美的公司AI实践:让普通员工也能做出不平凡的表现。

下面的文章来自华夏基石 e 洞察 ，作者魏晓刚

作者 |魏晓刚

来源 | 华夏基石 e 洞察 管理智慧

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本文仅代表作者自己的观点。

围绕 AI, 今日与大家分享三种“力”。

第一个“力”：资料元素-新质量生产力。我们今天分享的美的数字化能感受到数据的力量和人与数据的结合吗？这种数据的力量在美的不断扩大，不断发展，不断推广，真正把数据元素转化为生产力，带动公司生产经营管理的所有元素提高效率。

第二种“力”：技术是第一生产力—— AIGC。AIGC 应该是目前的热点，创业者应该尽快将其与企业的经营和业务相结合。技术是第一生产力，就像蒸汽机出来的时候一样。当人们看到潜力时，蒸汽机席卷了整个世界，从而开始了工业革命的浪潮。

第三个“力”：软能力。什么是软能力？如何将数字组织和数字机制与业务联系起来？如何将数字化和战略落地结合起来？这需要一套组织和机制，以及如何分权。如果数据不准确，谁的责任？如果指标完成了，对谁有好处？很多企业都在进行数字化转型，找两个人带头做项目经理，最后项目失败。他们中的谁应该负责？因此，我们缺乏两个优势。

(1)缺乏数字文化。很多老板说我们不缺数字化，缺的是数字文化——我们用数据说话吗？现在很多企业不能用数据说话，只是靠老板自己的认知，而不是用数据说话，这是人的因素。

(2)缺乏数字人才的培养。它们通常被认为是数字化转型中的软能力，可有可无的物品，它们不像硬件，不像硬件， ERP 如此高大上，却是硬实力。只有建立在这样的基础上，数字化转型才能长久。美丽也不是十年前就知道的，也是一个不断积累的过程。如果这是常识，为什么我们现在不把组织、机制、文化、人才的数字化转型放在同一个平面布局上，甚至提前布局？

所以，数据元素-新生产力驱动全要素提高效率，数字化运营-软能力，硬生产力驱动全要素绩效， AIGC ——技术第一生产力驱动全要素提效等三种“力”，我暂时称之为“”数智驱动，优秀操作"。

企业要想产品质量有优势，就必须争取运营能力。操作能力靠什么拼？事实上，这取决于老专家的知识储备。现在，这取决于数据。只有数据元素的质量越高，公司中数据元素的跨度越大，延伸的跨度越大，延伸的跨度越及时、越准确，企业的运营管理能力越强，竞争力越高。近十年来，美的发展， AIGC 在新技术的加持下，两三年迭代一个周期，而非再用十年。

尽快将常识与逻辑相结合，

建立数字化所需的能力。

首先，建立数据银行。若要实现上述硬平台，需建立数据银行，能让数据银行成为硬平台。每个人都有自己的数据驾驶舱，每个人都有智能决策助手。。企业十几万人都有自己的数据，能够看到自己应该看到的数据，能够通过自己专属的数据来分析问题，解决问题。

其次，标签的能力。所有数据银行的指标和数据都需要标注，所以需要有能力标注和标注数据。这个数据代表什么？这个场景代表什么？都需要标签。标签和银行数据指标已经演变成标记。最后，所有标记都可以用于算法。

三是知识管理能力。中国已经引进了知识管理。 10 多年来，有点老生常谈，但是现在许多企业的知识管理仍然没有做到。知识管理是一项重点工程，对于企业来说非常重要，希望 AIGC 充分发挥战斗力，不给滋补喂养，没有数据，如何发展？ AIGC 的能力呢？所以，每个人都要考虑一下，你们公司是否已经开始训练小模型？有没有把企业的知识喂给它？如果没有，赶紧开始这件事，早一天喂奶，早一天吃饭，它就会早一天长大。没有什么奇迹的数据能力，就是靠一点一点的有效数据来喂养。从现在开始，公司的小智者就应该开始成长。未来的因特网一定是智能体。

我们可以看到，从信息化到数字化，从过程到场景的数字化， AI 算法和智能驾驶仓库，以及人才和文化的价值，都会形成一种发展趋势，这也将是未来数字核心竞争的优势。现在很多企业还在犹豫数字化转型。我投资了这么多，但是还没有看到效果。我们应该继续吗？但现实是留给大家的时间不多了。

业务、数字化和金融之间需要什么样的联动？业务说什么就做什么吗？数字化想做什么就做什么吗？财经最后算不算数吗？不，业务、数字化和金融必须联系在一起。

建立这一业务，数字化，财务体系

需要几个支点

第一，数据安全保障系统系统。让我们谈谈数据治理，AIGC 治理，很多人说，我用完了，为什么还要治理？不，如果你使用它，它就会泛滥。如果数据不安全，不是都泄露了吗？本来不统一就好，现在统一了。泄露不等于直接一锅端吗？因此，AIGC 数据必须有治理，数据必须有安全性。

第二，数据治理保证机制机制。资料治理是一项肮脏的工作，但是这是一项必须要做的工作，因为不做，上层建筑就不稳定。

第三，根据情景数据进行改进，形成数据知识图谱，进入知识库系统，这就是企业的竞争力。

练武的人有句老话:“练武不练，老了就空了。”光学花架不好。真正的努力是公司知识的积累，比如R&D、管理、文化沉淀等。只有这样，数据知识地图才能形成。所有这些都可以作为常识，没有什么高大的东西，然后， AIGC 快速实践，加上能力的应用。由于我们常常与人交流，许多企业都说你说的这些话我都懂，但是我就是做不到。

今天我很漂亮 AI 练习和大家一起做个呈现，只是想要体现一些常识的问题，通过数据、业务、运营、管理、战略、人才、机制等系统，一个普通员工，甚至一个新员工，都可以利用公司的数据和知识创新业务。，这不是竞争力吗？通过数据产生持续降低成本，产生的现金流增长大于利润增长，大于收入增长，形成优秀的运营能力。这不是企业的核心竞争力吗？这两件事加上 AIGC，将会更加如虎添翼。

所以，在基本部分越落后的公司， AIGC 时代将更加落后。你们还在跑，别人已经开始上高铁了，你们为什么不上高铁？因为你们的数据无法提及，你们的人才无法提及。

每个人都可能会问一个问题， AIGC 算法模型是否与其它技术相同，昙花一现？应该不会，它会长期影响企业的方方面面。去年，美的公司也开始投资研究，今年与业务相结合，希望通过。 AIGC 降额 2,000 万，这是年初设定的目标，这个目标是在三四月份实现的，之后设定的目标是降低一个亿， 9 月底有八九千万，到年底也应该很快实现。

现在美的公司在那里 AIGC 已有许多需求场景的实际应用。比如数字培训视频，因为美的是一家全球公司，如何快速培训全球员工的知识，美的产品或者生产经营涉及到很多专业术语，比如产品手册，如何制作配件，如何翻译成俄语，或者翻译成小语种，或者翻译成其他语言，应该能够与情况相匹配，甚至与这个位置相匹配，这是普通翻译无法做到的。但是美的内部已经完全借助了 AIGC 无论是产品手册、生产工艺、全球同频传译、业务沟通等，都可以帮助各种业务场景下的翻译实现。

再比如企业查询，因为我们需要和很多公司做生意，所以我们需要查看公司的资质。这家企业可能与美的相关企业合作过，也可能与美的有业务往来的历史，所以必须有一个支持合作伙伴等级和过往数据快速识别的系统。

例如，在合同审查中，合同中有价格、赔偿和许多条款。这些条款原本需要大量律师审批，现在可以通过了。 AIGC 先审一遍，有问题可以提醒。这里我要强调的是，首先不要考虑它背后的技术先不先进，只要考虑“效率”二字，到底提不提效。比如文档分析，我们有大量的研究人员。如果他想写研究论文，申请专利，写报告等。，他不得不分析大量的文档分析。现在内部人员可以使用它。 AIGC 有关应用程序可以协助查询、总结。

另一个例子是功能测试。无论是产品的功能测试，还是代码的功能测试，如果想要保证产品的质量，R&D、设计当然很重要，测试也很重要。那么，靠什么来保证功能测试是完整的，足够了？因为仅仅依靠人是有错的。问答交互场景，电商平台智能问答，都是为了快速响应客户，因为用人交互，答案会很慢。智能陪练是指机器人扮演真实用户，与学生进行身临其境的语音练习，在练习时向学生展示智能评分。管理员可以监控学生的训练完成情况和分数，从而提高工程师或代理人的服务质量和用户体验。

舆论管家是通过对舆论投诉原文的大模型分析，提取重要信息，产生正负判断结果。 原文总结 回复建议信息，操作工作由原来的 7 步缩短到了 3 步骤，整体精度进一步提高。我以前可能需要为一个客户服务。 13 一分钟，通过它变成 11 一分钟，有人会说，只节省两分钟至于吗？自然，考虑到美的具体业务量，成千上万的两分钟积累起来的效率是很大的。

再比如 HR 在这个领域，我们每年都需要大量的学校招聘和社会招聘，所以我们必须面试。面试不仅量大，还需要多语言，这对面试官要求很高。一年几轮，我们十几万员工的绩效得分， HR 还要和别人谈谈他上半年做了什么，做了什么，有什么经验等等，聊完之后你要给他打分，但现在员工做月度季度总结，HR 管理人员做考核评分综述都可以部分借助 AIGC 相关工具。

这些都需要我们结合需求场景。 AIGC,，产生解决方案，形成技术能力，然后在需求场景中使用。

回顾

首先，数字化转型侧重于转型，回归企业的经营本质。数字智能驱动和优秀运营应该成为企业的核心竞争力，提高运营能力。

二是三分建设，七分运营，以运促用，以促治，以治促能。

第三，我们现在真的面临着工业革命，我们真的用刀、枪和火箭进入下一场“工业革命”。我们必须振作起来，打赢这场战争，所以我们必须充满战斗意志，从最高领导到普通员工，从经销商到供应商，我们必须充满战斗意志。

第四，把企业的数据变成生产力。因为当你的管理、资金、技术都发展到瓶颈的时候，你能继续发挥的就是数据，还有很大的空间去发挥数据的功能，反过来又带动了其他元素的进一步提升。

所以，我们谈到了数字化转型，谈到了许多场景，但是还是要回到运营的本质，数据元素，新质量的生产力和数字化运营 AI 等待常识，希望美的一些实践能给大家一些印象和参考。但愿每个人的公司都能跟随时代的步伐，实现跳跃发展。

谢谢大家。

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