关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Anthropic Claude, Consumer Packaged Goods Industry, Generative Ai, Use Cases, Business Alignment, Responsible Ai Framework]
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视频
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导读
生成式AI正准备颠覆商业格局,改变企业运营、创新和与客户互动的方式。它有可能开启前所未有的创造力和效率之门——但如何在你自己的组织内打开这些大门呢?加入这个闪电式演讲,了解如何在消费品行业中应用生成式AI。本次演讲将讨论使用案例、实际应用和成功整合的关键因素。
演讲精华
以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1200字，阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。
迈克尔·康纳（Michael Connor）和他的同事登上了re:Invent繁忙的舞台。在聚光灯下，迈克尔介绍自己是负责覆盖150多个国家的亚马逊全球CPG零售团队生成性AI实践的领导者。过去六个月里，生成性AI已经成为了一个热门话题。他们与各个公司和行业的数千名高管和董事进行了深入的对话。在与1000多名C级和董事会成员进行的众多对话中，他们积累了许多关于如何利用和应对这一新兴技术的见解。
迈克尔描述了关于生成性AI对未来产生的影响的巨大预测，有些估计它将为全球GDP贡献7万亿美元。他观察到，这是他有史以来第一次看到董事成员和高级领导如此深入的参与和兴趣。认识到生成性AI可能根本改变他们业务潜力的这些决策者希望确保他们的公司具有战略计划、资金以及如何使用这项技术的基本知识。迈克尔注意到，与他以前参与的生成性AI讨论不同，现在他与董事会成员进行这些讨论是一种全新的体验。
演讲者们提到了一些与生成性AI相关的重大投资和新产品发布，例如亚马逊对Anthropic的40亿美元投资以及他们在亚马逊EC2实例上运行的对话式Claude模型。还有一些引人注目的发展，如Meta推出了模拟Kendall Jenner等名人个性的AI聊天机器人。迈克尔反思了这些类型的创新是如何迅速改变广告本质的，他认为这将产生永久性的影响。
在转向实际应用时，迈克尔分享了针对CPG和零售企业的研究成果。据麦肯锡分析，生成性AI在市场营销、销售、客户运营、产品研发和软件工程等领域具有广泛的应用前景。他强调，企业通常关注如何利用生成性AI来发掘新的收入增长机会。然而，在某些情况下，如客户呼叫中心，这项技术可以显著降低成本。
为了展示潜在应用的广度，迈克尔讲述了一个关于一位高管客户的故事。这位客户请求举办一个创意研讨会，探讨如何将生成性AI应用到他们的整个零售业务中。在一天的设计思考中，迈克尔的团队能够编制一份涵盖40多个高价值使用案例的详尽列表，准备实施。他分享的一些例子包括将生成性AI应用于市场营销任务，如自动创建广告、商品推广、图片生成等。他观察到，随着组织从识别单个概念验证应用发展到建立可支持公司范围内数百或数千个使用案例的可扩展生成性AI管道，这种情况很常见。
接下来，迈克尔向观众详细介绍了生成性AI与机器学习和深度学习方法之间的根本区别。虽然其他方法需要在大规模数据集上训练模型以完成特定任务，但生成性AI会从互联网上的大量多样数据中吸收信息，以创建能够执行无数功能模型。这使生成性AI能够产生类似人类的输出，如生成图像、文本、代码等。他强调，企业仍然需要传统的AI，但生成性模型是一个游戏规则的改变者。
然而，迈克尔警告说，要实现生成性AI的完整潜力需要深思熟虑的数据策略和管理。对于努力成为数据驱动型公司的企业来说，这是一个紧迫的需求，需要使其数据状况良好。迈克尔从他过去在可口可乐公司担任首席架构师的角色中得出了这个教训，他希望他们当时已经有了更多的数据基础来支持高级分析和AI。他指出，可口可乐公司花费了数亿美元向其他公司购买ETL数据迁移工作，他认为随着生成性AI的兴起，这些将成为不必要的。
为了展示这一技术的能力，迈克尔继续展示了大量生成性人工智能的实际应用案例：
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在Amazon EC2上运行Stable Diffusion，可以快速生成各种产品概念图像、3D模型、新闻稿、产品描述及相关社交媒体内容，从而将一个新产品的创意变为现实。
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利用RunwayML等工具，用户能在短短几分钟内轻松生成数千张定制的广告图片，包括有针对性的背景、宠物、产品等，从而提高营销效果。
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针对不同客户群体，自动生成个性化的产品描述。迈克尔提到，有一个拥有300,000个产品的客户，希望通过Amazon Translate将这些描述本地化为10种语言。
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使用Amazon Comprehend将复杂的数据分析（如定价模型）简化为易于理解的普通语言，使得业务高管能更轻易地理解这些洞察。
