Главная страница » Выбор правильного пути: как промышленные компании должны подходить к технологиям на базе искусственного интеллекта

Выбор правильного пути: как промышленные компании должны подходить к технологиям на базе искусственного интеллекта

Искусственный интеллект переворачивает все отрасли, какие мы знаем. Это касается не только таких секторов, которые находятся в центре внимания — как SaaS, финтех, хелстех и туризм — но и традиционных тяжелых промышленностей, которые готовы к революции.

Как инвестор, ориентированный на промышленный ИИ, я видел, как многие компании в этой области все чаще обращаются к автоматизации и принятию решений на основе данных, и как их подход может различаться в зависимости от потребностей корпорации и доступных ресурсов.

В этой статье я рассмотрю различные варианты, которые компании могут использовать для интеграции технологий на базе ИИ в свои бизнес-процессы, и выделю как преимущества, так и недостатки каждого из них.

  1. Создание внутреннего отдела НИОКР Например, Siemens через свою AI Lab исследует потенциальные применения промышленного ИИ. Однако реальность такова, что для большинства компаний возможности внутреннего отдела ограничены. Для успеха такому отделу необходима автономия, чтобы он мог функционировать как стартап.
  2. Создание корпоративного венчурного фонда или акселератора Крупные игроки, такие как Toyota и Qualcomm, инвестируют сотни миллионов долларов в перспективные стартапы. Тем не менее, у этого подхода есть ограничения, связанные с корпоративной культурой и внутренними процедурами.
  3. Назначение главного цифрового директора (CDO) Этот шаг включает в себя назначение лица или создание отдела, который будет заниматься цифровизацией компании. Возможные недостатки этого подхода связаны с тем, что стартапам может быть сложно общаться с корпоративными сотрудниками.
  4. Организация хакатонов на тему ИИ Регулярные хакатоны — например, ежегодные — могут стать мощным методом для генерации новых идей и решений. Однако ключ к успеху хакатона заключается не только в его организации, но и в понимании, как использовать результаты.

Заключительные мысли Эти четыре подхода могут быть потенциально успешными стратегиями для интеграции технологий на базе ИИ в процессы корпорации и улучшения результатов. Однако важной нитью здесь является важность коммуникации и понимания между двумя радикально разными способами работы. Обучение этому навыку может проложить путь к успеху.

Сотрудничество с ИИ-стартапами и инноваторами часто может быть вызовом для корпоративных сотрудников, поэтому это навык, который нужно развивать. Гугл — это положительный пример компании, где сотрудники учат стартапы находить общий язык с крупными конгломератами, что является ключевым, поскольку переосмысление сегодняшних отраслей с помощью мощи ИИ потребует от нас совместной работы несмотря на наши различия.

0

Автор публикации

не в сети 12 часов

aiinsider

0
Комментарии: 0Публикации: 623Регистрация: 18-09-2023
Поделиться