凭借完善的数据战略，这家跨国企业集团如今致力于借助生成式人工智能简化端到端流程，减少员工的行政工作负担。

图源：Honeywell

经过多年努力转型为完全数据驱动型企业后，美国企业集团Honeywell（Honeywell International，霍尼韦尔国际。是一家营业额达300多亿美元的多元化高科技和制造企业，在全球，其业务涉及：航空产品和服务、楼宇、家庭和工业控制技术、汽车产品、涡轮增压器以及特殊材料。霍尼韦尔公司总部位于美国新泽西州莫里斯镇。）如今准备在其业务的各个领域利用生成式人工智能，以提高生产力、促进协作并推动创新。

这家主要在航空航天、建筑自动化、工业自动化以及能源和可持续性解决方案领域运营的财富500强公司，使用Microsoft 365 Copilot（是微软推出的一款集成AI功能的生产力工具，旨在通过人工智能技术提升用户在Microsoft 365中的应用体验和工作效率。）来汇总和总结内容，使用GitHub Copilot（微软与OpenAI共同推出了一款AI编程工具，能够基于 GitHub 及其他网站的源代码，可根据上文提示为程序员自动编写下文代码。）进行代码生成和软件现代化，并正在测试Microsoft 365 Copelot与Salesforce（创建于1999年3月的一家客户关系管理/CRM软件服务提供商，总部设于美国旧金山，可提供随需应用的客户关系管理平台）和SAP（SAP公司，它是成立于1972年总部位于德国沃尔多夫市的全球最大的企业管理和协同化电子商务解决方案供应商、全球第三大独立软件供应商。在全球拥有6万多名员工，遍布全球130个国家，并拥有覆盖全球11，500家企业的合作伙伴网络。）集成的销售和财务功能。

“这是一项颠覆性的技术，从根本上将改变我们的工作、生活和娱乐方式。”该公司高级副总裁兼首席数字技术官Sheila Jordan（希拉·乔丹）说。

目前，该公司共有超过16个生成式人工智能用例投入实际应用，供其9.5万名员工使用。Moveworks（是一家位于美国加利福尼亚州山景城的人工智能公司，成立于2016年。该公司专注于为大型企业开发使用自然语言理解/NLU、概率机器学习和自动化解决工作场所请求的AI平台。）的人工智能协助工具还帮助Honeywell实现了IT帮助台请求的自动化，将需要人工处理的工单数量减少了80%。另一个虚拟助手Red利用Honeywell的35万页的产品手册和5万多篇内部文章的档案来回答问题。

五年前加入公司的Jordan（乔丹）表示，Honeywell多年来一直在进行大规模的转型，从基础设施和网络到上层的所有业务。因此，她的职责范围涵盖了应用程序、基础设施以及除市场推广之外的所有数据，市场推广属于工程领域，由她的同事、高级副总裁兼首席技术与创新官Suresh Venkatarayalu（苏雷什·文卡塔拉亚卢）负责。Jordan（乔丹）任职初期的主要工作重点是让Honeywell在数据方面走上正轨。

“我加入时有4500个应用程序，现在已经减少到1000多个了，”她说，“我们将所有那些零散的应用程序迁移到了战略平台上。我们大力押注企业数据仓库。”

Honeywell使用Snowflake（是一家国外的SaaS公司，主要提供数据仓库和分析解决方案，为企业提供了一站式数据解决方案。）作为其enterprise data warehouse/EDW（‌企业数据仓库，‌是一种用于收集、存储和管理公司数据的集成系统。其主要功能包括数据整合、数据存储、数据分析和支持决策制定。），Jordan（乔丹）表示，这个仓库存储了所有数据：订单、账单、积压订单、库存等。“如今我们作为一家以数据驱动的企业来运营公司。”她说道。

一、发挥优势

在建立了企业数据仓库之后，Honeywell下一步的目标是简化端到端流程。Jordan（乔丹）希望为销售和营销团队、工程和制造团队等提供无缝的工作体验。其中一个关键要素是减少或消除那些不需要太多技能或判断力，但却会占用员工大量宝贵时间的行政工作和重复性任务。

“我们的工程师不想当打字员，他们想成为系统工程师，”她说，“他们想要思考。他们想要查看代码并评估其功能。我们希望省去打字员的工作，也就是编写代码的部分，实际上，审核内容、审核代码并确保其合理性，其价值是巨大的。”

她指出，Honeywell之所以能够利用生成式人工智能，是因为其在数据和数据战略方面所做的工作。她提醒同行们不要急于求成。该技术有许多令人兴奋的应用场景，但稳固的数据战略是至关重要的第一步。

“没有数据战略，就谈不上生成式人工智能战略，”她说，“对我们来说好消息是，尽管我们的数据并不完美，但它的状况非常好，我们确实依靠数据驱动的洞察力来运营公司。如今我们可以在其基础上叠加生成式人工智能，释放新的知识、新的洞察力和新的机会。”

二、将各部分整合到位

Honeywell对生成式人工智能的转型潜力充满信心，以至于Jordan（乔丹）任命了她的一名下属担任全公司生成式人工智能项目的负责人。项目负责人在Honeywell的各个职能部门和战略业务单位都设立了一名大使，而这些大使会定期与各自的部门和业务单元就生成式人工智能的潜在用例进行沟通。随后，Jordan（乔丹）的团队每隔几周就会开会讨论这些潜在用例，并对想法进行优先级排序。

“他们从商业角度决定哪些用例是可行的，”Jordan（乔丹）说，“在同一次会议上，我的技术专家会负责编写代码和处理大型语言模型。”

