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cover of episode EP 489: Operational Muscle: The Missing Key to Every Company's AI Strategy

EP 489: Operational Muscle: The Missing Key to Every Company's AI Strategy

2025/3/25
logo of podcast Everyday AI Podcast – An AI and ChatGPT Podcast

Everyday AI Podcast – An AI and ChatGPT Podcast

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
A
Andy Lin
J
Jordan Wilson
一位经验丰富的数字策略专家和《Everyday AI》播客的主持人,专注于帮助普通人通过 AI 提升职业生涯。
Topics
Jordan Wilson: AI项目失败的原因有很多,看似简单的提高生产力方法却常常失败。 Andy Lin: 企业AI战略中常常缺少“运营肌肉”(operational muscle),即培养团队、构建文化以及高效运营AI的无形能力。在AI战略中,人员、文化和流程与技术同等重要,人员因素尤为关键。AI和数字孪生战略的成功需要跨职能团队协作,不同专业的人员需共同努力。企业对AI的应用可能停留在个人生产力工具层面,忽略了AI对部门和行业未来工作方式的变革作用。生成式AI和大型语言模型的应用远不止个人生产力工具,它能处理非结构化数据,例如在医疗保健领域发现新药。在AI赋能下,特别是自主式AI,员工的自主性可能会受到影响,企业领导者应该如何平衡员工的自主性和AI的应用?企业在全面实施AI的过程中,哪些初始阶段的挑战会带来痛苦?企业在AI实施初期,最大的挑战在于无法解释早期实验结果,需要设定合理的预期,并进行长期努力。构建数字孪生模型应从小处着手,例如从一个床位开始,逐步迭代完善,而非一开始就追求大规模的完整模型。为什么在构建数字孪生模型时,应该从小规模开始,而不是直接追求大规模的、复杂的模型?从小规模开始构建数字孪生模型,有助于达成共识,并通过迭代的方式逐步完善模型,避免一开始就追求大规模而导致失败。在AI实施过程中,模型的可解释性是否至关重要?模型的可解释性非常重要,尤其是在出现错误时,能够解释错误原因。通过构建模块化系统,并确保团队拥有正确的教育机制,可以维护人员、文化和流程。通过实践学习,从小项目开始,组建多元化的跨职能团队,并坚持长期努力,是构建运营肌肉的关键。

Deep Dive

Chapters
This chapter explores the reasons behind AI project failures in enterprises. It highlights the often-overlooked importance of 'operational muscle'—the people, processes, and culture—in addition to the technology itself. Building effective teams and fostering the right culture are crucial for success.
  • AI failure is often due to neglecting the people, process, and culture aspects.
  • Operational muscle is key to successful AI implementation.
  • Building cross-functional teams is vital for AI projects.

Shownotes Transcript

这是 Everyday AI 节目,一个日常播客,我们简化 AI 并将其力量带到您的指尖。每天收听实用建议,以提升您的职业、业务和日常生活。

AI 有时不起作用的原因有很多,对吧?有很多用例,很多看似简单的提高生产力、完成更多工作的方法。但它为什么会失败?

有时。今天我很高兴能进行一场关于运营肌肉及其含义的对话,以及我认为这可能是每个公司 AI 战略中缺失的关键。好吧,我很期待这次谈话。如果您是新手,

欢迎。感谢您的收听。我的名字是 Jordan Wilson,这是 Everyday AI。我们是您的每日直播播客和免费每日新闻通讯,帮助像您我这样的普通人不仅跟上 AI 领域发生的事情,而且了解我们如何利用它来取得进步,发展我们的公司和职业。这从这个播客和直播开始,但它实际上是从这里开始的

英伟达GTC。所以,如果你正在收听播客,呃,我们实际上就在英伟达的GTC这里。我认为这是世界上最令人兴奋的技术会议之一。呃,将许多优秀的英伟达合作伙伴带到播客中。所以,呃,

就此打住。如果您还没有订阅新闻通讯,请务必访问 youreverydayai.com。我们将回顾今天的谈话以及更多内容。但闲话少说。我很期待今天的嘉宾。所以请帮我欢迎 Andy Lin,Mark III Systems 的战略副总裁兼首席技术官。Andy,非常感谢您加入 Everyday AI 节目。感谢您的邀请。我很感激。好的。那么,你能告诉大家一点,什么是 Mark III Systems?你们都在做什么?

