At vælge den rigtige vej: Hvordan industrivirksomheder bør nærme sig AI-drevne teknologier

Det er klart, at kunstig intelligens forstyrrer enhver industri, som vi kender den. Dette inkluderer ikke kun de sektorer, der har fået mest opmærksomhed - såsom SaaS, fintech, healthtech og rejser - men også traditionelt tunge industrier der er modne til forstyrrelse. 

Som en industriel AI-orienteret investor har jeg været vidne til, hvordan mange virksomheder inden for området i stigende grad tager automatisering og datadrevet beslutningstagning til sig, og hvordan deres tilgang kan variere baseret på både, hvad virksomheden har brug for, og de ressourcer, de har til rådighed. 

I dette stykke vil jeg diskutere forskellige muligheder, virksomheder har for at integrere AI-drevne teknologier i deres forretningsprocesser og fremhæve både fordele og ulemper, jeg har observeret i hver af dem. 

1. Etablere en intern R&D afdeling

En rute, som flere virksomheder går, er at etablere deres egen R&D-afdeling for at udvikle AI-teknologier. For eksempel Siemens gennem sin AI Lab, er banebrydende for forskellige potentielle anvendelser af industriel kunstig intelligens. 

Mens Siemens har været i stand til at nå nogle gennembrud - såsom at reducere produktionstider uden behov for ny hardware - er virkeligheden, at for de fleste virksomheder er fordelene, de kan opnå fra en intern afdeling, begrænsede. 

I modsætning til startups har erhvervslivet langsomme behandlingstider, lav tolerance over for fejl og høje forventninger, der kan dræbe projekter, før de udnytter deres fulde potentiale. Startups er på den anden side dygtige til at pivotere og ved, at der kræves flere iterationer, før de finder et reelt gennembrud, især med teknologier som AI, der kræver, at vi er i en konstant "lærings"-tilstand. 

Det er derfor, fra mit perspektiv, virksomheder, der vælger at udnytte denne tilgang, nødt til at give afdelingen autonomi, så den kan fungere som en startup. Ellers vil det langsomme tempo, som virksomheder traditionelt opererer med, sandsynligvis hæmme deres udsigter. 

2. Opret en corporate venture-fond (CVF) eller accelerator, der fokuserer på AI

Behemoths som Toyota — i første omgang gennem Toyota Research Institute, og så igennem Toyota Ventures - og Qualcomm, igennem Qualcomm Ventures, har skænket hundredvis af millioner af dollars hver ved at investere i lovende startups inden for kunstig intelligens, robotteknologi og andre grænseteknologier. 

På den anden side, andre firmaer - som Fujitsu, gennem Fujitsu Engineering Accelerator, eller Volkswagen, som partnerskab med den velkendte Silicon Valley-accelerator Plug and Play — har skabt proprietære accelerationsprogrammer for at understøtte nye virksomheder, der fokuserer på behovene og udfordringerne i deres branche. Der er fordele ved dette, da de kan hjælpe virksomheder med at pilotprojekter med startups og udnytte deres ressourcer til at hjælpe disse startups med at få succes. 

Ikke desto mindre har denne tilgang også begrænsninger. Etablering af en venturefond eller accelerator ændrer ikke en virksomheds dybt rodfæstede kultur. Ydermere er driften af ​​disse fonde normalt begrænset af yderligere faktorer, såsom protokoller og regler fastsat af moderselskabet. Traditionelle virksomhedsprocesser kan også kollidere med det, der er nødvendigt for at udvikle banebrydende AI-teknologier. 

3. Ansæt en Chief Digital Officer (CDO)

Dette trin involverer ansættelse af en person eller dannelse af en afdeling, der får til opgave at digitalisere virksomheden. Disse ansvarsområder vil omfatte udvikling af AI-adoptionsstrategier og kontakt med startups. Chief Digital Officer (CDO) vil også fokusere på at øge effektiviteten, konkurrenceevnen og væksten gennem digitalisering. 

Potentielle ulemper ved denne interne tilgang vedrører det faktum, at startups kan finde det udfordrende at kommunikere med virksomhedens medarbejdere, fordi de er vant til forskellige forretningsmodeller og har fuldstændig divergerende kommunikationsprotokoller. Derudover kan CDO stole på deres eksisterende netværk af kontakter for potentielle partnerskaber, hvilket begrænser omfanget af effektive samarbejder. 

