美国本田于2023年制定了生成式AI战略，聚焦于即时风险应对、内部能力建设、员工培训及长期规划。随着公司在更广泛目标上的推进，管理层进一步强化了对负责任AI及其背后数据基础的关注。

“我们致力于提升组织各层级的决策速度与决策质量，”美国本田IT高级副总裁兼本田汽车企业行政运营数字部门副主管Bob Brizendine表示，“我们为汽车安装刹车，是为了能更安全、更快速地行驶；数据治理与AI治理实则同理。”

随着企业加大对生成式AI的投入，充分的治理成为实现AI雄心的关键。框架缺失可能导致一系列障碍，从成本上升、性能不佳，到项目延期及偏见结果。

然而，强化治理并非一劳永逸。Brizendine向CIO Dive表示，追求行业所称的“AI就绪数据”实属“神话般”的努力。

“我确实使用‘神话’一词，因为我无法精确衡量数据何时为AI或何种决策做好准备，”Brizendine说，“这是一项艰巨任务。归根结底取决于具体用例、决策的风险以及该决策的重要性。”

美国本田通过设立负责任AI委员会、构建统一数据平台及培养数字素养，努力掌控数据与AI治理。

该委员会由各业务部门代表组成，持续监控模型漂移、隐私合规义务以及AI生成输出的使用方式。委员会就AI使用的预期及何时采用何种模型向团队提供建议。Brizendine表示，大约在年中，该小组将评估执行情况，并在必要时进行调整。

为支持委员会工作及整体战略，美国本田员工正参与数字素养培训。这家汽车制造商与调研咨询公司盖洛普合作创建了一项数字素养指标，以评估各团队水平。

“如果我们了解团队的数字素养水平，就能针对其层级定制教育项目——无论是需要学习如何利用这些能力推动创新的高管，还是普通员工，”Brizendine说。

强化数据引擎

除治理举措外，美国本田近年来还提升了数据所有权，并致力于在组织内普及AI与数据工具。

企业AI努力放大了数据在多数组织中的重要性。根据Collibra与Harris Poll于本周三发布的调查，超过五分之四的技术决策者表示，随着采用计划的扩展，过去一年数据所有权已发生转移。

美国本田是微软Copilot的早期采用者，并于2023年广泛推广。此后，公司探索了针对多个业务部门和任务的AI工具。这家汽车公司还致力于构建统一数据平台并加速数据成熟度，以支撑其生成式AI计划。

“这正是所有要素汇聚之处，”Brizendine说，“我们正大力投入构建统一平台，以整合战略数据要素：集成各类数据，确保无缝数据流。我们按数据域优先级顺序推进。”

随着组织持续整合非结构化数据（如车主手册）并提升结构化数据质量，公司也在识别改进空间。

“当我们谈论制造中的质量或缺陷信息时，如果没有共同语言，就很难跨工厂边界进行沟通和审视，”Brizendine举例说明一个尚未完全就绪的用例。

美国本田全球服务与数据平台副总监兼北美首席数据官Arun Yarlagadda向CIO Dive表示，放弃一个潜在有价值的用例并不常见，更常见的是将其归入“暂缓”清单。

“如果我们使用工厂照片来规划下一步最佳行动，但照片质量不佳，我们会致力于改进该数据源，”Yarlagadda说，“我们不会直接放弃，但必须推迟相关活动。”

Yarlagadda表示，长期来看，合适的人才、可观测性与监控能力将持续对其成功至关重要。

对于数据与AI治理步入正轨的组织，技术领导者需保持警惕，并放眼未来。

“数据与AI是驱动我们数字化转型的双引擎，”Brizendine说，“紧跟这个不断变化的世界脉搏非常困难，但我们正加大对先进技术规划和概念验证的投入，以做好准备。”