2023年，美国本田制定了生成式AI战略，重点关注当下风险、实现内部能力建设、开展员工培训以及制定长期规划。随着公司朝着更广泛的目标迈进，管理层更加关注负责任的AI以及支撑该技术的数据基础。
“我们正努力提升组织各个层级的决策速度和决策质量，”美国本田公司IT高级副总裁兼本田汽车公司企业行政管理运营数字部门副主管Bob Brizendine表示，“我们在汽车上安装刹车装置，是为了能更安全、快速地行驶，而数据治理和AI治理实际上也属于这一范畴。”
随着企业加大对生成式AI的投资，完善治理变得至关重要，以实现AI的发展目标。糟糕的框架会导致一系列障碍，从成本增加、性能不佳到项目延误和结果偏差。
Bob Brizendine告诉表示，要想更上一层楼，加强治理并非一蹴而就。此外，追求业界所谓的“AI就绪数据”是一项“难以实现”的任务。
“我确实用了‘难以实现’这个词，因为我不知道如何准确衡量数据何时准备好用于AI，或者用于何种决策，”Brizendine说，“这要求很高。这取决于具体的使用案例、所做决策的风险以及该决策的重要性。”
美国本田通过成立负责任的AI委员会、创建统一的数据平台以及提升数字素养，来加强对数据和AI的治理。
该委员会由来自各个业务部门的代表组成，负责监控模型偏差、与隐私相关的合规义务以及AI生成输出的使用情况。该小组就AI的使用预期以及何时使用何种模型向团队提供建议。Brizendine表示，大约在年中，该小组将评估执行情况，并在必要时进行调整。
为支持委员会的工作和整体战略，美国本田的员工正在参加数字素养培训。这家汽车制造商与研究和咨询公司盖洛普合作开展了一项计划，以建立数字素养指标，了解各团队的素养水平。
“如果我们了解了一个团队的数字素养水平，我们就可以针对他们的水平制定教育计划，无论是需要学习如何利用这些能力推动创新的高管，还是普通员工。”Brizendine说。
强化数据引擎
除了治理工作外，近年来，美国本田还提升了数据所有权，并努力在整个组织中普及AI和数据工具。
企业AI工作凸显了数据在大多数组织中的重要性。一项Collibra和Harris民意调查显示，随着采用计划的扩大，超过五分之四的技术决策者表示，在过去一年中，数据所有权发生了转变。
美国本田是微软Copilot的早期采用者，并于2023年广泛推广。自那以后，该公司探索了针对多个业务部门和任务定制的AI工具。这家汽车公司还致力于构建统一的数据平台，加速数据成熟度，以推动生成式AI的发展。
“这就是所有这些工作的关联所在，”Brizendine说，“我们正在大力打造一个统一平台，用于处理我们数据中的一些战略要素：整合各种数据，确保数据无缝流动。我们正按数据领域优先级顺序开展这项工作。”
随着组织不断纳入非结构化数据(如车主手册)并提高结构化数据的质量，公司也在寻找改进空间。
“在制造业中，当我们谈论质量或缺陷信息时，如果没有统一的语言，就很难在某个特定工厂的边界之外进行交流和审视。”Brizendine举例说明了一个尚未完全准备好的使用案例。
美国本田全球服务与数据平台副总经理兼北美首席数据官Arun Yarlagadda表示，放弃一个可能有价值的使用案例并不像将其列入暂不考虑清单那样常见。
“如果我们使用工厂照片来规划下一步最佳行动，但照片质量不佳，我们会努力改进这个数据来源，”Yarlagadda说，“我们不会直接放弃，但必须推迟这项活动。”
Yarlagadda表示，从长远来看，拥有合适的人才、可观测性和监控能力对于公司的成功仍然至关重要。
对于那些在数据和AI治理方面走上正轨的组织来说，技术领导者需要保持勤奋——并关注未来趋势。
“数据和AI是推动我们数字化转型的两大引擎，”Brizendine说，“要紧跟这个不断变化的世界的脉搏非常困难，但我们正在加大对先进技术规划和概念验证的投资，以做好准备。”
