美联航的AI策略：决策最快的航空公司将获胜——首席信息官 Jason Birnbaum 解释了多年来的战略性数据投资如何使美联航能够利用生成式AI在客户沟通和内部运营中实现更快的决策。比如，通过生成式AI规模化“每一次飞行都有故事”项目，利用航班数据、内部沟通记录、天气信息等生成个性化、符合美联航风格的客户信息（通过AI提示词工程调整语气），显著提升了信息传递量（处理量增加700%）和信息深度（加入历史延误原因）。
图片来源：美联航
在美联航 (United Airlines)，人工智能 (AI) 一直是一项长期的战略投资，而非近期的举措。当许多公司在最近的生成式AI热潮中争相采用AI能力时，美联航早已为有效实施奠定了必要的基础。这种具有前瞻性的方法源于一个清晰的商业哲学：特别是在航空业，能够最快做出复杂决策的航空公司将获得竞争优势。美联航在数据基础设施、合规框架和专业人才方面的有条不紊的建设，展示了传统公司如何培养真正的AI就绪状态，为客户和员工带来可衡量的成果。
一、您是如何让美联航为当前的人工智能创新状态做好准备的？
在生成式AI之前，我们将AI用于客户个性化和营销活动，以及在我们的联络中心帮助座席提供更个性化的服务。多年来，我们一直在构建生成式AI的基础，因为我们知道决策最果断的航空公司会获胜。复杂性可能来自客户困境、风暴、机场运行放缓或任何其他拥有大量数据且迫切需要为员工和客户提供相关的、即时信息的情况。这项工作的很大一部分在于组织我们的数据，并为机器学习和其他AI建模构建一个安全的平台。我们还建立了一个在AI所需的数据工程和数据科学方面技能娴熟的组织。
二、进入AI就绪状态的基本要素是什么？
清单很长，但我将重点关注两个关键能力。第一个，也是成功的一半，是掌控数据并使其可用，这意味着具备将其抽象化以用于模型的工程能力。第二个是在技术、运营、网络安全和法律团队之间建立连接组织，以创建部署具有适当保障措施的AI解决方案所需的合规结构。跨职能的风险管理团队也至关重要，因为你不想因为一个AI试点项目而危及整个业务。
三、请为我们详细介绍一个生成式AI的用例。
领导团队一致认为，用清晰透明的语言与客户沟通的能力是AI投资的首要任务。多年前，在生成式AI出现之前，我们启动了一个名为“每一次飞行都有故事”(Every Flight Has a Story) 的项目。如果我们经历了航班取消的艰难一天，我们的“故事讲述者”团队会收集所有运营数据，与相关人员交谈，阅读笔记，然后以商定的风格为我们的客户撰写一条关于航班状态的信息。
这非常有效，但挑战在于规模化。考虑到延误的数量与故事讲述者的数量，我们无法在每次事件发生时都让人写一条新消息。因此，我们专注于优先处理影响最大的情况。我们第一个真正的生成式AI用例就是规模化我们的客户信息传递。
四、那么你们是如何管理所有数据的呢？
数据部分很简单：航班的基本事实以及与航班相关的乘务员、飞行员、登机口工作人员和运营人员之间的运行聊天记录。我们将这些信息——例如，加上关于天气的额外数据——输入AI模型，以生成一份良好的客户信息草稿。
关键在于让它理解美联航沟通风格的细微差别以及我们想要强调的内容。这就是提示词工程 (prompt engineering) 发挥作用的地方，不是训练模型理解航班数据，而是使用美联航偏好的词语。以安全为例，我们可以在不惊吓乘客的情况下强调安全，而AI工具正在学习做出正确的词语选择。
我们兴奋地发现，除了学习如何撰写信息，AI模型还非常擅长回顾过去，将之前的航班数据带入当前情况。即使是我们的人类故事讲述者也没有包含航班延误的原因，而这类信息对客户来说可能非常有用。
当我们推出该模型时，我们将通过完整“故事讲述者”流程处理的信息比例从5%提高到今天的35%，在故事讲述者数量相同的情况下，处理量增加了700%。
五、生成式AI帮助你们解决了哪些内部挑战？
经理们非常擅长了解他们团队的表现和发展计划，但他们常常发现评估既耗时，又不总能对员工有所帮助。我们的内部聊天GPT——United GPT，协助经理撰写评估。经理提供员工笔记，工具撰写草稿，经理审核并批准。反馈非常积极，现在我们超过90%的经理都在使用它。
在推动采用方面，United GPT 自我推销。我们只是给了人们链接，采用率在很长一段时间内飙升。有了生成式AI，我们拥有了“惊艳效应”(wow factor)，这使得推动采用变得不那么具有挑战性。
六、你们正在培养哪些技能来保持这种生成式AI的势头？
