AI在推动矿业新一轮变革中的作用:从赋能个体到重塑组织

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作者：微信文章

随着矿业在全球经济发展和国家安全中的核心地位再次凸显，该行业正面临着关键矿产需求预测无法满足、资本配置受限、以及合格人才稀缺等多重挑战。在此背景下，人工智能（AI）正迅速成为一股颠覆性的力量。本文旨在深入探讨AI如何从个体贡献者和组织两个层面，解决当前矿业面临的挑战，并重新定义我们与数据、技术和决策的互动方式。一、 AI在个体贡献者层面的应用：复杂任务的精简化在个体工作层面，机器学习（ML）和AI工具早已开始在自动化和简化复杂任务方面发挥作用。从地球物理反演、地质统计学建模到钻探数据分析，以往需要数周才能完成的工作现在仅需数天即可完成，而过去需要数月培训才能上手的专业软件，如今在数周内即可投入使用。AI驱动的应用程序和插件已由初创公司和成熟的供应商推出多年，并得到了学术界的创新支持。借助于Python笔记本和开源库等工具，许多矿业公司正在开发自己的智能工作流程。此外，AI，特别是生成式AI，在降低日益复杂的矿业软件的学习门槛方面也显示出巨大潜力，它能够缩短用户掌握高级工具所需的时间。然而，需要明确的是，尽管在个体层面的自动化至关重要，但这对于实现全行业的颠覆性变革是远远不够的。真正的变革要求信息、数据和能力能够在传统的组织孤岛之间自由流动。二、 AI在组织层面的应用：释放颠覆性潜能为了充分利用AI的潜力，矿业组织必须将视野超越孤立的个体应用，聚焦于整个业务流程的重塑。生产力和决策效率的根本性提升，只能通过打破专家、数据存储库和信息孤岛之间的壁垒来实现，从而使AI“代理”（AI agents）能够在整个企业范围内运作。为了让AI代理创造真正的价值，必须满足三个关键要素：1 数据与元数据：AI代理必须能够安全地访问包括钻孔数据、地球物理调查、储量模型等在内的显性数据，以及提供关键背景信息的元数据。“数据血缘”（Data lineage）等信息记录了数据对象的历史和演变，能帮助AI理解数字背后的目的和逻辑，这是实现真正智能工作流的基础。2 隐性知识的显性化：将员工队伍的经验和直觉等“隐性知识”（Tacit knowledge）编码为AI可理解的形式，是一项更具挑战性的任务。在那些高度依赖专家经验且决策失误成本高昂的领域，AI的最佳定位是辅助而非取代人类专家。随着越来越多的隐性知识被显性化，AI代理的效能将得到极大提升。3 行动授权与计算能力：AI必须被赋予行动的能力，而不仅仅是进行分析。AI代理需要通过API（理想情况下是云平台）访问计算能力，将知识和数据转化为切实的成果。例如，一个AI代理可以自主监控新的钻孔数据，实时更新储量模型，并提供验证结果和管理仪表板。三、 实施路径：为采纳AI奠定基础无论对AI持何种观点，所有组织都应立即着手布局AI转型之旅。向AI赋能系统的转变，将是领导者职业生涯中最重要的变革管理任务之一。个体层面的AI应用改变了个人和团队的工作方式，而组织层面的AI则要求对公司的数字基础设施和文化进行广泛的变革。过去存储于本地和特定应用中的数据孤岛必须被打破，报告和文档需要能够被AI代理常规性访问，而那些长期以来被视为理所当然的隐性知识，也必须被明确地捕捉和记录。所有关于数据格式、访问权限和存储的技术决策，都应基于“AI代理将访问这些信息”这一前提，并且所有相关的元数据都必须被完整包含，以确保AI的高效利用。结论：致力于拥抱AI，共创更强大的未来AI驱动的进步是累积性的，每一个微小的改进都建立在之前的基础上。组织越早开始布局，其能够获得的复合技术和结构性收益就越大。在过去18个月里，Seequent实验室团队在探索和测试AI在地下建模中的应用时深刻认识到，尽管AI在执行常规任务上优势明显，但如果没有一个统一的、全组织范围的数据和计算策略，这些收益将始终是局部化的。矿业中人工智能的潜力是巨大的，但实现这一潜力需要对新方法的开放态度、适应意愿以及致力于持久变革的强大领导力。