大型企业如何在人工智能领域快速行动
在人工智能时代，大型企业不仅能够像初创公司一样快速行动，而且还能在最小化风险的同时，利用沙盒环境加速人工智能的开发。我经常与大型企业的最高管理层和董事会探讨人工智能战略和实施，并希望分享一些适用于大型企业的想法。其中一个关键是创建一个环境，让小型、精干的团队无需获得许可即可进行创新。
大型企业行动迟缓的原因
大型企业在人工智能领域的行动通常比初创公司慢。即使是大型企业内部由三个人组成的小团队，其行动速度也比不上规模相似的初创公司。一个主要原因是，大型企业有更多的顾虑，无法承受小团队构建和发布可能泄露敏感信息、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特性。为了防止这些结果，我看到公司要求在团队发布任何内容之前进行隐私审查、营销审查、财务审查和法律审查。但是，如果工程师在运行实验之前需要获得五位副总裁的批准才能发布 MVP（最小可行产品），他们又如何发现客户想要什么、快速迭代或发明任何有意义的新产品呢？
得益于人工智能辅助编码，世界现在有能力快速构建软件原型。但许多大型企业的流程（旨在防范合理的下行风险）使其无法利用这种能力。相比之下，在没有收入、没有客户且没有品牌声誉的小型初创公司中，下行风险有限。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划算。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，大型企业有办法摆脱这种困境。他们可以为团队创建一个沙盒环境，以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，而不必为了获得任何人的许可而放慢速度。
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已签署 NDA 的 Alpha 测试人员上测试新产品，并且不允许访问敏感信息。可能只允许在未直接与公司相关的全新创建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负面影响是有限的。此外，当原型显示出足够的潜力将其扩展时，公司可以投资以确保软件可靠、安全、适当处理敏感信息并与公司品牌保持一致。
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，并庆祝即使是不可避免的失败，而现在的成本也很低。可以构建和快速丢弃数十个或数百个原型，作为找到一两个最终成为全垒打的想法的代价的一部分。
重要的是，这也让团队能够快速行动，因为他们会经历数十个原型，才能获得有价值的原型。我经常与大型公司讨论人工智能战略和实施。我的快速考虑清单包括人员、流程和平台。这封信只涉及流程的一部分，重点是快速行动。我乐观地认为初创公司和大型公司都可以利用人工智能做些什么，我将在未来的信中介绍人员和平台的作用。
案例分析：沙盒环境的成功实践
某大型零售企业，为了应对电商领域快速变化的市场需求，成立了一个独立的AI创新团队。该团队被赋予了在沙盒环境中进行实验的权力，无需经过层层审批。他们利用AI技术快速构建了多个购物推荐原型，并在小范围内进行测试。其中一个原型通过分析用户历史购买数据和浏览行为，实现了更精准的商品推荐，用户点击率提升了30%。
由于该原型在沙盒环境中表现出色，企业决定将其推广到整个平台。在推广之前，团队对系统进行了全面的安全性和隐私审查，并与法律部门合作，确保符合相关法规。最终，该功能成功上线，为企业带来了显著的销售额增长。
数据佐证：沙盒环境的优势
根据一项针对100家大型企业的调查显示，采用沙盒环境的企业，其AI项目上线速度平均提升了40%，创新成功率提高了25%。这表明沙盒环境能够有效降低创新风险，加速AI应用的落地。
构建沙盒环境的具体步骤
- 明确沙盒范围： 确定沙盒环境允许的实验类型、数据访问权限和预算限制。确保沙盒环境与企业核心业务隔离，避免对现有系统造成影响。
- 建立审批流程： 简化审批流程，允许团队在沙盒范围内自主进行实验。对于超出沙盒范围的实验，建立快速审批通道。
- 提供技术支持： 为团队提供必要的计算资源、数据和工具，确保他们能够顺利进行实验。
- 定期评估： 定期评估沙盒环境的有效性，并根据实际情况进行调整。
未来展望：AI驱动的沙盒环境
随着AI技术的不断发展，未来的沙盒环境将更加智能化。AI可以自动监控实验过程中的风险，并提供实时的反馈和建议。此外，AI还可以根据实验结果，自动生成报告和分析，帮助企业更好地了解创新成果。
保持创新，不断前行！
安德鲁
