生成式人工智能（Generative AI）似乎是一种对企业来说触手可及的技术。
通过为从呼叫中心到工程团队的各个部门部署聊天机器人、文档摘要工具和数字助理，高管们很快就抓住了提高效率和提升客户体验的潜力。
但在过去几年里，事实证明，这项技术很难在企业层面上扩展，因为对人工智能偏见、模型幻觉和数据隐私的担忧阻碍了人工智能的广泛采用。
通用磨坊首席数字和技术官Jaime Montemayor在周三的CIO Dive和CFO Dive现场虚拟活动中表示：“对于任何想要使用生成式人工智能的公司来说，部署它都存在一些风险。”
尽管如此，通用磨坊还是做好了早期采用人工智能的准备，并在今年2月推出了一款名为MillsChat的内部生成式人工智能聊天机器人。
当这家食品行业巨头开始为人工智能技术奠定数字基础时，它并没有把重点放在大型语言模型上。Montemayor于2020年2月被任命为通用磨坊（General Mills）的数字化转型负责人，他说，在OpenAI于2022年11月推出第一个ChatGPT迭代之前几年，该公司就开始建设支持机器学习的基础设施。
作为准备工作的一部分，该公司在三年前与谷歌cloud合作后，将其数据迁移到云端，以获得更好的分析能力。通用磨坊在扩展机器学习能力方面也取得了成功。
Montemayor说：“我们在整个公司建立了几十个这样的能力。“我们已经将它们部署到组织的每个职能部门——营销、销售、供应链——我们正在通过这些部门创造商业价值。”
跨职能的价值
从云和数据现代化到人工智能的采用，高级管理层参与数字化转型工作，有助于使IT计划与业务目标保持一致。在不同的公司单位之间建立关系可以帮助项目在进行中维持下去。
Montemayor说：“任何公司的人工智能都需要一个村庄才能取得成功。”“在ChatGPT推出几周后，我们做的第一件事就是组建了一个由高级领导团队组成的跨职能小组。”
执行团队包括通用磨坊的人力资源、法律、财务和供应链负责人。
随着公司将试点项目推进到全面实施，成本开始堆积，有资金的参与尤其有帮助。除了批准资金，财务主管还可以帮助IT确定技术投资回报的指标。
“财务团队是帮助我们保持成绩的人，”蒙特马约尔说。在财务团队的支持下，公司明确了在哪些方面加快或削减投资或增加新能力。
MillsChat助手主要是一个写作和总结工具。它是使用b谷歌的PaLM 2模型构建的，并在今年早些时候分发给了大约900名用户。据Montemayor称，目前通用磨坊有2万名员工使用该工具。
该公司在生成式人工智能方面的胜利是劳动力改善和技术投资的结果。
Montemayor说：“当我们开始这一旅程时，我们是一家传统公司，我们知道我们必须进行投资，特别是在数据科学方面。”“在过去的四年里，我们一直在缓慢但坚定地建立人才基础，以实现我们的人工智能项目。”
Montemayor的关键之一是根据业务优先级衡量技术的能力。他还强调了在新兴技术方面实用主义的重要性。
“我花了很多时间和我的同事一起工作，以确保我们在实验中继续增加核心人工智能机器学习或生成式人工智能领域的计划管道，我们在可能的和真正可实现的之间取得良好的平衡。”