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教人工智能与涡轮机一起运行
人工智能可能通过聊天机器人和图像生成器激发了公众的想象力，但其一些最重要的用例正在远离面向消费者的工具。在物理基础设施、运营连续性和安全性至关重要的行业中，人工智能正在成为核心运营层。凭借其庞大的工业系统和源源不断的运营……
来源:MIT Technology Review _人工智能Andrew：嗯，Megan，从创新的角度来看，我们在 Woodside 长期以来一直有一个理念，即我们真正想要大处思考，我们想要小型原型，并且我们想要快速扩展。我们希望找到可以追求的巨大机会，但我们希望确保我们首先考虑如何在小范围内部署这些机会，然后提供正确的学习和见解，然后可以将其扩展到任何地方。维护智能之类的东西就是一个很好的例子，或者我们的启动顾问，我们知道我们有多个工厂需要启动。我们知道我们有多种资产需要进行维护，因此我们对于如何改进和优化这些资产有一个雄心勃勃的雄心。我们从一个小原型开始；它可能是一个子系统，也可能只是一项资产的一部分，然后我们将其扩展，我们学习，然后我们扩展得更快。
我认为从人工智能学习的角度来看，我们学到的关键事情之一实际上是从孤立的人工智能解决方案转变为更加协调的企业范围能力。如果你回顾过去 18 个月、两年的时间，在我们的生成式 AI 之旅中，我们很少从个人生产力的角度出发，在组织中尽可能广泛地部署 AI。对于我们将要解决的问题、我们将用人工智能解决的业务问题，可能会持相当开放的态度。这对我们有很多好处，让我们的组织能够了解人工智能、了解其功能并建立对它的信任。
但我们了解到的是，我们需要从这一点转向在我们将投入时间和资源以及更多更高价值解决方案的方面更加严格。那么，我们如何启用和授权组织的其他人员，以便他们能够在自己的领域或个人生产力中实际有效地使用技术解决问题，而无需加入中央团队？
梅根：我可以想象。