数据科学咨询
成功举办为期 2 天的高管研讨会的内部咨询指南
“我们的行业不尊重传统，只尊重创新。”Ø微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 2014 年致员工的信虽然并非所有行业都像软件和云行业那样竞争激烈，但创新和应用最新的技术发展是高管们的基本主题。
经验丰富的商业领袖明白，保持最新的相关技术是成功的必要条件。
作为一名数据科学顾问，客户经常问我的一些问题是：“我们如何有效地将正确的人工智能和机器学习工具集成到我们的业务中？”以及“我们如何优先考虑我们的人工智能计划”，并将它们与我们更广泛的公司战略相整合？尤其是现在，在最近一次人工智能热潮之后，这些问题被提上议程，而且似乎比以前更加紧迫。
这些问题之所以困难，是因为好的答案不仅需要技术创新知识，还需要领域和业务专业知识。此外，它需要对当前公司战略有基本的了解，以便确定优先级并选择计划。因此，由公司或部门的高管领导参加的全面战略研讨会是找出答案的最佳方法之一。
在本文中，我分享了如何举办为期 2 天的战略研讨会的蓝图，旨在找出如何最好地将人工智能和数据科学工具应用到企业中。我涵盖了所有内容，从需要做什么准备、谁应该参加、如何确定深入探讨的正确主题、研讨会结束后需要做什么等等。我们的想法是，这可以用作模板，为几乎任何规模的公司在任何行业举办研讨会。
在担任顾问的这些年里，我与能源和金融服务公司进行了很多合作，因此您将在整篇文章中找到来自这些行业的示例案例，但是蓝图与设计行业无关，并且方法和原则本质上是通用的。
与此类研讨会相关的大部分工作实际上是在研讨会开始之前就完成的。引用我最喜欢的一位发明家和政治家的话：
– 如果不做好准备，你就准备失败。 – 本杰明·富兰克林
职能领域研究和协调
根据您的行业知识水平，准备好投入大量时间进行研讨会前的研究。在起草研讨会大纲之前，需要解决几个主题。
- 对行业的高度了解：谁是主要参与者，关键驱动因素是什么，趋势是什么，当前的挑战是什么
- 职能业务领域：彻底调查您正在合作的企业的关键职能业务领域是什么，然后深入研究每个领域
尝试将功能区域向下一级细分，以获得更精细的视图。以能源公用事业为例，典型的功能区域列表可能如下所示：
- 发电和能源资源管理：传统发电厂、可再生能源（太阳能、风能、水力）、分布式发电、储能系统、发电优化
- 电网管理和资产维护：输电网络、配电网络、智能电网技术、预测性维护、停电管理、资产生命周期管理
- 客户群管理、营销和销售：客户服务、计费和付款、客户关系管理 (CRM)、营销活动、销售运营、客户分析
- 能源交易、市场运营和风险管理：能源采购、批发交易、价格预测、市场分析、对冲策略、风险评估
- 供应链管理和运营效率：采购、供应商管理、库存管理、物流、流程优化、降低成本
- 财务、合规和监管：财务规划、预算、会计、监管合规、审计、政府关系、政策倡导
- 人力资源和劳动力管理：人才招聘、培训和发展、员工敬业度、绩效管理、劳动力规划、健康与安全
- 信息技术、网络安全和创新：IT 基础设施、网络安全措施、数据分析、商业智能、创新计划、研发 (R&D)、新兴技术（物联网、人工智能、区块链）
- 环境可持续性和企业社会责任：减排计划、可持续发展报告、环境合规性、可再生能源证书、社区参与、企业社会责任计划
您现在已经完成了研究的第一部分，理想情况下，您应该与客户就该列表是否是他们想要关注的内容或他们是否想要扩展某些领域而排除其他领域保持一致。上述结构将帮助您更详细地指定研讨会的议程，并帮助指导研讨会的其余研究。
功能区深入探讨
在调整结构后，我们可以开始深入研究每个子类别，以了解人工智能和数据科学在何处以及如何应用来产生价值。这通常是我需要花最多时间进行研究的地方。
我通常会从特定的查询开始，例如：“人工智能如何用于发电，特别是风力发电？”此查询的结果可能会产生以下主题：
- 使用人工智能和量子计算更好地了解如何规划和优化陆上风电场的涡轮机位置
