宜家并非简单地在产品和方案中加入AI，而是通过赋能30,000名员工，构建了一个以人为本的AI生态系统，深度融合数据、人才与零售业务，驱动全方位的创新。这30,000个“示例”并非指30,000个AI项目，而是指30,000名接受AI培训并积极参与AI应用和创新的员工，他们是宜家AI战略的核心驱动力。

来源：Ingka

【睿观：宜家除了在数据战略方面做出广泛努力外，大量员工还参加了全职人工智能培训，以打造一支更具活力的员工队伍。

（一）核心洞察：

1.全员AI赋能： 宜家通过大规模培训，将AI知识普及到包括销售、供应链、人力资源等各部门的员工，构建了强大的AI应用基础。这远胜于单纯依赖少数AI专家。

2.自主研发与领域深耕： 宜家没有盲目追逐通用AI模型，而是强调基于自身业务场景（如供应链优化、室内设计）进行定制化AI解决方案的开发和训练，确保AI真正解决实际问题。

3.数据治理为基石： 宜家深知高质量数据是AI成功的关键，因此高度重视数据治理，尤其是在供应链和仓储领域已取得显著成效，并正积极拓展客户体验数据的收集和应用。

4.以人为本的AI应用： 宜家将AI视为提升客户体验和员工效率的工具，例如通过AI驱动的室内设计服务降低专业门槛，并为员工提供更多行政支持，让他们专注于核心工作。

5.持续学习与实践： 宜家通过黑客马拉松、“世界数据游戏”等活动，鼓励员工在实践中学习和应用AI，并促进专家与从业者的合作，构建了积极的AI创新文化。

（二）对零售企业的启示：

宜家的AI战略并非简单的技术堆砌，而是以人为本、数据驱动、深度融合业务的系统工程。这为其他零售企业提供了宝贵的借鉴：

1.重视人才培养： 投资员工的AI技能培训，构建内部AI人才梯队，远比单纯引进技术更具可持续性。

2.聚焦业务痛点： 针对自身业务场景开发定制化AI解决方案，才能真正解决问题，创造价值。

3.夯实数据基础： 高质量的数据是AI应用的前提，必须重视数据治理，建立完善的数据管理体系。

4.以人为本的应用导向：AI应服务于人，提升客户体验和员工效率，而非取代人。

宜家的实践证明，通过全员参与、自主研发和持续学习，AI可以真正赋能零售业务，驱动创新和增长。这30,000名员工，正是宜家AI战略成功的关键所在，也为其他企业树立了标杆。】

就在几年前，宜家开展了一项全集团数据工作，特别注重利用人工智能来管理投资，自那时起，这一直是一项重点任务。

负责管理宜家大部分百货商场的控股公司Ingka 的首席数据和分析官 Francesco Marzoni 表示：“如果正确遵循，随着新数据的涌入，可以在应用程序和人工智能解决方案中使用更多数据。” 

Marzoni负责的部门有 500 多人从事数据分析和机器学习 (ML)。此外，还有一个由系统架构师和开发人员组成的传统 IT 部门。 

“我们以跨职能团队的形式共同开发不同的解决方案，我们的合作非常顺利，”他说，“如果技术方面的经理们发生争执，我们就会遇到麻烦，但事实并非如此。”

【睿观：宜家（通过其控股公司 Ingka）如何在企业内部推行数据战略，并特别强调了人工智能的应用和相关的人员培训。

（一）核心要点：

1.数据战略是核心： 宜家很早就开始了全集团范围的数据工作，并且将人工智能视为重要的组成部分，尤其是在投资管理方面。这意味着他们认识到数据的重要性，并将其作为驱动业务决策和优化的关键因素。

2.人工智能是重点： 宜家特别强调利用人工智能技术来改进业务，例如在应用程序和解决方案中使用更多数据。这表明他们不仅仅是收集数据，更重要的是如何利用数据来创造价值。

