企业要实现AI转型的成功，通常需要对公司组织进行重新设计。
人工智能试点项目通常能快速且成功地执行，而真正的挑战是如何将解决方案扩展到整个企业。埃森哲EMEA区首席执行官Mauro Macchi说，要让人工智能真正发挥附加价值，通常需要对公司的组织进行重新设计，包括流程、系统、技能和工作方式。
Macchi补充说，人工智能的实施应该从需要解决的问题开始，而非技术本身。伦敦美妆初创公司Noli、西班牙能源公司Repsol以及供应链专家Kion的案例展示了企业可能面临的多样挑战，无论是数据、流程还是法规。
一、Noli面临的最大挑战不是人工智能，而是数据
Noli是一个由欧莱雅集团支持的个性化美容平台，利用人工智能通过一款应用程序重新定义美容行业，解决日益严重的皮肤焦虑和美容倦怠问题。
目标是结束被美容产品压得喘不过气的感觉。因此，仅在英国，每年价值超过10亿英镑（13.5亿美元）的此类产品就被浪费，因为它们无法达到预期效果。
因此，Noli 旨在通过一个深植于美容科学、基于强大多层架构的垂直专家人工智能来应对这一问题，该架构涵盖科学研究和多模态消费者信号，其中包括一百万个匿名面部扫描数据点。
Noli面临的最大挑战不是人工智能，而是数据。美妆数据非常分散，科学研究数据、配方信息、面部扫描洞察、用户行为和感官属性都以不同格式从不同来源呈现。
这种复杂的组合需要转化为结构化、可信赖且可扩展的体系。因此，专有的美学知识图谱（Beauty Knowledge Graph）诞生了，它对原始数据进行结构化，验证输出以防止幻觉，并实时将产品与合适的需求匹配。
Noli这个名字，意为“没有人像我”，也是其使命宣言。用户可以通过填写问卷、进行专家面部扫描或直接联系Noli来确定自己的美人DNA档案。
公司随后为值得信赖、科学可靠的美妆品牌提供个性化推荐。为此，Noli通过持续学习循环，每一次匹配、评论、购买或退货都会改进系统。
转化率似乎证实了这一方法的成功。据Noli首席执行官兼联合创始人Amos Susskind称，网站访客购买的可能性几乎是平时的四倍，购买量也比平时高出。回头客数量在五个月内翻了一番。
二、Repsol期望帮助用户适应由人工智能驱动的新工作方式
Repsol对人工智能的态度则截然不同。这家拥有超过25,000名员工的多能跨国公司，其生成式人工智能之旅始于2018年启动的更广泛数字化转型。
该战略包括三个主要领域：个人生产力、改进现有流程，以及“金矿”，被视为重新设计和重塑项目与流程的关键。
为了实现所有规划，公司使用多代理系统，旨在通过让专业代理协作来解决复杂的流程或工作流。代理需要知识、规划、推理、协调和执行等技能，所有这些都依赖于共享的短期和长期记忆。
系统还通过一个编排器来接收请求。它会确定合适的规划师，规划师再定义计划，并从目录中挑选合适且高度专业化的代理人。该系统目前已投入运行，拥有34名代理，超过100名员工在混合办公环境中协作。
除了数据质量，Repsol首席信息官Juanma García还面临着认识到人工智能并非标准技术的关键挑战。公司高管们不得不明白，如果AI项目实施草率，可能会失败，他们的经验也将认知基础设施纳入考量。
另一个持续的优先事项是变革管理，帮助用户适应由人工智能驱动的新工作方式。为了提高效率并避免问题，Repsol还定义了专注于专门任务的代理，而不是创建覆盖过多的大型代理。
Repsol对其他试图从AI投资中获益的公司建议是制定明确的战略。虽然通过Copilot提升个人生产力很难在损益表中体现，但彻底重设计流程是实现显著附加价值的关键。
三、Kion致力于将物理人工智能引入仓储和分销市场
作为供应链解决方案提供商，Kion致力于将物理人工智能引入仓储和分销市场。鉴于地缘政治紧张局势和干扰对全球供应链的巨大压力，Kion被迫重新思考其仓储自动化策略。目标是让它们更具实时能力和韧性，用灵活、适应性和智能的解决方案取代僵化结构。
Kion拥有Mega，这是英伟达的Omniverse蓝图，旨在实现大规模开发、测试和优化实体AI和机器人车队，利用数字孪生实现。为了快速将物理位置传输到数字系统，Kion使用扫描仪捕获分销或履约中心，并将数据输入Nvidia Omniverse。随后，所有AMR、AGV和机器人的复制品都被整合进数字系统。
数字孪生随后使Kion能够模拟无限的场景，并衡量运营关键绩效指标（如吞吐量和利用率），然后再对实体仓库进行调整。随后，数字孪生可以指导实体孪生采取最佳步骤。
虽然Kion首席执行官Rob Smith认为公司在技术上处于优势地位，但欧盟的监管环境令人头疼，他认为这扼杀了创新。他说，这也是为什么北美和中国人工智能采用速度显著加快的原因之一，因此他主张先允许创新，后监管，而不是反过来。
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