陶氏CIDO：通过数据素养让AI推动我们的生产力

市值430亿美金的全球材料科学公司陶氏（Dow）的首席信息官兼首席数据官Melanie Kalmar描述了她是如何推动公司形成拥抱AI力量的文化。

随着大量创新进入AI产品市场，大型跨国企业必须提高利用这些技术的能力。但是，建立拥抱AI的文化需要什么呢？对于Melanie Kalmar来说，答案就是数据素养和坚实的技术基础。下面就让我们来看看她、她的团队以及高管委员会是如何打造“为AI做好准备”的文化吧。

数据和数字技术给您的业务战略带来了怎样的影响？

从本质上讲，陶氏的数字化就是改变我们的工作方式，包括我们如何与系统、数据和彼此进行互动，提高生产力和推动发展。数据是我们如今所做一切工作的核心，从AI到机器学习或者是生成式AI。这项工作对陶氏来说并不新鲜，因为近二十年来，我们一直在整个企业范围内利用预测性技术，也就是我所说的传统AI，例如，研发和制造都与IT部门合作。

您能举一些传统AI功能的例子吗？

我们来看看用于把乙烷裂解成乙烯的熔炉的可靠性问题。我们对全球运营的几座熔炉建立了数字孪生，目前我们有70个AI模型覆盖了这些熔炉，这些模型使我们能够提前预测故障，我们预测熔炉意外事件将减少20%，维修时间至少缩短2天。

所以AI帮助我们减少了紧急情况。我们仍需对熔炉进行除焦或清理，但现在我们可以为此做好规划，我们可以把这部分工作转移到其他熔炉上，避免遇到紧急情况。生产力上的大幅节省，让我们能够最大限度地降低能源消耗，从而推动改善可持续性。

我们还利用供应链AI来彻底改变我们的需求预测和供应网络规划，现在我们能够提供有关网络性能的实时预测，优化库存并降低成本。

我坚信，规划功能是将正确的产品送到客户手中的核心，因为我们在正确的时间和正确的地点生产了这些产品。作为一家综合型制造企业，陶氏就像是一个复杂的谜团，这些AI模型帮助我们整合历史数据、市场趋势和客户行为，所有这些都使我们能够制定更精确的需求计划。归根结底，我们使用AI是为了成为客户可靠的供应商，而且已经取得了成果：去年，我们的客户体验指数指标创下历史新高。

生成式AI是炒作周期中一个闪亮点，还是会对您的业务产生重大的影响？

我们正在实施Microsoft 365 Copilot，并且已经看到了惊人的结果。我们会定期对早期试点用户进行调查，当我们问他们每天节省了多少时间时，超过一半的人告诉我们，他们每天节省了一到两个小时。我们现在正在将用户小组从一小部分扩展到员工群体的三分之一，其中大多数人都在办公室环境中。其中几个用户小组已经意识到他们可以在提高效率的同时节省成本。例如，在公共事务方面，我们的同事正在使用生成式AI来编写内容初稿，或分析大量数据。生成式AI有助于发现新兴趋势、公众情绪和潜在问题，以便团队能够主动应对挑战并抓住机遇。

生成式AI提高生产力的早期迹象，还有哪些例子？

我们的团队可以要求Copilot“查看我的电子邮件并确定我今天应该关注的重点”，或者“查找我上周正在处理的PowerPoint”。Copilot的一个重要用例就是查找文档。

生成式AI关注的另一个关键领域是专利。有了专利解决方案，我们就有机会获得更高的利润。因此，我们的研发团队一直在寻找下一种分子或解决客户问题的新方法。传统上来说，他们必须筛选大量专利，以确定他们目前的工作是否可申请专利。但生成式AI可以在短时间内评估数千项相关专利，因此在某些情况下，研发部门可以把专利研究时间从四个月缩短到四个小时。

您需要建立什么样的基础才能从生成式AI中获益？

从技术角度来看，我们需要一个现代化、安全的网络。多年来，我们一直与思科等厂商合作以提供网络功能，以及利用超大规模网络。我们还拥有一个混合式架构，结合了SAP系统中的深度处理功能和微软工具中的决策功能，以及我们的集成数据中心（或数据湖）基于微软的庞大信息基础。所有这些就是我们运行AI和机器学习的方式。

但技术基础只是其中的一个组成部分。为了让生成式AI真正地提高生产力，我们必须建立一种文化，也就是利用新的解决方案并重视数字功能的价值，以简化他们的工作。AI不是把工具分层到组织中，而是为了帮助人们更智能地工作，提高工作效率。在我们推出AI功能之前，我们自己必须提高数据素养。

您是怎么做到的？

陶氏正在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使用数据语言，让他们为在数字世界中取得成功做好准备，这其中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的、主动的以及好奇的态度，建设性地应用数据来解决问题。

我们的数据和分析素养计划中包括了一套按需的内容课程，课程利用内部专业人员的专业知识来生成陶氏特定的内容，以及通过在线学习平台Coursera提供的内容。我们在自己的IT部门利用Coursera学习内容取得了巨大成功，最近AI素养计划的参与率超过了92%。高管也在积极参与。今年晚些时候，我们还将推出一项全企业的数据素养计划，这也是陶氏关于让AI在公司内部具有可扩展性和可持续性这个更大计划的其中一个组成部分。

您是如何将AI这个主题分解为素养计划的？

我相信眼见为实；不要只跟我说话，给我看点什么。对于董事会，我们最近进行了一次画廊巡展，重点介绍了AI。我们让四个小团队展示了开发中的AI功能的具体示例。董事会会围绕解决方案进行互动并提出问题，有助于让我们就如何使用这些新工具达成共识。此外，去年8月我们还举办了AI沉浸日活动，首席执行官Jim Fitterling和我共同主持了此次活动，有200名领导者参与，这次活动旨在探索生成式AI的潜力，以及生成式AI能为我们的客户和员工带来什么好处。我们邀请了一些外部演讲者，并花了一些时间在小组讨论中集思广益，讨论如何利用AI。

首先，我们解释了多年来使用的传统AI与生成式AI之间的区别。我们还分享了Microsoft 365 Copilot的视频，讨论了其他基于生成式AI的公司。这样做的目的是开拓思路，表明我们希望整个企业领导团队都能影响我们将要开展的工作。他们非常高兴能有机会帮助他们的团队利用AI提高工作效率。会议结束之后，我们提出了200多个想法，并将其划分为20个类别。然后，领导团队投票选出了对公司价值创造潜力最大的5个想法，我还要求高管团队和整个组织在线学习一些AI基础课程。

陶氏是如何利用数据科学家的？

我们采用的是中心辐射的模式，由一个中央IT团队负责管理，整个公司的数据科学家分布在制造、供应链和研发部门。我们的数据科学家不仅要懂数据科学，还需要了解我们的业务核心，这样他们才能利用数据解决业务问题。

几年前，我组织了陶氏数据科学挑战赛，我和前任首席财务官召集了我们的数据科学家，向他们提出了一项大胆的挑战：为公司增加1亿美金的EBITDA。我们让他们和日常工作中没有交集的人组成团队，以产生新的想法。我们从那次挑战赛中得到了很多可行的想法，因此我们后来每年都会举行这个活动。当你把来自不同职能部门的数据科学家聚集在一起的时候，就会碰撞出创新想法和企业解决方案。