Výběr správné cesty: Jak by se měly průmyslové společnosti 접ovat k technologiím s umělou inteligencí

Je zřejmé, že umělá inteligence narušuje každý průmysl, jak jej známe. To zahrnuje nejen ty sektory, které získaly největší pozornost — jako je SaaS, fintech, healthtech a cestovní ruch — ale také tradiční těžké průmysly, které jsou zralé pro narušení.

Jako investor zaměřený na průmyslovou umělou inteligenci, jsem svědkem toho, jak mnoho společností v tomto oboru stále více přijímá automatizaci a rozhodování založené na datech, a jak jejich přístup se může lišit v závislosti na tom, co potřebuje korporace a jaké zdroje má k dispozici.

V tomto článku, budu diskutovat o různých možnostech, které firmy mají k integraci technologií s umělou inteligencí do svých obchodních procesů, a budu zdůrazňovat výhody a nevýhody, které jsem pozoroval u každé z nich.

1. Zřízení interního výzkumného a vývojového oddělení

Jednou z cest, kterou mnoho společností zvolí, je zřízení vlastního výzkumného a vývojového oddělení pro vývoj technologií s umělou inteligencí. Například AI Lab společnosti Siemens je průkopníkem v různých potenciálních aplikacích průmyslové umělé inteligence.

Zatímco Siemens dosáhl některých průlomů — jako je snížení doby výroby bez potřeby nového hardwaru — realita je taková, že pro většinu firem jsou výhody, které lze získat z interního oddělení, omezené.

Na rozdíl od startupů, korporátní svět má pomalé zpracování, nízkou toleranci k chybám a vysoké očekávání, které mohou zabít projekty, než dosáhnou svého plného potenciálu. Startupy, na druhé straně, jsou schopny měnit směr a ví, že několik iterací je zapotřebí, než se dosáhne skutečného průlomu, zejména u technologií jako je umělá inteligence, které vyžadují, abychom byli v neustálém „učení“ režimu.

To je důvod, proč, z mé perspektivy, společnosti, které zvolí tuto cestu, potřebují dát tomuto oddělení autonomii, aby mohlo fungovat jako startup. Jinak, pomalý tempo, kterým korporace tradičně fungují, bude pravděpodobně brzdit jejich vyhlídky.

2. Vytvoření korporátního venture fondu (CVF) nebo akcelerátoru zaměřeného na umělou inteligenci

Velké společnosti, jako je Toyota Research Institute a Toyota Ventures, a Qualcomm Ventures, vložily stovky milionů dolarů do investic do perspektivních startupů v oblasti umělé inteligence, robotiky a dalších pokročilých technologií.

Na druhé straně, jiné společnosti — jako Fujitsu Engineering Accelerator nebo Volkswagen, který spolupracoval s dobře známým akcelerátorem Plug and Play — vytvořily proprietární akcelerační programy na podporu vznikajících podniků, které se zaměřují na potřeby a výzvy jejich odvětví. Existují výhody tohoto přístupu, protože mohou pomoci firmám pilotovat projekty se startupy a využít svých zdrojů, aby těmto startupům pomohly uspět.

Nicméně, tento přístup má také omezení. Zřízení venture fondu nebo akcelerátoru nemění hluboce zakořeněnou kulturu korporace. Kromě toho, provoz těchto fondů je obvykle omezený dalšími faktory, jako jsou protokoly a pravidla stanovená mateřskou společností. Tradiční korporátní procesy mohou také kolidovat s tím, co je zapotřebí pro vývoj průlomových technologií s umělou inteligencí.

3. Najmutí Chief Digital Officer (CDO)

Tento krok zahrnuje najmutí jednotlivce nebo vytvoření oddělení, které bude odpovědné za digitalizaci společnosti. Tyto odpovědnosti budou zahrnovat vývoj strategií pro přijetí umělé inteligence a spolupráci se startupy. Chief Digital Officer (CDO) se bude také soustředit na zlepšení efektivity, konkurenceschopnosti a růstu prostřednictvím digitalizace.

Potenciální nevýhody tohoto interního přístupu souvisejí se skutečností, že startupy mohou mít problém komunikovat s korporátními zaměstnanci, protože jsou zvyklé na odlišné obchodní modely a mají zcela odlišné komunikační protokoly. Kromě toho, CDO se může spolehnout na svou stávající síť kontaktů pro potenciální partnerství, což omezuje rozsah účinné spolupráce.

