Как компании среднего размера могут конкурировать с искусственным интеллектом «крупной рыбы». Часть 2

 

В этой статье поговорим о том, как совместные предприятия в области искусственного интеллекта могут помочь компаниям среднего размера. Если такие компании хотят процветать, им нужно искать новые способы конкуренции, включая варианты, которые они, возможно, никогда раньше не рассматривали. 

Объединение данных и навыков анализа информации из разных компаний может быть одним из немногих вариантов, доступных компаниям среднего размера. Эти совместные предприятия в области искусственного интеллекта могут быть созданы партнерами по вертикальной производственно-сбытовой цепочке, по горизонтальному сектору или их комбинацией.

Преимущества

Существует ряд преимущества в создании такой структуры. Во-первых, совместные предприятия могут получать и систематизировать данные из нескольких участвующих компаний для обучения и развертывания алгоритмов машинного обучения (ML), для различных бизнес-приложений, позволяющих экономить и увеличивать прибыль. Подобно усилиям по интеграции данных в бизнес-единицах одной крупной корпорации, межфирменный пул данных имеет большой потенциал для компаний среднего размера, которым не хватает больших данных, к которым имеют доступ все гигантские корпорации. 

 Вертикальный подход к этим совместным предприятиям может преобразовать фрагментированное представление о деятельности цепочки создания стоимости в связную цепочку, при этом алгоритмы машинного обучения используют обширные пользовательские данные от нижестоящих партнеров для информирования о деятельности или вводные данные от вышестоящих партнеров для информирования о динамическом ценообразовании. Точно так же горизонтальный подход может использовать объединенные данные партнеров для повышения точности бэк-офисных систем или качества предложений, дополненных искусственным интеллектом.

 


Горизонтальное объединение данных может осуществляться партнерами по секторам, которые не находятся в прямой конкуренции друг с другом (например, обслуживают разные географические регионы), но имеющие смысл для прямых конкурентов, выживанию которых угрожают крупные цифровые игроки. 

 Во-вторых, это может помочь устранить узкое место в привлечении талантов, с которым часто сталкиваются компании при разработке новаторских решений любого размера, но особенно мелкие. Руководители могут покупать готовые технологии у поставщиков искусственного интеллекта и для многих небольших компаний это может удовлетворять основные потребности. Однако по мере того, как бизнес-процессы становятся все сложнее, а приложения искусственного интеллекта все более стратегическими, важна собственная команда экспертов. Как показывает опыт, компании, которые полностью передают искусственный интеллект на аутсорсинг и полагаются исключительно на готовые решения, имею более высокую прибыль. 

Не секрет, что для создания успешных приложений требуется целая армия специалистов. Разделив финансовые ресурсы в рамках амбициозной инициативы по созданию совместного предприятия, эти компании смогут лучше создавать собственные таланты и алгоритмы машинного обучения, способные использовать уникальные межфирменные данные. 

В-третьих, хотя объединение талантов являются основными целями совместного предприятия, на более позднем этапе они также обеспечивают широкое вовлечение стартапов за счет подключения объединенного фонда CVC. Многочисленные новаторские и революционные идеи в области искусственного интеллекта разрабатываются в стартапах и многие гигантские корпорации наладили прочные связи с этими центрами инноваций, особенно за счет инвестиций в CVC. 

Подключив фонд CVC, (например, Gradient Ventures в Google) к совместному предприятию, компании среднего размера могут объединить свои финансовые, технические ресурсы и бизнес-знания для сканирования и инвестирования в сферу стартапов в области искусственного интеллекта. Учитывая данные рекомендации, вы сможете улучшить свой бизнес в современных реалиях.

Комментарии

  1. Применение ИИ будет успешным, если предприятия разработают стратегии и системы «ответственного ИИ», отвечающие пяти ключевым принципам: проектирование и встроенный контроль, основанные на интересах человека,
    справедливость, честность и прозрачность.

  2. Несомненно ИИ может усилить бизнес-процессы ,но вряд ли он сможет заменить полноценно действующих специалистов)

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *