[ad_1]
Очевидно, что искусственный интеллект меняет каждую отрасль, какой мы ее знаем. Сюда входят не только сектора, привлекшие наибольшее внимание, такие как SaaS, финансовые технологии, медицинские технологии и путешествия, но и традиционно тяжелая промышленность которые созрели для разрушения.
Будучи инвестором, ориентированным на промышленный искусственный интеллект, я был свидетелем того, как многие компании в этой области все чаще переходят на автоматизацию и принятие решений на основе данных, и как их подход может варьироваться в зависимости как от потребностей корпорации, так и от имеющихся у нее ресурсов.
В этой статье я расскажу о различных вариантах, которые компании могут интегрировать технологии искусственного интеллекта в свои бизнес-процессы, и выделю как плюсы, так и минусы, которые я наблюдал в каждом из них.
1. Создать внутренний отдел исследований и разработок.
Несколько компаний выбрали путь создания собственного отдела исследований и разработок для разработки технологий искусственного интеллекта. Например, Siemens через свою Лаборатория искусственного интеллектаявляется пионером в различных потенциальных применениях промышленного искусственного интеллекта.
Хотя Siemens удалось добиться некоторых прорывов, например, сократить время производства без необходимости использования нового оборудования, реальность такова, что для большинства фирм выгоды, которые они могут получить от внутреннего отдела, ограничены.
В отличие от стартапов, в корпоративном мире медленная обработка данных, низкая терпимость к ошибкам и высокие ожидания, которые могут убить проекты, прежде чем они полностью раскроют свой потенциал. Стартапы, с другой стороны, умеют делать повороты и знают, что требуется несколько итераций, прежде чем произойдет настоящий прорыв, особенно с такими технологиями, как искусственный интеллект, которые требуют от нас постоянного «обучения».
Вот почему, с моей точки зрения, компании, которые решают использовать этот подход, должны предоставить этому отделу автономию, чтобы он мог работать как стартап. В противном случае вялые темпы, с которыми традиционно работают корпорации, скорее всего, помешают их перспективам.
2. Создать корпоративный венчурный фонд (CVF) или акселератор, специализирующийся на искусственном интеллекте.
Такие гиганты, как Toyota — изначально через Исследовательский институт Тойотыа затем через Тойота Венчурс — и Qualcomm, через Квалкомм Венчурскаждый вложил сотни миллионов долларов в многообещающие стартапы в области искусственного интеллекта, робототехники и других передовых технологий.
С другой стороны, другие фирмы, такие как Fujitsu, через Инжиниринговый акселератор Fujitsuили Volkswagen, который в партнерстве с известным акселератором Кремниевой долины Plug and Play — создали собственные программы акселерации для поддержки новых предприятий, ориентированных на потребности и проблемы своей отрасли. В этом есть свои преимущества, поскольку они могут помочь фирмам пилотировать проекты со стартапами и использовать свои ресурсы, чтобы помочь этим стартапам добиться успеха.
Тем не менее, этот подход имеет и ограничения. Создание венчурного фонда или акселератора не меняет глубоко укоренившуюся культуру корпорации. Кроме того, деятельность этих фондов обычно ограничивается дополнительными факторами, такими как протоколы и правила, установленные материнской компанией. Традиционные корпоративные процессы также могут противоречить тому, что необходимо для разработки революционных технологий искусственного интеллекта.
3. Наймите директора по цифровым технологиям (CDO)
Этот шаг предполагает найм человека или формирование отдела, которому будет поручено оцифровать компанию. Эти обязанности будут включать разработку стратегий внедрения ИИ и взаимодействие со стартапами. Директор по цифровым технологиям (CDO) также сосредоточится на повышении эффективности, конкурентоспособности и роста за счет цифровизации.