En anden overvejelse er, at CDO'en skal tilpasses virksomhedens overordnede vision. For eksempel, hvis CDO'en ønsker at drive hurtig transformation, og virksomheden ikke er klar til at gøre fremskridt i det tempo, kan projekter gå i stå og kun føre til yderligere frustration.  

Generelt fungerer denne model bedre, når selskabet interagerer med en VC-fond, da en venturekapitalist hurtigt kan forstå, hvilke af deres porteføljeselskaber der er bedre egnet til at løse et bestemt behov eller problem. 

4. Organiser hackathons med AI-tema

Tilbagevendende hackathons - for eksempel årligt - er en kraftfuld metode til at generere nye ideer og løsninger. I dag implementeres denne strategi ikke kun af virksomheder, men også af startups og fonde. Jeg har personligt brugt denne tilgang, og en af ​​mine porteføljevirksomheder arrangerer jævnligt hackathons, da de giver en ekstraordinær platform for folk til at være kreative og tænke ud af boksen. 

Historisk set er nogle produkter skabt ved hackathons blevet store succeser. For eksempel udviklede deltagerne ved et arrangement arrangeret af Schneider Electric en AI-drevet løsning at optimere energistyringssystemer. Schneider Electric tog denne prototype og videreudviklede den ved at drage fordel af et mere effektivt energiforbrug og til sidst videregive disse omkostningsreduktioner til sine kunder. 

På samme måde ansporede et GE-hostet hackathon til udviklingen af ​​en AI-applikation, der forbedrer vindmølleeffektiviteten ved at analysere driftsdata og automatisk justere kontrolindstillinger. GE udvidede på denne teknologi, og nu optimerer den vindmølledriften i GE's afdeling for vedvarende energi. det er en af ​​mange løsninger udviklet på hackathons, som GE efterhånden har implementeret. 

Boschs "Connected Experience" hackathon, der fokuserer på AI og IoT innovationer, er en anden godt eksempel af en AI-centreret begivenhed af en industrivirksomhed, og det forventes, at de kreationer, der udspringer af det, vil fremskynde forstyrrelser i virksomhedens produktions- og bildivisioner. 

Hemmeligheden bag et vellykket hackathon ligger ikke kun i evnen til at organisere det og viljen til at investere tid og penge, men, endnu vigtigere, i at forstå, hvorfor du gør det, og hvordan du kan bruge resultaterne – de ideer, som deltagerne genererer. På den ene side er det afgørende at give deltagerne frihed til at tænke kreativt, da essensen af ​​et hackathon er at søge efter nye ideer. På den anden side er det nødvendigt at systematisere resultaterne. At mestre denne balance kan gøre et hackathon til en fremragende kilde til nye teknologier for virksomheden eller talentet, fordi et hackathon ikke kun er en platform til at opdage nye teknologier, men også til at identificere personer, der er i stand til at udvikle disse teknologier i virksomheden.

Afsluttende tanker

Selvom disse fire tilgange kan være potentielt succesrige strategier for virksomheder til at integrere AI-teknologier i deres processer og forbedre resultater, må jeg bemærke, at en rød tråd her er vigtigheden af ​​kommunikation og forståelse mellem to radikalt forskellige måder at arbejde på. 

AI startups og innovatører kan ofte finde det udfordrende at kommunikere med virksomhedens medarbejdere, derfor er dette en færdighed, der skal undervises i, da effektiv kommunikation kan bane vejen for succes. 

Derfor er en sidste anbefaling til et selskab at have en medarbejder i virksomheden, der kan arbejde med startups og lære dem, hvordan man bygger bro over dette kommunikationsgab. Google er et positivt eksempel på dette. Jeg mødte en hos Google, som udover at være involveret i virksomhedssalg var en formidler, der lærte startups at finde fælles fodslag med store konglomerater. Dette er nøglen, eftersom at omforme nutidens industrier med kraften i AI vil kræve, at vi arbejder sammen på trods af vores forskelligheder, og dem, der ikke ved, hvordan de skal samarbejde, vil sandsynligvis blive efterladt.