Velg riktig vei: Hvordan industriselskaper bør nærme seg AI-drevne teknologier

Det er tydelig at kunstig intelligens forstyrrer hver industri som vi kjenner den. Dette inkluderer ikke bare sektorene som har fått mest oppmerksomhet — som SaaS, fintech, healthtech og reise — men også tradisjonelle tungindustrier som er modne for forstyrrelse. 

Som en industrispesifikk AI-investor, har jeg sett hvordan mange selskaper i feltet i økende grad omfavner automatisering og datadrevne beslutninger, og hvordan deres tilnærming kan variere basert på både hva korporasjonen trenger og de ressursene de har tilgjengelig. 

I denne artikkelen, vil jeg diskutere ulike alternativer selskaper har for å integrere AI-drevne teknologier i sine forretningsprosesser, og fremheve både fordelene og ulemper jeg har observert i hver av dem. 

1. Etabler en intern R&D-avdeling

En vei flere selskaper tar, er å etablere sin egen R&D-avdeling for å utvikle AI-teknologier. For eksempel, Siemens, gjennom sin AI Lab, er en pionér innen ulike potensielle anvendelser av industriell AI. 

Mens Siemens har kunnet nå noen gjennombrudd — som å redusere produksjonstider uten behov for ny maskinvare — er realiteten at for de fleste selskaper, er fordelen de kan trekke ut av en intern avdeling begrenset. 

I motsetning til startup-selskaper, har det korporative verden langsomme prosesser, lav toleranse for feil og høye forventninger som kan drepe prosjekter før de har nådd deres fulle potensiale. Startup-selskaper, på den andre siden, er dyktige til å endre retning og vet at flere iterasjoner er nødvendige før de finner et virkelig gjennombrudd, spesielt med teknologier som AI som krever at vi er i en konstant “læring” modus. 

Dette er hvorfor, fra min perspektiv, selskaper som velger å utnytte denne tilnærmingen må gi avdelingen autonomi så den kan operere som et startup-selskap. Ellers vil den tregge fremgangen med hvilken korporasjoner tradisjonelt opererer, sannsynligvis hindre deres muligheter. 

2. Opprett en bedriftsventurfond (CVF) eller akselerator som fokuserer på AI

Kjempegiganter som Toyota — først gjennom Toyota Research Institute, og deretter gjennom Toyota Ventures — og Qualcomm, gjennom Qualcomm Ventures, har investert hundrevis av millioner dollar hver i løpet av årene ved å investere i lovende startup-selskaper i AI, robotikk og andre grensesprengende teknologier. 

På den andre siden, har andre selskaper — som Fujitsu, gjennom Fujitsu Engineering Accelerator, eller Volkswagen, som samarbeidet med den kjente Silicon Valley-akseleratoren Plug and Play — opprettet egne akselereringsprogrammer for å støtte fremvoksende bedrifter som fokuserer på behovene og utfordringene i deres industri. Det er fordeler med dette, siden de kan hjelpe selskaper med å teste prosjekter med startup-selskaper og utnytte deres ressurser for å hjelpe disse startup-selskapene med å lykkes. 

Likevel har denne tilnærmingen begrensninger også. Å etablere en venturfond eller akselerator endrer ikke en korporasjons dypt innarbeidede kultur. Videre er driften av disse fondene vanligvis begrenset av ekstra faktorer, som protokoller og regler etablert av moderselskapet. Tradisjonelle korporative prosesser kan også komme i konflikt med hva som er nødvendig for å utvikle gjennombrudds-AI-teknologier. 

3. Ansett en Chief Digital Officer (CDO)

Dette skrittet innebærer å ansette en person eller å danne en avdeling som vil bli tildelt oppgaven med å digitalisere selskapet. Disse ansvarsområdene vil omfatte å utvikle AI-tilpasningsstrategier og å samarbeide med startup-selskaper. Chief Digital Officer (CDO) vil også fokusere på å forbedre effektivitet, konkurranseevne og vekst gjennom digitalisering. 

Potensielle ulemper med denne interne tilnærmingen relaterer til faktum at startup-selskaper kan finne det utfordrende å kommunisere med korporative ansatte, fordi de er vant til forskjellige forretningsmodeller og har fullstendig divergerende kommunikasjonsprotokoller. I tillegg kan CDO være avhengig av deres eksisterende nettverk av kontakter for potensielle samarbeid, og begrense omfanget av effektive samarbeid. 

En annen overveielse er at CDO må være i linje med selskapets overordnede visjon. For eksempel, hvis CDO ønsker å drive rask transformasjon, og selskapet ikke er klart til å fremme i dette tempoet, kan prosjekter stoppe, og bare føre til ytterligere frustrasjon.  

Generelt fungerer denne modellen bedre når korporasjonen samarbeider med en VC-fond, siden en venturekapitalist raskt kan forstå hvilke av deres porteføljeselskaper som er best egnet til å løse et bestemt behov eller problem. 

4. Organiser AI-tematiserte hackathon

Gjentakende hackathon — for eksempel, årlig — er en kraftfull metode for å generere nye ideer og løsninger. I dag, implementeres denne strategien ikke bare av korporasjoner, men også av startup-selskaper og fonder. Jeg har personlig brukt denne tilnærmingen, og ett av mine porteføljeselskaper organiserer regelmessig hackathon, siden de tilbyr en ekstraordinær plattform for mennesker å være kreative og tenke utenfor boksen. 

Historisk sett har noen produkter utviklet under hackathon gått videre til å bli store suksesser. For eksempel, under en hendelse organisert av Schneider Electric, utviklet deltagerne en AI-drevet løsning for å optimalisere energistyringssystemer. Schneider Electric tok denne prototypen og videreutviklet den, og nytt godt av mer effektiv energibruk og til slutt overførte disse kostnadsreduksjonene til sine kunder. 

På samme måte, en GE-vert hakaton fremmet utviklingen av en AI-applikasjon som forbedrer vindturbin-effektivitet ved å analysere driftsdata og automatisk justere kontrollinnstillinger. GE utvidet denne teknologien, og nå optimaliserer den vindkraftoperasjonene til GE sin fornybar energiavdeling. Det er en av mange løsninger utviklet på hakaton som GE til slutt har implementert. 

Boschs “Connected Experience” hakaton, som fokuserer på AI- og IoT-innovasjoner, er et annet flott eksempel på en AI-sentrert hendelse av et industriselskap, og det forventes at skapningene som kommer fra det vil akselerere forstyrrelse i selskapets produksjons- og bilavdelinger. 

Hemmeligheten bak en vellykket hakaton ligger ikke bare i evnen til å organisere det og villigheten til å investere tid og penger, men viktigere, i å forstå hvorfor du gjør det og hvordan du kan utnytte resultater — ideene generert av deltagerne. På den ene siden, er det viktig å tillate deltagerne å tenke kreativt, da essensen av en hakaton er i søket etter nye ideer. På den andre siden, er det nødvendig å systematisere resultater. Å mestre denne balansen kan gjøre en hakaton til en utmerket kilde til nye teknologier for selskapet, eller talent, fordi en hakaton ikke bare er en plattform for å oppdage nye teknologier, men også for å identifisere individer i stand til å utvikle disse teknologiene innen selskapet.

Slutt tanker

Mens disse fire tilnærmingene kan være potensielt suksessfulle strategier for korporasjoner til å integrere AI-teknologier i sine prosesser og forbedre resultater, må jeg bemerke at en felles tråd her er viktigheten av kommunikasjon og forståelse mellom to radikalt forskjellige måter å arbeide på. 

AI-startup-selskaper og innovatører kan ofte finne det utfordrende å kommunisere med korporative ansatte, derfor er dette en ferdighet som må læres, siden effektiv kommunikasjon kan åpne vei til suksess. 

Derfor er en siste anbefaling for en korporasjon å ha en ansatt i selskapet som kan arbeide med startup-selskaper og lære dem hvordan å brygge denne kommunikasjonsklyften. Google er et positivt eksempel på dette. Jeg møtte noen på Google som, foruten å være involvert i bedriftssalg, var en megler som lærte startup-selskaper å finne felles grunn med store konglomerater. Dette er nøkkel, siden omforming av dagens industrier med kraften av AI vil kreve at vi arbeider sammen til tross for våre forskjeller, og de som ikke vet hvordan de skal samarbeide, vil sannsynligvis bli igjen.