Вибір правильного шляху: як промисловим компаніям слід підходити до технологій, що працюють на основі штучного інтелекту

Чисто, що штучний інтелект змінює кожну галузь, яку ми знаємо. Це стосується не тільки секторів, які привернули найбільшу увагу – таких як SaaS, фінтех, хелс-тех та туризм – але також традиційно важких галузей, які готові до змін.

Як інвестор, орієнтований на промисловий штучний інтелект, я бачив, як багато компаній у галузі все частіше приймають автоматизацію та прийняття рішень на основі даних, і як їхній підхід може відрізнятися залежно від потреб корпорації та наявних ресурсів.

У цій статті я обговорю різні варіанти, які мають компанії для інтеграції технологій, що працюють на основі штучного інтелекту, у свої бізнес-процеси, і підкреслю як переваги, так і недоліки кожного з них.

1. Створення внутрішнього відділу досліджень і розробок

Одним із шляхів, яким рухаються компанії, є створення свого власного відділу досліджень і розробок для розробки технологій штучного інтелекту. Наприклад, Siemens, через свій лабораторію штучного інтелекту, є одним із піонерів потенційних застосувань промислового штучного інтелекту.

Хоча Siemens досягнув деяких проривів – таких як скорочення часу виробництва без необхідності нових апаратних засобів – реальність така, що для більшості компаній переваги, які вони можуть отримати від внутрішнього відділу, обмежені.

На відміну від стартапів, корпоративний світ має повільні часи обробки, низьку толерантність до помилок і високі очікування, які можуть вбити проекти до того, як вони зможуть повністю реалізувати свій потенціал. Стартапи, з іншого боку, вміють швидко змінювати напрямок і знають, що для досягнення справжнього прориву, особливо з технологіями, такими як штучний інтелект, які вимагають від нас постійного “навчання”, потрібні кілька ітерацій.

Це pourquoi, з моєї точки зору, компанії, які обирають цей підхід, повинні надати цьому відділу автономію, щоб він міг діяти як стартап. В іншому випадку повільний темп, з яким традиційно працюють корпорації, скоріше за все перешкоджатиме їхнім перспективам.

2. Створення корпоративного венчурного фонду (CVF) або акселератора, орієнтованого на штучний інтелект

Гіганти, такі як Toyota – спочатку через Toyota Research Institute, а потім через Toyota Ventures – і Qualcomm, через Qualcomm Ventures, вклали сотні мільйонів доларів кожен, інвестуючи в перспективні стартапи в галузі штучного інтелекту, робототехніки та інших передових технологій.

З іншого боку, інші компанії – такі як Fujitsu, через Fujitsu Engineering Accelerator, або Volkswagen, який партнерував з відомим акселератором Plug and Play у Кремнієвій долині – створили власні програми прискорення для підтримки нових підприємств, які зосереджені на потребах і викликах їхньої галузі. Є переваги в цьому, оскільки вони можуть допомогти компаніям проводити проекти зі стартапами та використовувати свої ресурси для допомоги цим стартапам у досягненні успіху.

Тим не менш, цей підхід також має обмеження. Створення венчурного фонду або акселератора не змінює глибоко вкорінену культуру корпорації. Крім того, діяльність цих фондів зазвичай обмежена додатковими факторами, такими як протоколи та правила, встановлені батьківською компанією. Традиційні корпоративні процеси також можуть вступати у конфлікт з тим, що потрібно для розробки технологій штучного інтелекту.

3. Призначення директора з цифрової трансформації (CDO)

Цей крок включає в себе призначення особи або створення відділу, який буде займатися цифровізацією компанії. Ці обов’язки будуть включати розробку стратегій прийняття штучного інтелекту та взаємодію зі стартапами. Директор з цифрової трансформації (CDO) також буде зосереджений на підвищенні ефективності, конкурентоспроможності та зростання через цифровізацію.

