嬌生資訊長Jim Swanson在今年的Nvidia全球GPU技術大會（GTC）中表示，疫苗在短短一年半就研發成功的一大關鍵，正是AI結合數位分身的運用，Jim Swanson不吝在會議中大談AI導入經驗，提供其他企業借鏡。
在全球有超過250家的子公司、產品銷售170多個國家的醫藥產品大廠嬌生（Johnson & Johnson），近期釋出了全球首支只需施打一劑、且冷藏保存即可的COVID-19疫苗，嬌生資訊長Jim Swanson在今年Nvidia全球GPU技術大會（GTC）中表示，疫苗在短短一年半就研發成功的一大關鍵，正是AI結合數位分身的運用，先透過虛擬軟體模擬分子架構，再透過AI驗證模擬結果，大幅將疫苗生產效率提升4倍；也不只是疫苗，嬌生在製藥業、醫療裝置開發、顧客端的健康照護、連內部運作都大規模運用AI。嬌生不只讓2千位資料科學家更善用AI，更透過一套作法，要讓13萬員工都具備資料科學素養。
Jim Swanson指出，導入AI得先建立一個觀念：「開發AI模型永遠不會一次到位，」從訓練資料、問題的假設、演算法開發等不同環節的選擇，都可能成為模型表現不佳的原因，因此他認為，企業必須建立起資料科學的迭代學習方法，而第一步，就從問對問題開始，找出試圖透過AI來回答或解決的問題，且要謹記，「如果沒有人可以針對問題建立相應的答案，那就不要去建立模型，一定先把問題找對。」
接著，必須建立起一個可以迭代、重複使用的模型開發流程，不只是因為找到問題後，投入AI開發會面臨重複試驗的過程，將開發完成的模型投入使用後，也會不斷找到新的問題，滾動開發新的模型、產生新的洞察。因此，Jim Swanson建議，企業需要具備AI開發的基礎技術架構（technology foundation），包括建立起用於儲存資料與模型的資料庫、能夠快速存取數據的API，甚至是資料偏誤、演算法漂移等監測機制，才有辦法擴大AI開發的規模，比如嬌生自己的作法，是直接採用了市售MLOps解決方案，來建立能夠迭代循環的AI開發流程。
藉由建立起一套企業開發AI的基礎技術架構，嬌生要推動資料科學走向民主化，Jim Swanson表示：「嬌生並非擁有一群具高度技術能力的資料科學家，而是建立起AI技術基礎架構，讓資料科學家更能發揮所長。」尤其，確保有一套AI開發技術架構，是擴大AI開發規模時的關鍵任務。
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同時，嬌生也提出了「雙語資料科學家（bilingual data scientist）」的概念，這邊的雙語資料科學家，指的並非同時具備Python與R語言的技能，而是同時擁有領域知識（Domain Knowledge）以及資料科學、資料工程、軟體工程等技術能力，這也是為什麼嬌生要建立起AI開發的基礎技術架構，如此一來，才能更有效的賦能資料科學家，透過AI開發工具與流程快速建立起AI模型，將領域知識應用到AI開發上，更大規模的實現雙語資料科學家的目標。
為了推動資料科學的民主化，嬌生更成立了一個資料科學委員會（Data Science Council），主要負責推動三項任務，第一，持續透過一套AI規劃，找到對的問題來開發AI；第二，建立起可以支撐並加速AI成功上線的技術基礎；第三，不只要找到人才，更要培養企業內的人才成長與獨當一面。尤其在人才的部分，Jim Swanson認為，除了培養資料科學的相關人才，也需要教育實際上採用AI服務的業務人員，使他們樂於接受AI，並且能運用開發完成的AI模型，來輔助業務執行，才能在企業內真正推行AI落地。
嬌生目前擁約2,000位資料科學家，但有13.5萬名員工。Jim Swanson指出，要落地AI，必須將數據科學的技術嵌入到業務的工作流程中，同時取得業務單位的反饋來改進模型，加速驅動數據飛輪；不過，若資料科學團隊在企業內成為孤島，與業務單位脫節，就算開發出世界上表現最好的AI模型，業務單位也不願意使用。換句話說，嬌生需要進一步培訓業務人員具備數位能力，更要培養業務單位具備AI的思維，才能讓2,000名員工的研發成果，成功推動13.5萬名員工來使用。
除了建立資料科學委員會，嬌生每年也會製作企業影響報告，點出資料科學帶給企業的影響，藉此來喚起員工的注意（awareness），促成更多AI的開發與採用、解決更多困難的問題。且為了集思廣益，嬌生也舉辦企業內的AI黑客松，來徵求提升AI模型預測準確率的點子，也要借此機會將不同領域的專家聚集在一起，一同解決一個重大問題，產出一個具影響力的結果。
最後，Jim Swanson企業在導入AI的過程提出三點建議。第一，他認為，無論是剛開始導入AI的企業，或是進階應用AI的企業，都必須要建立起企業自行開發AI的核心能力，就算一開始是採購AI解決方案，後續也需逐漸培養企業內的AI開發技能。其次，是業務單位時常會有擔憂，認為AI可能會影響、甚至取代自己的工作方式，企業應該去理解不願採用AI背後的抗拒心理，來進一步說服業務單位視AI為一種支持，而非取代。第三，則是要在企業內建立敏捷的文化，透過不斷迭代、演進、獲得洞察的方式來學習新知，培養敏捷文化來促進企業成長。
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