3.团队合作是关键：Ingka 设立了一个超过 500 人的团队，专门负责数据分析和机器学习。此外，他们还有一个传统的 IT 部门。这两个部门以跨职能团队的形式合作开发解决方案。这种合作模式被认为是成功的关键因素。

4.人员培训是保障： 除了数据战略和团队建设，宜家还注重员工培训，让大量员工参加全职人工智能培训，以提升员工的技能和能力，从而更好地应用人工智能技术。

（二）概念理解：

宜家作为一家大型的百货公司，它有很多的商品、顾客和销售数据。为了更好地管理这些数据，做出更明智的决策，决定建立一个“数据中心”。

这个“数据中心”不仅负责收集和存储各种数据（比如哪些商品卖得好、顾客喜欢什么等等），更重要的是利用这些数据来帮助宜家更好地运营。

人工智能就像是“数据中心”里的一群“超级分析师”，他们可以快速地分析海量的数据，发现其中的规律和趋势，并给出相应的建议。比如，通过分析销售数据，人工智能可以预测哪些商品在未来会更受欢迎，从而帮助宜家更好地进行库存管理。

为了让“数据中心”更好地运作，宜家组建了一个由500 多人组成的专业团队，他们负责各种数据分析和人工智能相关的工作。同时，宜家还让大量的员工参加人工智能培训，让他们也掌握一些基本的技能，更好地配合“超级分析师”们的工作。

宜家强调不同部门之间的合作，就像“数据中心”的“超级分析师”需要和负责IT 系统的同事密切配合，才能更好地利用数据。

总之，宜家非常重视数据和人工智能在其业务中的作用。他们通过制定全面的数据战略、组建专业团队、进行员工培训以及强调跨部门合作等方式，致力于将数据和人工智能技术有效地应用于业务运营和决策中，从而提升效率和竞争力。这对于其他企业来说也是一个很好的借鉴。】

一、为宜家的销售、供应链和人力资源部门人员提供一年全日制AI教育

人工智能和数据方面的专业知识并不局限于宜家Ingka 的首席数据和分析官 Francesco Marzoni的部门。这些专业知识确实延伸到了业务中，宜家已启动了一项内部人才招募计划，通过为期一年的数据分析培训，吸引 10 到 15 名全日制学生。

“例如，销售、供应链和人力资源部门的人员可以从事为期12 个月的数据分析工作，”他说。“然后他们必须把这些知识带到公司的其他部门。” 人们对培训的兴趣超出了预期，已有 150 人申请。 

“这是个好兆头，”他补充道。“这意味着人们想要参与并投资于他们的发展，这很重要。”内部培训是Marzoni 显然相信的一种策略，因为期望某个领域的专家介入并立即使公司流程发挥作用是不现实的，因为他们需要达到这样的水平。此外，人工智能是一门以非常具体的方式运作的学科。 

“打造能够帮助员工完成特定流程的人工智能能力，与数据科学家或机器学习工程师成为专家并构建解决方案一样重要，”他说。“人工智能很大程度上与数据有关，而数据主要存在于人们的头脑中，因此我们必须投资培养人才——专家——他们将是我们构建解决方案的重要参与者。”

【睿观：宜家Ingka如何通过内部人才招募和培训计划，将人工智能和数据方面的专业知识扩展到整个公司，而不仅仅局限于首席数据和分析官 Francesco Marzoni 的部门。以下是对这段文字的详细解读，并用通俗易懂的语言进行解释：

（一）核心要点：

2.内部人才招募和培训： 宜家启动了一项为期一年的数据分析培训计划，旨在吸引公司内部的员工参与，并培养他们的数据分析能力。

2.跨部门参与： 该计划面向公司各个部门的员工，例如销售、供应链和人力资源部门。培训结束后，这些员工需要将所学知识应用到各自的部门中。

3.超出预期的反响： 该计划最初计划招募10 到 15 名学员，但最终吸引了 150 人申请，这表明员工对数据分析和人工智能领域的学习热情非常高。

4.内部培养的重要性：Marzoni 认为，期望外部专家直接介入并立即改变公司流程是不现实的，因为他们需要时间来了解公司的具体情况。相比之下，内部培养的人才更了解公司，能够更快地将所学知识应用到实际工作中。

