tesa如何通过系统性的AI赋能，将5400名员工培养成创新专家？
一个环境，职业起步者能够借鉴超过125年公司历史的知识，领导者则获得全新视角：得益于那些有目的地将人工智能用作创新加速器的人，特莎能够更快、更好地开发以客户为导向的解决方案。
在tesa，核心的思维转变成为关注焦点：每一位员工从入职第一天起就成为AI先锋。全面的AI赋能计划远不止于提供工具，而是在整个公司范围内打造一种全新的创新文化。
AI赋能：从用户到创造者
AI赋能不仅仅是使用AI工具。我们的员工能够独立开发定制化的AI解决方案，部署智能代理，并发起跨职能的代理网络。核心理念是：我们以AI能力增强现有的专业知识。当整个员工团队能够在各自领域独立识别并实施相关的AI应用场景时，这将在组织层面上打造可持续的竞争优势。员工将AI工具专门适配于自己的专业领域，从而创造出更加高效的工作流程。
根本挑战更多地体现在组织变革上，而非技术层面：如何才能有效地将成功的试点项目推广到全公司范围，实现规模化管理？
从试点阶段到全公司范围的扩展
许多公司已经在人工智能方面获得了初步的积极经验。实际应用案例正在带来令人期待的成果，专业部门表现出浓厚兴趣，个别团队也在高效地使用人工智能工具开展工作。问题是：如何将这些成功经验系统地推广到整个组织？
tesa的经验表明：可持续的AI转型首先是一项整体性任务。关键因素在于打造一个能够系统性使用并扩展AI的组织。所需的视角转变是：不再仅关注“可以用哪些AI工具？”，而转向“如何设计组织，才能让AI充分发挥其潜力？”
整体方法：三大支柱并行发展
tesa 的综合方法基于三个同等重要的支柱：技术、数据和人员。三者必须同步发展。忽视任何一个支柱都将危及整个转型的成功。
一个三角形图表，标注为数字化、数字化转型、AI转型，包含数据、技术和人员，并有tesa工业胶带环绕；右侧列出了关键战略和成果。
数据：智能系统的基础
AI 应用的质量完全取决于其基础数据的质量。tesa 遵循以三项原则为基础的全面数据战略：数据标准化、集中化可访问性以及明确的治理规范。
多年来，在产品开发过程中已生成了大量的测试数据，这些数据分布在各个系统中。通过系统性地构建和集成这些数据到数据湖架构中，如今能够更快且更准确地响应技术客户咨询。以往需要耗时手动查找的信息，现在可通过集成的、AI驱动的分析轻松获得。
数据治理不是一次性的项目，而是一个持续进行的过程，具有明确的责任、标准和控制。这为可扩展的人工智能应用奠定了可靠的单一事实来源基础。
人员：将系统化赋能作为战略重点
只有当人们能够熟练且自信地使用技术和数据基础设施时，这些技术和基础设施才能发挥其全部潜力。这也是系统性AI赋能成为关键投资的原因。
tesa的方法在多个层面上开展工作：确保对AI转型目标及其影响的透明度，围绕“AI被用于什么？”、“这对现有岗位意味着什么？”以及“哪些新技能变得重要？”等问题进行开放沟通，并提供有结构的培训项目。tesa人工智能学院（AI Academy）提供定制化培训，首周上线就有超过1,000名员工参与。此外，全球范围内有90多名AI大使担任团队内的推广者和联络人。这种分散式结构确保在最需要支持的地方——即各专业部门内——能够获得帮助。
一个特殊的里程碑是2025年2月的全球AI日，在这一天，全球所有员工都能够直接体验和尝试人工智能。此类活动能够带来知识、激发热情，并促使大家积极尝试新的工作方式。
结果在内部调查中得到了体现：超过 70% 的员工认为 tesa 的人工智能准备度高或非常高。同样重要的是，案例应用正越来越多地由员工自主开发和实施——这是组织文化成功变革的明显标志。
可衡量的成果与文化变革
各种用例的成功显而易见：生产数据洞察速度提升30%，通过销售仪表板效率提高25%，以及在比价时显著节省时间。在所有应用中，人工智能举措的投资回报潜力已初现端倪。
与此同时，质的变化正在发生。团队不再讨论是否应该使用人工智能，而是讨论如何最优地利用人工智能。重复性任务被系统地自动化，从而为增值和创造性的工作释放了空间。
2025年5月，该方法荣获“AI战略与集成”类别的DPOK奖。其整体方法和持续赋能所有员工的AI战略得到了特别认可。
免责声明：本页相关内容素材由广告主提供，广告主对本广告内容的真实性负责。本网发布目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责，此文仅供读者参考，不作买卖依据。
