在GenAI产品市场投入大量创新的背景下，大型跨国公司必须提高利用这些技术的能力，但要建立一种接受GenAI的文化需要什么？对于梅拉妮·卡尔玛来说，答案是数据素养和坚实的技术基础。下面了解她和她的团队以及执行委员会如何创建一个“GenAI准备好”的文化。
数据和数字技术如何影响你的业务战略？
从核心上来说，陶氏化学公司的数字化是关于改变我们的工作方式，这包括我们如何与系统、数据和彼此互动，以提高生产力和增长。数据是我们今天所做的一切的核心，从AI到机器学习再到GenAI，这项工作对陶氏化学公司来说并不新鲜。近二十年来，我们在企业范围内一直利用预测技术，或我所说的传统AI，例如在研发和制造方面，所有这些都与IT部门合作。
这些传统AI能力的几个例子是什么？
以我们用来将乙烷裂解成乙烯的炉子的可靠性为例，我们为全球运营的多个炉子建立了数字孪生，目前在这些炉子上运行了70个AI模型，这些模型使我们能够提前预测故障，并预测炉子计划外事件减少20%，将维修时间至少缩短两天。
所以AI帮助我们减少紧急情况，我们仍然需要进行去焦（清洁炉子）的工作，但现在我们可以计划好这件事，我们可以将工作转移到其他炉子上，避免进入紧急模式，这些巨大的生产力节省还通过减少能耗推动了可持续性改善。
我们还在供应链中利用AI彻底改变了我们的需求预测和供应网络规划，我们现在能够提供关于网络性能的实时预测，优化库存，降低成本。
我坚信，规划功能是将正确的产品及时生产并送达客户的核心，因为我们在正确的时间和地点生产它们。作为一个集成制造能力，陶氏化学公司是一个复杂的拼图，这些AI模型帮助我们整合历史数据、市场趋势和客户行为，这些都使我们能够制定更精确的需求计划。最终，我们使用AI的目标是成为客户可靠的供应商，并且我们做到了：去年，我们的客户体验指数达到了历史最高水平。
GenAI是一个炒作周期中的新玩具还是会对你的业务产生实质性影响？
我们正在实施Microsoft 365 Copilot并已经看到了惊人的结果，我们定期调查了早期试点用户，当我们问他们每天节省了多少时间时，我们以为问题措辞有误，因为超过一半的人告诉我们他们每天节省了一到两个小时，我们现在正将用户群从一个小子集扩大到三分之一的员工，这些员工大多在办公室环境中，几个团队已经认识到成本节省机会以及效率提升，例如，在公共事务中，我们的同事们正在使用GenAI来撰写内容的初稿或分析大量数据，它帮助识别新兴趋势、公众情绪和潜在问题，使团队能够主动解决挑战并抓住机会。
GenAI早期生产力迹象的其他例子有哪些？
我们的团队可以要求Copilot“审查我的邮件并优先处理我今天应该关注的内容”，或者“找到我上周在做的那个PPT”，一个重要的Copilot使用案例是寻找文档。
专利是GenAI的另一个关键领域，通过专利解决方案，我们有机会获得更高的利润，因此，我们的研发团队始终在寻找下一种分子或解决客户问题的新方法。传统上，他们必须筛选大量专利以确定他们当前的工作是否具有专利性，但由于GenAI能够在短时间内评估数千个相关专利，研发部门在某些情况下将专利研究的时间从四个月减少到四小时。
为了受益于GenAI，你需要建立什么基础？
从技术角度来看，我们需要一个现代、安全的网络。多年来，我们一直与包括思科在内的公司合作，提升我们的网络能力，并利用超大规模计算资源。我们还在SAP系统中拥有深度流程能力，在Microsoft工具中拥有决策能力，并在我们的集成数据中心或数据湖中拥有一个出色的信息基础，这些都是基于Microsoft的。这些都是我们运行AI和机器学习的基础。
但技术基础只是其中一部分，为了让GenAI真正驱动生产力，我们必须建立一种接受新解决方案并欣赏数字能力价值的文化，以简化他们的工作。AI不仅仅是将工具嵌入组织中，它是帮助人们更聪明地工作并提高生产力。在推出AI能力之前，我们必须提高数据素养。
你是如何做到这一点的？
陶氏化学公司将数据素养作为我们数字化转型战略的关键组成部分，我们的愿景是让每个人都能掌握数据语言，并为他们在数字世界中的成功做好准备，这涉及到改变集体思维方式、语言和技能，使他们对数据保持开放、愿意和好奇，并能建设性地应用数据解决问题。
我们的数据和分析素养项目包括一套按需内容课程，这些课程由内部专业人员利用其专业知识开发，生成适用于陶氏化学公司公司的内容，以及通过领先的在线学习平台Coursera提供的内容，我们在利用Coursera学习方面取得了巨大成功，最近在AI素养方面的参与率超过了92%，我们还得到了高层领导的大力参与，今年晚些时候，我们还将推出一项全公司的数据素养项目，这项举措是陶氏化学公司公司更广泛活动的一部分，旨在使AI在公司内部具有可扩展性和可持续性。
你是如何将AI主题分解为一个素养项目的？
我相信眼见为实；不要只是对我说，要展示给我看。对于董事会，我们最近进行了一次AI展示步行，四个小团队展示了我们正在开发的AI能力的具体例子。董事会成员与解决方案进行了互动，并提出了问题，这有助于我们达成共识，了解我们如何使用这些新工具。此外，去年八月，我们举办了一次AI沉浸日，由CEO Jim Fitterling和我共同主持，针对我们前200名领导者。那一天是为了探索GenAI的潜力以及它对我们的客户和员工的好处。我们邀请了一些外部演讲者，并在小组讨论中花时间头脑风暴如何利用AI。
我们首先解释了我们已经使用多年的传统AI与新兴的GenAI之间的区别，我们还分享了Microsoft 365 Copilot的视频，并讨论了其他基于GenAI的公司。目的是开阔思路，并展示我们希望整个企业领导团队影响我们将要开展的工作。他们对帮助团队利用AI提高生产力的角色感到非常兴奋。那次会议结束后，我们收集了200多个想法，并将其归纳为20类，然后，领导团队投票选出了对公司价值创造潜力最高的五个想法，我还要求执行团队和整个组织在线上参加一些GenAI基础课程。
你是如何在陶氏化学公司利用数据科学家的？
我们采用了中心辐射模型，集中IT团队负责治理，数据科学家分布在公司各个领域，如制造、供应链和研发，我们的数据科学家不仅需要掌握数据科学，还需要理解我们业务的核心，以便利用数据解决业务问题。
几年前，我组织了一次陶氏化学公司数据科学挑战赛，前任CFO和我一起召集了我们的数据科学家，向他们提出了一个大胆的挑战：为公司增加1亿美元的EBITDA。我们将他们与平时不常合作的人组队，以激发新的想法。从那次挑战中，我们得到了许多可操作的想法，因此我们每年都会举办这项活动。当你将来自不同职能部门的数据科学家聚集在一起时，创新和企业解决方案就会发生。