5.人工智能与数据密切相关：Marzoni 强调，人工智能很大程度上依赖于数据，而数据往往存在于人们的头脑中。因此，投资培养人才，让他们成为数据和人工智能方面的专家，对于构建有效的解决方案至关重要。

（二）概念理解：

宜家就像一所大学，它不仅有各个专业的教授（外部专家），还有很多对知识充满渴望的学生（内部员工）。为了更好地在公司内部推广数据和人工智能的应用，宜家决定开设一个“数据分析学院”。

这个“数据分析学院”开设了一个为期一年的“数据分析专业”，面向公司内部的所有“学生”开放。

任何部门的“学生”，比如“商学院”（销售部门）、“物流学院”（供应链部门）和“人文学院”（人力资源部门）的学生都可以申请学习。

这个“数据分析专业”非常受欢迎，原计划只招收10 几个“学生”，结果来了 150 个“学生”报名。

宜家的领导（Marzoni）认为，与其从外面高薪聘请“教授”，不如自己培养“学生”，因为这些“学生”更了解学校的情况，毕业后也能更好地把所学的知识应用到学校的各个方面。

领导还强调，人工智能就像是一门需要结合实际数据的“魔法”，而这些数据往往就存在于“学生”们的脑袋里。所以，培养这些“学生”成为“魔法师”，比单纯地引进“魔法书”（解决方案）更重要。

总之，宜家Ingka非常重视通过内部培训来提升员工的数据和人工智能素养。他们通过提供系统的培训计划，鼓励员工参与到数据分析和人工智能的应用中，从而在公司内部建立起一支具备相关专业知识的人才队伍。这种做法不仅能够更好地将数据和人工智能技术应用到实际业务中，也能够提升员工的职业发展机会，增强员工的归属感。】

二、数据治理的优先顺序

整理好数据是推动AI 发展的基础。“生态系统不断产生更多数据，因此不可能让所有事物始终井然有序；这是你必须不断努力的事情。即使你不知道要用数据做什么，整理好数据也很重要。如果你能掌控数据，那么使用 AI 做相关的事情就非常容易了。到目前为止，宜家在供应链和仓储数据管理方面已经取得了长足进步，但在客户体验方面，还有更多工作要做，Marzoni 说。“我们可以改进收集客户旅程数据的方式，”他说。 

【睿观：这数据治理对于人工智能发展发挥基础性作用。

（一）核心要点：

1.数据治理是AI 的基石：良好的数据治理是推动人工智能发展的先决条件。即使目前不清楚这些数据将用于何处，也应该优先进行整理。

2.持续的数据治理工作： 由于生态系统不断产生新的数据，因此数据治理是一项持续性的工作，需要不断努力维护数据的秩序。

3.掌控数据的重要性： 一旦能够有效地管理和掌控数据，利用人工智能进行相关应用就会变得更加容易。

4.宜家的进展与挑战： 宜家在供应链和仓储数据管理方面已经取得了显著的进步。然而，在客户体验方面，仍然存在改进的空间，尤其是在客户旅程数据的收集方面。

（二）概念理解：

1.人工智能就像一个技艺高超的厨师，而数据就是各种各样的食材。一个好的厨师需要干净整洁的厨房和分类清晰的食材才能做出美味佳肴。

2.数据治理就像整理厨房和食材： 如果厨房杂乱无章，食材随意堆放，即使厨师厨艺再高，也很难做出好菜。同样，如果数据没有经过整理，杂乱无章，人工智能也无法有效地利用它们。

