การเลือกเส้นทางที่ถูกต้อง: วิธีการที่บริษัทอุตสาหกรรมควรเข้าใกล้เทคโนโลยีที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI

มันชัดเจนว่าปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทุกประเภทตามที่เรารู้จัก ซึ่งรวมถึงไม่เพียงแต่ภาคส่วนที่ได้รับความสนใจมากที่สุด เช่น SaaS, fintech, healthtech และการเดินทาง แต่ยังรวมถึง อุตสาหกรรมหนักแบบดั้งเดิม ที่พร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลง

ในฐานะนักลงทุนที่มุ่งเน้นไปที่ AI ในอุตสาหกรรม ฉันเคยเห็นว่าหลายบริษัทในภาคส่วนนี้กำลังยอมรับการautomate และการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลมากขึ้น และวิธีการเข้าใกล้ของพวกเขาอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับสิ่งที่บริษัทต้องการและทรัพยากรที่มีอยู่

ในบทความนี้ ฉันจะพูดถึงตัวเลือกต่างๆ ที่บริษัทต่างๆ มีในการรวมเทคโนโลยีที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจของตน และเน้นถึงข้อดีและข้อเสียที่ฉันสังเกตเห็นในแต่ละตัวเลือก

1. จัดตั้งหน่วยวิจัยและพัฒนาภายใน

เส้นทางที่บริษัทหลายแห่งเลือกคือการสร้างหน่วยวิจัยและพัฒนาของตนเองเพื่อพัฒนาเทคโนโลยี AI ตัวอย่างเช่น Siemens ผ่าน AI Lab ของตน กำลังเป็นผู้บุกเบิกการประยุกต์ใช้ AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ

ในขณะที่ Siemens สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่สำคัญบางอย่าง เช่น การลดเวลาในการผลิตโดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ใหม่ ความเป็นจริงคือสำหรับบริษัทส่วนใหญ่ ประโยชน์ที่สามารถได้รับจากหน่วยวิจัยและพัฒนาภายในมีจำกัด

ไม่เหมือนกับสตาร์ทอัพ โลกธุรกิจมีเวลาในการประมวลผลที่ช้า ความอดทนที่ต่ำต่อข้อผิดพลาด และความคาดหวังที่สูงซึ่งสามารถฆ่าโครงการก่อนที่จะปลดปล่อยผลลัพธ์เต็มที่ สตาร์ทอัพ另一方面 มีความสามารถในการปรับเปลี่ยนและรู้ว่าต้องมีการวนซ้ำหลายครั้งเพื่อพบกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่แท้จริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้วยเทคโนโลยีเช่น AI ที่ต้องให้เราอยู่ในโหมด “การเรียนรู้” อย่างต่อเนื่อง

ดังนั้น จากมุมมองของฉัน บริษัทที่เลือกใช้วิธีนี้ต้องให้ความเป็นอิสระแก่หน่วยวิจัยและพัฒนาเพื่อให้สามารถดำเนินงานได้เหมือนกับสตาร์ทอัพ หากไม่เช่นนั้น ความเร็วที่ช้าของบริษัทแบบดั้งเดิมจะขัดขวางโอกาสของพวกเขา

2. สร้างกองทุนร่วมลงทุน (CVF) หรือโปรแกรมเร่งการเติบโตที่มุ่งเน้นไปที่ AI

บริษัทขนาดใหญ่เช่น Toyota — ในตอนแรกผ่าน Toyota Research Institute และจากนั้นผ่าน Toyota Ventures — และ Qualcomm ผ่าน Qualcomm Ventures ได้ลงทุนหลายร้อยล้านดอลลาร์ในการลงทุนในสตาร์ทอัพมีแนวโน้มใน AI, โรบอท และเทคโนโลยีเชิงหน้า

ในทางกลับกัน บริษัทอื่นๆ เช่น Fujitsu ผ่าน Fujitsu Engineering Accelerator หรือ Volkswagen ซึ่ง ร่วมมือกับ โปรแกรมเร่งการเติบโตที่มีชื่อเสียงของ Silicon Valley Plug and Play — ได้สร้างโปรแกรมเร่งการเติบโตที่เป็นเจ้าของเพื่อสนับสนุนการเริ่มต้นธุรกิจที่มุ่งเน้นไปที่ความต้องการและความท้าทายของอุตสาหกรรมของตน มีข้อดีในการทำเช่นนี้ เนื่องจากสามารถช่วยให้บริษัททดลองโครงการกับสตาร์ทอัพและใช้ทรัพยากรเพื่อช่วยให้สตาร์ทอัพเหล่านั้นประสบความสำเร็จ

อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ก็มีข้อจำกัดเช่นกัน การจัดตั้งกองทุนร่วมลงทุนหรือโปรแกรมเร่งการเติบโตไม่ได้เปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมที่ฝังลึกของบริษัท นอกจากนี้ การดำเนินงานของกองทุนเหล่านี้มักถูกจำกัดโดยปัจจัยเพิ่มเติม เช่น โพรโทคอลและกฎที่กำหนดโดยบริษัทแม่ โพรเซสการทำงานแบบดั้งเดิมของบริษัทสามารถขัดแย้งกับสิ่งที่จำเป็นในการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่เป็นนวัตกรรม

3. จ้าง Chief Digital Officer (CDO)

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการจ้างบุคคลหรือจัดตั้งหน่วยงานที่จะรับผิดชอบในการดิจิทัล化บริษัท ความรับผิดชอบเหล่านี้จะครอบคลุมถึงการวางกลยุทธ์การนำ AI ไปใช้ และการประสานงานกับสตาร์ทอัพ CDO จะมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพ การแข่งขัน และการเติบโตผ่านการดิจิทัล化

ข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นของวิธีนี้คือ สตาร์ทอัพอาจพบว่ามันยากที่จะสื่อสารกับพนักงานของบริษัท เนื่องจากพวกเขาเคยชินกับโมเดลธุรกิจที่แตกต่างกันและมีโปรโตคอลการสื่อสารที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ CDO อาจพึ่งพือข่ายผู้ติดต่อที่มีอยู่สำหรับการร่วมมือที่มีประสิทธิผล ซึ่งจะจำกัดขอบเขตของการร่วมมือที่มีประสิทธิผล

การพิจารณาอีกประการหนึ่งคือ CDO ต้องสอดคล้องกับวิสัยทัศน์โดยรวมของบริษัท ตัวอย่างเช่น หาก CDO ต้องการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และบริษัทไม่พร้อมที่จะก้าวหน้าด้วยความเร็วที่รวดเร็ว โครงการอาจหยุดชะงัก และนำไปสู่ความผิดหวังเพิ่มเติม

โดยทั่วไป โมเดลนี้ทำงานได้ดีกว่าเมื่อบริษัทโต้ตอบกับกองทุน VC เนื่องจากนักลงทุนร่วมสามารถเข้าใจได้อย่างรวดเร็วว่าบริษัทใดในพอร์ตโฟลิโอของพวกเขาที่เหมาะสมที่สุดในการแก้ไขความต้องการหรือปัญหาเฉพาะ

4. จัดงานแฮกกาธอนเกี่ยวกับ AI

การแฮกกาธอนที่เกิดขึ้นซ้ำๆ — ตัวอย่างเช่น ทุกปี — เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการสร้างความคิดและวิธีแก้ปัญหาใหม่ๆ ในปัจจุบัน กลยุทธ์นี้ไม่ได้ใช้เพียงโดยบริษัทใหญ่ๆ แต่ยังใช้โดยสตาร์ทอัพและกองทุนด้วย ฉันเคยใช้วิธีนี้ และหนึ่งในพอร์ตโฟลิโอของฉันจัดงานแฮกกาธอนเป็นประจำ เนื่องจากเป็นแพลตฟอร์มที่น่าเหลือเชื่อสำหรับคนในการสร้างสรรค์และคิดนอกกรอบ

ในอดีต ผลิตภัณฑ์บางอย่างที่สร้างขึ้นที่งานแฮกกาธอนได้กลายเป็นความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ ตัวอย่างเช่น ที่งานแฮกกาธอนหนึ่งที่จัดโดย Schneider Electric ผู้เข้าร่วมพัฒนาวิธีแก้ปัญหา ที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพระบบการจัดการพลังงาน Schneider Electric ได้นำตัวแบบนี้ไปพัฒนาเพิ่มเติม โดยได้รับประโยชน์จากการใช้พลังงานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และสุดท้ายก็ส่งผลให้ลูกค้าของตนได้รับการลดต้นทุน

