文章作者｜麥肯錫公司，慎思行采編翻譯

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麥肯錫近百年的洞察力和知識(shí)是該公司人工智能平臺(tái) "Lilli "的源材料。在本期文章中，麥肯錫高級(jí)合伙人兼增長(zhǎng)與創(chuàng)新全球領(lǐng)導(dǎo)者 Erik Roth（Erik Roth）與高級(jí)合伙人易瑞玲（Lareina Yee）共同探討了 "Lilli "是如何開(kāi)發(fā)并精心地執(zhí)行的--以及為什么對(duì)公司知識(shí)產(chǎn)權(quán)的即時(shí)訪問(wèn)改變了麥肯錫為客戶(hù)提供服務(wù)的方式。

Lilli的起源

Lareina Yee：Lilli 是什么，它是如何成為麥肯錫公司現(xiàn)在最常用的工具之一的？

Erik Roth：Lilli的誕生源于一個(gè)問(wèn)題“我們?cè)撊绾螏椭溈襄a的同事們獲取最深入、最廣泛的最佳見(jiàn)解，以便他們能夠與客戶(hù)一起激活這些見(jiàn)解？”從那時(shí)起，當(dāng)我們開(kāi)始這項(xiàng)調(diào)查時(shí)，ChatGPT 就爆發(fā)了。

我們的想法是：如果我們用自己的信息來(lái)訓(xùn)練它呢？Lilli 最初是一個(gè)知識(shí)提取和綜合工具，但就你的問(wèn)題而言，它現(xiàn)在已經(jīng)成為一個(gè)協(xié)調(diào)層，基本上可以協(xié)調(diào)公司內(nèi)外許多不同類(lèi)型的知識(shí)。

Lareina Yee：Lilli 與其他生成式人工智能平臺(tái)有何不同？

Erik Roth：在Lilli有幾個(gè)不同之處。首先，它是專(zhuān)門(mén)針對(duì)麥肯錫及我們的客戶(hù)服務(wù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)的，這意味著它在識(shí)別問(wèn)題意圖的方式上，以及在調(diào)整答案使其對(duì)我們的同事帶給客戶(hù)時(shí)更有用的方式上，體現(xiàn)了非常“麥肯錫式”的特點(diǎn)。

它通過(guò)我們?cè)谄脚_(tái)中使用的大型和小型模型的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。這可能是它與眾不同的第二點(diǎn)。它不是一個(gè) RAG 或檢索增強(qiáng)生成實(shí)例。它是多種技術(shù)在一個(gè)軟件堆棧中的結(jié)合，使我們能夠?qū)崿F(xiàn)我之前描述的功能。因此，"這是一個(gè)協(xié)調(diào)層 "的概念是真實(shí)存在的。它非常適合那些需要在監(jiān)管、安全、訪問(wèn)和信息保護(hù)方面深思熟慮的企業(yè)。

Lareina Yee：作為這項(xiàng)壯舉的母公司和產(chǎn)品領(lǐng)導(dǎo)者，您能否向我們介紹一下您是如何開(kāi)發(fā) Lilli 的？

Erik Roth：當(dāng)我們開(kāi)始時(shí)，它只是一個(gè)實(shí)驗(yàn)。因此，過(guò)程非常迭代，團(tuán)隊(duì)也非常小，最初只有四個(gè)人。現(xiàn)在我們的人數(shù)已經(jīng)超過(guò)了150人。但最初的過(guò)程確實(shí)是從用戶(hù)身上學(xué)習(xí)。在早期階段，我們進(jìn)行了非常經(jīng)典的觀察性、民族志研究，主要是研究我們的同事們。

在很大程度上，這就是 "關(guān)注問(wèn)題，以用戶(hù)為中心"。我們有四個(gè)領(lǐng)域，這四個(gè)領(lǐng)域相當(dāng)簡(jiǎn)單，而且一直沿用至今：“如何組建一支高績(jī)效團(tuán)隊(duì)？如何以人工智能或技術(shù)增強(qiáng)的方式發(fā)展客戶(hù)？如何提供與眾不同的客戶(hù)服務(wù)？如何在項(xiàng)目完成后保持高質(zhì)量的溝通和聯(lián)系？”