我们将继续需要数据工程和分析、数据科学以及提示词工程。在我知道哪些工具将嵌入AI以及我们需要自己构建哪些能力之前，我还不知道需要多少人。我们正在努力解决的一个问题是，我知道当自动化将我们从编写代码转向接受代码时，我们会获得生产力提升，但我不知道这是否会减少我对开发人员的需求。我们处在一个客户要求更多的世界，所以我可能比过去需要更多的开发人员。如果每个人都能更快，他们就会更快。
七、鉴于AI看似无限的可能性，CIO的角色正在发生变化。对于那些最终可能接任您职位的人，您有什么建议？
对于CIO来说，关键因素是能够清晰地阐述一个与今天截然不同的未来，并认识到生成式AI带来的是颠覆，而非延续。作为CIO，要接受这样一个事实：你无法完全准确地预测未来，但你应该形成并阐明观点，以便将你的组织引向正确的方向。
我们有许多市场领导者未能预见到新竞争对手紧随其后的例子。CIO的技能在于能够帮助人们预测未来，以便他们能从中获得最大收益。当客户服务被永远改变时，你已经确保了你的董事会、团队、组织和技术都已准备就绪。
作者：Martha Heller专栏作家
是技术领导力人才领域广受关注的思想领袖，目前是 Heller 公司的首席执行官，这是一家专注于技术高管搜寻的顶级猎头公司。在她辉煌的职业生涯中，Martha 已成为高管搜寻领域的权威声音。她已为数百个CIO、CTO、架构师和其他高级技术职位进行了招聘，并成为全国各地高管值得信赖的顾问。二十多年来，她也一直是 CIO.com 的撰稿人。她是 CIO 执行委员会（一个面向全球1000强首席信息官的专业组织）的创始人，也是《CIO悖论：应对IT领导力的矛盾》和《成为业务：IT新时代的CIO》的作者。她的电子通讯《海勒报告》已成为行业必读。在创立 Heller 之前，常驻波士顿地区的 Martha 领导着全球高管搜寻公司 ZRG Partners 的 IT 领导力实践部门。她拥有汉密尔顿学院的英语学士学位和纽约州立大学石溪分校的英语硕士学位。
睿观：美联航将AI（尤其是生成式AI）视为长期战略核心，依托多年构建的数据基础，以实现更快的决策制定为目标，将其视为在航空业获得竞争优势的关键，并在客户沟通和内部运营中取得了显著成效。
（一）主要支撑论据 (Supporting Arguments):
战略前瞻与基础建设:
美联航的AI战略并非始于近期热潮，而是基于“决策最快的航空公司获胜”的理念，多年来持续投资于数据整理、安全平台（用于机器学习/AI建模）、专业人才（数据工程/科学）和合规框架，从而奠定了AI就绪的基础。
AI就绪的关键要素:
成功的AI应用需要两大核心能力：一是有效掌控并利用数据（包括数据工程能力）；二是建立技术、运营、网络安全和法律团队间的紧密协作，形成合规与风险管理体系。
显著的业务价值体现:
客户沟通优化:
通过生成式AI规模化“每一次飞行都有故事”项目，利用航班数据、内部沟通记录、天气信息等生成个性化、符合美联航风格的客户信息（通过AI提示词工程调整语气），显著提升了信息传递量（处理量增加700%）和信息深度（加入历史延误原因）。
内部效率提升:
内部工具“United GPT”辅助管理层撰写员工绩效评估，大幅提高效率，并获得了极高（超90%）的内部采用率和积极反馈。
未来发展与CIO角色演变:
未来将持续投入数据工程、数据科学和提示工程等关键技能；同时，CIO需扮演更重要的角色，即清晰阐述AI带来的颠覆性未来，引导组织为变革做好准备，而非仅仅延续现状。
（二）支撑细节与例证 (Evidence & Examples):
AI应用历史:
在GenAI前已将AI用于客户个性化、营销及呼叫中心。
AI就绪基础:
数据组织、安全平台建设、数据工程/科学团队、跨职能（技术/运营/网络/法律）合规与风险管理团队。
客户沟通用例（"Every Flight Has a Story"）:
输入:
航班数据、内部聊天记录、天气等。
技术:
GenAI模型生成草稿 + 提示词工程（调整语气，如强调安全）。
效果:
AI能回顾历史数据提供背景；信息处理量从5%增至35%（700%增长），员工数不变。
内部运营用例（"United GPT"）:
应用:
辅助经理写绩效评估。
效果:
超过90%的经理使用；反馈积极；采用过程简单（“惊艳效应”）。
未来技能需求:
数据工程、数据科学、提示工程。对AI提高生产力后开发者需求量的影响尚不确定。
CIO建议:
需具备阐述颠覆性未来的能力，形成观点并引导组织方向，帮助组织预见未来并做好准备。
