Artefact 专注于应用 artificial intelligence 和生成式人工智能。它的使命是：通过结合战略调整、实践培训和技术共创，帮助企业从实验走向大规模应用。.
当 全球领先的商品贸易公司 (一家从事农业、能源和金属等初级经济部门而非制成品贸易的公司）寻求加速其人工智能转型，并求助于 Artefact 将潜力转化为可衡量的绩效。其目标是使人工智能成为各部门的日常生产力工具，同时确保稳健的治理、合规性和持久的文化变革。.
挑战：将对人工智能的好奇转化为企业能力
与许多组织一样，该客户已经开始尝试使用微软 Copilot 等生成式人工智能工具。但早期项目尚未转化为企业范围内的影响。出现了两个主要挑战：
- 增强人的权能： 员工需要结构化的相关培训，以便在日常工作中自信地使用生成式人工智能。虽然兴趣很高，但各团队的实际知识却大相径庭。.
- 建设智能自动化： 除了个人生产力工具外，该公司还希望探索能够自动执行合规检查、文档和报告等复杂工作流程的定制人工智能助手。.
简而言之，公司需要一个路线图，以便 安全、战略性地扩展人工智能, 确保将创新转化为效率和信任。.
解决方案：从 "学 "到 "做"，共同创造
Artefact 将其 经过验证的 GenAI 采用框架, 在此基础上，该计划将根据快节奏、data 敏感的商品交易世界进行调整。该计划分为三个关键阶段，从能力建设到共同创造。.
- 评估准备情况和机会： 我们首先进行了全面的人工智能成熟度审计，以评估现有能力，并确定最有可能从生成式人工智能中受益的部门。这一诊断阶段有助于确定高价值用例的优先次序，并确保高管人员围绕业务目标保持一致。.
- 根据业务重点调整采用方式： Artefact 随后围绕三大支柱制定了有针对性的采用计划：
- 收养:通过结合现场研讨会、电子学习和持续辅导的混合式学习，加快提高 Copilot 和其他生成工具的技能。.
- 业务调整:将人工智能的潜力转化为具体的部门用例，从会计和人力资源到战略和风险管理。.
- 创新:鼓励通过黑客马拉松和内部挑战进行实验，使团队能够设计出满足特定业务需求的人工智能助手原型。. - 共同开发定制的人工智能助手： 为了将理论付诸实践，组织了代理黑客马拉松，将 data 专家、业务用户和合规官员等多学科团队汇聚在一起。.
旗舰成果之一是制定了 基于 Copilot 的合规助手, 该系统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查。通过将 促进工程最佳做法 通过对领域进行微调，该助手在保持完全可追溯性和遵守合规标准的同时，节省了大量时间。.
Artefact 还帮助客户确立了长期采用的推动因素：
- 每周 人工智能办公时间 进行现场问答和同行学习
- 一个 人工智能实践社区 分享见解并完善使用案例
- A 提示图书馆 直接集成到 Copilot 中，确保可重复使用的工作流程和持续改进
这些举措将人工智能从一个实验性的工具集转变为嵌入日常运营的结构化能力。.
成果：扩大采用范围并建立人工智能就绪文化
在推出后的短短几周内，公司就在多个方面看到了实实在在的成果：
- 提高参与度： 随着员工对负责任地、创造性地使用 GenAI 的信心不断增强，各部门对 Copilot 的使用率稳步上升。.
- 运行效率： 人工智能助手的早期部署大大减少了文件审核和合规报告所花费的时间。.
- 知识共享： 创建并在内部共享了 50 多个与业务相关的提示和工作流程，为今后的自动化奠定了基础。.
- 文化转型： 一个真正的人工智能社区已经形成--一个崇尚实验、协作和持续学习的社区。.
通过将战略调整、以人为本的培训和技术共同开发相结合，Artefact 帮助这家全球贸易领导者 将人工智能嵌入其运营模式, 将其从一项独立的举措转变为持续的竞争优势。.
结论：成功采用人工智能需要一个路线图
人工智能的应用不是偶然的，而是设计出来的。Artefact 的方法表明，推广生成式人工智能需要的不仅仅是技术：它需要结构、参与和信任。.
通过培训、实验和业务调整的正确组合，企业可以从好奇心转变为能力，从能力转变为影响力。.
