Doğru Yolu Seçme: Endüstriyel Şirketlerin AI Güçlü Teknolojiye Yaklaşımı

Sanayi ve teknoloji dünyasını değiştiren yapay zeka, her sektörde önemli bir dönüşüme neden oluyor. Bu, sadece en çok dikkat çeken sektörlerle sınırlı değil – örneğin SaaS, fintech, healthtech ve seyahat – aynı zamanda geleneksel ağır sanayi gibi sektörleri de içeriyor.

Endüstriyel AI odaklı bir yatırımcı olarak, birçok şirketin otomasyon ve veri odaklı karar vermeye nasıl yaklaştığını ve bu yaklaşımın şirketin ihtiyaçlarına ve kaynaklarına bağlı olarak nasıl değişebileceğini gördüm.

Bu yazıda, şirketlerin AI güçlendirilmiş teknolojileri iş süreçlerine entegre etmek için çeşitli seçeneklerini tartışacağım ve her birinin avantaj ve dezavantajlarını vurgulayacağım.

1. İç R&D Departmanı Kurma

Birçok şirket, kendi AI teknolojilerini geliştirmek için iç R&D departmanı kuruyor. Örneğin, Siemens, AI Lab ile endüstriyel AI’nin çeşitli potansiyel uygulamalarını keşfediyor.

Siemens, yeni donanım olmadan üretim sürelerini azaltma gibi bazı başarılara ulaştı, ancak çoğu şirket için iç departmanların sağladığı faydalar sınırlıdır.

Startup’lar, hızlı bir şekilde adapte olma ve birçok iterasyonun gerçek bir đột pháya ulaşmadan önce gerekli olduğunu bilirler, özellikle de AI gibi teknolojilerde. Şirketlerin iç R&D departmanlarının startup gibi çalışabilmesi için özerklik vermesi gerekir.

Bu nedenle, şirketlerin bu yaklaşıma başvururken departmanlarına özerklik vermesi ve geleneksel şirket süreçlerinin yavaşlığını önlemek için gerekli adımları atması önemlidir.

2. AI Odaklı Kurumsal Venture Fonu (CVF) veya Hızlandırıcı Oluşturma

Toyota gibi dev şirketler, Toyota Araştırma Enstitüsü ve Toyota Ventures aracılığıyla AI, robotik ve diğer ön teknoloji alanlarına yatırım yapıyor.

Diğer şirketler, Fujitsu Mühendislik Hızlandırıcı veya Volkswagen gibi şirketler, endüstriyel ihtiyaçlara odaklanan hızlandırıcı programlar oluşturuyor.

Bu yaklaşımın da sınırlamaları var. Bir girişim fonu veya hızlandırıcı oluşturmak, şirket kültürünü değiştirmez ve geleneksel şirket süreçleri ile çatışabilir.

3. Chief Digital Officer (CDO) İstihdam Etme

Bu adım, şirketin dijitalleşmesini sağlamakla görevli bir kişi veya departman istihdam etmeyi içerir. CDO, AI benimseme stratejileri geliştirmek ve startup’lar ile iletişim kurmakla görevli olacaktır.

Bu yaklaşımın potansiyel dezavantajları, startup’ların şirket çalışanları ile iletişim kurmakta zorluk çekmesi ve CDO’nun mevcut ağını kullanmasıdır.

CDO’nun şirketin genel vizyonuna uyumlu olması da önemlidir. Eğer CDO hızlı bir dönüşüm istiyor ve şirket buna hazır değilse, projeler durabilir ve hayal kırıklığına neden olabilir.

Bu model, şirketin bir VC fonu ile işbirliği yaptığı durumlarda daha iyi çalışır, çünkü bir girişim sermayesi yatırımcısı, hangi portföy şirketinin belirli bir ihtiyaca veya soruna çözüm üretebileceğini nhanh bir şekilde anlayabilir.

4. AI Odaklı Hackathon’lar Düzenleme

Düzenli aralıklarla düzenlenen hackathon’lar, yeni fikirlerin ve çözümlerin ortaya çıkması için güçlü bir yöntemdir. Bu strateji, şirketler, startup’lar ve fonlar tarafından uygulanmaktadır.

Tarih boyunca, bazı hackathon’larda geliştirilen ürünler büyük başarılar elde etmiştir. Örneğin, Schneider Electric’in düzenlediği bir hackathon’da, AI güçlendirilmiş bir çözüm geliştirilmiştir.

Benzer şekilde, GE’nin düzenlediği bir hackathon, rüzgar türbini verimliliğini analiz eden ve kontrol ayarlarını otomatik olarak ayarlayan bir AI uygulamasının geliştirilmesine yol açmıştır.

Bosch’un “Connected Experience” hackathon’u, AI ve IoT yeniliklerine odaklanan bir başka önemli örnektir ve bu etkinlikten ortaya çıkan yaratımların şirketin üretim ve otomotiv bölümlerinde dönüşümü hızlandırması beklenmektedir.

Başarılı bir hackathon’un sırrı, sadece düzenleme ve yatırım değil, aynı zamanda neden yapıldığını anlama ve sonuçlarını nasıl kullanacağını bilmektir. Bir yandan, katılımcılara yaratıcı düşünme özgürlüğü verilmesi önemlidir, diğer yandan da sonuçları sistematize etmek gerekir.

Son Düşünceler

Bu dört yaklaşım, şirketlerin AI teknolojilerini iş süreçlerine entegre etmek için potansiyel olarak başarılı stratejiler olabilir, ancak ortak bir nokta, iki farklı çalışma şekli arasındaki iletişim ve anlayışın önemidir.

AI startup’ları ve inovatörleri, şirket çalışanları ile iletişim kurmakta zorluk çekebilir, bu nedenle bu becerinin öğretilmesi gerekir, çünkü etkili iletişim başarıya giden yolu açabilir.

Son olarak, şirketlerin bir çalışanı olması önemlidir, bu çalışan startup’lar ile iletişim kurabilir ve şirketin ihtiyaçlarına uygun ortaklıklar kurabilir. Google, bu konuda olumlu bir örnektir. Google’da, bir çalışanı, şirketin büyük şirketlerle ortaklık kurmasına yardımcı olan bir arabulucu olarak görev yaptı. Bu, AI’nin endüstriyel dönüşümünde önemli bir faktördür, çünkü farklı şirketlerin birlikte çalışması ve ortak bir dil konuşması gerekir, yoksa geride kalabilirler.