Потенційні недоліки цього підходу полягають у тому, що стартапи можуть знайти складнощами спілкування з корпоративними працівниками, оскільки вони звикли до різних бізнес-моделей і мають абсолютно різні протоколи спілкування. Крім того, CDO може покладатися на свою існуючу мережу контактів для потенційних партнерств, обмежуючи сферу ефективного співробітництва.

Інша справа в тому, що CDO повинен бути пов’язаний з загальною візією компанії. Наприклад, якщо CDO хоче швидко трансформувати компанію, а компанія не готова рухатися в такому темпі, проекти можуть застрягнути, і це приведе лише до подальшої фрустрації.

Загалом, ця модель працює краще, коли корпорація взаємодіє з венчурним фондом, оскільки венчурний капіталіст може швидко зрозуміти, яка з його портфельних компаній краще підходить для вирішення конкретної потреби або проблеми.

4. Організація хакатонів на тему штучного інтелекту

Постійні хакатони – наприклад, щорічні – є потужним методом генерації нових ідей і рішень. Сьогодні ця стратегія реалізується не тільки корпораціями, але також стартапами та фондами. Я особисто використовував цей підхід, і одна з моїх портфельних компаній регулярно проводить хакатони, оскільки вони надають виняткову платформу для людей, щоб бути творчими та думати поза рамками.

Історично деякі продукти, створені на хакатонах, стали великими успіхами. Наприклад, на одному з заходів, організованих Schneider Electric, учасники розробили рішення на основі штучного інтелекту для оптимізації систем енергетичного менеджменту. Schneider Electric взяв цей прототип і подальше розробив його, отримавши вигоду від більш ефективного використання енергії та згодом передавши ці зниження витрат своїм клієнтам.

У тому ж дусі хакатон, організований GE, спонукав розвиток додатка штучного інтелекту, який покращує ефективність вітрових турбін шляхом аналізу операційних даних та автоматичного регулювання налаштувань контролю. GE розширив цю технологію, і тепер вона оптимізує операції вітрових ферм відділу відновлювальної енергетики GE. Це одне з багатьох рішень, розроблених на хакатонах, яке GE в кінцевому підсумку реалізувало.

Хакатон Bosch “Connected Experience”, який зосереджений на інноваціях штучного інтелекту та Інтернету речей, є ще одним відмінним прикладом події компанії промислового сектора, і очікується, що твори, які виникнуть з нього, прискорять зміни у виробничих та автомобільних підрозділах компанії.

Секрет успішного хакатону полягає не тільки в здатності організувати його та бажанні інвестувати час і гроші, але й у розумінні, чому це робиться, і як використовувати результати – ідеї, згенеровані учасниками. З одного боку, важно дати учасникам свободу думати творчо, оскільки суть хакатону полягає у пошуку нових ідей. З іншого боку, систематизація результатів необхідна. Освоєння цього балансу може зробити хакатон винятковим джерелом нових технологій для компанії, або талантів, оскільки хакатон не тільки платформа для відкриття нових технологій, але й для ідентифікації осіб, здатних розробляти ці технології всередині компанії.

Заключні думки

Хоча ці чотири підходи можуть бути потенційно успішними стратегіями для корпорацій щодо інтеграції технологій штучного інтелекту у свої процеси та покращення результатів, я повинен зазначити, що загальним елементом тут є важливість спілкування та взаєморозуміння між двома радикально різними способами роботи.

Стартапи та інноватори штучного інтелекту часто можуть знайти складнощами спілкування з корпоративними працівниками, тому це навик, який потрібно викладати, оскільки ефективне спілкування може відкрити шлях до успіху.

Тому остаточна рекомендація для корпорації полягає у тому, щоб мати працівника в компанії, який може працювати зі стартапами та вчити їх, як звузити комунікативний розрив. Google є позитивним прикладом цього. Я зустрів людину в Google, яка, окрім участі в корпоративних продажах, була посередником, який навчав стартапи знаходити спільну мову з великими конгломератами. Це ключ, оскільки зміна сучасних галузей за допомогою сили штучного інтелекту буде вимагати від нас спільної роботи, незважаючи на наші відмінності, і ті, хто не знає, як співпрацювати, скоріше за все будуть залишені позаду.