Scegliere la Strada Giusta: Come le Aziende Industriali Dovrebbero Approcciare le Tecnologie Potenziate dall’Intelligenza Artificiale

È chiaro che l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando ogni settore come lo conosciamo. Ciò include non solo i settori che hanno ricevuto la maggior attenzione – come SaaS, fintech, healthtech e travel – ma anche le industrie tradizionalmente pesanti che sono mature per la disruption.

In quanto investitore orientato all’AI nel settore industriale, ho visto come molte aziende nel campo stanno sempre più adottando l’automazione e la presa di decisioni basate sui dati, e come il loro approccio possa variare in base a ciò che l’azienda necessita e alle risorse a disposizione.

In questo articolo, discuterò le varie opzioni che le aziende hanno per integrare le tecnologie potenziate dall’AI nei loro processi aziendali e sottolineerò i pro e i contro che ho osservato in ciascuna di esse.

1. Istituire un dipartimento di R&S interno

Un percorso che molte aziende intraprendono è quello di istituire il proprio dipartimento di R&S per sviluppare tecnologie AI. Ad esempio, Siemens, attraverso il suo AI Lab, sta facendo da pioniere in vari potenziali applicazioni dell’AI industriale.

Sebbene Siemens sia riuscita a raggiungere alcuni risultati – come la riduzione dei tempi di produzione senza la necessità di nuovo hardware – la realtà è che per la maggior parte delle aziende, i benefici che possono derivare da un dipartimento interno sono limitati.

A differenza delle startup, il mondo aziendale ha tempi di elaborazione lenti, scarsa tolleranza per gli errori e aspettative elevate che possono uccidere i progetti prima che possano sfruttare appieno il loro potenziale. Le startup, d’altra parte, sono abili nel cambiare direzione e sanno che sono necessarie diverse iterazioni prima di trovare un vero e proprio risultato, soprattutto con tecnologie come l’AI che richiedono di essere in costante “modalità di apprendimento”.

Questo è il motivo per cui, dalla mia prospettiva, le aziende che optano per questo approccio devono dare a quel dipartimento l’autonomia necessaria affinché possa operare come una startup. Altrimenti, il ritmo lento con cui le aziende tradizionalmente operano probabilmente ostacolerà le loro prospettive.

2. Creare un fondo di venture aziendale (CVF) o un acceleratore che si concentra sull’AI

Colossi come Toyota – inizialmente attraverso il Toyota Research Institute, e poi attraverso Toyota Ventures – e Qualcomm, attraverso Qualcomm Ventures, hanno investito centinaia di milioni di dollari ciascuno investendo in startup promettenti nell’AI, robotica e altre tecnologie di frontiera.

D’altra parte, altre aziende – come Fujitsu, attraverso il Fujitsu Engineering Accelerator, o Volkswagen, che ha collaborato con il noto acceleratore di Silicon Valley Plug and Play – hanno creato programmi di accelerazione proprietari per supportare le imprese emergenti che si concentrano sulle esigenze e le sfide del loro settore. Ci sono vantaggi in questo, poiché possono aiutare le aziende a testare progetti con le startup e sfruttare le loro risorse per aiutare queste startup a avere successo.

Tuttavia, anche questo approccio ha limitazioni. Istituire un fondo di venture o un acceleratore non cambia la cultura profondamente radicata di un’azienda. Inoltre, l’operazione di questi fondi è solitamente vincolata da fattori aggiuntivi, come protocolli e regole stabiliti dalla società madre. I processi aziendali tradizionali possono anche entrare in conflitto con ciò che è necessario per sviluppare tecnologie AI dirompenti.

3. Assumere un Chief Digital Officer (CDO)

Questo passo consiste nell’assumere un individuo o formare un dipartimento che sarà incaricato di digitalizzare l’azienda. Queste responsabilità comprenderanno lo sviluppo di strategie di adozione dell’AI e la collaborazione con le startup. Il Chief Digital Officer (CDO) si concentrerà anche sull’aumento dell’efficienza, della competitività e della crescita attraverso la digitalizzazione.

Potenziali svantaggi di questo approccio interno sono legati al fatto che le startup potrebbero trovare difficile comunicare con i dipendenti aziendali, poiché sono abituate a modelli di business diversi e hanno protocolli di comunicazione completamente divergenti. Inoltre, il CDO potrebbe fare affidamento sulla sua rete di contatti esistenti per potenziali partnership, limitando la portata delle collaborazioni efficaci.