当然。Mark3,我们是英伟达的精英合作伙伴,我们专门与大型组织合作,包括财富 500 强公司、行业、研究机构、大学,帮助他们建立 AI、生成式 AI、现代 HPC 和数字孪生卓越中心。

所以,是的,我们将深入探讨所有这些不同的方面,但我希望从顶部开始。告诉我这个运营肌肉的概念,以及它如何成为可能仍在努力采用 AI 的企业中缺失的一环。是的,运营肌肉是我们创造的一个术语,用来谈论大规模运营 AI 的无形方面。

今天行业中的大多数讨论都围绕技术和模型展开,对吧?这是平台、GPU、软件、如何训练模型等等,PyTorch 的想法。但实际上,并没有太多关于教育的讨论,关于如何组建团队,如何构建文化,特别是对于那些希望高效大规模地做到这一点的大型组织而言。当我们谈论卓越中心时,

这是能够拥有一个集中式平台的想法,当然是以我们在英伟达的合作伙伴为基础。但能够让研究人员、科学家、工程师、数据科学家、训练模型的人能够以集中方式使用这些工具,但能够保持个性并首先专注于他们的工作。因为每个人都在处理不同类型的问题。每个人都在做他们一生的工作。

完全分开,你真的不能减缓这些人的速度。那么,你如何将这两件事完美地结合在一起呢?这实际上是一件非常棘手的事情。当我们谈论运营肌肉时,为了回到这个术语,它完全围绕着能够使等式中的人员流程文化部分能够确保您与技术处于平衡状态的想法。

所以我认为,当人们剖析 AI 以及如何在他们的组织中使其发挥作用时,这三件事中的流程部分可能会出现在他们的脑海中,但可能不一定包括人员和文化。解释一下为什么这些事情可能与技术方面一样重要。当然。是的,我的意思是,有趣的是,人员实际上可能是等式中最重要的部分,当启用 AI 战略时,对吧?你正在谈论人工智能。

但实际上是人的一部分,以及如何组建团队,以及如何以实际的方式启用分发教育的机制,我认为这才是决定成败的关键。当您谈论组织时,这就是我所说的我和我们的想法,对吧?做得最好的组织是

当您拥有一个研究人员、数据科学家和训练模型人员的社区时。另一方面,您拥有专注于启用平台以服务这些人员的技术团队。对于这两个群体,您都有相同数量的我与我们。能够做到这一点非常关键。

当您谈论人员和文化时,能够谈论其具体的团队合作方面是,当您谈论 AI 和数字孪生时,比以往任何时候都更需要许多不同类型的人一起工作才能实现大规模的成功战略。我读过一项研究,说如果您试图例如构建一个数字孪生来模拟工厂、模拟医院,无论那是什么,您都需要 10 种不同类型的人一起工作。

如果您仔细想想,这很有道理,对吧?3D 艺术家,您有机器学习人员,您有开发人员,如果您试图对智能医院进行数字孪生,您可能有医疗保健领域的主题专家。你有护士,你有医生。过去这些人永远不会彼此有任何关系,对吧?工程师与工程师一起工作。

你知道护士与护士一起工作,开发人员与开发人员一起工作,但是由于能够通过 AI 和数字孪生的机制无缝地将可扩展的智能移动到任何地方的想法,这些群体必须一起工作,我告诉每个人,无论从无形资产的角度来看,无论你是十几岁的年轻人刚进入这个领域,还是专业人士,还是想要重塑自己的人

您需要能够与过去从未与您合作过的人一起工作。这与过去相比是一个巨大的变化。我所看到的通过黑客马拉松等计划以这种方式将人们聚集在一起解决问题的组织是最终成功的组织。

您认为这些持续存在的挑战之一,至少当我们谈论大规模的企业采用时,是因为人们可能认为 AI,除非您的公司已经使用了许多十年。但是当我们想到,你知道,生成式 AI 和大型语言模型时,我认为有时人们只是认为,

一种个人生产力工具,他们并不总是考虑这如何改变我们的部门?这如何改变我们行业的未来工作?这是您看到很多人可能只是小规模地看待生成式 AI 的情况吗?嘿,这只是关于个人生产力,也许这就是它被分割的原因?

是的,我认为 ChatGPT 在设定其概念方面做了很多好事,也可能做了不好的事情,对吧?我不是指 ChatGPT 本身。我只是指聊天机器人和代理的概念,对吧?它们非常有用,对吧?显然,能够输入您想要的内容,然后得到一个连贯的人类般的回应来解决您的问题或给您答案实际上非常有用。但是

围绕生成式 AI 和大型语言模型,其理念是能够以前所未有的方式理解任何形式的非结构化数据。因此,对话式 AI 是一个例子,但例如,我们在医疗保健生命科学领域做了大量工作。

其理念是您可以梳理蛋白质并理解和发现新药,并以以前从未使用 DNA 和 RNA 链等方式发现新的基于精准的疗法。这只是它将彻底改变并影响数百万人的生活的一个例子,这与个人生产力绝对没有任何关系。

因此,它在某种程度上是好的,因为它显然引起了人们对该领域的关注。人们了解它的发展方向。您会看到英伟达在代理 AI 周围的生态系统中正在发生的事情,这实际上是超越生成式 AI 的下一章的概念。生成式 AI 的理念是能够根据大量非结构化数据创建诸如文字或图片之类的内容。

或者基于大量非结构化数据,对吧?Agentech 实际上是让代理基本上使用这些作为机制,但能够像任何人类一样以自动化方式采取行动,这取决于您想要的方式,并能够无缝扩展,因为毕竟它是 AI,它是世界任何地方的代理,您可能需要它在您的业务、企业、行业或研究中的任何地方。因此,就我们面前可能存在的可能性而言,这非常令人兴奋。

当然。因此,您举了一个很好的例子,谈论数字孪生。而且,你知道,我认为你说过一项研究表明你至少需要,你知道,五到十种不同类型的人,对吧?所以这确实解释了,你知道,当你使用 AI 进行扩展时,人际关系可能会如何改变。什么关于

内部的,就像我经常思考的那样,你知道,尤其是在我们进入代理 AI 的时候,你知道,我们正在赋予这些 AI 系统代理权,对吧,用我们的数据做出决定,很多时候你,你有,你知道,职业中期专业人士,他们就像等等

这些是我一直在做的决定。代理权是我喜欢的东西。即使在内部,业务领导者如何才能真正实现人员、文化、流程之间的良好契合,我们甚至需要如何改变对工作的看法?这是一个非常好的问题。我希望我有一个非常好的答案。我认为最终,在这个领域中的一个关键是,您需要授权

实际上正在构建这些东西的人使他们成为解决方案的一部分。我认为社会对这些代理围绕工作的恐惧之一是,您担心有人会从上到下强加一个代理。我认为如果您只是把它想象成一个人,如果您有一个团队,

对吧?他们如何才能成为解决方案的一部分,帮助您创建代理来放大他们在市场上实际正在做的事情,对吧?让他们成为解决方案的一部分,实际上是创建代理来放大他们不喜欢的工作部分,以便他们可以专注于他们喜欢的工作部分,然后

而且他们擅长。这几乎就像我想创建一个我的复制品,字面上的复制品,而不是数字孪生,而是字面上的复制品。所以我这里有一个 Andy 一号,这里有一个 Andy 二号。Andy 二号不喜欢什么?Andy 二号不喜欢做费用报销和做所有这些事情。Andy 一号喜欢与组织合作,帮助制定战略,并与我们的团队一起构建事物。那么我该如何创建一个代理来做这些事情呢?

