Izbira prave poti: kako naj industrijska podjetja pristopijo k tehnologijam, ki jih poganja umetna inteligenca

Jasno je, da umetna inteligenca moti vsako industrijo, kot jo poznamo. To ne vključuje le sektorjev, ki so pritegnili največ pozornosti – kot so SaaS, fintech, zdravstvena tehnologija in potovanja – ampak tudi tradicionalno težke industrije ki so zreli za motnje. 

Kot industrijski vlagatelj, usmerjen v AI, sem bil priča, koliko podjetij na tem področju vedno bolj sprejema avtomatizacijo in odločanje na podlagi podatkov ter kako se lahko njihov pristop razlikuje glede na potrebe korporacije in vire, ki jih imajo na voljo. 

V tem delu bom razpravljal o različnih možnostih, ki jih imajo podjetja za integracijo tehnologij, ki jih poganja AI, v svoje poslovne procese, in poudaril tako prednosti kot slabosti, ki sem jih opazil pri vsaki od njih. 

1. Vzpostavite notranji oddelek za raziskave in razvoj

Pot, ki jo ubere več podjetij, je ustanovitev lastnega oddelka za raziskave in razvoj za razvoj tehnologij umetne inteligence. Na primer, Siemens prek svojega Laboratorij AI, je pionir različnih možnih aplikacij industrijske umetne inteligence. 

Medtem ko je Siemensu uspelo doseči nekaj prebojev - kot je skrajšanje časa proizvodnje brez potrebe po novi strojni opremi - je resničnost taka, da so za večino podjetij koristi, ki jih lahko pridobijo z notranjim oddelkom, omejene. 

V nasprotju z zagonskimi podjetji ima korporativni svet počasen čas obdelave, nizko toleranco za napake in visoka pričakovanja, ki lahko uničijo projekte, preden izkoristijo svoj polni potencial. Po drugi strani so startupi spretni pri vrtenju in vedo, da je potrebnih več iteracij, preden najdemo pravi preboj, zlasti s tehnologijami, kot je umetna inteligenca, ki zahtevajo, da smo v stalnem načinu »učenja«. 

Zato morajo z mojega vidika podjetja, ki se odločijo za ta pristop, temu oddelku dati avtonomijo, da lahko deluje kot startup. V nasprotnem primeru bo počasen tempo, s katerim tradicionalno delujejo korporacije, verjetno oviral njihove obete. 

2. Ustvarite korporativni tvegani sklad (CVF) ali pospeševalnik, ki se osredotoča na AI

Velikani, kot je Toyota – sprva prek Toyotin raziskovalni inštitut, nato pa skozi Toyota Ventures — in Qualcomm, skozi Qualcomm Ventures, sta vsak vložila stotine milijonov dolarjev z vlaganjem v obetavna zagonska podjetja na področju umetne inteligence, robotike in drugih naprednih tehnologij. 

Po drugi strani pa druga podjetja, kot je Fujitsu, prek Inženirski pospeševalnik Fujitsu, oziroma volkswagen, ki partnerja z dobro znanim pospeševalnikom iz Silicijeve doline Plug and Play — ustvarili lastniške pospeševalne programe za podporo nastajajočim podvigom, ki se osredotočajo na potrebe in izzive svoje industrije. To ima koristi, saj lahko podjetjem pomagajo pri pilotnih projektih z zagonskimi podjetji in izkoristijo svoje vire za pomoč tem zagonskim podjetjem pri uspehu. 

Kljub temu ima ta pristop tudi omejitve. Ustanovitev tveganega sklada ali pospeševalnika ne spremeni globoko zakoreninjene kulture podjetja. Poleg tega je delovanje teh skladov običajno omejeno z dodatnimi dejavniki, kot so protokoli in pravila, ki jih določi matično podjetje. Tradicionalni korporativni procesi so lahko tudi v nasprotju s tem, kar je potrebno za razvoj prodornih tehnologij umetne inteligence. 

3. Najemite glavnega digitalnega direktorja (CDO)

Ta korak vključuje zaposlitev posameznika ali oblikovanje oddelka, ki bo zadolžen za digitalizacijo podjetja. Te odgovornosti bodo vključevale razvoj strategij sprejemanja umetne inteligence in povezovanje z zagonskimi podjetji. Glavni digitalni direktor (CDO) se bo osredotočil tudi na izboljšanje učinkovitosti, konkurenčnosti in rasti z digitalizacijo. 

