大型企业如何在人工智能领域快速行动
在人工智能时代，大型企业不应仅仅是初创公司的追随者，而应该主动拥抱变革，成为创新的领导者。我经常与大型企业的决策层探讨人工智能战略与实施，并在此分享一些适用于大型企业的核心理念。其中一个关键点是创建一个环境，让小而精悍的团队无需层层审批，就能自由创新。
大型企业在创新速度上通常落后于初创公司，原因有很多。但即使是大型企业内部由三五人组成的精干团队，其行动速度也往往不如同等规模的初创公司。这背后的主要原因在于，大型企业顾虑更多，它们无法承受因小团队的某个功能模块出现漏洞，而导致敏感信息泄露、品牌形象受损、收入下滑、引来监管审查或其他重大业务风险。为了避免这些问题，许多公司在任何功能上线之前，都会要求经过隐私审查、市场审查、财务审查、法律审查等一系列流程。然而，如果工程师在推出MVP（最小可行产品）进行实验之前，都需要获得五位副总裁的签字批准，他们又如何能够真正了解客户需求、快速迭代，并创造出有意义的新产品呢？
得益于人工智能辅助编码技术的进步，我们现在能够以惊人的速度构建软件原型。然而，许多大型企业的流程——原本旨在防范潜在风险——反而使其无法充分利用这一优势。与此形成鲜明对比的是，那些没有收入、没有客户、没有品牌声誉的小型初创公司，其潜在风险相对较小。事实上，倒闭的可能性对它们来说始终存在，因此，快速行动、抓住机遇，远比为了规避风险而裹足不前更为明智。在最坏的情况下，快速行动可能会导致企业以一种新的方式走向失败；但在最好的情况下，它也可能使企业获得巨大的成功。
幸运的是，大型企业有办法摆脱这种困境。它们可以为团队创建一个沙盒环境，允许团队在严格限制潜在风险的前提下进行实验。这样，团队就可以更快地行动，而无需为了获得批准而放慢脚步。
构建沙盒环境
沙盒环境可以是一套明确的书面政策，而不一定是软件实现的沙盒。例如，它可以允许团队仅在公司内部员工以及签署了保密协议的alpha测试者中测试新产品，并且不允许访问敏感信息。它也可以允许团队仅在新创建的、与公司品牌没有直接关联的品牌下进行产品实验。或者，它也可以规定团队必须在预先分配的计算预算内运作。
在沙盒环境中，团队可以拥有广泛的实验范围，并且——重要的是——团队可以自由地进行实验，而无需频繁地寻求批准，因为他们所能造成的负面影响是有限的。此外，当原型显示出足够的潜力可以大规模推广时，公司可以投入资源，确保软件的可靠性、安全性，以及对敏感信息的妥善处理，并使其与公司品牌保持一致。
在这种框架下，企业可以更容易地构建一种鼓励学习、构建和实验的企业文化，并庆祝那些即使不可避免的失败，因为这些失败所带来的代价是相对较低的。成百上千个原型可以被快速构建和丢弃，而这仅仅是为了找到一两个最终能够获得巨大成功的想法所付出的代价。
重要的是，这种方法还可以让团队在迭代那些最终能够产生价值的原型时，能够快速行动。在与大型企业讨论人工智能战略和实施时，我经常会提到一个快速检查清单，其中包括人员、流程和平台。本文仅涉及流程的一部分，重点在于如何快速行动。我对初创公司和大型企业在人工智能领域的潜力都充满信心，并且我将在未来的文章中探讨人员和平台所扮演的角色。
沙盒环境的实际应用
为了更具体地说明沙盒环境在大型企业中的应用，我们可以考虑以下几个案例：
- 金融服务公司： 一家大型银行可以创建一个沙盒环境，允许其人工智能团队使用合成数据来开发新的欺诈检测算法。该团队可以在没有访问实际客户数据的情况下，自由地尝试不同的模型和技术，从而避免了潜在的隐私泄露风险。只有当算法在沙盒环境中表现出足够的准确性和可靠性时，它才会被部署到生产环境中，并应用于实际的客户数据。
