大型企业如何在人工智能领域快速行动
大型企业可以通过沙盒环境加速人工智能开发，消除障碍，同时最大限度地降低风险。
在人工智能时代，大型企业——不仅仅是初创企业——可以快速行动。我经常与大型企业的最高管理层和董事会讨论人工智能战略和实施，并想分享一些适用于大型企业的想法。关键之一是创建一个环境，让小型、积极的团队无需获得许可即可进行创新。让我解释一下。
大型企业行动迟缓的原因
大型企业比初创企业慢有很多原因。但是，为什么即使是大型企业内部的3人精干团队也比规模相似的初创企业慢呢？一个主要原因是，大型企业有更多的损失，不能让一个小团队构建和发布一个泄漏敏感信息、损害公司品牌、损害收入、招致监管审查或以其他方式损害业务重要部分的功能。为了防止这些结果，我看到公司要求隐私审查、营销审查、财务审查、法律审查等等，然后团队才能发布任何东西。但是，如果工程师甚至在运行实验之前需要获得5位副总裁的批准才能启动MVP（最小可行产品），他们如何才能发现客户想要什么、快速迭代或发明任何有意义的新产品呢？
由于人工智能辅助编码，世界现在有能力快速构建软件原型。但是，许多大型公司的流程——旨在防止合法的下行风险——使它们无法利用这种能力。相比之下，在没有收入、没有客户、没有品牌声誉的小型初创企业中，下行空间有限。事实上，倒闭是一个非常现实的可能性，因此快速行动比缓慢行动以防止下行风险更有优势。在最坏的情况下，它可能会发明一种新的倒闭方式，但在好的情况下，它可能会变得非常有价值。
沙盒环境：加速创新的解决方案
幸运的是，大型公司有一种摆脱这种困境的方法。他们可以为团队创建一个沙盒环境，以严格限制下行风险的方式进行实验。然后，这些团队可以更快地前进，而不必放慢速度去获得任何人的许可。
沙盒环境可以是一套书面政策，不一定是沙盒的软件实现。例如，它可能允许团队仅在公司员工和可能签署了NDA的alpha测试人员身上测试新生产品，并且不提供对敏感信息的访问。它可能只允许在新创建的、与公司没有直接联系的品牌下启动产品实验。也许它必须在预先分配的计算预算内运行。
在这个沙盒中，可以有广泛的实验范围，而且——重要的是——团队可以自由地进行实验，而无需经常请求许可，因为他们可以造成的下行空间是有限的。此外，当原型显示出足够的希望将其扩展时，公司可以投资于确保软件的可靠性、安全性、适当地处理敏感信息、与公司的品牌一致等等。
在这种框架下，更容易建立一种鼓励学习、构建和实验的公司文化，并庆祝即使是现在以适度成本出现的不可避免的失败。可以构建并快速丢弃数十个或数百个原型，作为找到一两个最终成为本垒打的想法的价格的一部分。
快速行动的策略
重要的是，这也让团队在完成获得有价值的原型所需的数十个原型时能够快速行动。我经常与大型公司谈论人工智能战略和实施。我需要考虑的快速清单是人员、流程和平台。这封信只讨论了流程的一部分，重点是快速行动。我乐观地认为初创企业和大型公司都可以利用人工智能做些什么，我将在未来的信中写关于人员和平台的作用。
以下是一些具体的、可操作的步骤，供大型企业在人工智能领域更快地行动：
- 建立独立的创新团队： 从公司内部挑选有创业精神和技术能力的人员，组建独立的团队。这些团队应该有自主权，可以快速做出决策，而无需经过层层审批。
- 划定清晰的沙盒规则： 明确沙盒环境的限制，例如数据访问权限、预算限制和品牌使用规定。确保团队了解这些规则，并在规则范围内自由探索。
- 鼓励快速原型设计： 鼓励团队使用低代码/无代码平台和AI辅助工具，快速构建原型。重点在于快速迭代和验证想法，而不是构建完美的解决方案。
- 建立容错机制： 明确失败是学习过程的一部分。建立一种鼓励实验和承担风险的文化，而不是惩罚失败。
- 定期评估和调整： 定期评估沙盒项目的进展，并根据结果调整策略。成功的项目可以逐步推广到更大的范围，失败的项目可以及时停止，并将经验教训应用到未来的项目中。
案例分析：某大型零售企业的AI转型
一家大型零售企业面临着在线销售增长缓慢和客户流失率上升的问题。为了解决这些问题，该公司成立了一个独立的AI创新团队，并在沙盒环境中进行实验。
该团队利用AI技术构建了一个个性化推荐引擎，可以根据客户的浏览历史和购买行为，推荐相关的产品。该团队还在沙盒环境中测试了不同的推荐算法和用户界面，以找到最佳的解决方案。
经过几个月的实验，该团队成功地构建了一个高效的个性化推荐引擎。该引擎被部署到公司的在线商店后，在线销售额增长了20%，客户流失率降低了10%。
这个案例表明，大型企业可以通过建立沙盒环境和鼓励实验，在人工智能领域取得显著的成果。
人工智能的未来展望
人工智能正在迅速发展，并将在未来几年内对各行各业产生深远的影响。大型企业需要积极拥抱人工智能，并建立相应的能力，才能在竞争中保持领先地位。
通过建立沙盒环境和鼓励实验，大型企业可以加速人工智能的开发和应用，并从中获得巨大的收益。
继续构建！
