Artefact 应用人工智能和生成式人工智能。其使命是通过整合战略对齐、实践培训和技术共创，帮助企业从试验阶段迈向大规模应用。
当一家全球领先的大宗商品贸易公司（该公司主要从事农业、能源和金属等初级经济领域的贸易，而非制造业产品）希望加速其人工智能转型时，它选择了Artefact 将潜力转化为可衡量的业绩。其目标是让生成式人工智能成为各部门日常工作的生产力工具，同时确保健全的治理、合规性以及持久的文化变革。
挑战：将人工智能的探索精神转化为企业能力
与许多组织一样，该客户已经开始尝试使用生成式人工智能工具，例如微软Copilot。但早期的项目尚未产生全公司范围的影响。主要面临两大挑战：
- 赋能员工：员工需要系统化且切合实际的技能提升培训，才能在日常工作中自信地运用生成式人工智能。尽管大家对此兴趣浓厚，但各团队在实际操作能力方面却存在显著差异。
- 构建智能自动化：除了个人生产力工具之外，该公司还希望探索能够自动化处理合规检查、文档编制和报告等复杂工作流的定制化人工智能助手。
简而言之，该公司需要一份路线图，以安全且有策略地扩展人工智能的应用，确保创新既能提升效率，又能赢得信任。
解决方案：从学习到实践，携手共创
Artefact 其久经考验的生成式人工智能（GenAI）应用框架，并将其调整以适应大宗商品交易这一节奏快、对数据敏感的领域。该项目分为三个关键阶段，从能力建设到共同创造。
- 评估准备情况与机遇：该项目首先开展了一次全面的人工智能成熟度评估，旨在评估现有能力，并确定最有可能从生成式人工智能中获益的部门。这一诊断阶段有助于确定高价值用例的优先级，并确保高管层在业务目标上达成共识。
- 根据业务优先级定制应用方案： Artefact 围绕三大支柱制定了有针对性的应用计划：
–应用：通过结合现场研讨会、在线学习和持续辅导的混合式学习，加快 Copilot 及其他生成式工具的使用技能提升。
–业务对齐：将 AI 的潜力转化为具体的部门应用场景，涵盖从财务、人力资源到战略及风险管理等领域。
–创新：通过黑客马拉松和内部挑战赛鼓励创新实践，支持团队针对特定业务需求开发 AI 助手原型。 - 共同开发定制化人工智能助手：为了将理论付诸实践，我们组织了智能代理黑客马拉松，汇聚了由数据专家、业务用户和合规专员组成的跨学科团队。
其中一项标志性成果是开发了一款基于Copilot的合规助手，该助手能够自动分析监管文件、提取关键信息，并标记潜在风险以供审核。通过结合提示工程的最佳实践与领域微调，该助手在保持完全可追溯性和符合合规标准的同时，显著节省了时间。
Artefact 协助客户建立了推动长期采用的促进因素：
- 每周人工智能办公时间，提供实时问答和同伴学习
- 一个旨在分享见解并完善应用场景的人工智能实践社区
- 一个直接集成到 Copilot 中的提示库，确保工作流的可复用性并实现持续改进
这些举措使人工智能从一套实验性工具转变为嵌入日常运营中的系统化能力。
成果：扩大应用规模并构建支持人工智能的企业文化
产品上线仅几周，该公司就在多个方面取得了显著成效：
- 参与度提升： 各部門對 Copilot 的使用率穩步上升，員工對如何負責任且富有創意地使用生成式人工智慧（GenAI）也越來越有信心。
- 运营效率： 人工智能助手的早期部署显著缩短了文件审查和合规报告所需的时间。
- 知识共享： 我们创建并内部分享了50多个与业务相关的提示和工作流，这些内容为未来的自动化奠定了基础。
- 文化转型： 一个真正的人工智能社区逐渐成形——这是一个拥抱实验、协作和持续学习的社区。
通过将战略对齐、以人为本的培训与技术协同开发相结合Artefact 这家全球贸易领军企业将人工智能融入其运营模式，使其从一项独立举措转变为可持续的竞争优势。
结论：成功应用人工智能需要制定路线图
人工智能的采用并非偶然，而是经过精心规划的结果。Artefact做法表明，要实现生成式人工智能的规模化应用，光靠技术是不够的：它还需要完善的架构、积极的参与以及互信。
通过培训、实践与业务目标的有机结合，企业能够将好奇心转化为能力，进而将能力转化为实际影响。