其實(shí)就是這四個(gè)領(lǐng)域。當(dāng)然，在這四個(gè)領(lǐng)域中，我們也遇到了很多不同的挫折和問(wèn)題，但我們始終堅(jiān)持“北極星”的理念。

我們保持以用戶(hù)為中心的另一種方法是確保用戶(hù)始終處于開(kāi)發(fā)過(guò)程的中間位置。我們的整個(gè)開(kāi)發(fā)流水線，其中的每一個(gè)元素，無(wú)論是我們正在改進(jìn)的平臺(tái)堆棧，還是通過(guò)用戶(hù)提供的新功能，都與用戶(hù)特定的問(wèn)題相關(guān)聯(lián)。我們的產(chǎn)品線中沒(méi)有任何產(chǎn)品的后端不涉及用戶(hù)問(wèn)題。我們將這一點(diǎn)放在首位和中心，我認(rèn)為這對(duì)我們很有幫助。

Lareina Yee：您能告訴我更多關(guān)于您個(gè)人是如何在麥肯錫推廣Lilli的嗎？

Erik Roth：我問(wèn)每個(gè)人：你今天用過(guò) Lilli 嗎？每次團(tuán)隊(duì)會(huì)議的第一個(gè)問(wèn)題就是 “你問(wèn)過(guò)Lilli了嗎？”很多時(shí)候他們問(wèn)過(guò)，很多時(shí)候他們沒(méi)有。所以我認(rèn)為，作為公司的領(lǐng)導(dǎo)者，以身作則并實(shí)際使用它真的很重要。

但在這背后，還有 360 度全方位的溝通和采用計(jì)劃，從加入公司之初關(guān)于如何使用 Lilli 的學(xué)習(xí)，一直到每個(gè)季度整個(gè)公司都必須完成的風(fēng)險(xiǎn)和法律評(píng)估。Lilli 現(xiàn)在已經(jīng)成為這些評(píng)估的一部分，這絕非偶然。因此，每個(gè)季度我們都會(huì)提醒您，不僅要注意安全使用數(shù)據(jù)，還要注意如何在此框架內(nèi)使用 Lilli。

在這兩者之間，我們還有各辦事處的 Lilli 用戶(hù)組。十個(gè)辦事處都有 Lilli 社區(qū)，他們經(jīng)常向我們提出想法。我們還有培訓(xùn)課程。然后，平臺(tái)本身也有一個(gè)操作指南。

Lareina Yee：為了讓用戶(hù)有效使用，還有哪些意想不到的收獲？

Erik Roth：我們剛剛推出了我們的代理框架。麥肯錫語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)代理是我們測(cè)試組中使用率最高的代理，目前測(cè)試組大約有 2500 人。它能將任何散文轉(zhuǎn)化為麥肯錫品質(zhì)的寫(xiě)作樣本。無(wú)論是寫(xiě)給合伙人、高級(jí)合伙人還是客戶(hù)的文章，它都能將雜亂無(wú)章或令人困惑的內(nèi)容，尤其是對(duì)那些非英語(yǔ)母語(yǔ)的人來(lái)說(shuō)，轉(zhuǎn)化為立竿見(jiàn)影的有用內(nèi)容。

未來(lái)的顧問(wèn)

Lareina Yee：所有這些強(qiáng)大能力的使用，這些看似微不足道但實(shí)際上非常重要的知識(shí)。您能為我們描繪一下，麥肯錫顧問(wèn)這個(gè)人們?cè)谏虡I(yè)領(lǐng)域交往了近百年的機(jī)構(gòu)，在未來(lái)三年會(huì)有什么不同嗎？

Erik Roth：我們可以根據(jù)一些早期線索做出一些猜測(cè)。首先，麥肯錫顧問(wèn)的技術(shù)能力將大大提高。他們?cè)陔娮颖砀裰谢蛲ㄟ^(guò)其他方式完成的大量分析工作將越來(lái)越多地被人工智能相關(guān)工具所取代。這些工作會(huì)被百分之百取代嗎？這個(gè)我們還并不清楚。

我希望未來(lái)的麥肯錫顧問(wèn)，或許也是更廣泛的行業(yè)顧問(wèn)，能夠真正花更多的時(shí)間來(lái)激活他們的洞察力，而不是通過(guò)分析來(lái)創(chuàng)造這些洞察力。這對(duì)我們聘用哪些人、他們擁有哪些技能組合以及他們可能為某個(gè)項(xiàng)目帶來(lái)哪些經(jīng)驗(yàn)都有影響。