Потенциальные недостатки такого внутреннего подхода связаны с тем, что стартапам может быть сложно общаться с корпоративными сотрудниками, поскольку они привыкли к разным бизнес-моделям и имеют совершенно разные протоколы общения. Кроме того, CDO может полагаться на свою существующую сеть контактов для потенциальных партнерских отношений, что ограничивает масштабы эффективного сотрудничества.
Еще одно соображение заключается в том, что CDO должен соответствовать общему видению компании. Например, если CDO хочет ускорить трансформацию, а фирма не готова продвигаться такими темпами, проекты могут застопориться и привести только к дальнейшему разочарованию.
В целом эта модель работает лучше, когда корпорация взаимодействует с венчурным фондом, поскольку венчурный капиталист может быстро понять, какая из его портфельных компаний лучше подходит для решения той или иной потребности или проблемы.
4. Организуйте хакатоны на тему искусственного интеллекта.
Регулярные хакатоны — например, ежегодно — являются мощным методом генерации новых идей и решений. Сегодня эту стратегию реализуют не только корпорации, но и стартапы и фонды. Я лично использовал этот подход, и одна из моих портфельных компаний регулярно организует хакатоны, поскольку они предоставляют людям уникальную платформу для творчества и нестандартного мышления.
Исторически сложилось так, что некоторые продукты, созданные на хакатонах, имели большой успех. Например, на одном мероприятии, организованном Schneider Electric, участники разработали Решение на базе искусственного интеллекта оптимизировать системы энергоменеджмента. Schneider Electric взяла этот прототип и доработала его, получив выгоду от более эффективного использования энергии и, в конечном итоге, передав это снижение затрат своим клиентам.
В том же духе хакатон, организованный GE, стимулировал разработку приложения искусственного интеллекта, которое повышает эффективность ветряных турбин за счет анализа эксплуатационных данных и автоматической корректировки настроек управления. GE расширила эту технологию, и теперь она оптимизирует работу ветряных электростанций подразделения GE по возобновляемым источникам энергии. Это одно из многих решений разработанные на хакатоне и впоследствии реализованные GE.
Хакатон Bosch «Connected Experience», посвященный инновациям в области искусственного интеллекта и Интернета вещей, является еще одним отличный пример мероприятия, посвященного искусственному интеллекту, организованного промышленной компанией, и ожидается, что результаты, возникшие в результате этого мероприятия, ускорят изменения в производственном и автомобильном подразделениях компании.
Секрет успешного хакатона заключается не только в умении его организовать и готовности инвестировать время и деньги, но, что более важно, в понимании, зачем вы это делаете и как использовать результаты — идеи, генерируемые участниками. С одной стороны, крайне важно предоставить участникам свободу мыслить творчески, поскольку суть хакатона — в поиске новых идей. С другой стороны, необходима систематизация результатов. Достижение этого баланса может сделать хакатон отличным источником новых технологий или талантов для компании, поскольку хакатон — это не только платформа для открытия новых технологий, но и для выявления людей, способных развивать эти технологии внутри компании.
Последние мысли
Хотя эти четыре подхода могут быть потенциально успешными стратегиями для корпораций по интеграции технологий искусственного интеллекта в свои процессы и улучшению результатов, я должен отметить, что общей нитью здесь является важность общения и понимания между двумя радикально разными способами работы.
Стартапам и инноваторам в области искусственного интеллекта часто бывает сложно общаться с корпоративными сотрудниками, поэтому этому навыку необходимо обучать, поскольку эффективное общение может проложить путь к успеху.
Следовательно, последняя рекомендация для корпорации — иметь в компании сотрудника, который сможет работать со стартапами и научит их, как преодолеть этот разрыв в общении. Google является положительным примером этого. Я встретил в Google человека, который помимо корпоративных продаж был посредником, который учил стартапы находить общий язык с крупными конгломератами. Это ключевой момент, поскольку преобразование сегодняшних отраслей с помощью ИИ потребует от нас совместной работы, несмотря на наши разногласия, а те, кто не знает, как сотрудничать, скорее всего, останутся позади.
[ad_2]