企业正在不断优化其识别合适的AI应用场景的方法，并展示其伴随的业务价值。

对于卡夫亨氏而言，一项计划的成功是通过定量和定性评估相结合来衡量的，食品和饮料巨头的决策智能产品与平台负责人帕特·内斯特(Pat Nestor)表示。

“在定量方面，这就是业务案例评估的作用所在，”内斯特在接受采访时表示。团队需要能够将应用场景与更广泛的业务目标联系起来，比如提升销售额或降低成本。

定量评估与定性价值相结合，例如对净推荐值(NPS)和采用率的影响。

“我们衡量并跟踪NPS、采用率和参与度得分，以为我们提供一个健康的反馈循环，以便我们进一步优化和发展，”内斯特说，“我们真的很注重这种定性与定量的平衡。”

随着高管层、投资者和董事会层面更加关注AI，并投入更多预算支持相关工作，技术领导者面临着从选择可扩展、有益的应用场景到部署后跟踪其成功的巨大压力。

今年，AI项目的失败率有所上升，因为企业在应对一系列阻碍因素时遇到了困难。根据Informatica二月份发布的一份报告，几乎所有(97%)的企业都难以证明生成式AI的业务价值。

成功的企业通常会将应用场景与更广泛的战略目标相结合，以支持项目优先级排序，并考虑可用资源和预期时间表。

“从我的角度来看，对我们来说最重要的一件事是，我们并不将AI，特别是GenAI，视为一个独立的解决方案，而是将其视为一个关键要素，可以让我们加速一个更大的项目。”内斯特说。

在卡夫亨氏决定在何处进行大规模AI投资之前，会先对应用场景进行压力测试，这也是确定成功标准和创建模型的关键阶段。

内斯特表示，团队最初会尝试回答以下问题：

• 公司希望这个应用场景发展到什么程度?

• 它未来可能会如何演变?

• 如何衡量它?

• 我们如何沿途评估进展?

“在项目早期进行这种评估至关重要，以便我们在投入大量资源之前有一个全面且完善的业务案例。”内斯特说。

然而，一次不成功的实验或试点阶段并不是世界末日，内斯特表示。从失败中学习是任何创新过程的一部分。

“底线是，你必须期待并接受一定程度的失败，”内斯特说，“你需要有一个创新渠道，而不是创新隧道。”

深入AI领域

今年早些时候，卡夫亨氏重组了其技术治理结构。公司将数据、数字化和IT整合到一个全球技术部门下，并由公司的全球CIO科拉多·阿扎里塔(Corrado Azzarita)领导。

作为重组的一部分，内斯特被任命领导一个新成立的决策智能产品与平台团队，从他之前的全球产品负责人角色转变而来。

“从根本上说，这是我们的数据到AI的价值链组织，因此所有隶属于此的方面和子团队都是决策智能产品组合的一部分。”内斯特说。该团队还管理该领域内的平台和产品。

这次重组与公司更广泛的战略转变相吻合，因为公司正面临连续六个季度的总收入下降，Food Dive上个月报道称。卡夫亨氏正在寻找多种手段来扭转销售下滑的局面，比如提高效率和生产力。

为了实现这些目标，卡夫亨氏依赖其战略技术合作伙伴，包括作为制造业数字孪生计划一部分的微软，以及作为其数据管理基础设施和内部AI引擎KHAI基础平台的Snowflake。

KHAI从想法到推出大约用了180天，现在全球约有13000名团队成员在使用，内斯特表示。公司希望在不牺牲安全性的前提下普及GenAI的访问。这个AI引擎是在内部构建的，并设计为提供一个“单向门”。

“KHAI所训练的丰富信息以及底层的大语言模型(LLM)所训练的信息仍然可以进入，但当我们的团队成员与该工具交互并上传卡夫亨氏的内部信息时，这些信息是无法出去的。”内斯特说。

团队成员使用该平台来分析和总结文档或密集的行业报告，以及在工厂车间优化和访问标准操作程序。该引擎还帮助简化了在中国SAP的部署，并自动化了常规财务工作。内斯特表示，他已经在浏览器中收藏了这个平台，并每天使用。

“它真的正在成为各种工作流程中不可或缺的一部分，”内斯特说，并补充说他预计活跃用户数量将会增长。

公司预计，以前被称为KraftGPT的工具的能力将完全集成到KHAI中。该工具现在被称为PlantChat，并在整个制造生态系统中用于辅助战略决策。

卡夫亨氏还通过其供应链进行了其他AI方面的探索，包括在其泡菜生产过程中。

“我们相信，对于卡夫亨氏的员工来说，这些AI项目中的每一个都具有定量和定性的价值。”内斯特说。

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