我认为你是对的。你恰好说中了重点,代理权。对。你想赋予人们代理权,帮助他们制定能够实现这一目标的战略。我认为从良好的领导力和良好的组织管理角度考虑这一点的组织将是那些成功的组织,就像其他任何事情一样。对。所以这是一个非常好的问题。

- 你知道,回到这个,你知道,运营肌肉的概念,我喜欢,对吧?锻炼肌肉,你知道,通常首先涉及,你知道,一点痛苦和不舒服,对吧?在你能够获得那些重复并真正变得更强壮之前。你知道,到目前为止,你的经验,你知道,与,你知道,不同的客户和客户合作,

当他们试图完全实施它时,哪些最初的事情会让客户感到痛苦,而他们真的必须经历这些重复,然后最终才能看到另一边的收益?是什么样的挣扎会导致最初的痛苦?

你还在四处奔波,试图弄清楚如何利用 AI 发展你的业务吗?也许你的公司已经使用大型语言模型一年或更长时间了,但无法真正获得牵引力来找到生成式 AI 的投资回报率。嘿,我是 Jordan Wilson,这个播客的主持人。

像 Adobe、微软和英伟达这样的公司与我们合作,因为他们信任我们在教育大众了解生成式 AI 以取得领先地位方面的专业知识。一些国家最具创新性的公司聘请我们帮助他们制定 AI 战略,并培训他们数百名员工如何使用生成式 AI。因此,无论您是为数千人寻找 ChatGPT 培训,

或者只需要帮助构建您的前端 AI 战略,您也可以与我们合作,就像世界上一些最大的公司一样。访问 youreverydayai.com/partner 与我们的团队联系,或者您可以点击我们网站的合作伙伴部分。我们将帮助您停止在这些 AI 圈子里奔波,并帮助您的团队取得领先地位,并为生成式 AI 建立一条通往投资回报率的直线路径。

我认为最重要的是无法解释您最初的几次堆栈实验。我认为我们帮助我们合作的组织做的一件事是帮助他们设定内部的适当期望,这将是一条漫长的道路,对吧?但是,如果您现在不决定开始,

当您的竞争对手在一年后已经领先时,您将无法赶上。这就是我喜欢这个领域的原因。这完全是关于汗水资本和应得资本。你投入的工作量决定了你将领先多少,即使你并不一定能立即到达终点。如果您训练了一个有效性为 50% 的模型,您可能会说,哦,伙计。

伙计,真是浪费时间,对吧?但显然在接下来的几年里,您的预测价格、进行预测或任何其他可能性的模型可能会达到 90%、95%,但您必须经历这些重复才能做到这一点。所以我认为,对于那些没有设定正确期望的组织来说,痛苦在于能够解释这个过程。在我看来,我们现在实际上正在经历生态系统中类似的部分,特别是围绕数字孪生,对吧?

因为我认为从长远来看,将会发生的事情是每个人都将拥有一个 AI 卓越中心,一个孪生卓越中心。他们将互相交谈,互相沟通。因为如果您仔细想想,目标是什么?目标是构建可扩展的代理、模型、体验,对吧,模拟性能。

你知道组织中的一些超可扩展的专业知识,可以随时随地使用,什么是可扩展的专业知识智能,对吧,现在它主要由大型语言模型和生成式 AI 驱动,这是大脑和耳朵,我能说话吗?我能理解吗?我能听吗?

下一章是关于眼睛的,因为如果您仔细想想,人们是视觉化的。我们都存在于现实世界中。但由于本质原因,劳动力现在是混合的。它们是地理分散的。那么,当人们分散时,您如何创建一个机制来进行关于物理空间的有益对话呢?您必须能够创建现实世界中实际工作方式的复制品。

如果您看看英伟达正在谈论的内容,他们正在谈论物理 AI,他们正在谈论机器人技术,他们正在谈论代理 AI。所有这些都是这些项目的整合。现在,为了回到您最初提出的关于运营肌肉的问题,这些事情不会仅仅因为您希望它发生而发生,对吧?

我们都希望我们能够在未来五年结束时,哦,它正在工作。但事实并非如此,对吧?您必须有人来构建这些试点,来学习您不知道的东西,对吧?在数字孪生方面,它完全围绕着创建您商店、工厂、学校或人体的 3D 表示,对吧?然后能够随着时间的推移迭代它以提高数字孪生的保真度和质量。

然后混合 AI 以能够帮助您更快地构建它,能够将数字孪生呈现给所谓的普通人,对吧?谁可以使用它,对吧?如果您考虑一下我的妈妈或类似的人,对吧?他们可以使用数字孪生来规划他们的下一次旅行吗?在企业方面,我可以吗?我可以将其呈现给设施规划人员,以便规划我的下一个商店的样子,对吧?所以你必须能够混合所有这些东西,而它不会发生。

对。你知道,它一天一天地开始,你知道,创造一个,你知道,如果你只想一个医院,你怎么开始?对。这是我们今天在实地工作中相当重要的事情。你从半个房间开始。对。你从一张床开始。

对。你把床铺好。你让人们看看床是什么样的。好的,床很好。好的。建造房间的另一半。房间的另一半。非常好。好的。然后你很快就会有一家医院。对。你不会说,嘿,我要建一家医院。三个月内就会准备好。那行不通。所以因为经历了这个过程,人们明白了。

你想要做什么,他们有想法,他们被买通了,回到代理权,成为构建它看起来的样子的一部分。它创造了一种完全由人驱动的积极反馈循环。

是的,Andy,我喜欢你刚才对数字孪生概念的分解,因为我认为有时即使是我自己,当你想到数字孪生时,你会想,好吧,这是一个规模。这是巨大的。能够立即模拟数万亿个数据点。但你说,让我们从一张床开始。所以它实际上是在改变数字孪生和 AI 扩展的概念。

我很感兴趣,为什么采用这种方法,从一张床或半个房间开始,因为人们最感兴趣的事情似乎是,哦,是的,现在我可以,像去年的 Earth 2 主题演讲一样,对吧?人们只是在想巨大、巨大、巨大。那么小型数字孪生的好处是什么?当然。所以它与运营肌肉和了解你不知道的东西有关。我认为

Earth 2 令人惊叹。别误会我的意思,对吧?我是最大的粉丝。我去年被它震撼了。是的。但那是,如果您仔细想想,对于一个组织来说,这就像几年后的等价物。它给你一个伟大的目标。英伟达是这个领域中最具远见的公司,对吧?没有他们,我们没有人能够做到我们所做的事情。

但是为了能够执行,对吧,走上这条道路,坦率地说,这是我们工作的一部分,这完全是关于从小步开始才能到达。当我向一个组织的 10 个人组成的房间说数字孪生时,我会得到 10 个不同的答案,说明我的意思是什么。你如何达成共识,对吧?达成共识的方法是构建一个微型版本,一张床,对吧?云形成,对吧?身体的一部分,小器官,对吧?

向所有人展示它,让他们对此发表评论并达成一致,是的,这就是我所说的数字孪生。然后从那时起,如果您仔细想想,其余的只是对这小块的 10,000 次迭代。我认为出错的地方在于,有人试图在没有征求共识的情况下构建整个事物,只需要组织中的一些人谈论人员流程文化就能使整个事情不成功。

因此,能够采用试点和迭代方法,专注于一半的技术、一半的人员流程文化,这不仅是一种好方法。我认为这是能够在组织中保留人员共识部分的唯一方法,对吧?我认为,你知道,我经常开玩笑说

我喜欢可能性和假设的想法,对吧?但是如果我在会议上听到第五个假设,我就离开了。因为这意味着他们并不真正了解要实现这一目标需要进行哪些磨合和迭代。现在,如果他们理解并理解从小处着手并运行试点项目的想法,我可以看出他们真的能够与我们一起坚持下去,我们全力以赴。

我认为现在这个领域很酷的一点是,那些正在迈出第一步的人,你知道,我们在分销、制造、医疗保健和其他领域有很多很好的例子,这将是三、四、五年后的领导者,因为他们现在决定采取这些步骤。我认为这尤其让我兴奋。在每一个这样的组织中,

具体来说,您有领导者,并且有人认同这个过程,他们了解道路将是什么样的。我当然非常兴奋,显然,英伟达在 GTC 上关于物理 AI、代理 AI 的一些公告。您也可以看出,英伟达也看到了这件事像我们一样走到一起,我们在过去几年里一直相信这一点。因此,我在这里发现的一个共同点是可解释性的概念。

对。你知道,真正建立起这种运营肌肉并获得这些,例如,涉及的十个不同角色,也许是从小的开始,从可解释的东西开始。是这样吗?对。因为,是的,很多时候,你知道,那些可能拥有大量数据并且拥有数据

几十年来,但尚未全力投入 AI 的公司。也许他们只想一次性完成所有事情,你知道,一夜之间,他们希望尽快看到转型。也许让它尽可能小,并且真正能够揭开可解释性的面纱,可以说是同样重要的吗?

