По словам директора по цифровым технологиям и развитию Хайме Монтемайора, компания использовала свой опыт разработки решений для машинного обучения для управления развертыванием своего инструмента MillsChat.
Хайме Монтемайор, директор по цифровым технологиям и технологическому развитию компании General Mills, беседует с репортером CIO Dive Линдси Уилкинсон во время виртуального мероприятия 30 октября 2024 г. Роберто Торрес/CIO Dive
Примечание редактора: эта статья основана на выводах, полученных в ходе виртуального мероприятия CIO Dive и CFO Dive, состоявшегося 30 октября. Вы можете смотреть сессии по запросу.
Генеративный ИИ появился как, казалось бы, доступная технология для предприятий.
Руководители быстро осознали потенциал повышения эффективности и улучшения качества обслуживания клиентов за счет внедрения чат-ботов, инструментов резюмирования документов и цифровых помощников для всех сфер — от колл-центров до инженерных групп.
Но за последние несколько лет оказалось, что эту технологию обманчиво сложно масштабировать на уровне предприятия, поскольку настойчивые опасения по поводу предвзятости ИИ, галлюцинаций моделей и конфиденциальности данных препятствовали широкому внедрению.
«Развертывание генеративного ИИ сопряжено с определенным риском для любой компании, которая хочет его использовать», — сказал Хайме Монтемайор, директор по цифровым технологиям и технологиям компании General Mills, во время виртуального мероприятия CIO Dive и CFO Dive в среду.
Тем не менее, General Mills была хорошо подготовлена к раннему внедрению и в феврале запустила внутреннего генеративного чат-бота ИИ под названием MillsChat.
Гигант пищевой промышленности не был сосредоточен на больших языковых моделях, когда начал закладывать цифровую основу для технологий ИИ. По словам Монтемайора, который был привлечен к руководству цифровой трансформацией в General Mills в феврале 2020 года, компания начала внедрять инфраструктуру для поддержки машинного обучения за несколько лет до того, как OpenAI представила первую итерацию ChatGPT в ноябре 2022 года.
В рамках подготовки компания перенесла свои данные в облако для улучшения аналитических возможностей после партнерства с Google Cloud три года назад. General Mills также добилась успеха в масштабировании возможностей машинного обучения.
«Мы создали десятки таких возможностей по всей компании», — сказал Монтемайор. «Мы внедрили их во все функции организации — маркетинг, продажи, цепочку поставок — и мы создаем ценность для бизнеса с их помощью».
Кросс-функциональная ценность
Поддержка высшего руководства в усилиях по цифровой трансформации, от модернизации облака и данных до внедрения ИИ, помогает согласовать ИТ-инициативы с бизнес-целями. Выстраивание отношений между различными подразделениями компании может помочь поддерживать проекты, когда они будут запущены.
«Чтобы добиться успеха с ИИ в любой корпорации, нужна целая деревня», — сказал Монтемайор. «Одним из первых дел, которое мы сделали через несколько недель после запуска ChatGPT, было формирование кросс-функциональной подгруппы нашей команды высшего руководства».
В состав команды руководителей вошли руководители кадрового, юридического, финансового отделов и отдела поставок в General Mills.
По мере того, как компании продвигают пилотные проекты к полной реализации и расходы начинают накапливаться, особенно полезно иметь финансы на борту. Помимо утверждения фондов, финансовые руководители могут помочь ИТ-отделу определить показатели возврата инвестиций в технологии.
«Финансовая команда — это та, которая помогает нам вести счет», — сказал Монтемайор. При поддержке финансовой команды компания получает ясность относительно того, где ускорить или сократить инвестиции или новые возможности.
Помощник MillsChat — это в первую очередь инструмент для письма и реферирования. Он был создан с использованием модели PaLM 2 от Google и распространен среди примерно 900 пользователей в начале этого года. В настоящее время инструмент находится в руках 20 000 сотрудников General Mills, по словам Монтемайора.
Победы компании в области генеративного ИИ стали результатом улучшений рабочей силы, а также инвестиций в технологии.
«Мы были традиционной компанией, когда начали этот путь, и мы знали, что нам нужно делать инвестиции, особенно в науку о данных», — сказал Монтемайор. «Медленно, но верно, в течение последних четырех лет мы создавали нашу кадровую базу для реализации нашей программы ИИ».
Одним из ключевых моментов для Монтемайора является измерение возможностей технологии в соответствии с приоритетами бизнеса. Он также подчеркнул важность прагматизма, когда речь идет о новых технологиях.
«Я трачу много времени на работу с коллегами, чтобы гарантировать, что по мере того, как мы экспериментируем и продолжаем расширять круг инициатив в области машинного обучения ИИ или генеративного ИИ, у нас будет хороший баланс между тем, что возможно, и тем, что действительно достижимо».