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借助亚马逊云科技Thinkbox Deadline，加速新产品开发过程，生成数百个新产品概念以及CAD模型、名称、描述等。迈克尔指出，客户原本需要6个月才能将产品推向市场，但现在可以更快地完成。
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通过使用Amazon Lex，工厂工人能够通过AI系统阅读手册并以自然语言回答问题，以获取设备故障排除帮助。这种服务可以在10种语言中进行，消除语言障碍。
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构建能够理解上下文和客户需求的对话式产品推荐引擎，使用Amazon Personalize。
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分析呼叫中心电话，生成摘要、提取见解并确定所需的操作跟进，使用Amazon Connect和Amazon Comprehend。迈克尔表示，通常只有5%的电话需要后续操作。
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通过使用亚马逊云科技Lambda，让AI系统解释并转换原有的COBOL代码，从而迁移到现代语言。
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使用亚马逊云科技CloudFormation，生成可在分钟内启动环境的云基础设施模板，而不是几个月。迈克尔举例说明，将设置时间从3个月缩短至仅几分钟，这是使用AI生成的CloudFormation模板所实现的。
根据这些经验，迈克尔建议在实际应用生成性人工智能输出之前，应采取负责任的做法，如在人机交互过程中加入人工审核环节。他在呼叫中心等领域建议从小规模开始构建AI系统。迈克尔强调，应关注那些与公司业务目标一致的高影响、低努力的使用场景，而不要被训练模型分散注意力。最后，他主张建立一个包含监控、风险、偏见、多样性和法律影响的负责任使用框架。
总的来说，迈克尔认为生成性人工智能在各行业中有巨大的潜力，能够深刻改变生产力和表现。通过采用有意识的策略和负责任的实施方法，并利用诸如亚马逊云科技等云服务，企业可以释放其巨大价值。他鼓励与会者之后联系他，以便进一步讨论如何在其组织中利用生成性人工智能的问题。
下面是一些演讲现场的精彩瞬间：
这位来自可口可乐公司的首席架构师，领导着一个致力于数据科学创新的团队，并与消费者包装商品（CPG）客户紧密合作。
他分享了自己的背景故事。
亚马逊云科技的领导者详细描述了零售公司如何迅速将其业务的各个方面转移到使用亚马逊云科技的服务。
通过大量的数据训练，一个单一的生成性人工智能（AI）模型可以执行数千个任务，包括生成文本、图像和代码。
生成性AI正在推动企业认真对待数据治理问题，以便提供更准确的洞察力。
总结
迈克尔·康纳（Michael Connor）是亚马逊云科技在生成性人工智能领域的一位领导人物，他在消费品行业（CPG）方面的见解深刻。
他强调，执行领导和董事会成员对生成性人工智能充满了极大的兴奋和参与度，认为它将彻底改变他们的商业模式和运营方式。康纳展示了许多实际应用案例，涉及市场营销、销售、研发和软件工程等领域，例如创建本地化广告和生成产品概念等。
康纳的主要观点包括：
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生成性人工智能使企业能够快速大规模地生成针对不同市场和语言的高定制化和本地化的内容，如广告和产品说明。这带来了前所未有的个性化和相关性。
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通过其自然语言能力，生成性人工智能可以自动化或增强许多手动过程，从目录清理到生产故障排除指南，从而提高速度和效率。
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与合适的工具和人工监督相结合，生成性人工智能允许快速实验和想法的迭代，从而加速创新周期。
最后，康纳强调，要成功地利用生成性人工智能，需要进行深思熟虑的变化管理，并将举措与核心业务目标保持一致。他建议从高影响力应用开始，并建立一套道德和负责任的AI框架。
演讲原文
https://blog.csdn.net/just2gooo/article/details/134868209
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亚马逊云科技是谁？
亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球云计算的开创者和引领者，自 2006 年以来一直以不断创新、技术领先、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云科技可以支持几乎云上任意工作负载。亚马逊云科技目前提供超过 200 项全功能的服务，涵盖计算、存储、网络、数据库、数据分析、机器人、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面；基础设施遍及 31 个地理区域的 99 个可用区，并计划新建 4 个区域和 12 个可用区。全球数百万客户，从初创公司、中小企业，到大型企业和政府机构都信赖亚马逊云科技，通过亚马逊云科技的服务强化其基础设施，提高敏捷性，降低成本，加快创新，提升竞争力，实现业务成长和成功。