- 医疗保健公司： 一家大型制药公司可以创建一个沙盒环境，允许其人工智能团队使用匿名化的患者数据来开发新的疾病诊断工具。该团队可以在没有识别患者身份的情况下，自由地探索不同的数据分析方法，从而避免了潜在的HIPAA合规性问题。只有当诊断工具在沙盒环境中表现出足够的准确性和有效性时，它才会被部署到临床环境中，并用于辅助医生的诊断。
- 零售公司： 一家大型零售商可以创建一个沙盒环境，允许其人工智能团队使用模拟的客户行为数据来开发新的个性化推荐系统。该团队可以在没有影响实际客户体验的情况下，自由地尝试不同的推荐算法，从而避免了潜在的客户流失风险。只有当推荐系统在沙盒环境中表现出足够的有效性和盈利能力时，它才会被部署到在线商店中，并用于向实际客户提供个性化的产品推荐。
构建沙盒环境的注意事项
在构建沙盒环境时，企业需要考虑以下几个关键因素：
- 明确的政策和程序： 企业需要制定明确的政策和程序，规定沙盒环境的使用范围、数据访问权限、安全要求以及退出机制。这些政策和程序应该清晰地传达给所有参与者，并定期进行审查和更新。
- 安全的基础设施： 企业需要提供安全的基础设施，包括隔离的网络环境、加密的数据存储以及访问控制机制。这些基础设施应该能够有效地防止未经授权的访问和数据泄露。
- 持续的监控和审计： 企业需要建立持续的监控和审计机制，跟踪沙盒环境的使用情况，并及时发现和解决潜在的安全问题。这些机制应该能够提供详细的审计日志，以便进行事后分析和改进。
- 跨职能的合作： 企业需要促进跨职能的合作，包括人工智能团队、安全团队、法律团队以及合规团队。这些团队应该共同参与沙盒环境的设计、实施和管理，以确保其满足所有相关的业务需求和合规要求。
通过创建一个精心设计的沙盒环境，大型企业可以释放其人工智能团队的创新潜力，加速人工智能应用的开发和部署，并最终在竞争激烈的市场中取得成功。
人员、流程和平台的协同作用
正如我之前提到的，人员、流程和平台是人工智能战略和实施的三个关键要素。虽然本文主要关注流程方面，特别是如何通过沙盒环境来加速人工智能开发，但人员和平台同样重要，并且与流程相互作用。一个优秀的人工智能团队，如果没有合适的流程和平台的支持，也难以发挥其全部潜力。同样，一个强大的平台，如果没有优秀的人才和高效的流程来利用，也无法产生预期的价值。
因此，大型企业在构建人工智能能力时，需要同时关注人员、流程和平台，并确保它们之间能够协同作用。具体来说，企业需要：
- 吸引和培养顶尖的人工智能人才： 企业需要提供具有竞争力的薪酬、福利和职业发展机会，以吸引和留住顶尖的人工智能人才。同时，企业还需要建立完善的培训体系，帮助员工不断提升技能，适应人工智能领域的快速发展。
- 建立高效的跨职能团队： 企业需要建立由人工智能专家、业务专家、数据科学家、软件工程师以及其他相关人员组成的高效跨职能团队。这些团队应该能够紧密合作，共同解决复杂的业务问题。
- 采用先进的人工智能平台和工具： 企业需要采用先进的人工智能平台和工具，例如机器学习平台、深度学习框架、自然语言处理工具以及计算机视觉库。这些平台和工具可以帮助企业加速人工智能应用的开发和部署。
- 建立数据驱动的文化： 企业需要建立数据驱动的文化，鼓励员工基于数据进行决策，并不断优化业务流程。这需要企业建立完善的数据收集、存储、分析和共享机制。
通过将人员、流程和平台结合起来，大型企业可以构建强大的人工智能能力，并在各个业务领域实现创新和增长。
保持学习，不断进步！
安德鲁
