 是对话式界面，融合 OpenAI 模型、Localiza 服务和 60+ 专业代理。不同于固定决策树，Liza 理解意图、上下文，并支持语音转文字/文字转语音，帮助处理重复旅行任务。
实际效果与数据
- 2024 年起，来自 LLM 的流量快速增长，ChatGPT 成为主要渠道。
- Liza 帮助团队减少重复操作，将人力释放到高价值问题上。
- 公司组织成 19 个部落、130 个小组，科技部最初用 Codex，后扩展到业务领域。
- 交通数据：LLM 流量从 2024 年持续上升，ChatGPT 贡献最大。
构建 AI 原生出行体验的参考步骤
以下是参考框架，可结合您的企业情况执行（需 OpenAI 官方订阅支持）：
| 步骤 | 说明 | 建议资源 |
|---|---|---|
| 1. 确定问题领域 | 从客户旅程地图开始，识别重复性任务（如预约、租赁查询） | 官方 API 文档 |
| 2. 分配实验许可证 | 将 ChatGPT Enterprise 许可证作为资源预算，团队共同测试代理 | 官方订阅价格 |
| 3. 构建对话界面 | 设计自然语言入口，支持上下文记忆 | 旅行相关代理参考 |
| 4. 部署 60+ 代理 | 使用 Codex 等工具实现多代理编排 | 官方 API 集成指南 |
| 5. 建立质量指标 | 跟踪转换率、用户满意度和摩擦点 | 官方订阅与购买路径 |
| 6. 持续优化 | 用交互信号迭代产品，引入语音能力 | 企业级工具检查清单 |
提示：从客户问题出发而非模型特性分配资源；将许可证视为实验预算，而非个人福利；用实际旅程指标决定代理介入点。
风险与边界
使用 ChatGPT Enterprise 构建 AI 原生体验时，请注意以下风险：企业级订阅的定价机制可能随 OpenAI 政策调整，企业内部技能重塑需时间，过度依赖对话代理可能忽略复杂人际交互或法规要求（如数据隐私）。Liza 等产品依赖模型能力，实际效果因市场条件和输入质量而异。以上内容仅供参考，非法律意见。建议咨询专业顾问并以 OpenAI 官方最新挂牌数据为准。