3.数据是源源不断的食材： 每天都会有新的食材（数据）进入厨房（生态系统），所以整理工作需要持续进行，不能一劳永逸。

4.掌控食材才能做出好菜： 只有把食材（数据）分类整理好，放在合适的位置，厨师（人工智能）才能根据需要快速找到并使用它们，做出各种美味佳肴（应用）。

5.宜家在食材管理上的经验和不足： 宜家在管理仓库里的食材（供应链和仓储数据）方面做得不错，食材摆放整齐，方便取用。但是在管理顾客盘子里的食材（客户体验数据）方面还有待提高，特别是如何更好地了解顾客的口味和用餐习惯（收集客户旅程数据）方面。

总之，宜家强调数据治理在人工智能应用中的重要性，并说明了数据管理方面的进展和挑战。核心思想是，只有拥有高质量、易于管理的数据，才能更好地利用人工智能技术。

（三）作为一名资深的人工智能与数据战略实战专家的建议：

1.数据质量的重要性： 数据治理不仅包括数据的组织和存储，还包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤，以确保数据的准确性、完整性和一致性。

2.数据治理的重要性： 数据治理是一个涵盖数据管理各个方面的综合性框架，包括数据策略、数据标准、数据质量管理、数据安全管理等。良好的数据治理是实现有效数据治理和人工智能应用的基础。

3.客户旅程数据的重要性： 客户旅程数据记录了客户与企业互动的全过程，包括客户的购买行为、浏览行为、搜索行为等。通过分析客户旅程数据，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，从而提供更个性化的产品和服务。

4.数据驱动的决策： 通过有效的数据治理和人工智能应用，企业可以实现数据驱动的决策，从而提高运营效率、降低成本、提升客户满意度。】

三、更好地控制内部数据

问题仍然是，整理配送和库存数据是否比整理客户数据更容易，但根据Marzoni 的说法，他们更倾向于前者，因为他们就是从那里开始的。“我们看到了最大的潜力，”他说。 

另一个方面是，对内部数据的控制比对外部数据的控制更好，对于客户来说可能就是这种情况。

“谈到客户数据，在负责任地处理数据方面还有更多工作要做，”Marzoni补充道，“确保提供有关如何处理数据的信息。但这也是我们的优势领域。” 

【睿观：宜家在数据整理方面更倾向于先整理配送和库存数据，也提到处理客户数据时需要注意的问题。

（一）核心要点：

1.侧重于配送和库存数据： 宜家认为整理配送和库存数据比整理客户数据更容易，因此他们优先关注前者。他们认为在这些领域有更大的潜力可挖掘。

2.内部数据vs. 外部数据： 宜家更容易控制内部数据（如配送和库存数据），而对外部数据（如客户数据）的控制相对较弱。

3.负责任地处理客户数据： 在处理客户数据时，宜家强调要负责任地进行，并确保向客户提供有关如何处理其数据的信息。

4.客户数据是优势领域： 尽管处理客户数据面临一些挑战，但宜家也将其视为未来一个重要的优势领域。

（二）概念理解：

继续用厨房和食材的比喻：

1.更容易整理的食材： 宜家发现，整理仓库里的食材（配送和库存数据）比整理顾客盘子里的食材（客户数据）更容易。因为仓库里的食材种类相对固定，摆放也有规律，更容易分类和管理。而顾客盘子里的食材则千变万化，很难捉摸。

2.自己厨房vs. 别人餐桌： 宜家更容易控制自己厨房里的食材（内部数据），想怎么摆就怎么摆，想怎么用就怎么用。但是对于顾客餐桌上的食材（外部数据），则需要更加小心，不能随意拿取和使用。

3.尊重顾客的用餐习惯： 在处理顾客盘子里的食材（客户数据）时，宜家需要更加尊重顾客的用餐习惯（数据隐私），并告知顾客他们是如何处理这些食材的（提供数据处理信息）。

4.顾客是重要的财富： 虽然管理顾客盘子里的食材（客户数据）比较复杂，但宜家也认识到，这些食材非常珍贵，可以帮助他们更好地了解顾客的需求，做出更美味的菜肴（提供更好的产品和服务）。

总之，宜家在数据整理方面采取了务实的策略，优先关注更容易控制和整理的内部数据，并在处理客户数据时强调责任和透明度。他们认识到客户数据的重要性，并将其视为一个重要的发展方向。

（三）作为一名资深的人工智能与数据战略实战专家，提出建议：

1.数据战略的优先级： 宜家优先关注配送和库存数据，是因为这些数据更容易获取、质量更高、结构更规范，更容易快速产生效益。这是一种常见的数据战略，即先从容易的部分入手，取得初步成果，再逐步拓展到更复杂的领域。

2.数据合规和隐私： 在处理客户数据时，企业需要遵守相关的法律法规，如GDPR、CCPA 等，保护用户的隐私权。这不仅是法律要求，也是企业社会责任的体现。

3.客户数据驱动的洞察：虽然处理客户数据面临一些挑战，但通过有效的数据分析，企业可以获得关于客户行为、偏好和需求的宝贵洞察，从而改进产品设计、营销策略和客户服务。

4.平衡内部和外部数据： 长期来看，企业需要平衡内部数据和外部数据的利用，才能获得更全面和深入的业务洞察。

宜家正在构建一个全面的数据和人工智能战略，既关注内部运营效率的提升，也关注客户体验的改善。他们通过合理的优先级排序、负责任的数据处理方式，以及持续的人才培养和技术投入，致力于将数据和人工智能有效地应用于其业务中。】

四、宜家采用更传统的人工智能，而非生成式人工智能

宜家目前使用的AI 解决方案主要基于经典 ML；除了 Copilot 等成品外，LLM 的使用并不多。例如，AI 用于推荐服务或优化长途卡车的装货。而关键在于针对相关领域开发和训练自己的 AI 解决方案。 

“Office等工具的 AI 可以直接从货架上购买，但我认为，例如，医疗保健领域的最佳 AI 解决方案可能来自医疗保健领域的参与者，”Marzoni 说。“室内设计的解决方案可能更有可能来自实际从事室内设计的人，而不是大型软件公司。宜家使用的推荐工具也必须经过内部培训，然后我们可以将室内设计服务融入其中。”

【睿观：宜家目前在人工智能应用方面的策略，重点强调了自主开发和训练AI解决方案的重要性。

（一）核心要点：

1.以经典机器学习为主：宜家目前主要使用经典的机器学习技术，而非大型语言模型（LLM），例如用于推荐服务和优化卡车装货。

2.自主开发和训练： 宜家强调针对特定领域开发和训练自己的AI解决方案，而不是完全依赖现成的通用工具。

3.领域专业知识的重要性：Marzoni 认为，特定领域的最佳AI解决方案更可能来自该领域的参与者，而非大型软件公司。例如，医疗保健领域的最佳AI解决方案更可能来自医疗机构，室内设计领域的最佳AI解决方案更可能来自室内设计师。

4.内部培训和领域知识的结合： 宜家使用的推荐工具也需要经过内部培训，并融入宜家自身的室内设计服务和知识，才能更好地满足客户的需求。

（二）概念理解：

继续用厨房和食材的比喻：

1.使用传统的烹饪技巧： 宜家目前主要使用传统的烹饪技巧（经典机器学习），而不是使用最新的分子料理技术（大型语言模型）。这些传统的技巧已经足够用来做好一些常见的菜肴，比如推荐菜品和优化食材的摆放（卡车装货）。

2.定制化的菜谱： 宜家更倾向于根据自己的食材和顾客的口味，定制自己的菜谱（AI解决方案），而不是完全照搬别人的菜谱。

3.专业厨师的重要性：Marzoni 认为，最好的菜谱往往是由专业的厨师（领域专家）根据自己的经验和对食材的理解创造出来的，而不是由大型的食品公司（大型软件公司）提供的通用菜谱。比如，最好的医院菜谱应该是由营养师和医生根据病人的身体状况制定的，最好的家居菜谱应该是由美食家根据家居环境和个人喜好设计的。