当然。我认为坦率地说,当有人试图做得太大、太快时,我会感到害怕,就像您提到的那样。但是可解释性是等式中非常重要的一部分,而且坦率地说,这是一个尚未解决的领域。有很多公司只专注于模型的可解释性。

而且在某种程度上,我认为,你知道,你会看到数字孪生和模拟的可解释性也将成为一个随着该领域发展而出现的领域。这是为了能够向人们解释,尤其是在出现错误时,对吧?你知道,你有一个准确率为 98% 的模型,你可能会有 2% 的错误。

就像,为什么会发生这种情况?即使我们都知道人类的错误率可能为 10%,对吧?是的。但是您可以归因于,好吧,是那个人,对吧?是约翰犯了那个错误,对吧?我不喜欢这样说。但是如果您仔细想想- 总是约翰。总是约翰。是的,那个约翰。但是,你知道,如果您仔细想想,就像,我认为人们正在试图就 AI 世界中发生的事情或模拟环境中发生的事情达成某种共识或感觉。

围绕数字孪生的世界。所以是的,老实说,我很想知道,你知道,那会走向何方。显然,这与诸如治理和监管之类的事情有关,我觉得我们可能还没有人真正找到答案。但是是的,这绝对是需要关注的事情。我认为出于这个原因,

建立运营肌肉、从小处着手、建立试点、让每个人都站在同一阵线、进行第二次迭代、确保每个人都站在同一阵线,这甚至更重要。因为任何时候你都可以拥有一个一致的社区,它都会使可解释性的想法更容易得多。对。你知道吗?是的,这是一个很好的观点。你知道,另一件事,安迪,我很好奇的是,你知道,建立这种运营肌肉和人员、文化、流程,嗯,

显然,2025 年的流行词是代理 AI。当您将其与数字孪生和多代理环境结合起来时,

您如何必须或如何保护几乎是那些人员文化流程方面,因为有时我们越深入到这个 AI 中,特别是多代理系统,甚至数字孪生,它似乎与那些人员文化流程如此分离。

那么你如何保护它并将其作为发展这种运营肌肉的组成部分呢?这是一个很好的、很好的观点。我认为它真的只是从基础开始。

并确保您拥有合适的团队,并赋予其权力,以便能够在训练第一个模型或构建第一个数字孪生时建立正确的教育机制。因为如果您考虑一下代理 AI 周围的一些概念,它实际上只意味着您有很多模型或很多模拟,并且它们都混合在一起以模拟某种形式的智能

这对企业、研究机构等都很重要,对吧?想想看,这就像拥有 50 个不同的模型或 50 个不同的模型和模拟等等。如果你有一个优秀的团队和一个围绕每个模型的良好结构,你将能够创建一个模块化系统,使你能够从人员、流程和文化方面进行扩展,对吧?

我认为这些模型和这些代理仍在学习,你知道,所以使用其中的一些术语,但一切都被重新命名了。对。这很好。你知道,你拥有,它是一个活生生的东西,活生生的东西需要人们的照顾和喂养。在每一个伟大的代理背后,

通常都有一个伟大的人或一个伟大的团队。你知道,这些代理不会自己构建,对吧?那是,代理应该是你团队中最好的人和最好属性的放大或体现,你知道吗?我认为这是能够体现公司最好的一面、团队最好的一面、领导力最好的一面,对吧?这就是这个领域所承诺的,也是我们所处的周期,对吧?