- 用于涡轮机故障检测和诊断的时间序列建模
- 涡轮机预测维护的时间序列建模
如果可能的话，尝试量化使用该技术可能产生的价值。例如，如果能源公司 Equinor 在实施预测性维护项目后能够将风力涡轮机的计划外停机时间减少 40%，那么这如何转化为货币价值？例如，如果您拥有一个拥有 1000 台风力涡轮机的风电场，该示例将如何转化为您的特定业务？量化方面很重要，因为它将有助于后续确定计划优先级的工作。
在这个研究阶段，也可以跳出框框思考，也许可以探索如何将特定技术从一个行业借用到另一个行业。许多技术一开始应用于一个行业，然后过渡到具有类似功能领域的其他行业。例如，数据驱动的客户流失管理最初被电信公司和银行公司使用，但很快被几乎所有行业采用。
起草议程
了解了行业、功能性业务领域和技术可能性后，就可以起草研讨会议程了。
对于为期两天的研讨会，我建议至少用 30 分钟的时间来介绍研讨会及其目标。我还会安排时间回顾研讨会前的调查结果，因为这可以让参与者深入了解他们集体的先验观点、期望和优先事项。研讨会的其余部分我们将专门讨论选定的功能领域。最后，以所涵盖主题和后续步骤的摘要结束研讨会。
可以使用以下结构来规划为期 2 天的研讨会，其中深入探讨了 9 个功能区域：
第一天
9:00 AM – 9:30 AM：欢迎和介绍
上午 9:30 – 上午 10:00：研讨会前调查结果回顾
上午 10:15 – 晚上 11:30：第 1 节
下午 1:00 – 下午 2:15：第 2 节
下午 2:30 – 下午 3:45：第 3 场
下午 4:00 – 下午 5:15：第 4 节
下午 5:15 – 下午 5:30：第一天总结
第二天
上午 9:00 – 上午 9:15：第一天回顾
上午 9:15 – 10:30：第 5 场
上午 10:45 – 中午 12:00：第 6 节
下午 1:00 – 下午 2:15：第 7 场
下午 2:30 – 下午 3:45：第 8 场
下午 4:00 – 下午 5:15：第 9 场
5:15 PM – 5:45 PM：最终总结和后续步骤
上述结构在会议之间留出了休息空间，并有效地利用时间来完成每个不同的功能区域。在每次会议中，我通常会花时间进行以下内容：
- 关于当前流程的互动讨论
- 案例研究和可行性分析的介绍
- 就人工智能和数据科学的进一步发展进行集思广益
- 优先考虑关键举措
让合适的人参与
鉴于人工智能和数据科学的技术性质，首席技术官或类似的执行角色是研讨会的自然联络点。理想情况下，您希望有人从技术角度真正了解业务，并且级别足够高，能够吸引管理团队其他成员的注意力。
此外，为了使研讨会的结果有意义，您通常希望公司的大多数高级领导参加。如果首席执行官或董事总经理无法出席，那就是一个危险信号。如果可能的话，重新安排时间，让她至少参加部分研讨会。
研讨会前访谈或问卷
为了确保研讨会的内容符合公司的成熟度、雄心和总体战略，最好对领导团队的主要成员进行访谈。（写得好的调查问卷也可以很好地达到此目的。）这可以让您了解他们在业务各部分的人工智能和数据科学计划方面的进展情况，并让您根据该水平定制内容。
例如，如果他们高度成熟并且已经拥有一支经过良好调整的内部数据科学团队，那么您可以制定比他们从头开始更积极的策略。
幻灯片
我从管理咨询转向数据科学的原因之一是为了避免制作太多 PowerPoint 幻灯片 (ð)，但即使作为数据科学家，也很难摆脱 PowerPoint 的莫名其妙的吸引力。也许您此时已切换到 Canva；然而，事实是，如果您希望研讨会有效，拥有可靠的幻灯片至关重要。
演示文稿可作为您在研讨会中进行的指南和参考点，使您能够直观地表达您正在探索的想法和概念。一个好的幻灯片可以让您保持在正轨上，这对于成功举办研讨会至关重要。
内容的最终调整
