为什么你对团队的描述——甚至包括团队名称——如此重要?星巴克前执行副总裁兼首席技术官 Gerri Martin-Flickinger 加入《我和 AI》节目,描述了自其科技团队重塑品牌和明确使命以来,这家咖啡连锁店能够开展的一些技术项目。在与 Sam 和 Shervin 的对话中,Gerri 回顾了她几十年的职业生涯,她在雪佛龙、迈克菲和 Adobe 等公司担任技术领导职务,然后解释了星巴克最近使用人工智能和机器学习开展的一些面向员工和客户的项目。在此处阅读剧集文字记录。《我和 AI》是由麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团联合推出的播客节目,由 Sam Ransbotham 和 Shervin Khodabandeh 主持。我们的工程师是 David Lishansky,协调制作人是 Allison Ryder 和 Sophie Rüdinger。通过加入我们的 LinkedIn 群组“AI for Leaders”(mitsmr.com/AIforLeaders),与我们保持联系。在 https://sloanreview.mit.edu/ai 上了解更多关于我们节目的信息并关注该系列节目。嘉宾简介:作为星巴克执行副总裁兼首席技术官,Gerri Martin-Flickinger 领导星巴克技术团队实现了向一流零售技术组织的转型。她是推动星巴克使命——“赋能员工,全球范围内 delighting 客户”——的关键技术战略背后的热情领导者。在 2015 年加入星巴克之前,Martin-Flickinger 曾担任 Adobe 的高级副总裁兼首席信息官,领导其部分技术转型,使其成为基于云的订阅服务业务。在此之前,她曾担任 Verisign、迈克菲和 Network Associates 的首席信息官,并在雪佛龙担任多个高级领导职务,在那里开始了她的职业生涯。Martin-Flickinger 目前担任查尔斯·施瓦布公司董事会成员,并担任亚利桑那州立大学富尔顿工程学院咨询委员会成员、Sierra Ventures 首席信息官咨询委员会成员和《华尔街日报》首席信息官网络成员。我们鼓励您对我们的节目进行评分和评论。您的评论可能会用于《我和 AI》的资料中。我们想知道您对《我和 AI》的感受。请参加一个简短的两道题的调查。</context> <raw_text>0 今天,我们播放的是由我们的朋友 Modern CTO Podcast 制作的一期节目,他们很友好地最近邀请我作为嘉宾参加。我们讨论了生成式人工智能的兴起,在技术方面取得成功的意义,以及领导者在指导技术实施工作时需要考虑的一些因素。在 Apple Podcast、Spotify 或您收听播客的任何地方都可以找到 Modern CTO Podcast。名称的含义是什么?今天,我们与 Jerry Martin Flittinger 进行了交谈。
星巴克前首席技术官,讨论我们使用的名称如何在创新和激励方面产生重大影响。欢迎收听《我和 AI》,这是一档关于商业中人工智能的播客。在每一期节目中,我们都会向您介绍一位在人工智能领域进行创新的个人。我是 Sam Ransbotham,波士顿学院信息系统教授。我还是麻省理工学院斯隆管理评论人工智能与商业战略大创意项目的客座编辑。
我是 Sherven Kodabande,BCG 的高级合伙人,我共同领导 BCG 在北美的 AI 实践。麻省理工学院 SMR 和 BCG 共同研究人工智能已有五年时间,采访了数百名从业者,并对数千家公司进行了调查,了解在整个组织中构建、部署和扩展 AI 能力以及真正改变组织运营方式需要什么。
今天,我们与星巴克前执行副总裁兼首席技术官 Jerry Martin Flickinger 进行了交谈。Jerry,感谢您抽出时间与我们交谈。欢迎。非常高兴您能来,Jerry。感谢你们的邀请。Jerry,请您向我们介绍一下自己,您的背景,您走到今天的历程,以及这段经历是怎样的。
今天的主题将是关于人工智能的。所以我真的很想回到 20 世纪 80 年代。我知道你可能没想到我会在回答你的问题时从那里开始,但我必须从那里开始,因为我去了华盛顿州立大学,Cougs 万岁,
我当时主修人工智能。事实上,我的毕业设计是用 Lisp 构建的神经网络,现在几乎没有人记得 Lisp 是什么了。但我之所以从那里开始,是因为我一直热爱人工智能以及人工智能技术在所有这些方面的潜力。
在过去五六年里,看到我们终于到达了一个技术(计算、存储和数据)已经发展到我们可以真正开始实现我们当时的一些愿景的阶段,这真是令人兴奋。但让我从 85 年开始说起。在完成学业并获得计算机科学学位后,我去了雪佛龙这家石油能源公司,在那里度过了我的早期职业生涯,并做了一些非常酷的人工智能工作。我们
这更多的是研究模式,并做了一些技术,实际上是由雪佛龙以外的一些其他公司购买的。之后,在 90 年代后期,我成为迈克菲的第一位首席信息官,当时迈克菲还很小,但后来发展壮大。
那段经历非常有趣,因为如果你想想早期的杀毒软件,它是最早的 SaaS 公司之一,因为你会购买你的杀毒软件,但随后你每个月都会收到这些有效载荷,这些有效载荷将是新的病毒特征码,以继续保护你的机器。所以实际上,它就像一项订阅业务。
在互联网的早期以及整个网络泡沫时期参与其中,具有超强的洞察力,并真正教会了我很多关于规模和消费者数字化的知识,在我们称之为消费者数字化之前。
然后,我暂时离开了我的职业生涯,生下了两个美丽的双胞胎女儿。然后我作为 VeriSign(另一家安全公司)的首席信息官回归,然后成为 Adobe 的首席信息官,在 Adobe 工作了大约 10 年,并且是将他们的产品服务迁移到云端、迁移到真正的订阅式 SaaS 业务的团队成员之一。
然后在六年前加入星巴克,担任他们的第一位首席技术官。真正帮助他们迁移到更现代的架构堆栈,发展他们的整个数字平台,包括移动点餐和支付,将物联网创新到所有门店。所以这真的是很多非常有趣的规模化技术。在这个过程中,也回到了我的根源,同时做了一些人工智能工作。
这是一系列非凡的经历。我很想知道,作为一位对人工智能的兴趣、接触和实践可以追溯到 80 年代的人,正如你所说,你已经见证了人工智能的各个时代,
技术和组织创新以及竞争环境不断增强。你认为高管们在谈到这个话题时仍然存在哪些最大的误解?是的,这是一个很好的问题。
其中之一是,如果你构建了一个模型,它可以解决任何问题。就像没有一个通用的 AI 模型可以解决任何或所有问题一样。这根本不可能。
你知道,如果你想想人们现在在规模化地使用 AI 取得最大成功的地方,很多都是与统计分析紧密结合的,坦率地说,很多都是关于获取非常大的学习集并构建可以预测的非常复杂的模型。这太棒了。而这需要大量的数据来使其
准确。所以我认为我在过去几年与许多高管讨论过的误解之一是,为了以真正有意义的方式使用 AI,你必须整理好你的数据。
这并不像简单地说:“嘿,我们有大量的数据。我们应该能够拥有惊人的 AI 模型。”你必须对这些数据有一定的结构。你必须对数据的位置进行一些思考。我的意思是,即使是像你的数据湖是什么样子这样简单的事情?你把数据放在哪里?数据的货币化是什么?模型是否需要实时重新训练?你需要构建一次,然后每季度重新训练一次吗?
所有这些都开始真正融入你的数据架构中。所以我认为,当我总是问人们想谈论 AI 时,我总是问他们关于他们数据的。
你有数据吗?你的数据在哪里?你拥有它吗?你能使用它吗?你有权使用它吗?就像关于消费者数据这一点非常重要一样。你必须确保你没有对这些数据做你不应该做的事情。所以我真的认为,那里存在的一个误解是,有一种叫做 AI 的东西你可以购买,你把它插入,它就能工作。这几乎就像你需要做的一系列事情的结尾。
好的,一旦一个组织的数据到位,接下来会发生什么?拥有这些数据能带来什么?我确实认为,人工智能和机器学习的演变,特别是导致所有成熟的业务部门都开始提出与五年前截然不同的问题。突然之间,人们期望,不,我们应该能够根据 X、Y 和 Z 预测供应链预测。而且
这不需要有人构建一个巨大的电子表格来做到这一点。现在有更好的方法来做到这一点。我认为你正在看到这种演变。但我认为我会把它比作,我们是否都记得在我们都有 Excel 之前的日子?
很难记住那些日子,但是……VisiCalc?是的,VisiCalc。我记得 VisiCalc。但是我的意思是,曾经有一段时间……Lotus 1-2-3。曾经有一段时间,我们所有人都在商业中能够构建一个电子表格,然后共享它并进行协作
那就像,什么?疯话。疯话,对吧?当我第一次开始工作时,有一个打字池。我们没有电子邮件。就像,你发送备忘录。我的意思是,随着工具变得对更多人可用,更多人能够探索更多想法。
我们所有人一周内有多少次打开电子表格来做所有事情,从帮助我们的孩子做作业到跟踪个人财务或只是列一个清单?就像我最好的清单工具就是电子表格。突然之间,这改变了我们所有人的工作方式。所以我只是回到过去我们看到的这些根本性的转变,就像电子表格一样。我认为这并没有什么不同。我认为,随着我们继续观察它的发展,我们将发现……
更好的工具和更有效的方法,我们可以探索这些技术。我将使用星巴克的一些例子,例如,为劳动力调度建立模型。这并不是一个需要考虑的飞跃。当然,你可以使用今天拥有的那种数据来做到这一点。现在,你认为商店经理知道或关心吗?
当他们为他们的商店建立劳动力时间表时,实际上有一个相当复杂的机器学习模型在幕后这样做。不。所以我认为我们所有人嵌入的 AI 机器学习的数量,我的意思是,我们现在可能都在我们的汽车中有一些。很多,可能。你的电力公司、你的电话公司,到处都有嵌入的比特。你的信用卡公司可能比你意识到的时间更长地使用它来进行欺诈检测。所以——
它已经相当普遍了。我认为问题是,随着人们变得越来越老练,它还能变得多么容易获得?你知道,我不认识,高中生,我有高中生,高中生,嗯,
现在谈论数据科学。就像高中里的课程一样。所以没有什么可想的,五年、六年、七年后,当他们大学毕业时,他们可能会对这些技术相当熟悉,即使这对我们所有人来说似乎完全难以想象。不,我认为它实际上让我想起了一篇我今天读到的关于国际象棋的《华尔街日报》文章,国际象棋大师们不得不
成为人工智能方面的专家,因为每个人都在使用它,他们有这些 AI 团队能够像
对算法的不同思维方式进行让步,以迷惑他们的对手,因为每个人都在使用人工智能来计划和赢得他们的比赛。所以如果你要击败一个正在使用该引擎来击败你的人,你需要真正了解引擎的工作原理。它建立在你所提出的观点之上,它相当普遍。在你的比喻中,我想那将是安排好竞争对手。你提到了星巴克。有什么……
你特别兴奋的事情想展示一下吗?我当然可以重点介绍几个例子。我们有一个名称,Deep Brew,它代表公司正在进行的广泛的人工智能项目。人们最熟悉的是个性化模型,无论是移动应用程序上的个性化,
或者当你驶入得来速时,他们有一个数字显示屏,这些体验是由基于许多不同输入的模型驱动的。
其中一些是非常私人的,例如你自己的购买模式。有些是区域性的,例如该区域的购买模式发生了什么。它们可能是环境因素,例如今天的天气如何?它可能与供应链负荷有关,例如我们实际上有什么库存需要销售?这些实际上比听起来要难得多。听起来很简单,但我给你举个例子来说明为什么有些事情很难,为什么我总是从数据开始。
确定是否有拿铁的配料以便你可以在手机上推广拿铁,这听起来容易吗?