4.结合宜家的特色： 宜家使用的推荐工具也需要经过内部的培训，并结合宜家独特的家居风格和设计理念，才能更好地为顾客提供个性化的推荐服务。

总之，宜家在人工智能应用方面采取了一种务实的策略，强调自主开发和领域专业知识的重要性。他们认为，针对特定领域开发和训练的AI解决方案，更能满足自身的需求，并能更好地结合自身的业务特点和优势。

（三）作为一名资深的人工智能与数据战略实战专家的建议：

1.垂直领域AI的优势： 针对特定领域开发的AI解决方案，通常能够更好地理解该领域的专业知识和术语，从而提供更准确、更有效的服务。

2.数据所有权和控制权： 自主开发和训练AI解决方案，可以更好地掌控数据的所有权和控制权，避免对外部供应商的过度依赖。

3.长期成本效益： 虽然自主开发需要一定的投入，但从长远来看，可以降低对外部供应商的依赖，并更好地控制成本。

4.结合大型语言模型的可能性： 虽然目前宜家主要使用经典机器学习，但这并不意味着他们完全排斥大型语言模型。未来，随着技术的不断发展，宜家可能会在一些特定的场景中引入大型语言模型，例如客户服务、内容生成等。

总之，宜家正在构建一个以数据为基础、以领域专业知识为核心的人工智能战略。他们通过自主开发和内部培训，致力于构建一支具备专业技能的人才队伍，并开发出能够更好地服务于自身业务的AI解决方案。

（四）最新宜家在创新科技应用的资讯信息：

结果[1]：宜家使用基于微软Bing Copilot的定制版本构建的“AI工具箱”，用于快速创建内容和资产，这与上述内容略有不同，表明宜家也在探索使用大型语言模型来提高内容创作效率。这与上述的“除了 Copilot 等成品外，LLM 的使用并不多”并不矛盾，因为 Copilot 更多的是辅助工具，而非核心的业务解决方案。

结果[2]： 描述了宜家对未来家居生活的愿景，其中包含了一些人工智能相关的元素，例如全息家庭聚会等。这表明宜家也在关注人工智能在未来家居领域的应用潜力。

结果[3]： 宜家在其应用程序中推出的能源洞察功能，以及相关的智能家居产品。这表明宜家正在利用技术（包括人工智能）来帮助客户更好地管理家庭能源使用。

结果[4]： 罗技和宜家合作，将人工智能会议设备与宜家的办公家具相结合，打造智能办公空间。这表明宜家也在关注人工智能在办公领域的应用。

结果[5]： 宜家的SPACE10实验室，该实验室致力于探索未来生活方式的创新解决方案。虽然没有直接提到人工智能，但该实验室的研究方向与人工智能的应用密切相关。

总而言之，宜家正在多方面探索人工智能的应用，既关注内部运营效率的提升，也关注客户体验的改善，并积极探索人工智能在未来家居和办公领域的应用潜力。他们采取了一种务实的策略，强调自主开发和领域专业知识的重要性，并在必要时引入外部工具和技术。】

五、人工智能赋能室内设计师

因此，宜家未来投资的一个领域是室内设计的数字服务。不是每个人都能负担得起聘请室内设计师的费用，因此人们可以利用他们拥有的人工智能专业知识。

“人们会从很多方面感受到这种变化，”他说，“比如等待时间会缩短，你会更快地得到帮助。而且你会获得更多以前无法获得的东西。”

人工智能对企业内部的影响也十分明显，尤其是因为员工将获得更多的行政支持，并有更多时间专注于基本任务。“一切都会变得更快，”他补充道。“因此，他们不用填写表格，而是有更多时间在店里提供建议或建造厨房。”

【睿观：人工智能将改善客户体验和提升员工效率，宜家未来在人工智能领域的一项重要投资方向：室内设计的数字化服务。

（一）核心要点：

1.投资室内设计的数字化服务： 宜家计划利用其人工智能方面的专业知识，开发面向大众的数字化室内设计服务。

2.降低室内设计门槛： 推出这项服务的目的是让更多人能够享受到专业的室内设计服务，减少聘请传统室内设计师的费用。

3.改善客户体验：人工智能将通过缩短等待时间、提供更快速的帮助以及提供更多以前无法获得的服务等方式，显著改善客户体验。

4.提升员工效率： 人工智能将为员工提供更多的行政支持，减少他们处理繁琐事务的时间，让他们能够更专注于核心工作，例如在店内提供建议或组装厨房。

（二）概念理解：

继续用厨房和食材的比喻：

1.提供智能菜谱： 宜家计划利用人工智能技术，为顾客提供智能菜谱（数字化室内设计服务）。这些菜谱不仅会考虑顾客的口味（个人偏好），还会根据顾客的厨房大小、布局和现有的食材（家居环境和家具），提供个性化的烹饪建议（设计方案）。

2.让每个人都能成为大厨： 推出智能菜谱的目的是让每个人都能轻松地烹饪出美味佳肴（设计出漂亮的家），即使他们不是专业的厨师（室内设计师）。

3.更快速更便捷的用餐体验： 智能菜谱可以帮助顾客更快地找到合适的菜谱，并提供详细的烹饪步骤和技巧，让烹饪过程更加简单和高效。

4.解放餐厅服务员： 人工智能还可以帮助餐厅服务员处理一些重复性的工作，例如点餐、结账等，让他们有更多的时间为顾客提供更贴心的服务，例如介绍菜品、解答疑问等。

总之，宜家正在积极探索人工智能在客户服务和内部运营方面的应用潜力。他们希望通过人工智能技术，降低专业服务的门槛，改善客户体验，并提升员工效率。

（三）作为一名资深的人工智能与数据战略实战专家的建议：

人工智能在室内设计领域的应用：人工智能在室内设计领域的应用非常广泛，例如：

1.虚拟家居展示： 利用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，让客户在虚拟环境中体验不同的家居设计方案。

2.智能家居规划： 根据客户的需求和偏好，自动生成家居布局和家具摆放方案。

3.个性化产品推荐： 根据客户的风格和预算，推荐合适的家具和装饰品。

4.图像识别和风格分析： 分析客户上传的图片，识别其家居风格，并提供相应的建议。

5.人工智能对员工的赋能： 人工智能不仅可以替代员工完成一些重复性的工作，还可以为员工提供更强大的工具和支持，帮助他们更好地完成工作。例如，人工智能可以为销售人员提供客户画像和产品推荐，为设计师提供设计灵感和方案评估。

6.以人为本的人工智能： 宜家强调人工智能的应用要以人为本，最终目的是为了更好地服务客户和赋能员工，而不是取代他们。

宜家正在构建一个以人为中心、以数据和人工智能为驱动的未来发展战略。他们通过多方面的投入和探索，致力于将人工智能有效地应用于其业务的各个环节，从而提升整体的竞争力和用户体验。

（四）宜家增强客户体验的最新资讯：

结果[1]： 提供了宜家在新加坡的门店信息，这对于在新加坡的顾客来说非常有用。

结果[2]： 提供了宜家的历史和基本信息，这有助于了解宜家的品牌和文化。

结果[3]： 介绍了宜家的移动应用程序，这是宜家提供数字化服务的重要平台。

结果[4]： 提供了宜家官方网站的链接，用户可以在网站上了解更多关于产品、服务和企业信息。

结果[5]： 介绍了宜家的一些新品和特色产品，这有助于用户了解宜家的产品线。】

六、全员普及发挥数量优势

自今年夏天以来，约3 万名员工的大部分也接受了基础 AI 培训。“这不是我们强行推动的事情，因为人们对此有强烈的渴望，”Marzoni 说。除了更基本的网络培训外，还出现了最初未计划的其他举措，例如黑客马拉松。 

