Як компанії середнього розміру можуть конкурувати зі штучним інтелектом “великої риби”. Частина 2

 

У цій статті поговоримо про те, як спільні підприємства в галузі штучного інтелекту можуть допомогти компаніям середнього розміру. Якщо такі компанії хочуть процвітати, їм потрібно шукати нові способи конкуренції, включаючи варіанти, які вони, можливо, ніколи раніше не розглядали.

Об’єднання даних і навичок аналізу інформації з різних компаній може бути одним з небагатьох варіантів, доступних компаніям середнього розміру. Ці спільні підприємства в галузі штучного інтелекту можуть бути створені партнерами по вертикальній виробничо-збутової ланцюжку, по горизонтальному сектору або їх комбінацією.

Переваги

Існує ряд переваги в створенні такої структури. По-перше, спільні підприємства можуть отримувати та систематизувати дані з декількох беруть участь компаній для навчання і розгортання алгоритмів машинного навчання (ML), для різних бізнес-додатків, що дозволяють економити та збільшувати прибуток. Подібно зусиллям по інтеграції даних в бізнес-одиницях однієї великої корпорації, міжфірмовий пул даних має великий потенціал для компаній середнього розміру, яким не вистачає великих даних, до яких мають доступ усі гігантські корпорації.

Вертикальний підхід до цих спільним підприємствам може перетворити фрагментовані уявлення про діяльність ланцюжка створення вартості у зв’язну ланцюжок, при цьому алгоритми машинного навчання використовують великі призначені для користувача дані від нижчестоящих партнерів для інформування про діяльність або ввідні дані від вищестоящих партнерів для інформування про динамічному ціноутворенні.Точно так же горизонтальний підхід може використовувати об’єднані дані партнерів для підвищення точності бек-офісних систем або якості пропозицій, доповнених штучним інтелектом.

Горизонтальний об’єднання даних може здійснюватися партнерами по секторам, які не перебувають у прямій конкуренції один з одним (наприклад, обслуговують різні географічні регіони), але мають сенс для прямих конкурентів, виживання яких загрожують великі цифрові гравці.

 

По-друге, це може допомогти усунути вузьке місце в залученні талантів, з яким часто стикаються компанії при розробці новаторських рішень будь-якого розміру, але особливо дрібні. Керівники можуть купувати готові технології у постачальників штучного інтелекту і для багатьох невеликих компаній це може задовольняти основні потреби. Однак у міру того, як бізнес-процеси стають все складніше, а додатки штучного інтелекту все більш стратегічними, важлива власна команда експертів. Як показує досвід, компанії, які повністю передають штучний інтелект на аутсорсинг і покладаються виключно на готові рішення, мають високий прибуток.

Не секрет, що для створення успішних програм потрібна ціла армія фахівців. Розділивши фінансові ресурси в рамках амбітної ініціативи зі створення спільного підприємства, ці компанії зможуть краще створювати власні таланти та алгоритми машинного навчання, здатні використовувати унікальні міжфірмовий дані.

По-третє, хоча об’єднання талантів є основними цілями спільного підприємства, на більш пізньому етапі вони також забезпечують широке залучення стартапів коштом підключення об’єднаного фонду CVC. Численні новаторські та революційні ідеї в області штучного інтелекту розробляються в стартапи та багато гігантські корпорації налагодили міцні зв’язки з цими центрами інновацій, особливо коштом інвестицій у CVC.

Підключивши фонд CVC, (наприклад, Gradient Ventures в Google) до спільного підприємства, компанії середнього розміру можуть об’єднати свої фінансові, технічні ресурси та бізнес-знання для сканування та інвестування у сферу стартапів в області штучного інтелекту. З огляду на дані рекомендації, ви зможете поліпшити свій бізнес в сучасних реаліях.

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься.