麥當勞探索 AI 和機器學習能力的步伐
試驗和投資新技術
雖然當你想到麥當勞時，腦海中可能浮現的是 Big Mac 漢堡、薯條，或者是漢堡破壞者（Hamburglar）和幸運草奶昔（Shamrock Shake），但是這家全球性的速食巨頭在過去的十年中一直在研究和投資各種技術，尤其是人工智慧（AI）和機器學習（ML），如兩位麥當勞技術專家在本週的 VentureBeat Transform 活動中討論的那樣。
麥當勞是一家有著 68 年歷史且全球設點的連鎖餐廳，因此對於麥當勞的 Joanna Lapore 和她的團隊來說問題變成了：“當你成為一個高度制度化的企業時，如何引入一種實驗和進步的水平以及投資到新領域中？” 麥當勞之所以能夠有針對性地前進，耐心地進行實驗、探索和試點投資，就是因為他們一直在進行細心的分析和觀察，並且將機會與風險相平衡。
麥當勞全球前瞻和能力探索主管 Joanna Lapore 表示：“AI 對於我們組織來說不是一個新事物，我們在這個領域取得了快速進展。”她解釋說，她的工作是在麥當勞的未來洞察部門，該部門在未來五到十年內進行分析和預測。她強調了在觀察機會與風險方面的重要性，並提到了 VUCA 領導理論：多變、不確保、複雜、模糊。她說：“CEO 或企業領導者很容易想：快快快，我們必須迎頭趕上別人所做的事情，或者迅速開始投資並制定 AI 生成的策略。” 但是更明智的做法是透過耐心和仔細的分析來接觸新的概念和技術。她說：“在變動快速、不確保且複雜的環境下，你更容易做出錯誤的決策。”她建議組織應該以一種有條理、謹慎的方式前進。舉例來說她和她的團隊使用預測工具和方法，比如因果層壓分析（causal layered analysis），然後提出問題，如：“我們觀察到了什麼？有什麼新的創新？競爭對手在做什麼？” 然後目標就是將他們所觀察到的加以處理，找出其背後的原因，並探索多個情景和可能的結果。她說：“透過有意義地去行動，你能更加深入地理解那些瞬息萬變、新興的小眾機會，並預測它們可能演變成什麼，相較於那些確實會持續存在的。”
在 AI 中建立信任
麥當勞的一個專案是在美國的餐廳中推出了自動語音點餐系統，麥當勞的資深資料科學家 Zach Richard 解釋了這個概念。然而他強調了將人類納入 AI 過程的重要性。在此系統推出的過程中，一個出人意料的教訓是，在訓練期間，員工並不相信技術能夠完成工作。這讓麥當勞不斷進行調整和改進指標。他說：“如果你曾在餐廳工作過，你就會知道這很難且耗時，你必須同時平衡 10 個不同的事情。”即使 1%的機器不能常規執行或需要員工介入，也會使員工無法順利進行工作，影響顧客體驗。他表示：“信任肯定是我們仍在努力解決的問題。”
Richard 指出，麥當勞重視資料和分析專業知識，技術團隊與業務團隊緊密合作。他說，雖然資料科學家不一定做出決策，但他們確實向企業強力推薦可行的方案。此外麥當勞還為資料科學家提供商業教育，並聘請具有 Python 程式設計、資料庫管理和其他特定技能的人士，然後對其進行其他領域的培訓和業務知識的培養。
以 AI 前進
前進時，麥當勞的目標之一是透過將非結構化或可能尚未數位化的資料轉化為可讀性更強的大型語言模型（LLMs），來對流程進行最佳化。Richard 表示接下來可能會整合問答聲音元件。就像 Lapore 所說的那樣，他強調了以小、易吸收的片段進行反復迭代，以明確 AI 所帶來的價值。麥當勞還計劃透過涉及技術、風險管理和法律團隊“一路上的全程”來對生成式 AI 進行實驗。他說：“將這一系統引入組織並建立成熟度是一個需要非常跨功能努力的工作。”
關鍵基礎設施：網路安全
在所有這些中，Lapore 表示網路安全至關重要。麥當勞已成立一個專門的委員會，該委員會的成員具備 AI 資料、隱私保護和法律事務方面的專長。她說，保護品牌、資產、情報和資料至關重要，因此當涉及應用 ChatGPT 或其他模型到面向顧客的技術中時，麥當勞仍然處於“觀望狀態”。她說，這需要從主動和哲學的角度來思考。“我們知道，一場全球性的大規模網路安全事件即將到來，而且我們認為情況將變得越來越糟糕，而不是越來越好。”
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