宜家还有一种名为“世界数据游戏”的形式，收集的数据可用于宜家基金会，该基金会主要关注社会问题、气候变化等。“通过分析这些数据，他们的人工智能能力得到了提高，”他说。“我鼓励其他人给员工一周时间来进行这种举措，以成功推进人工智能的发展。”

此类举措的另一个重要部分是专家和从业者共同合作，从而在他们之间架起一座桥梁。“这意味着该行业的从业者可以直接获得人工智能专业知识，”他说。

【睿观：宜家通过各种方式在员工中普及人工智能知识，并强调了实践和合作的重要性。

（一）核心要点：

1.大规模的基础AI培训： 今年夏天以来，约3 万名员工中的大部分都接受了基础AI培训，这表明宜家正在努力在公司内部普及AI知识。

2.员工自发的热情：Marzoni 强调，这些培训并非强制性的，而是因为员工自身对AI学习有强烈的渴望。

3.多种培训形式： 除了基础的网络培训外，宜家还开展了一些最初未计划的活动，例如黑客马拉松，以更生动有趣的方式进行AI知识的普及和应用。

4.“世界数据游戏”： 宜家推出了一种名为“世界数据游戏”的活动，收集的数据可用于宜家基金会，该基金会关注社会问题和气候变化等。通过分析这些数据，员工的人工智能能力也得到了提高。

5.鼓励实践：Marzoni 鼓励其他公司也给员工提供时间进行类似的实践活动，以推动人工智能的发展。

6.专家与从业者的合作：宜家还注重专家和从业者之间的合作，以弥合理论和实践之间的差距，使从业者能够直接获得人工智能的专业知识。

（二）概念理解：

继续用厨房和食材的比喻：

1.普及烹饪基础知识： 宜家为大部分“餐厅员工”（约3 万名）提供了基本的烹饪知识培训，让他们对烹饪有一个初步的了解。

2.员工对烹饪充满热情： 这些培训并非强制性的，而是因为“餐厅员工”们对学习新的烹饪技巧非常感兴趣。

3.多种多样的烹饪活动： 除了基本的烹饪课程外，宜家还组织了一些有趣的烹饪比赛（黑客马拉松），让“员工”们在实践中学习和提高。

4.“食材大作战”： 宜家还组织了一种名为“食材大作战”的活动，收集各种食材信息，用于帮助解决一些社会问题，例如如何更有效地利用食材减少浪费（对应宜家基金会关注的社会问题和气候变化）。通过分析这些食材信息，“员工”们的烹饪技巧也得到了提高。

5.鼓励大家多做菜：Marzoni 鼓励其他餐厅也给“员工”们提供时间多做菜，通过实践来提高烹饪水平。

6.厨师和美食家的合作： 宜家还注重专业的厨师（专家）和美食家（从业者）之间的合作，让美食家们能够直接向厨师学习专业的烹饪技巧。

总之，宜家正在通过多种方式，包括培训、实践和合作，在公司内部建立一种学习和应用人工智能的文化。他们不仅注重理论知识的普及，更强调实践和合作的重要性，以确保人工智能能够真正地应用于解决实际问题。

（三）作为一名资深的人工智能与数据战略实战专家的建议：

1.企业文化的重要性： 宜家的例子表明，一个积极的学习和创新文化对于人工智能的推广和应用至关重要。

2实践是最好的老师： 通过黑客马拉松、“世界数据游戏”等实践活动，员工可以将理论知识应用到实际问题中，从而更好地理解和掌握人工智能技术。

3.产学研合作的重要性： 专家和从业者的合作可以促进人工智能技术的创新和应用，弥合学术界和产业界之间的差距。

4.持续学习和发展： 人工智能是一个快速发展的领域，企业需要鼓励员工持续学习和发展，以保持竞争力。

宜家正在构建一个全面的人工智能生态系统，包括人才培养、数据管理、技术应用和文化建设。他们通过多方面的努力，致力于将人工智能有效地融入到其业务的各个方面，并为未来的发展奠定坚实的基础。】