这一策略反映了可口可乐CEO詹姆斯·昆西(James Quincey)及领导团队的要求，即AI实验必须“与能为我们带来实质性改变的实际成果挂钩”，Tolmare说，“我们一切以规模化为导向。”

对于在《财富》500强中排名第97位的可口可乐而言，这种规模化是巨大的。Tolmare的每一项AI投资都不得不权衡实施成本，以及该技术如何在从软件开发到销售的各个内部职能中得到应用，除此之外，他还必须考虑像自主式AI这样的新技术进步将如何改变工作流程，以及数据在可口可乐内部和近200家瓶装厂及950家生产设施(这些构成了可口可乐每天供应22亿杯饮料的整个系统)等关键外部合作伙伴之间的共享方式。

Tolmare特别兴奋的一个试点项目是开发一种算法，该算法由可口可乐研发，用于帮助零售店更好地预测需求，利用AI确保货架始终保持适当库存。

过去，销售代表每隔几周会拜访店铺，有时会遇到冷柜半空的情况，可口可乐不得不依赖历史零售扫描数据来预测未来需求，有了AI，公司能够创建一个算法，将历史数据与天气模式(这对饮料购买而言是一个重要考量因素)以及来自谷歌的地理位置数据相结合，以更精确地预测未来销售。

这些AI洞察信息会通过WhatsApp发送给店铺经理，建议他们在Sprite或健怡可乐(Diet Coke)售罄前及时补货。据Tolmare称，该试点项目在三个国家进行了测试，结果显示，使用AI算法的店铺销售额比未使用的店铺增长了7%至8%，他打算将这一AI工具的应用扩展到更大的范围。

另一项具有广泛影响的投资是可口可乐利用AI进行内容创作，这家饮料巨头在180多个国家销售产品，并以超过130种语言制作营销材料，这一过程既耗时又昂贵，因为可口可乐不仅要调整材料以反映语言差异，还要考虑文化敏感性。可口可乐最近创作了20个基于公司自有知识产权的AI生成素材，并进一步创作了10000个变体，以供在不同语言和地区使用。

Tolmare称，消费者对这些内容的参与度比非AI创作的版本高出20%，而且AI生成内容的创作速度快了三倍。

在两个案例中，他都强调了保持人类参与的重要性。“AI已经证明，它能够解锁人类无法解锁的价值，因为挖掘所有这些数据并带来有意义结果所需的计算量极其复杂，”Tolmare在谈到支持零售销售的算法时说。

在营销方面，AI的应用则更为微妙，可口可乐仍在探索正确的方法。去年，一个AI生成的圣诞广告引发了一些负面反应，而在4月，另一个广告活动中错误地引用了一句小说家J.G.巴拉德(J.G. Ballard)从未写过的名言。Tolmare表示，可口可乐有严格的指导方针，以确保AI生成的内容避免对消费者有害的社会偏见，并且深刻意识到在使用AI工具生成创意内容时可能出现的幻觉或深度伪造问题。

“这并不是说我们永远不会遇到问题，”Tolmare承认，“但如果发生这种情况，我们有一个机制能让我们以负责任的方式做出反应。”

Tolmare的大部分职业生涯都在科技行业度过，包括在掌上设备制造商Palm工作，该公司最终在与苹果的智能手机市场竞争中败下阵来，他还曾担任网络设备公司思科的董事，以及在惠普担任副总裁，期间惠普将个人电脑和打印机业务从企业硬件和服务部门分拆出来。

“我已经在为开发并制造世界其他地区所用技术的公司工作了二十多年，”Tolmare说。他于2018年加入可口可乐，旨在为一家消费技术而非开发技术的公司工作，以推动其业务增长。

Tolmare引领了公司对云计算的全额投入，淘汰或出售了可口可乐所有的物理数据中心。大约80%的公司业务在微软Azure上运行，其余部分则在AWS和谷歌云上运行。“我们持续监控哪个平台能通过将工作负载从一个云转移到另一个云来为我们提供更高的效率。”Tolmare说。

他的混合云策略也适用于可口可乐对生成式AI的实验，可口可乐与微软及其战略合作伙伴OpenAI紧密合作，同时也利用其他AI超大规模提供商，包括谷歌、Meta和Anthropic。“我们不想过早地限制自己，”他说，“市场本身并未趋于集中。”

接下来即将进行的是进一步探索自主式AI，这些系统旨在自主或几乎无需人类干预地执行任务。公司正在考虑来自包括微软、SAP和Adobe在内的供应商的产品，同时也在开发基于可口可乐数据训练的自有智能体，所有这些智能体都仍处于试点阶段，因为Tolmare仍想确定这些系统能否以成本有效的方式构建，同时实现最佳业务成果。

“我们尚未在生产环境中推出自主式AI，但我们已经非常接近了，”Tolmare说，“我对它能为我们业务带来的可能性感到着迷。”

企业网D1net(www.d1net.com)：

国内头部to B IT门户，旗下运营国内最大的甲方CIO专家库和智力输出及社交平台-信众智(www.cioall.com)。旗下运营19个IT行业公众号(微信搜索D1net即可关注)。

版权声明：本文为企业网D1Net编译，转载需在文章开头注明出处为：企业网D1Net，如果不注明出处，企业网D1Net将保留追究其法律责任的权利。