天真地说,我会说是的。听起来像是一件事,对吧?就像,是的,我们有拿铁。好吧,实际上,拿铁是在商店里即时制造的,它们是由组成部分制成的。它们是由一些浓缩咖啡制成的,这可能是不同种类的浓缩咖啡,用某种类型的牛奶制品制成,这可能是牛奶。它可能是替代牛奶。然后可以根据客户的要求加热到不同的温度。这是一个简单的饮料。就像这是最简单的饮料一样。
你可能在商店里能买到的浓缩咖啡饮料。所以这就是为什么这很复杂。如果你在商店里,
顾客只知道它是拿铁。但是如果你考虑一下所有组成部分的整个供应链,这些组成部分必须在那一刻在柜台后面的前厅可用,才能制作拿铁,这是一个完全不同的问题。现在你必须回到你的数据主控。数据主控是组成部分,并了解它们是否在当晚送到了商店的后方。所以……
现在,你有一个数据问题,需要你将数据分解并重构到源头,如果你还没有这样做的话。我只是说明这一点,因为你经常会想到,好吧,这是一个简单的机器学习问题,说我们想推广拿铁。但是你一旦这样做,你实际上必须知道尽可能深入的数据级别,以确保你实际上有产品可以销售。
这很棘手,因为实际上当你提到拿铁时,我知道你的确切意思,因为你的意思是与我喝的一模一样。你的意思不是 Shervin 会喝的那种。要回答这个问题,你必须为每个人回答。对。你不会列举所有这些。我的意思是,定制的可能性是无限的。无限的。所以你不能这样做。你必须实际将其作为一个数据问题来处理。然后你可以在它上面做 AI 模型,因为你实际上已经弄清楚了你必须处理什么。
然后你还谈到了供应链问题和库存管理。对我来说,重点是,
这些用例不再孤立存在。完全正确。当然,整个基础数据对于支持它们至关重要。但是我们的营销方式会影响商店中发生的事情,而供应链问题会影响我们应该营销什么或不应该营销什么。所以我的后续问题是,对于正在收听节目的商业领导者来说,我认为这是
你刚才描述的内容有很多类似之处,这在任何业务领域都会产生共鸣。因为你有一些不同业务线或不同职能部门的团队,在当今世界,有了当今的数据,它们之间的互动性要强得多。所有这些事情都有网络效应,这需要通常不会一起工作的团队走到一起。
你对企业首席执行官或业务部门总裁有什么建议来打破这些孤岛?因为你有一些使用不同工具、不同激励措施的不同团队,对吧?这肯定是一个令人生畏的组织问题。这不仅仅是一个技术问题。你已经看到这项工作进展顺利。我只是很好奇,你有什么建议?
是的,我认为这里没有什么神奇之处。我认为,就像商业中的大多数事情一样,你必须首先明确目标是什么?你想要解决什么问题?这听起来很简单,但有时这很难弄清楚。
你想要解决的问题是增加收入吗?是提高客户留存率吗?是提高利润率吗?还是其他什么?我的意思是,真正弄清楚这一点,让所有选区都陷入僵局的部分原因是,有人戴着收入的帽子,而另一个人戴着利润率的帽子,另一个人戴着客户体验的帽子。
你必须弄清楚你想要解决什么问题,你不能同时解决所有问题。现在你可以从所有方面获益,但你必须弄清楚我们追求的是什么。所以我的第一个建议是,要明确你试图解决什么问题。我认为我非常相信将拥有不同专业知识的人聚集在一起。我实际上认为这是一件好事。将拥有五种不同专业知识的人聚集在一起是一件好事,因为他们将为该领域带来最好的思维方式。但你也必须让他们感觉他们在一起。那是老式的团队合作。我不喜欢说老式的团队合作,但自从我进入商界以来,这一切都归结于相同的事情。你是否将志同道合的人聚集在一起?
你是否给了他们失败的空间,以便他们能够走上成功的道路?你是否给了他们一个非常明确的目标,以及一个可以实现的时间表,但也很明确?然后你是否用他们需要成功所需的资源和预算来支持他们?我的意思是,所有这些都是一样的。那里没有什么新鲜事。
我认为很多人失败的地方在于,他们并没有从一开始就明确要解决的问题。这往往会导致人们都深深地陷入自己的孤岛,然后试图解决他们自己的问题。说得很好。所以当我听到你对
制作拿铁的深度了解时,我感到很震惊。如果那不是你的背景,我们没有听到停止。你如何让人们对领域知识有如此多的了解,然后才能用你用来解决它的技术来解决它?这似乎是一件很难做到的事情。
是的,我不知道该回答哪个问题。关于我如何在星巴克学习制作拿铁,或者一般来说,你如何在商业中做到这一点的问题?让我们从那里开始。好的,我们可以从我的旅程开始。所以是的,我来自技术领域。你知道,我在硅谷的企业软件行业工作了很多年。我决定来星巴克有点意思。首先,我只是有点好奇。我对
规模感到好奇,当你想到星巴克时,规模很有趣,因为今天全球有超过 30,000 家门店。全球有超过 300,000 名咖啡师。为什么这是一个有趣的规模问题,不仅仅是访问星巴克的顾客数量,而是如果你考虑一下这 30,000 多家门店,每一家都像是一家小企业,对吧?
当你在企业软件行业时,你可能在全球有 100 个办事处。你可能有很多人,但他们在这些大型办公室里,有大型管道和大量基础设施,并且在那里有一个支持团队。当你在俄克拉荷马州中部的一家门店使用拨号线路时,这完全是另一回事。并且对使用移动点餐和支付应用程序的顾客抱有相同的质量期望,这完全是另一回事。
我真的很感兴趣,当然还有物联网,以及在实体店中可以使用物联网设备做更多的事情。我对消费者数字化的快速增长感到好奇。所以所有这些事情都让我来到星巴克,并成为这场变革的一部分。
但是如果你对食品和饮料一无所知,你该如何学习呢?首先,你花时间在商店里。你知道,我的意思是,我最初的几周都在商店里学习
人们如何制作拿铁。现在,我绝对不能声称自己是一名咖啡师。所以当我在商店里时,我主要是在帮忙打扫卫生,或者是在迎接顾客,或者是在尝试做一些我能做的事情。但在这个过程中,你学到了很多关于商店里发生的事情,而不仅仅是你看到的很酷的事情,比如,
制作拿铁或迎接顾客,而是后厨发生的事情。他们如何接收库存?哦,我的天哪,他们如何做工资单?他们如何做劳动力调度?那是什么样的?而且,你知道,这是一个令人大开眼界的事情。我想说,忘记你从事什么行业。无论你从事什么行业,如果你是一名技术人员,如果你没有
与任何业务领域的最前沿人员并肩工作,你就会错过机会。你必须这样做。所以当我从事企业软件行业时,我花了很多时间与销售人员一起拜访客户。我只是想看看,客户的想法是什么?他们爱我们吗?他们讨厌我们吗?他们有什么问题?
花时间在客户支持中心,只是偶尔坐下来听他们接到的电话。人们对我们的看法是什么?人们对依赖我们软件的感受如何?你在雪佛龙工作时是否在石油钻井平台上工作过?我在炼油厂工作过一段时间。是的,在炼油厂工作过一段时间。太好了。
实际上,这让我想起了沃尔玛的 Prakara Mahotra。他出去,这是我们早期的采访之一,并说了一件非常相似的事情,关于你如何理解如何自动化或如何将技术应用到这些情况中?这与你所说的可以在隔离状态下完成的事情非常相似。
没错。没错。我认为在我的策略中,有一些事情反复奏效。它们只是简单的事情。首先,文字很重要。文字很重要。它们真的如此。当我对你这么说时,我会请你们两位都回答我,我现在要问你一个问题。当我提到 IT 这个词时,你会想到什么?
我想到了电子邮件服务器和软件补丁之类的东西。Sam,你呢?我认为我有所偏见。我认为更多的是战略导向,你如何实现组织内的连接。我们不使用你的答案。不,不,不。好的,对不起。
我是一名 IT 教授,所以这可能是我个人的偏见。但是你认为大多数人会选择运营吗?当我提到 IT 时,大多数人会谈论帮助台。他们会谈论中断。故障单。他们会谈论服务、故障单、数据中心,对吧?好的,当我提到技术时,人们会说,你知道,未来、创新、新事物,对吧?所以如果你在一个企业中,有人介绍了一个在 IT 部门工作的人,对吧?
他们会有一种反应。如果我向你介绍某人,我说,在星巴克的情况下,星巴克技术,哪一个听起来和感觉更面向未来?实际上,这是一个巨大的区别。这是一个巨大的区别。我绝对看到了其中的区别。对。这就是为什么我说文字真的很重要。所以我们正在谈论转型,以及你如何将技术组织转型到未来?所以其中一件我认为是这些行之有效的事情之一是
你是否以一种让组织感到自豪的方式命名你的组织,以便组织中的每个人都挺直腰杆,也许会更加努力地工作?你是否以一种真正代表你想要成为的样子来命名这个组织?你是否以一种让企业中的其他人看到它并说,哦,这有点不同,的方式来命名它?好的。所以我知道对其中一件我认为在转型中非常重要的事情的漫长回答是发出信号表明你正在这样做。
例如,在星巴克,当我加入时,在我加入 90 天后,将 IT 的名称更改为星巴克技术。再也没有使用过 IT 这个词。如果我在任何会议上有人提到 IT,我会停止会议,然后说,我们没有 IT,我们有星巴克技术。这有点好笑,因为这一改变带来了很大的不同。
我认为接下来可以产生影响的是,你需要一个标语。我不喜欢这么说,但是每个商界人士,每个首席执行官都知道这一点。你必须讲述你的故事,你没有五个小时来讲述你的故事。你只有六到十个词,你最好让大家好奇地问更多问题。所以制定一个标语。超级简单。才华横溢的技术人员交付今天,引领未来。
星巴克技术,就是这样。这个简单的短语,在六年后今天仍在使用,它不断强化组织的价值、人员的价值以及完成工作的意义。
以及继续为未来建设。所以对我来说,转型归结于人。进行任何技术转型与技术本身无关,而与使之发生的人员有关。他们必须感到鼓舞。他们必须感到他们正在做的事情很重要。他们必须感到他们有空间成为未来发明的一部分。我认为作为领导者,我们所要做的就是为之腾出空间。
Jerry,很高兴和你交谈。你拥有如此丰富的经验,并且能够将这些经验联系起来,让我们对正在发生的事情以及未来可能发生的事情有一个全面的了解。感谢您抽出时间。这真是太棒了。谢谢。这很有趣。非常感谢。下一次,Shervin 和我将与宜家 Rito 的首席数字官 Barbara Martin-Kopala 谈谈。加入我们,让我们听听 Barbara 对我们在谈论人工智能时使用的词语背后的含义的看法。
感谢收听《我和 AI》。我们相信,就像你一样,关于人工智能实施的对话不会仅限于此播客。这就是为什么我们在 LinkedIn 上专门为像你这样的听众创建了一个群组。它被称为 AI for Leaders,如果你加入我们,你可以与节目创建者和主持人聊天,提出你自己的问题,分享你的见解,
并获得来自麻省理工学院 SMR 和 BCG 关于人工智能实施的宝贵资源,你可以通过访问 mitsmr.com/AIforLeaders 来访问它。我们将把链接放在节目说明中,我们希望在那里见到你。