除了广泛的数据战略努力外，宜家还组织了大批员工参加全职AI培训，以打造一支更具活力的团队。

　　就在几年前，宜家在整个集团范围内开展了数据工作，关切AI在投资管理中的应用，此后这一直是宜家的工作重点。

　　“如果操作得当，随着新数据的涌入，可以在应用程序和AI解决方案中使用更多数据。”英格卡(Ingka，经营宜家大部分百货公司的控股公司)的首席数据和分析官弗朗西斯科·马尔佐尼(Francesco Marzoni)表示。

　　马尔佐尼负责一个拥有500多名员工的部门，这些员工从事数据分析和机器学习工作。此外，还有一个传统的IT部门，由系统架构师和研发人员组成。

　　“我们跨职能团队合作开发不同的解决方案，我们的合作非常顺利，”他说。“如果技术部门的经理们意见不合，那我们真的会遇上问题，但事实并非如此。”

　　马尔佐尼的部门并非孤立地掌握AI和数据专业相关知识，这些知识真正深入到业务中，宜家已启动了一项计划，通过为期一年的数据分析全职教育在内部挖掘人才，目前有10至15人全职学习。

　　“比如，来自销售、供应链和人力资源等部门的员工，被允许全职参与数据分析工作，为期12个月，”他说。“然后，他们必将这些知识带回公司的各个部门。”该培训项目的报名情况超出了预期，已有150人报名。

　　“这是个好兆头，”他补充道。“这在某种程度上预示着员工们想要参与并投资于自己的发展，这很重要。”马尔佐尼显然相信内部培训这一策略，因为期望某个领域的专家立即融入公司流程并发挥作用是不现实的，而且，AI尤其是一门需要特定方式运作的学科。

　　“培养可以帮助员工完成特定流程的AI能力，与数据科学家或机器学习工程师作为专家构建解决方案同样重要，”他说。“AI高度依赖数据，而数据大多存在于人们的头脑中，因此我们一定要投资于培养人才——即专家——他们在我们构建解决方案时将成为重要的参与者。”

　　数据的有序性是推进AI工作的基石。“生态系统不断产生更多数据，因此不可能从始至终保持数据的完美有序，这需要持续努力。即使你不知道数据的用途，有序的数据也很重要。如果你掌握了数据，就很容易用AI做相关的事情。到目前为止，宜家在供应链和仓储方面的数据管理已经取得了长足进步，但在客户体验方面，还有更多工作要做，”马尔佐尼表示。“我们大家可以改进收集客户流程数据的方式，”他说。

　　关于组织交付和库存数据是不是比组织客户数据更容易的问题，马尔佐尼认为，由于宜家是从前者开始的，因此更倾向于前者。“我们在那里看到了最大的潜力，”他说。

　　“在客户数据处理方面，我们还需要在负责任处理方面做更多工作，”马尔佐尼补充道，“确保提供关于怎么样处理数据的信息，但这也是我们的强项之一。”

　　宜家目前使用的AI解决方案主要基于经典的机器学习，大型语言模型除了在成品(如Copilot)中有所应用外，其他应用并不多。例如，AI被用于推荐服务或优化长途卡车的装载。关键是要为相关领域开发和训练自己的AI解决方案。

　　“像Office这样的工具所使用的AI可以直接购买现成的，但我认为，例如，医疗保健领域最佳的AI解决方案可能来自医疗保健行业的参与者，”马尔佐尼说。“而且，室内设计方面的解决方案更可能来自实际从事该工作的人，而不是大型软件公司。宜家使用的推荐工具也需要在内部进行训练，然后我们大家可以将室内设计服务融入其中。”

　　因此，宜家未来投资的一个领域是室内设计的数字服务，并非任何一个人都能聘请室内设计师，因此通过这一种方式，人们可以利用宜家的AI专业知识。

　　“这将以多种不同的方式反映出来，”他说。“等待时间将更短，你将更快获得帮助，而且，你将能够接触到以前无法接触到的更多东西。”

　　AI也将在内部产生非常明显影响，尤其是因为员工将在行政任务上获得更多支持，并有更多时间投入到基础任务中。“一切都会更快，”他补充道。“因此，他们不必填写表格，而是有更多时间在商店里提供相关建议或组装厨房。”

　　自夏季以来，宜家还对大约3万名员工做了基本的AI培训。“由于员工对此有强烈的愿望，因此我们无需推动这一工作，”马尔佐尼说。除了更基础的网络培训外，还出现了其他一些最初并未计划的举措，如黑客马拉松。

　　宜家还有一个名为“World Data Games”的项目，在该项目中收集的数据能够适用于宜家基金会，该基金会主要关注社会问题、气候平均状态随时间的变化等。“通过一系列分析这一些数据，他们的AI能力得到了提升，”他说。“我鼓励其他公司为这类倡议给员工一周的时间，以成功推进AI工作。”

　　此类倡议的另一个重要部分是专家和实践者共同工作，在他们之间架起桥梁。“这在某种程度上预示着业务中的实践者可以非间接接触到AI专业相关知识。”他说。

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