OpenAI：
《企业中的人工智能：来自七家前沿公司的经验教训（英）》

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引言：AI正在重塑工作方式

OpenAI作为AI研究与部署公司，通过与全球企业的深度合作发现：AI在三个维度带来显著且可衡量的改进——提升员工绩效（在更短时间内交付更高质量成果）、自动化日常运营（让人们从重复性任务中解放出来专注于增值工作）、以及为产品赋能（通过更相关、响应更迅速的客户体验）。

与传统软件开发和云应用部署不同，最成功的企业将AI视为一种全新范式，这催生了实验性思维和迭代方法，能够更快地实现价值并获得用户的高度认同。

核心洞察：企业AI采用的七大黄金法则

一、从评估开始：建立系统化的质量保障体系

摩根士丹利的质量优先之路

作为全球金融服务领导者，摩根士丹利深知其业务建立在人际关系之上。面对AI如何为高敏感度、高度个性化的工作增添价值的质疑，他们选择了密集型评估（Evals）作为答案。

评估是一种严格、结构化的流程，用于衡量AI模型在特定用例中相对于基准的实际表现，同时也是通过专家反馈持续改进AI流程的方法。

他们的首次评估聚焦于提升财务顾问的效率和效果，前提是：如果顾问能更快获取信息、减少重复任务时间，就能为客户提供更多更深入的洞察。他们开展了三项核心模型评估：

• 语言翻译评估：测量模型生成翻译的准确性和质量

• 摘要生成评估：评估模型如何浓缩信息，使用准确性、相关性和连贯性等商定指标

• 人工训练师对比：将AI结果与专家顾问的回复进行比较，从准确性和相关性角度进行评分

这些评估为摩根士丹利将用例推广到生产环境提供了信心。如今，98%的摩根士丹利顾问每天使用OpenAI；文档可访问性从20%跃升至80%，搜索时间大幅缩短；顾问能将更多时间投入客户关系维护。曾经需要数天的跟进工作现在数小时内即可完成，顾问反馈极为积极，客户参与度显著提升。

"评估是验证和测试模型产出的过程。严格的评估能够带来更稳定、可靠的应用，对变化具有韧性。"

二、将AI嵌入产品：创造更人性化的客户体验

Indeed如何让求职匹配更具人情味

当AI用于自动化和加速繁琐的重复工作时，员工可以专注于只有人类才能完成的事情。更重要的是，由于AI能够处理来自多个来源的海量数据，它可以创造出更人性化的客户体验——因为这些体验更加相关和个性化。

全球第一求职网站Indeed使用GPT-4o mini以全新方式匹配求职者与职位。他们不仅推荐工作，还向候选人解释为什么推荐这个特定职位。Indeed利用GPT-4o mini的数据分析和自然语言能力，在其邮件和消息中塑造这些"原因"陈述。热门功能"邀请申请"也会解释候选人的背景或先前工作经验为何与该职位匹配。

测试结果显示了显著的性能提升：

• 职位申请启动率增加20%

• 下游成功率提升13%——不仅更多候选人愿意申请，雇主也更愿意雇用他们

考虑到Indeed每月向求职者发送超过2000万条消息，网站每月有3.5亿访客，这些增长转化为巨大的业务影响。为提升效率，OpenAI与Indeed合作微调了更小的GPT模型，在保持相似结果的同时将token使用量减少60%。

"帮助求职者找到合适的工作，并理解为什么某个机会适合他们，这是一个深刻的人性化结果。" —— Chris Hyams, CEO

三、立即启动、早期投入：让知识复利效应显现

Klarna的AI知识复利实践

AI很少是即插即用的解决方案——用例的复杂性和影响力通过迭代不断增长。越早开始，组织越能从复利式改进中受益。

全球支付网络和购物平台Klarna推出了新的AI助手来简化客户服务。短短几个月内，该助手就处理了三分之二的客服对话——完成了数百名代理人的工作，将平均解决时间从11分钟缩短至仅2分钟。该项目预计带来4000万美元的利润改善，同时保持与人类支持相当满意度评分。

这些成果并非一蹴而就。Klarna通过持续测试和优化助手实现了这一性能。同样重要的是，90%的Klarna员工现在在日常工作中使用AI。组织范围内对AI的熟悉度提升使Klarna能够更快行动、更高效地启动内部计划、持续优化客户体验。通过早期投资和鼓励广泛采用，Klarna正在见证AI收益的复利效应——推动整个业务的回报。

"这次客户互动的AI突破意味着为客户提供更优质的体验、更优惠的价格，为员工带来更有趣的挑战，为股东带来更好的回报。" —— Sebastian Siemiatkowski, 联合创始人兼CEO

四、定制与微调：让模型适配业务 specifics

Lowe's如何革新产品搜索

在AI采用方面最成功的企业往往是那些投入时间和资源定制和训练自己AI模型的企业。OpenAI在API方面投入巨资，使定制和微调模型变得更加容易。

财富50强企业、家居改善公司Lowe's与OpenAI密切合作，提升其电商搜索功能的准确性和相关性。面对数千家供应商，Lowe's经常需要处理不完整或不一致的产品数据。关键在于准确的产品描述和标签，同时还需要理解购物者的搜索方式——这种动态在不同产品类别间会发生变化。

通过微调OpenAI模型，Lowe's团队将产品标签准确性提高了20%，错误检测能力提升了15%。

"当我们看到在Lowe's产品数据上微调GPT 3.5的结果时，团队中的兴奋感是显而易见的。我们知道我们手中有一个赢家！" —— Nishant Gupta, 数据、分析与计算智能高级总监

微调的价值解析：如果将GPT模型比作成衣，微调就是量身定制——根据组织的特定数据和需求定制模型。它能带来改进的准确性、领域专业知识、一致的语调和风格，以及更快的成果。通过在独特数据（如产品目录或内部FAQ）上训练，模型能提供更相关、符合品牌的结果。

五、让专家掌握AI：释放一线员工的创造力

BBVA的专家主导AI方法

员工最接近企业的流程和问题，往往最能发现AI驱动的解决方案。将AI交到这些专家手中，远比构建通用或横向解决方案更为强大。

全球银行业领导者BBVA拥有超过12.5万名员工，每个人都有独特的挑战和机遇。他们决定将AI交到员工手中——与法律、合规和IT安全团队密切合作确保负责任的使用。他们在全球推出ChatGPT Enterprise，然后让人们自己发现用例。

"通常，在我们这样的业务中，即使构建原型也需要技术资源和时间。有了自定义GPT，任何人都可以创建应用来解决独特问题——开始非常容易。" —— Elena Alfaro, 全球AI采用负责人

五个月内，BBVA员工创建了超过2900个自定义GPT——其中一些将项目和流程时间线从数周缩短至数小时。影响遍及多个学科和部门：

• 信用风险团队：使用ChatGPT更快、更准确地确定信用价值

• 法律团队：每年回答4万个关于政策、合规和程序的问题

• 客户服务团队：自动化NPS情感分析

胜利继续蔓延至营销、风险管理、运营等领域。所有这些都源于他们将AI交到知道如何在自己领域应用的人手中。

"我们将对ChatGPT的投资视为对员工的投资。AI放大了我们的潜力，帮助我们更高效、更创新。"

六、解放开发者：消除技术瓶颈

Mercado Libre的AI开发平台革命

开发者资源是许多组织的主要瓶颈和增长抑制因素。当工程团队不堪重负时，创新放缓，应用和想法的积压变得难以逾越。

拉丁美洲最大的电商和金融科技公司Mercado Libre与OpenAI合作构建了一个开发平台层来解决这个问题。这个平台名为Verdi，由GPT-4o和GPT-4o mini驱动。如今，它帮助其1.7万名开发者统一和加速AI应用构建。

Verdi集成语言模型、Python节点和API，创建一个可扩展、一致的平台，以自然语言作为中央接口。开发者现在无需深入源代码就能更快构建一致的高质量应用。安全、防护栏和路由逻辑都已内置。

AI应用开发因此大幅加速，帮助Mercado Libre员工实现了惊人成果：

• 改善库存容量：GPT-4o mini Vision标记和完成产品列表，使Mercado能够编目100倍更多商品

• 检测欺诈：每天评估数百万产品列表的数据，将标记项目的欺诈检测准确性提升至近99%

• 定制产品描述：将产品标题和描述翻译成适应细微差别的西班牙语和葡萄牙语方言

• 增加订单：自动化评论摘要，帮助用户快速掌握产品反馈

• 个性化通知：定制推送通知以提高参与度并改善产品推荐

"我们使用GPT-4o mini设计了理想的AI平台，重点是降低认知负荷，使整个组织能够迭代、开发和部署新的创新解决方案。" —— Sebastian Barrios, 技术高级副总裁

七、设定大胆的自动化目标：不满足于现状

OpenAI的内部自动化实践

在OpenAI，他们每天都在使用AI，因此经常发现自动化自身工作的新方法。例如，他们的支持团队曾被访问系统、理解上下文、撰写回复和为客户采取正确行动等工作所困扰。

于是他们构建了一个内部自动化平台。它在现有工作流程和系统之上运行，自动化常规工作并加速洞察和行动。首个用例：在Gmail之上工作，撰写客户回复并触发行动。

使用自动化平台，团队可以即时访问客户数据和相关知识文章，然后将结果整合到回复邮件或特定行动中——如更新账户或开启支持工单。通过将AI嵌入现有工作流程，团队更高效、响应更迅速、以客户为中心。该平台每月处理数十万项任务，解放人们去做更有影响力的工作。不出所料，该系统现在正在扩展到其他团队。

"这一切的发生是因为我们从一开始就设定了大胆的自动化目标，而不是将低效流程视为做生意的成本。"

结语：相互学习，共同进化

正如上述案例所示，每家企业都充满利用AI力量改善成果的机会。用例可能因公司和行业而异，但这些经验适用于所有企业。

共同主题：AI部署受益于开放、实验性的心态，以严格的评估和安全防护栏为后盾。成功的企业不是急于将AI模型注入每个工作流程，而是围绕高回报、低投入的用例进行对齐，在迭代中学习，然后将这些学习带入新领域。

结果清晰可衡量：更快、更准确的流程；更个性化的客户体验；更有价值的工作，因为员工专注于人类最擅长的事情。

企业现在正在集成AI工作流程以自动化日益复杂的流程——通常使用工具、资源和其他代理来完成任务。OpenAI将继续从前线报告，帮助指导您的思考。

? 安全与隐私：企业级保障

对于企业客户，安全、隐私和控制至关重要。OpenAI确保：

• 数据归属明确：不使用客户内容训练模型，企业保留完全所有权

• 企业级合规：数据在传输和静态时都加密，符合SOC 2 Type 2和CSA STAR Level 1等顶级标准

• 细粒度访问控制：您选择谁可以查看和管理数据，确保内部治理和合规

• 灵活的保留设置：调整日志和存储设置以匹配组织政策

这份报告不仅是一份技术指南，更是一部企业AI转型的实战手册。七家公司的经验证明：AI的成功不在于技术本身，而在于如何以开放的心态、系统的方法，让技术真正服务于人和业务目标。

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