技术专家的角色是就从技术和时间角度实施用例的可行性向团队提供建议，同时还要判断这个想法从一开始是否切实可行。在这个阶段，她需要的项目要具有真正的商业价值，能够快速交付并产生可衡量的成果。人们往往会有两种倾向，要么目标定得过高而陷入困境，要么从小的战术性事务入手，但这些小事务的价值很难积累起来。

“我需要flywheel effect and momentum（飞轮效应和动量，意味着希望自己的事业或目标能够进入一个良性循环，既有飞轮效应带来的自我驱动和加速，又有足够的动量来保持持续的前进势头。这通常需要前期的努力和准备，以及持续不断的投入和坚持。）”Jordan（乔丹）说，“我不一定想从事一个需要花费数年时间才能实施的项目。”

她表示，任何与营销、内容或项目管理有关的项目可能都是不错的选择。例如，项目经理会花费大量时间记录行动事项并跟进落实情况。能够实现这些任务自动化的生成式人工智能可以大大提高项目经理的工作效率。法律领域也展现出其他令人兴奋的可能性，人工智能副驾可以从合同中提取关键数据要素。

为了支持公司的生成式人工智能工作，Jordan（乔丹）的团队还创建了一个生成式人工智能学院，以帮助培训技术人员和业务人员。对于业务员工来说，部分目的是帮助他们更好地向大使阐述他们的需求和想法。

“对整个组织进行关于该做什么和不该做什么的培训非常重要，”Jordan（乔丹）说，“我们有一个名为‘加速器’的管理运营系统，在那里你可以获取关于我们正在开展的所有工作的信息和培训内容。我们利用生成式人工智能学院来确保与员工保持沟通、对他们进行培训并助力他们成长。”

三、价值衡量标准

作为确定用例过程的一部分，Jordan（乔丹）的团队会提出一个价值假设。他们预计该项目将为业务带来什么样的价值？然后，团队会为该用例选择合适的技术，并在短时间内进行proof-of-concept/POC（‌Proof of Concept‌，即概念验证，是对某些想法的一个较短而不完整的实现，旨在证明其可行性并示范其原理。‌PoC‌的目的是通过一个原型或模型来验证某个概念、理论或技术的可行性。在软件开发、商业发展以及研究和开发等领域中，PoC是产品开发过程中的重要步骤。）。

“或者，如果是大型语言模型，我们就直接开始，”她说道，“你知道一开始它不会尽善尽美，所以要不断迭代。”

在整个POC过程中以及项目投入生产后，团队会定期跟踪结果并与价值假设进行对比。然后，他们每月会向业务部门展示这些结果。

“如果你发现项目没有成效，或者不得不强行推动其应用，那很可能是你选了错误的用例，”Jordan（乔丹）说。

译者：宝蓝

【睿观：霍尼韦尔在完成数据驱动转型后，正积极拥抱生成式人工智能，旨在简化端到端流程，减轻员工负担，提高生产力并推动创新。

1. 数据驱动转型是基础

• 转型历程： 霍尼韦尔在过去几年进行了大规模转型，从基础设施、网络到应用程序，并构建了企业数据仓库（EDW），存储了包括订单、账单、库存等所有关键数据。

• 数据优势： 转型后，霍尼韦尔已成为一家数据驱动型企业，这为其应用生成式人工智能奠定了坚实基础。

• 重要启示： 数据战略是应用生成式人工智能的先决条件。企业应重视数据积累和整合，才能更好地利用人工智能技术。

2. 生成式人工智能的应用

• 应用场景广泛： 霍尼韦尔在航空航天、建筑自动化、工业自动化以及能源和可持续性解决方案等领域应用生成式人工智能。

• 具体应用：

• 使用Microsoft 365 Copilot进行内容汇总和总结。

• 使用GitHub Copilot进行代码生成和软件现代化。

• 测试Microsoft 365 Copilot与Salesforce和SAP集成的销售和财务功能。

• 使用Moveworks的人工智能协助工具实现IT帮助台请求的自动化。

• 使用虚拟助手Red回答问题，Red的知识库来自35万页产品手册和5万多篇内部文章。

• 目标： 提高生产力、促进协作并推动创新。

3. 简化端到端流程

• 核心目标： 简化销售、营销、工程和制造团队的工作流程，减少行政工作和重复性任务。

• 具体举措：

• 减少或消除不需要太多技能或判断力的行政工作。

• 让工程师专注于思考和评估代码，而不是编写代码。

• 利用人工智能副驾驶从合同中提取关键数据要素。

• 价值： 提高员工工作效率，让他们专注于更有价值的任务。

4. 组织保障与价值衡量

• 组织架构： 霍尼韦尔设立了全公司生成式人工智能项目负责人，并在各部门和业务单元设立大使，负责沟通和收集潜在用例。

• 流程管理： 团队定期开会讨论潜在用例，并对想法进行优先级排序。

• 技术支持： 技术专家负责评估用例的技术和时间可行性，并判断想法是否切实可行。

• 培训体系： 霍尼韦尔创建了生成式人工智能学院，帮助培训技术人员和业务人员。

• 价值衡量： 团队会提出价值假设，选择合适的技术进行概念验证，并定期跟踪结果并与价值假设进行对比。

5. 总结与启示

• 颠覆性技术： 生成式人工智能是一项颠覆性技术，将从根本上改变工作、生活和娱乐方式。

• 转型关键： 稳固的数据战略是利用生成式人工智能的关键。

• 价值导向： 应选择具有真正商业价值、能够快速交付并产生可衡量成果的项目。

• 持续迭代： 不断迭代和改进是应用生成式人工智能的必要过程。

• 全员参与： 对整个组织进行培训，确保员工了解该做什么和不该做什么。

总而言之， 霍尼韦尔通过积极拥抱生成式人工智能，并结合其完善的数据战略，有望在各业务领域取得更大的成功。】