我認(rèn)為這一切都有待討論。但未來(lái)的顧問(wèn)在與人合作時(shí)可能會(huì)更有同理心。我希望他們更加多元化，因?yàn)槲艺J(rèn)為我們可以讓更多的人做他們以前沒(méi)做過(guò)的事情，而且總體而言，他們創(chuàng)造影響力的方式[具有]更高的質(zhì)量。

好奇心是關(guān)鍵

Lareina Yee：阻礙人們前進(jìn)的因素之一是數(shù)據(jù)。我們經(jīng)常聽(tīng)到有公司說(shuō)，他們的數(shù)據(jù)集不夠好，無(wú)法讓生成式人工智能為他們所用。你對(duì)其他公司的這種經(jīng)歷有何建議和看法？

Erik Roth：我和一位首席執(zhí)行官談話時(shí)，她的擔(dān)憂(yōu)是他們的數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠好。我的建議是：“是的，你們需要一個(gè)數(shù)據(jù)架構(gòu)。你們需要一個(gè)框架來(lái)思考如何標(biāo)記和分類(lèi)數(shù)據(jù)。你們還需要一些數(shù)據(jù)整理的過(guò)程。” 數(shù)據(jù)是這種技術(shù)能夠發(fā)揮作用的關(guān)鍵之一。如果你想利用這些技術(shù)，整理好你的數(shù)據(jù)就變得愈加重要。

我認(rèn)為你的問(wèn)題有點(diǎn)涉及到人類(lèi)層面的影響，而這些影響確實(shí)存在。我對(duì)此持非常樂(lè)觀的態(tài)度。就目前而言，我的最佳回答是，組織中的某些部分將會(huì)成為我所說(shuō)的“最小可行組織”：盡可能少的人，配合盡可能多且相關(guān)或合適的技術(shù)支持。

話雖如此，組織中的其他部分將獲得“超能力”，這將使得表現(xiàn)較低的員工能夠通過(guò)技術(shù)提升，成為中等或頂尖表現(xiàn)者，做以前無(wú)法做到的事情。技術(shù)不會(huì)做所有事情，但它能做很多事情。我認(rèn)為其中的一個(gè)關(guān)鍵空白是教育，幫助人們理解這些技術(shù)是什么，以及它們是如何運(yùn)作的。

Lareina Yee：而教育和理解這一領(lǐng)域相對(duì)較新。并不是說(shuō)24個(gè)月前你就能獲得相關(guān)學(xué)位和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。也許你當(dāng)時(shí)是少數(shù)幾個(gè)博士生之一，麥肯錫在創(chuàng)建其生成式人工智能平臺(tái)時(shí)學(xué)到的東西，可能是這樣。但你是一個(gè)成人學(xué)習(xí)者，是一位高級(jí)合伙人。那么，對(duì)于你來(lái)說(shuō)，這段教育之旅是怎樣的？你對(duì)那些走上這條路的領(lǐng)導(dǎo)者有什么建議？

Erik Roth：首先，我想說(shuō)的是潛心研究。不要害怕技術(shù)。你對(duì)它了解得越多，就越能理解它，了解它如何應(yīng)用于你的業(yè)務(wù)。第二，要有好奇心。不要害怕提問(wèn)。當(dāng)我在會(huì)議上談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)，我會(huì)停下來(lái)說(shuō)：“大家都明白 GPT 是什么了吧？令我驚訝的是，每次至少有一半的人不明白。”

刻意去建設(shè)

Lareina Yee：我想再問(wèn)幾個(gè)關(guān)于產(chǎn)品本身的問(wèn)題。我想人們很想知道你們是如何打造這款產(chǎn)品的。能談?wù)勀銈兪侨绾未_定測(cè)試與開(kāi)發(fā)的優(yōu)先順序的嗎？

Erik Roth：在構(gòu)建和學(xué)習(xí)之間總是存在挑戰(zhàn)。你可以比學(xué)習(xí)更快地構(gòu)建，因?yàn)闃?gòu)建是編寫(xiě)代碼和組裝技術(shù)組件，而學(xué)習(xí)則是等待用戶(hù)實(shí)際體驗(yàn)產(chǎn)品并提供反饋。因此，在我們能夠構(gòu)建的內(nèi)容上，我們不得不在很大程度上放慢進(jìn)度。

當(dāng)我們推出 Lilli 時(shí)，我們只向大約 2500 名同事推出了它。我們有意說(shuō)：“我們將采取非常謹(jǐn)慎的步伐。我們要保持小規(guī)模的團(tuán)隊(duì)。我們要學(xué)習(xí)，把他們變成傳道者。我們將一波一波地增加用戶(hù)。”

在我們構(gòu)建和開(kāi)發(fā)這個(gè)平臺(tái)的過(guò)程中，有一些方法或策略一直在強(qiáng)調(diào)并優(yōu)先考慮通過(guò)大量的迭代測(cè)試進(jìn)行學(xué)習(xí)。我們有 alpha 小組。我們有測(cè)試組。我們有一個(gè)叫做 LilliX 的東西，它正在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。所有這些都是為了真正推動(dòng)最高的采用率和最高的使用率。

創(chuàng)新才剛剛開(kāi)始

Lareina Yee：您是如何看待 Lilli 及其在推理、精準(zhǔn)和預(yù)測(cè)分析方面的能力的？

Erik Roth：這些模型看起來(lái)可能像是在推理，但現(xiàn)在它們并不具備推理能力。它們模仿了很多東西。當(dāng)你開(kāi)始考慮代理和代理鏈時(shí)，它們實(shí)際上可以復(fù)制看似人類(lèi)的邏輯思維過(guò)程。但我們還沒(méi)有達(dá)到那個(gè)階段。不過(guò)，我提到了LilliX。在LilliX內(nèi)部，我們正在與一些世界領(lǐng)先的思想家進(jìn)行多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)。所以在這個(gè)小組中，我們實(shí)際上在構(gòu)建能夠進(jìn)行推理的模型。

Lareina Yee：最后兩個(gè)問(wèn)題，Erik。你是如何為你的產(chǎn)品取名 Lilli 的？

Erik Roth：Lillian Dombrowski 是第一位在公司獲得 MBA 學(xué)位的女性。早在 20 世紀(jì) 40 年代，她就幫助創(chuàng)建了我們的檔案庫(kù)——鑒于 Lilli 所建立的基礎(chǔ)，這也是恰如其分的，而且她還是我們至少兩項(xiàng)全球業(yè)務(wù)的發(fā)起人。

Lilli這個(gè)名字的來(lái)源是Lillian，她是一位創(chuàng)新者、企業(yè)家，也是公司在上世紀(jì)40年代的真正先驅(qū)之一。我們的用戶(hù)社區(qū)認(rèn)為選擇她作為名字非常合適。選定她之后，我們將名字簡(jiǎn)化為L(zhǎng)illi。

Lareina Yee：你與麥肯錫的歷史與創(chuàng)新息息相關(guān)。那么最后一個(gè)問(wèn)題是，展望未來(lái)，是什么讓你對(duì)人工智能時(shí)代感到樂(lè)觀？

Erik Roth：我認(rèn)為，人工智能將帶來(lái)一系列新的技術(shù)驅(qū)動(dòng)型商業(yè)模式，不僅有可能改善人類(lèi)生活，還能改善企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值和貢獻(xiàn)社會(huì)的方式。我認(rèn)為，我們一直被傳統(tǒng)流程和傳統(tǒng)工作方式所束縛，出于種種原因，人類(lèi)很難采用這些傳統(tǒng)流程和傳統(tǒng)工作方式。

大型語(yǔ)言模型（LLM）的自然語(yǔ)言能力，以及你可以像與人類(lèi)同事或伙伴互動(dòng)一樣與這些技術(shù)進(jìn)行交流的現(xiàn)實(shí)，很可能會(huì)改變這些技術(shù)在企業(yè)和組織運(yùn)作中的融入方式。因此，展望未來(lái)，我非常樂(lè)觀，只要我們安全地使用這些技術(shù)，并且不忘記這些模型可能存在的偏見(jiàn)，以尊重多樣性的方式去運(yùn)作，人工智能和生成式人工智能的潛力將創(chuàng)造出我們今天可能無(wú)法完全想象的新機(jī)遇。

編輯 | Weizheng

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