Potencialne pomanjkljivosti tega internega pristopa se nanašajo na dejstvo, da bi lahko bilo startupom težko komunicirati z zaposlenimi v podjetjih, ker so navajeni različnih poslovnih modelov in imajo popolnoma različne komunikacijske protokole. Poleg tega se lahko CDO za morebitna partnerstva zanaša na svojo obstoječo mrežo stikov, kar omejuje obseg učinkovitega sodelovanja. 

Drug premislek je, da mora biti CDO usklajen s krovno vizijo podjetja. Na primer, če hoče CDO pospešiti hitro preobrazbo, podjetje pa ni pripravljeno na napredek s tako hitrostjo, se lahko projekti ustavijo in povzročijo le nadaljnje frustracije.  

Na splošno ta model deluje bolje, če korporacija sodeluje s skladom tveganega kapitala, saj lahko vlagatelj tveganega kapitala hitro ugotovi, katera od njihovih portfeljskih družb je bolj primerna za reševanje določene potrebe ali težave. 

4. Organizirajte hackathone na temo AI

Ponavljajoči se hekatoni – na primer vsako leto – so zmogljiva metoda za ustvarjanje novih idej in rešitev. Dandanes te strategije ne izvajajo samo korporacije, ampak tudi startupi in skladi. Osebno sem uporabil ta pristop in eno od mojih portfeljskih podjetij redno organizira hackathone, saj ljudem zagotavljajo izjemno platformo za ustvarjalnost in razmišljanje izven okvirov. 

V preteklosti so nekateri izdelki, ustvarjeni na hackathonih, dosegli velik uspeh. Na primer, na enem dogodku, ki ga je organiziral Schneider Electric, so udeleženci razvili Rešitev, ki temelji na AI za optimizacijo sistemov upravljanja z energijo. Schneider Electric je vzel ta prototip in ga nadalje razvil, pri čemer je izkoristil učinkovitejšo porabo energije in nazadnje ta znižanja stroškov prenesel na svoje stranke. 

V istem smislu je hackathon, ki ga je gostil GE, spodbudil razvoj aplikacije AI, ki izboljšuje učinkovitost vetrnih turbin z analizo operativnih podatkov in samodejnim prilagajanjem nastavitev nadzora. GE je razširil to tehnologijo in zdaj optimizira delovanje vetrnih elektrarn oddelka za obnovljivo energijo GE. je ena od mnogih rešitev razvit na hackathonih, ki jih je GE sčasoma implementiral. 

Boschev hackathon »Connected Experience«, ki se osredotoča na inovacije AI in IoT, je še en odličen primer dogodka industrijskega podjetja, osredotočenega na AI, in pričakuje se, da bodo stvaritve, ki izhajajo iz tega, pospešile motnje v proizvodnih in avtomobilskih oddelkih podjetja. 

Skrivnost uspešnega hackathona ni samo v sposobnosti organizacije in pripravljenosti vložiti čas in denar, ampak, kar je še pomembneje, v razumevanju, zakaj to počnete in kako uporabiti rezultate – ideje, ki jih ustvarijo udeleženci. Po eni strani je ključno udeležencem omogočiti svobodo kreativnega razmišljanja, saj je bistvo hackathona v iskanju novih idej. Po drugi strani pa je potrebna sistematizacija rezultatov. Obvladovanje tega ravnovesja lahko naredi hackathon odličen vir novih tehnologij za podjetje oziroma talente, saj hekaton ni le platforma za odkrivanje novih tehnologij, ampak tudi za prepoznavanje posameznikov, ki so sposobni te tehnologije razvijati znotraj podjetja.

Končne misli

Medtem ko so ti štirje pristopi lahko potencialno uspešne strategije za korporacije, da integrirajo tehnologije umetne inteligence v svoje procese in izboljšajo rezultate, moram opozoriti, da je rdeča nit tukaj pomembnost komunikacije in razumevanja med dvema radikalno različnima načinoma dela. 

Zagonska podjetja in inovatorji na področju umetne inteligence se pogosto znajdejo v izziv pri komunikaciji z zaposlenimi v podjetjih, zato je to veščina, ki se je je treba naučiti, saj lahko učinkovita komunikacija utre pot do uspeha. 

Zato je končno priporočilo za korporacijo, da ima v podjetju zaposlenega, ki lahko dela s startupi in jih nauči, kako premostiti to komunikacijsko vrzel. Google je pozitiven primer tega. Pri Googlu sem srečal nekoga, ki je bil poleg vpletenosti v prodajo podjetij tudi posrednik, ki je startupe učil iskati skupni jezik z velikimi konglomerati. To je ključnega pomena, saj bo preoblikovanje današnjih industrij z močjo umetne inteligence zahtevalo sodelovanje kljub našim razlikam, tisti, ki ne vedo, kako sodelovati, pa bodo verjetno zapostavljeni.