Un’altra considerazione è che il CDO deve essere allineato con la visione globale dell’azienda. Ad esempio, se il CDO vuole guidare una trasformazione rapida e l’azienda non è pronta a progredire a quel ritmo, i progetti potrebbero bloccarsi e portare solo a ulteriore frustrazione.

In generale, questo modello funziona meglio quando l’azienda interagisce con un fondo di venture, poiché un venture capitalist può rapidamente capire quale delle sue aziende del portafoglio sia meglio adatta a risolvere un particolare bisogno o problema.

4. Organizzare hackathon a tema AI

Gli hackathon ricorrenti – ad esempio annuali – sono un metodo potente per generare nuove idee e soluzioni. Oggi, questa strategia non è più implementata solo dalle aziende, ma anche dalle startup e dai fondi. Io stesso ho utilizzato questo approccio e una delle mie aziende del portafoglio organizza regolarmente hackathon, poiché offrono una piattaforma straordinaria per le persone per essere creative e pensare fuori dagli schemi.

Storicamente, alcuni prodotti creati durante gli hackathon sono diventati grandi successi. Ad esempio, in un evento organizzato da Schneider Electric, i partecipanti hanno sviluppato una soluzione AI-powered per ottimizzare i sistemi di gestione dell’energia. Schneider Electric ha preso questo prototipo e lo ha ulteriormente sviluppato, beneficiando di un uso più efficiente dell’energia e passando infine i risparmi di costo ai propri clienti.

Allo stesso modo, un hackathon ospitato da GE ha portato allo sviluppo di un’applicazione AI che migliora l’efficienza delle turbine eoliche analizzando i dati operativi e regolando automaticamente le impostazioni di controllo. GE ha ampliato questa tecnologia e ora ottimizza le operazioni dei parchi eolici della sua divisione di energia rinnovabile. È una delle molte soluzioni sviluppate durante gli hackathon che GE ha infine implementato.

L’hackathon “Connected Experience” di Bosch, che si concentra sulle innovazioni AI e IoT, è un altro grande esempio di un evento AI-centered di un’azienda industriale e si prevede che le creazioni che ne derivano accelereranno la disruption nei reparti di produzione e automobilistici dell’azienda.

Il segreto per un hackathon di successo non risiede solo nella capacità di organizzarlo e nella disponibilità a investire tempo e denaro, ma soprattutto nel capire perché lo si sta facendo e come utilizzare i risultati – le idee generate dai partecipanti. Da un lato, è cruciale permettere ai partecipanti la libertà di pensare in modo creativo, poiché l’essenza di un hackathon è la ricerca di nuove idee. Dall’altro lato, è necessario sistematizzare i risultati. Padroneggiare questo equilibrio può rendere un hackathon un’ottima fonte di nuove tecnologie per l’azienda, o di talenti, poiché un hackathon non è solo una piattaforma per scoprire nuove tecnologie, ma anche per identificare individui in grado di sviluppare queste tecnologie all’interno dell’azienda.

Pensieri finali

Mentre questi quattro approcci possono essere strategie potenzialmente efficaci per le aziende per integrare le tecnologie AI nei loro processi e migliorare i risultati, devo notare che un filo comune qui è l’importanza della comunicazione e della comprensione tra due modi di lavorare radicalmente diversi.

Le startup AI e gli innovatori possono spesso trovare difficile comunicare con i dipendenti aziendali, quindi questa è una competenza che deve essere insegnata, poiché una comunicazione efficace può aprire la strada al successo.

Pertanto, una raccomandazione finale per un’azienda è quella di avere un dipendente che possa lavorare con le startup e insegnare loro come colmare questo divario di comunicazione. Google è un esempio positivo di ciò. Ho incontrato qualcuno a Google che, oltre a essere coinvolto nelle vendite aziendali, era un mediatore che insegnava alle startup a trovare un terreno comune con i grandi conglomerati. Questo è fondamentale, poiché ridisegnare i settori odierni con il potere dell’AI richiederà di lavorare insieme nonostante le nostre differenze, e coloro che non sanno come collaborare saranno probabilmente lasciati indietro.