您应该始终在研讨会开始之前获得对研讨会内容的最终批准。出于以下几个原因，与主要利益相关者保持一致非常重要。首先，您确保内容正确且相关，并且您可以识别需要弥补的任何知识差距。其次，也许最重要的是，通过让关键参与者参与规划过程，可以提高利益相关者的支持度并增加研讨会成功的机会。
完成所有初步步骤后，举办研讨会应该相对简单，但有一些关键事项需要注意。
协调者的角色
作为协调者，请记住，真正寻求的是参与者的参与。您希望避免研讨会变成主持人的演讲和独白。参与者的投入是成功的关键。他们通常拥有深厚的行业知识，作为高管，他们也有权力对各种举措采取行动。
最终，他们的参与将有助于获得对该过程的主人翁感，并使未来的步骤更容易实施。
时间管理
议程可以作为如何管理各个主题之间的时间的指南，但是，时间管理仍然具有挑战性。很自然，某些主题比其他主题更能引起人们的兴趣，这一点需要考虑。如果某些讨论持续的时间比预期长，请允许调整您的议程，并避免让参与者匆忙讨论主题以满足时间表。
远程与现场
虽然可以远程举办研讨会，但我强烈建议将主要参与者聚集在同一个房间。很多时候远程工作是一个不错的选择，但这不是其中之一。
理想情况下，会议也可以在 Teams 或类似平台上托管，以便您可以记录过程并稍后获取研讨会的记录。在我们获得人工智能会议记录之前，我总是会有一个专门的人做笔记，以确保我们记录一切。如果您没有令人满意的录制选项，则应考虑这一点。
工具和工件
我以前的一位雇主喜欢使用牛皮纸（我们可以挂在墙上的大卷宽纸）和便利贴来吸引参与者并记录结果。我认为这可能是一个好方法，但绝不是必要的。数字白板等工具也很好用。要点是您获得参与者的参与并记录调查结果。
研讨会结束后，您现在需要分析所有调查结果和见解，并起草一份战略文件，作为进一步实施工作的指南。
本文件需要包含的要点是：
- 优先人工智能和数据科学机会列表。
- 数据和基础设施评估。
- 人工智能和数据科学路线图。
让我们对上面的每一点进行分解。
优先人工智能和数据科学机会列表
研讨会结束后，您应该能够编制一份公司可以重点关注的优先人工智能和数据科学机会清单。应根据潜在影响、实施难度、实施成本以及与业务目标的一致性对机会进行排名。这使得选择要从事的活动和机会变得更加容易。
数据和基础设施评估
一旦确定了所有各种机会，您就可以开始了解这将如何影响当前的数据和 IT 基础设施。除非组织在使用人工智能和数据科学方面已经处于较高的成熟度，否则可能需要采取重大步骤来升级基础设施。例如，如果优先活动之一是开始对风力涡轮机进行预测性维护，则您需要开始向涡轮机添加传感器（如果尚未安装）并创建数据管道和数据基础设施能够消化传感器数据并将其格式化为可操作的时间序列数据。
人工智能和数据科学路线图
将所有内容放在一个计划中，您可以制定路线图，详细说明实施机会所需的步骤、时间表和资源。对于我的时间表和资源分配，我更喜欢使用甘特图。然而，为了直观地了解不同功能区域下的各种活动如何组合在一起，我喜欢使用太阳光线图。下面的地图直观地展示了不同的机会如何结合在一起，以实现向未来状态的彻底转变。
后续研讨会以协调结果
我的最后一步是安排另一次研讨会以协调战略文件。您所发现的人工智能和数据科学计划的路线图和优先顺序现在需要得到领导层的同意，并将其整合到他们的总体战略中。
单独的人工智能和数据科学战略会适得其反，相反，目标应该是将 IT 和人工智能计划整合到公司范围内的战略中。
到目前为止，您应该拥有一个用于规划和执行战略研讨会的全面指南，该指南可以为您的企业确定最有价值的人工智能和数据科学机会。
我们详细介绍了如何准备研讨会，包括：
- 将公司活动划分为职能领域
- 研究如何将人工智能和数据科学应用于各个领域
- 起草议程以有效分配时间
- 确定参与该流程的关键人员
我们还介绍了如何有效地举办研讨会，强调良好的便利、时间管理、适当工具的使用以及现场与远程举办研讨会的好处。
像我们在文章中讨论的那样的研讨会可能是将人工智能和数据科学整合到您的业务战略中的重要的第一步。它有助于确保高管的一致性，并且是转型之旅的起点。
感谢您的阅读！