对。我认为这不仅仅是一次性的事情。你如何维护它?你如何围绕它进行迭代?这确实与肌肉联系在一起。对。我认为这非常有趣。许多组织可能会认为,嘿,你知道,我刚买了一个大型科技平台。我刚买了一堆GPU。对。哦,我有一个AI战略。对。

有趣的是,有很多,或者相反,对吧?你可能有许多组织,对吧?他们就像,你知道,我一年内不会有大量的资金,对吧?我应该从那时开始吗?答案绝对是否定的。你需要现在就开始,因为你可以建立一个运营肌肉

无需技术即可使战略奏效。但在我看来,如果你从技术方面入手,你真的无法在没有肌肉的情况下建立AI战略。就像我说的,它归结于人。它归结于一致性。它归结于建设者和运营商之间的平衡。如果你拥有这些,你拥有了一致性,你可能会成功。

好的。所以,Andy,我认为你做得很好,你知道,阐述了为什么运营肌肉可能是公司AI战略中一个关键的缺失部分,但你知道,在我们结束今天的谈话时,因为我认为这是一次很棒的谈话,你认为对于组织来说,最重要的收获是什么,你知道,从今天的谈话中获得,对吧?因为有很多,你知道,很多

新的动向,对吧?我们在这里参加GTC。有很多新的公告。构建运营肌肉最重要的事情是什么?我认为从非常实际的角度来看,就是边做边学。你知道,我认为

我们想坐下来,你知道,观看所有这些公告,进行计划和过度分析,并担心我们应该何时介入,何时应该这样做,你真的不知道正确的答案,这与运行初创公司非常相似,你只需要开始构建东西

因为你不知道你还不了解什么。再次,这是运营肌肉理念的一部分,对吧?是通过你正在尝试做的内容的微型示例开始的想法,对吧?所以,想想看,五年后的愿景是什么,对吧?我试图建立一家智能医院吗?我试图建立一个智能制造工厂,对吧?所以我可以模拟任何东西。我可以模拟任何场景,例如围绕吞吐量。从小处着手,并组建一个真正多元化的跨职能团队

回到拥有 10 个、5 到 10 个不同类型的人员一起工作这一想法。这个过程和旅程的一部分不仅仅是使技术发挥作用,还在于你从彼此身上学到了什么。我认为这很老套,关于团队合作可能看起来有点伤感,因为你会说,是的,当然。是的,当然这是团队合作。但我对这被完全忽视的频率感到震惊。

并且每天都在努力工作,找出什么坏了,找出什么真正有效,并在很长一段时间内进行迭代。在这个领域,我看到的多数成功的组织,他们的一夜成功花了数年时间。这是一个非常紧密的团队,他们拥有各种各样的技能,他们长期合作才使之成为可能。

所以找到你的小团队。你不需要在一家大公司,对吧?如果你在大学,那就寻找其他同事和其他专业、其他学科的人,那些你可能在 10 年前会感到非常不舒服与之共事的人,但他们需要成为你微型团队的一部分。因为你自己也可以从个人旅程的角度了解如何建立你自己的运营肌肉,这样当你到达组织中的那个点时,你就知道该做什么了。

就像我说的,很多时候都非常相似。就像我说的,第一,边做边学,习惯于与完全不像你的人一起工作而不感到不舒服。然后,对这个过程要有信心。你知道,从个人的角度,然后也从组织的角度来看,如果你努力工作,如果你保持一致,并且你在我和我们之间取得平衡,你就会成功。是的。

今天的节目提供了如此精彩的见解。Andy,非常感谢你抽出时间与我们的观众分享。我真的很感激。谢谢。感谢邀请我。好了,各位。太多了。我的天哪,如果你在跑步机上遛狗,你可能错过了 90% 的内容。别担心。我将对此进行回顾。

在今天的时事通讯中。因此,如果你还没有,请访问youreverydayai.com,注册免费的每日时事通讯。我们将从今天的谈话中获得更多内容,从GTC获得更多内容,以及你需要在利用AI方面领先的一切。感谢收听。希望明天和每天都能看到你回来收听更多Everyday AI。谢谢各位。

今天的Everyday AI节目到此结束。感谢您的收听。如果您喜欢这一集,请订阅并给我们评分。这有助于我们继续前进。更多AI魔法,请访问youreverydayai.com并注册我们的每日时事通讯,这样你就不会落后。去打破一些障碍,我们下次再见。