Další úvahou je, že CDO potřebuje být v souladu s celkovým viděním společnosti. Například, pokud CDO chce pohánět rychlou transformaci, a společnost není připravena postupovat tímto tempem, projekty mohou uvíznout a vést pouze k další frustraci.

Obecně, tento model funguje lépe, když korporace interaguje s venture fondem, protože venture kapitálista může rychle pochopit, která z jejich portfoliových společností je lépe vybavena k řešení konkrétní potřeby nebo problému.

4. Organizace AI-tématických hackathonů

Pravidelné hackathony — například každoročně — jsou silným způsobem, jak generovat nové nápady a řešení. Dnes, tato strategie není implementována pouze korporacemi, ale také startupy a fondy. Osobně jsem použil tento přístup, a jedna z mých portfoliových společností pravidelně organizuje hackathony, protože poskytují výjimečnou platformu pro lidi, aby byli kreativní a mysleli mimo rámec.

Historicky, některé produkty vytvořené na hackathonech se staly velkými úspěchy. Například, na jednom z událostí pořádaných Schneider Electric, účastníci vyvinuli řešení s umělou inteligencí pro optimalizaci systémů energetického managementu. Schneider Electric vzal tuto prototyp a dále ho vyvinul, čímž získal výhodnější využití energie a následně předal tyto úspory svým zákazníkům.

Podobně, hackathon pořádaný GE vedl k vývoji aplikace s umělou inteligencí, která zlepšuje efektivitu větrných turbín analýzou provozních dat a automatickým nastavováním kontrolních parametrů. GE rozšířil tuto technologii a nyní ji využívá k optimalizaci provozu větrných farem ve svém oddělení obnovitelné energie. Je to jedno z mnoha řešení vyvinutých na hackathonech, které GE nakonec implementovalo.

Hackathon „Connected Experience“ společnosti Bosch, který se zaměřuje na inovace s umělou inteligencí a IoT, je dalším velkým příkladem AI-středěné události pořádané průmyslovou společností, a očekává se, že výtvory, které z něj vyplynou, urychlí narušení ve výrobních a automobilových divizích společnosti.

Tajemství úspěšného hackathonu spočívá nejen v schopnosti ho organizovat a ochotě investovat čas a peníze, ale především v pochopení, proč se ho účastníte a jak využít výsledky — nápady generované účastníky. Na jedné straně je důležité umožnit účastníkům svobodu tvořit, protože esence hackathonu spočívá ve hledání nových nápadů. Na druhé straně, systémizace výsledků je nezbytná. Zvládnutí tohoto balancu může učinit hackathon excelente nguồn nových technologií pro společnost, nebo talent, protože hackathon není pouze platformou pro objevování nových technologií, ale také pro identifikaci jedinců schopných vyvíjet tyto technologie uvnitř společnosti.

Závěrečné myšlenky

Zatímco tyto čtyři přístupy mohou být potenciálně úspěšnými strategiemi pro korporace, aby integrovaly technologie s umělou inteligencí do svých procesů a zlepšily výsledky, musím poznamenat, že společným jmenovatelem zde je důležitost komunikace a porozumění mezi dvěma radikálně odlišnými způsoby práce.

Startupy s umělou inteligencí a inovátory mohou často mít problém komunikovat s korporátními zaměstnanci, proto je tato dovednost, která potřebuje být naučena, protože efektivní komunikace může vést k úspěchu.

Proto, konečná doporučení pro korporaci je mít zaměstnance ve společnosti, který může pracovat se startupy a učit je, jak překlenout tuto komunikační propast. Google je pozitivním příkladem toho. Setkal jsem se s někým v Google, kdo, kromě toho, že se podílel na prodeji podniků, byl také zprostředkovatelem, který učil startupy, jak najít společnou řeč s velkými konglomeráty. To je klíčové, protože přetvoření dnešních odvětví s pomocí umělé inteligence bude vyžadovat, abychom pracovali společně navzdory našim rozdílům, a ti, kteří nebudou vědět, jak spolupracovat, budou pravděpodobně zanecháni pozadu.