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由于AI，几乎没有一个行业不面临巨大的转型过程。在本文中，Computerwoche的未来技术首席记者Jürgen Hill与梅赛德斯-奔驰的CIO Jan Brecht就AI对汽车制造商梅赛德斯-奔驰的IT战略和员工的影响进行了交谈。
梅赛德斯-奔驰长期以来一直依赖ML和AI。现在也在使用AIGC，例如在MO360生产环境中。它到底是关于什么的，它在多大程度上影响了员工?
随着数字化和强大的AI系统的越来越多地使用，生产和管理中的工作概况正在发生变化。AI旨在改善和便利员工的日常工作。例如，从长远来看，新的数字工具进一步使生产型员工能够优化流程和质量管理。MO360的第一个中期结果非常有希望，特别是因为我们看到它不仅被IT专家接受，而且被车间里的大师们接受。
贵公司已经启动了Turn2Learn学习资格认证计划，向员工传授哪些AI或数字化技能?
Turn2Learn是我们人力资源部的一项倡议，专注于数字化和AI。提供的内容从面向初学者的AI和ML，到Prompt Engineering学习路径，到关于编程语言的培训课程，如Python语言、深度学习和神经网络、强化学习、RPA和自然语言处理。员工总共可以在各种外部学习平台上访问超过4万门关于数据和AI资格的课程。我们还发起了IT领域的最佳团队计划，因为我们最大的资产是我们的员工。因此，吸引和留住最优秀的员工，使他们能够发挥个人潜力，对我们来说非常重要。
梅赛德斯是只培训生产型员工还是上班族?
我们投资于公司所有领域的数字技能开发。无论是生产部门的同事还是管理部门的同事，每个人都需要相关知识和新技能，以便在日常工作中有效地使用AI应用程序。在两个试点项目中，我们目前正在培训来自集团所有领域的600多名员工，使其成为数据和AI专家。
你认为AIGC会导致失业吗?
我们还不能肯定地说，数字化和AIGC的增加将对未来的工作生活产生什么影响。然而，有一点很清楚，工作方法将会改变，工作概况本身也会改变。这就是为什么资质是成功转型的关键。
在数字化转型过程中，作为引入AI的一部分，员工的工作是如何改变的?
一些活动未来肯定能转移到AI应用上，比如重复性活动或与模式识别相关的活动。这是一件积极的事情，因为它意味着为战略或创造性工作打开了更多的自由，就像自动化和生产机器人改变了汽车的制造方式一样。
当我们谈到培训员工时，梅赛德斯-奔驰在使用AIGC方面取得了多大进展?
我们在某些领域使用AIGC真的很有成效——而不仅仅是谈论飞行员。例如，自5月份以来，我们一直在软件开发中使用GitHub Copilot，我们看到那里的效率显著提高。我们还在客户环境中使用AIGC。例如，在英国，智能虚拟助手可以在网站上与客户互动，并对有关操作说明和车辆信息的问题给出具体答案。此外，在我们的数据平台MO360中，一个生产的数字生态系统，AIGC帮助我们分析和处理数据。在大型语言模型的帮助下，数据或数据模式是可用的，因此生产型员工可以使用自然语言进行查询，而不仅仅是专业人员使用高度专业化的数据库查询。我们目前正在使用ChatGPT进行测试。最终，AI加速了数据使用的民主化。
你认为AI在哪些领域最具潜力?
我们非常认真地处理了这个问题，分析了外部研究，并在内部尝试了AI。一方面，是软件开发。我们看到那里的效率有了非常显著的提高，无论是在工程和车辆开发方面，还是在企业方面。
另一个领域是与客户的对话。在可预见的未来，目前正在英国试用的AI与客户的直接交互可能仍将是例外。我相信AI应用程序将有助于进一步改善客户体验，使流程更有效率。
另一个必须投入大量脑力的领域是工程中的参数设计。在那里，AI将导致生产率的大幅提高，因为它给人们的工作提供支持。
而且，由于可以通过语音或键盘输入，员工需要接受AI培训吗?
在开始时，需要对生产中已定义的用例进行初步培训。此外，我们的员工有机会获得关于该主题的进一步培训机会，包括关于快速工程的学习途径。他们也学会了如何以创造性的方式使用这些工具来进行尝试，看看哪些有效，哪些无效。
不过，总的来说，我认为激励或即时工程是你必须学习的东西，所以我们正在考虑是否应该在整个公司范围内提供更广泛的培训，而不仅仅是为选定的IT和数据专业人员提供培训。它肯定有助于从AIGC中获得更多。
到目前为止，你在AI或ChatGPT上遇到了哪些初期的麻烦?
幻觉当然是一种挑战。在英国的直接客户互动中，这也是一种非常微妙的平衡。你可以通过检查和相关的限制在很大程度上排除幻觉，但如果你将标准设置得太窄，机器会比你希望的更频繁地告诉你，“我不能对此发表评论”。你必须非常小心，找到合适的平衡。如何控制幻觉可能是目前需要解决的最重要的问题，这也是AI研究的中心。
梅赛德斯-奔驰会不会只用自己的数据来训练自己的AI工具?
是的，例如，如果我们想要向客户直观地解释我们的车辆，那么这只能使用我们自己的培训数据来完成。顺便说一句，培训只在这些AI环境的安全区域进行，所以数据不能公开。也有一些公共数据可以用于AI，但是在生产环境中，我们依赖我们自己的数据。
除了生产环境中的Azure OpenAI服务，其他AI解决方案对梅赛德斯-奔驰还有哪些作用?
OpenAI目前在媒体上被描绘成有点像AI的先锋，也有一个非常好的技术解决方案，但我们不会局限于此。当然，其他公司也有有趣的解决方案。我们开始密切关注开源替代方案。除了OpenAI、微软或谷歌等大型专有提供商之外，我们还需要了解开源替代方案。
我还认为，我们不应该将AI视为一个独立的引擎，它需要深入地嵌入到我们的系统和流程中，这就是我们要求我们的所有系统合作伙伴在他们的环境中使用AI元素的原因，它必须找到进入整个系统版图的方法。