ในทำนองเดียวกัน การแฮกกาธอนที่จัดโดย GE ได้กระตุ้นให้เกิดการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่ปรับปรุงประสิทธิภาพของกังหันลมโดยการวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานและปรับแต่งการตั้งค่าการควบคุมอัตโนมัติ GE ได้ขยายเทคโนโลยีนี้ และตอนนี้มันเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของฟาร์มกังหันลมของแผนกพลังงานทดแทนของ GE เป็นหนึ่งในหลายวิธีแก้ปัญหาที่พัฒนาในงานแฮกกาธอนซึ่ง GE ได้ใช้งานจริง

งานแฮกกาธอน “Connected Experience” ของ Bosch ซึ่งมุ่งเน้นไปที่นวัตกรรม AI และ IoT เป็นตัวอย่างอื่นที่ดีของงาน AI ที่จัดโดยบริษัทอุตสาหกรรม และคาดว่าสิ่งประดิษฐ์ที่เกิดขึ้นจากงานนี้จะเร่งการเปลี่ยนแปลงที่แผนกการผลิตและยานยนต์ของบริษัท

ความลับของการแฮกกาธอนที่ประสบความสำเร็จไม่เพียงแต่อยู่ที่ความสามารถในการจัดงานและความเต็มใจที่จะลงทุนเวลาและเงิน แต่สำคัญกว่านั้นคือการเข้าใจว่าทำไมจึงทำและวิธีการใช้ผลลัพธ์ — ความคิดที่สร้างขึ้นโดยผู้เข้าร่วม ในทางหนึ่ง มันสำคัญที่จะให้ความเป็นอิสระแก่ผู้เข้าร่วมในการคิดสร้างสรรค์ เนื่องจากสิ่งสำคัญของการแฮกกาธอนคือการค้นหาความคิดใหม่ๆ ในทางกลับกัน การระบบ化ผลลัพธ์ก็จำเป็นเช่นกัน การควบคุมสมดุลนี้สามารถทำให้การแฮกกาธอนเป็นแหล่งที่ดีของเทคโนโลยีใหม่ๆ สำหรับบริษัท หรือทีมงาน เนื่องจากการแฮกกาธอนไม่เพียงแต่เป็นแพลตฟอร์มสำหรับการค้นหานวัตกรรมใหม่ๆ แต่ยังเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการระบุบุคคลที่สามารถพัฒนานวัตกรรมเหล่านี้ภายในบริษัท

ความคิดสุดท้าย

ในขณะที่กลยุทธ์เหล่านี้สี่อย่างสามารถเป็นกลยุทธ์ที่มีศักยภาพในการรวมเทคโนโลยี AI เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจและปรับปรุงผลลัพธ์ ฉันต้องเน้นย้ำว่าสิ่งที่สำคัญที่สุดคือความสำคัญของการสื่อสารและความเข้าใจระหว่างสองวิธีการทำงานที่แตกต่างกัน

สตาร์ทอัพและผู้นวัตกรรม AI อาจพบว่ามันยากที่จะสื่อสารกับพนักงานของบริษัท ดังนั้นจึงเป็นทักษะที่ต้องถูกสอน เนื่องจากการสื่อสารที่มีประสิทธิผลสามารถเปิดทางสู่ความสำเร็จ

ดังนั้น คำแนะนำสุดท้ายสำหรับบริษัทคือควรมีพนักงานที่สามารถทำงานกับสตาร์ทอัพและสอนพวกเขาให้รู้จักข้ามช่องว่างในการสื่อสาร Google เป็นตัวอย่างที่ดีของสิ่งนี้ ฉันเคยพบคนที่ Google ที่ไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับการขายให้กับองค์กรเท่านั้น แต่ยังเป็นผู้กลางที่สอนสตาร์ทอัพให้หาจุดร่วมกับบริษัทขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญ เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมในปัจจุบันด้วยพลังของ AI จะต้องให้เราทำงานร่วมกันแม้จะมีความแตกต่าง และผู้ที่ไม่รู้วิธีการร่วมมือมีแนวโน้มที่จะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง