Business

บริษัทขนาดกลางสามารถแข่งขันกับ AI ได้อย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในฐานะเทคโนโลยีเอนกประสงค์ที่กำลังจะเปิดตัว พร้อมที่จะสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ มากมาย และเพื่อทำลายอุตสาหกรรมทั้งหมด สตาร์ทอัพและองค์กรขนาดใหญ่กำลังคว้าโอกาสด้าน AI และเสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งของตน แล้วบริษัทขนาดกลางที่มักไม่สามารถเข้าถึงบิ๊กดาต้าและความสามารถด้าน AI ล่ะ? บริษัทขนาดกลางเหล่านี้เสี่ยงที่จะถูกทิ้งไว้ข้างหลังในยุคของ AI เพื่อเป็นการเยียวยา บริษัทเหล่านี้ควรพิจารณารวมข้อมูลและความสามารถของตนในการร่วมทุน AI

ในยุคอนาคตของ AI ที่จะมาถึง บริษัทสองกลุ่มที่แตกต่างกันมากดูเหมือนจะอยู่ในตำแหน่งที่ดีที่จะใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ได้แก่ กิจการสตาร์ทอัพและบริษัทยักษ์ใหญ่มูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ การเริ่มต้น AI ที่มีแนวโน้ม ได้รับการเปิดตัวอย่างรวดเร็ว ในด้านต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน การค้าปลีก สื่อ และเทคโนโลยีข้ามอุตสาหกรรม เป็นต้น และนอกจากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Google หรือ Microsoft แล้ว บริษัทขนาดใหญ่แบบเดิมๆ ยังใช้ AI เพื่อทำให้โมเดลธุรกิจและกระบวนการทำงานเป็นดิจิทัล ตัวอย่างของระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการเพิ่มช่วงตั้งแต่การอนุมัติสินเชื่อลูกค้าอัตโนมัติและระบบสาระบันเทิงอัจฉริยะของผู้ผลิตรถยนต์ Daimler ไปจนถึงการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่เชลล์น้ำมันและก๊าซ และการอ่านภาพทางการแพทย์โดยใช้ AI ที่ผู้ผลิตอุตสาหกรรมซีเมนส์ นวัตกรรม AI ขององค์กรค่อนข้างเข้มข้นโดยมีบริษัทจดสิทธิบัตร 10 อันดับแรกของโลก ซึ่งคิดเป็นสิทธิบัตร AI มากกว่า 15% ในช่วงปี 2554 ถึง 2559 . บริษัททั้งสองสายนี้ — สตาร์ทอัพและยักษ์ใหญ่ — กำลังสร้างพันธมิตรที่แข็งแกร่งในด้าน AI ผลการศึกษาล่าสุด เปิดเผยว่าในขณะที่ในปี 2556 บริษัทสตาร์ทอัพด้าน AI ไม่ค่อยได้ถูกกำหนดเป้าหมายโดยการลงทุนร่วมทุนขององค์กร (CVC) เพียงห้าปีต่อมา AI เหล่านี้ สตาร์ทอัพได้รับเงินทุน CVC มากกว่า 5 พันล้านดอลลาร์ (ประมาณ 10% ของการลงทุน CVC ทั้งหมด) แม้ว่าเงินจำนวนมากจะมาจากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีในเอเชียและสหรัฐฯ เช่น Baidu และ Google แต่บริษัทขนาดใหญ่ที่ไม่ใช่ดิจิทัลก็กำลังลงทุนเพิ่มเพื่อเข้าถึงผู้มีความสามารถด้าน AI ของสตาร์ทอัพมากขึ้น บิ๊กดาต้าและความสามารถด้าน AI (เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง) เป็นทรัพยากรที่สำคัญที่สุดสองประการสำหรับ การสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ประสบความสำเร็จ ด้วยการรวมความสามารถด้านนวัตกรรมของสตาร์ทอัพ AI เข้ากับกระบวนการและข้อมูลผู้ใช้จำนวนมหาศาลที่บริษัทยักษ์ใหญ่เก็บไว้ การทำงานร่วมกันที่แข็งแกร่งจึงเกิดขึ้นได้ ในสาขานี้ บริษัทขนาดกลาง ซึ่งหลายแห่งมีการควบคุมโดยครอบครัว ประสบปัญหาในการติดตาม การวิจัยก่อนหน้านี้ ระบุว่าบริษัทขนาดกลางต่างประสบปัญหาในเศรษฐกิจแบบผู้ชนะทุกประการในทศวรรษที่ผ่านมาได้อย่างไร การต่อสู้นั้นน่าจะทวีความรุนแรงขึ้นเท่านั้น บริษัทขนาดกลางเหล่านี้ ซึ่งมีรายได้ต่อปีระหว่าง 50 ล้านถึง 1 พันล้านยูโร มีขนาดและความซับซ้อนเพียงพอที่จะได้รับมูลค่ามหาศาลจากกลยุทธ์ AI แต่มักขาดข้อมูลและทรัพยากรที่มีความสามารถที่จะนำไปใช้ เช่น กลยุทธ์ ด้วยการใช้ข้อมูลระดับบริษัทของเยอรมันที่รวบรวมในปี 2019 โดยศูนย์วิจัยเศรษฐกิจยุโรป (ZEW) ของไลบนิซ เราสามารถวัดจำนวนบริษัทต่อประเภทขนาดที่นำเทคโนโลยี AI มาใช้ในธุรกิจของพวกเขา จากตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของบริษัทมากกว่า 6,000 แห่งทั่วทุกภาคส่วน เราพบว่ามีเพียง 10 ถึง 15% ของบริษัทขนาดกลางเท่านั้นที่นำ AI มาใช้ในธุรกิจของพวกเขา นั่นดีกว่า SMEs เยอรมันที่น้อยกว่า 5% (รายรับสูงถึง €50 ล้าน) ที่มี แต่ตามหลังหนึ่งในสามของบริษัทยักษ์ใหญ่ที่มีรายได้ต่อปีมากกว่า 1 พันล้านยูโรที่ใช้โซลูชัน AI เมื่อพิจารณาถึงความสำคัญของธุรกิจขนาดกลางสำหรับเศรษฐกิจของประเทศและการจ้างงานทั่วโลก สิ่งสำคัญคือต้องนึกภาพว่าพวกเขาสามารถเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันด้าน AI ได้อย่างไร บทเรียนหนึ่งที่เราได้จากการวิจัยของเราคือ บริษัทขนาดกลางควรพิจารณารวมพลังโดยรวบรวมข้อมูลและความสามารถในโครงสร้างการร่วมทุนที่เน้น AI

อย่างไร การร่วมทุน AI สามารถช่วยบริษัทขนาดกลางได้

หากบริษัทขนาดกลางต้องการเติบโตในยุค AI พวกเขาต้องมองหาวิธีใหม่ในการแข่งขัน ซึ่งรวมถึงทางเลือกที่พวกเขาอาจไม่เคยคิดมาก่อน การรวมข้อมูลและทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูลจากทั่วขอบเขตของบริษัทอาจเป็นหนึ่งในไม่กี่ตัวเลือกที่มีให้สำหรับบริษัทขนาดกลางที่จะยังคง แข่งขันได้ในระบบเศรษฐกิจที่ใช้ข้อมูลเป็นเชื้อเพลิงใหม่ . การร่วมทุนด้าน AI เหล่านี้สามารถจัดตั้งขึ้นโดยพันธมิตรห่วงโซ่มูลค่าแนวตั้ง พันธมิตรภาคแนวนอน หรือทั้งสองอย่างรวมกัน เราเห็นประโยชน์ที่สำคัญสามประการสำหรับบริษัทขนาดกลางในการจัดตั้งโครงสร้างดังกล่าว ประการแรก การร่วมทุนด้าน AI สามารถจัดหาและจัดระเบียบข้อมูลจากบริษัทต่างๆ ที่เข้าร่วมเพื่อฝึกอบรมและปรับใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สำหรับแอปพลิเคชันทางธุรกิจที่ช่วยประหยัดต้นทุนและเพิ่มรายได้ที่หลากหลาย คล้ายกับความพยายามในการรวมข้อมูลในหน่วยธุรกิจของ องค์กรขนาดใหญ่เพียงแห่งเดียว การรวมข้อมูลข้ามบริษัทมีศักยภาพสูงสำหรับ บริษัทขนาดกลางที่ไม่มี data lake ขนาดใหญ่ที่บริษัทยักษ์ใหญ่เข้าถึงได้ การรวมข้อมูล วิธีการในแนวดิ่งสู่การร่วมทุนเหล่านี้สามารถแปลงมุมมองที่กระจัดกระจายของกิจกรรมห่วงโซ่คุณค่าให้เป็นเธรดที่เชื่อมโยงกัน โดยใช้อัลกอริธึม ML ที่ใช้ข้อมูลผู้ใช้ที่หลากหลายจากพันธมิตรปลายน้ำเพื่อแจ้งการดำเนินงานของบริษัท หรือป้อนข้อมูลจากพันธมิตรต้นน้ำเพื่อแจ้งแบบไดนามิก การกำหนดราคา ในทำนองเดียวกัน วิธีการในแนวนอนสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมของพันธมิตรเพื่อเพิ่มความแม่นยำของระบบแบ็คออฟฟิศที่ได้รับการฝึกอบรมจาก ML หรือคุณภาพของข้อเสนอที่เสริมด้วย AI การรวมข้อมูลในแนวนอนสามารถทำได้โดยพันธมิตรภาคส่วนที่ไม่ได้แข่งขันกันโดยตรง (เช่น ให้บริการพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกัน) แต่อาจสมเหตุสมผลสำหรับคู่แข่งโดยตรงซึ่งการอยู่รอดถูกคุกคามโดยผู้เล่นดิจิทัลรายใหญ่ (เรากลับไปที่ปัญหาการรวมข้อมูลด้านล่าง) ประการที่สอง สามารถช่วยแก้ปัญหาคอขวดของการดึงดูดผู้มีความสามารถที่บริษัททุกขนาด แต่โดยเฉพาะอย่างยิ่งคนที่เล็กกว่า มักจะเผชิญเมื่อ บุกเบิกแอปพลิเคชัน AI ใหม่ . ผู้บริหารมีทางเลือกในการซื้อเทคโนโลยีนอกระบบจากผู้จำหน่าย AI และสำหรับบริษัทหรือแอพพลิเคชั่นขนาดเล็กจำนวนมากที่ต้องการการปรับแต่งเพียงเล็กน้อยก็อาจเพียงพอ แต่เมื่อกระบวนการทางธุรกิจมีความซับซ้อนเพิ่มขึ้น และแอปพลิเคชัน AI กลับมีความเฉพาะเจาะจงและมีความสำคัญเชิงกลยุทธ์มากขึ้น ทีมผู้เชี่ยวชาญภายในองค์กรที่ได้รับการฝึกอบรมด้าน AI สามารถช่วยพัฒนาโซลูชันที่ไม่เหมือนใครได้ แท้จริงแล้ว บริษัทต่างๆ ที่เอาท์ซอร์ส AI อย่างเต็มรูปแบบ และใช้โซลูชัน AI แบบ Plug-and-play เพียงอย่างเดียว มีความเสี่ยงในการสร้างมูลค่าในระยะยาว การสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ประสบความสำเร็จนั้นต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML จำนวนมาก ซึ่งเป็นที่ต้องการอย่างมาก และการดึงดูดผู้มีความสามารถที่จำเป็นนั้นเป็นสิ่งที่ท้าทายอย่างยิ่งสำหรับบริษัทขนาดกลางที่ขาดการดึงดูดสตาร์ทอัพและทรัพยากรของยักษ์ใหญ่ ด้วยการแบ่งปันทรัพยากรทางการเงินในโครงการร่วมทุนด้าน AI ที่มีความทะเยอทะยาน บริษัทเหล่านี้จะสามารถสร้างความสามารถด้าน AI และอัลกอริธึม ML ภายในองค์กรได้ดีขึ้น ซึ่งสามารถใช้ประโยชน์จาก Data Lake ข้ามบริษัทที่ไม่เหมือนใคร ประการที่สาม ในขณะที่การรวมข้อมูลและความสามารถเป็นเป้าหมายหลักของการร่วมทุน AI ในระยะต่อมา พวกเขายังเปิดใช้งานการมีส่วนร่วมในการเริ่มต้นที่กว้างขึ้นและลึกซึ้งยิ่งขึ้นด้วยการเชื่อมต่อกองทุน CVC ที่รวมเข้ากับกิจการ แนวคิดที่แปลกใหม่และก่อกวนใน AI จำนวนมากได้รับการพัฒนาขึ้นในสตาร์ทอัพ และบริษัทยักษ์ใหญ่หลายแห่งได้สร้างการเชื่อมโยงที่แข็งแกร่งกับแหล่งนวัตกรรมเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านการลงทุน CVC ด้วยการเชื่อมต่อกองทุน CVC ที่เน้น AI (เช่น Gradient Ventures ที่ Google) กับกิจการร่วมค้า AI บริษัทขนาดกลางที่เข้าร่วมสามารถรวบรวมทรัพยากรทางการเงินตลอดจนความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและธุรกิจเพื่อสแกนและลงทุนในฉากการเริ่มต้น AI โดยการเสนอการเข้าถึงเครือข่ายของบริษัทที่เชื่อมต่อถึงกัน แทนที่จะเป็นเพียงบริษัทเดียว การร่วมทุนเหล่านี้อาจเป็นพันธมิตรที่น่าสนใจกว่าสำหรับสตาร์ทอัพที่แสวงหาทรัพยากรทางการเงินและทรัพยากรเสริม

ข้อตกลงที่ดี สร้างมิตรที่ดี

การรวมข้อมูลและพรสวรรค์ในการร่วมทุน AI นั้นไม่มีความเสี่ยง เช่นเดียวกับการร่วมทุนประเภทใด ผู้บริหารต้องประเมินการตัดสินใจอย่างรอบคอบตาม ในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการร่วมทุน รวมถึงการตัดสินใจเกี่ยวกับการเลือกคู่ค้า ระยะเวลา ทรัพยากรที่ลงทุน การจัดการทรัพย์สินทางปัญญา การประเมินประสิทธิภาพ และกลไกการแก้ไขข้อขัดแย้ง สิ่งที่สำคัญเป็นพิเศษสำหรับการร่วมทุน AI คือการรักษาความปลอดภัยและการจัดการข้อมูลระดับบริษัท พันธมิตรสามารถตกลงได้ว่าการร่วมทุนจะแสดงเฉพาะการคาดการณ์ตาม ML ให้กับบริษัทที่เข้าร่วม แต่ไม่เคยเปิดเผยข้อมูลดิบของตนกับผู้อื่น ตัวอย่างเช่น บริษัทคู่ค้าสามารถรวมข้อมูลการสมัครสินเชื่อลูกค้าที่มีป้ายกำกับไว้ในฐานข้อมูลกลางของกิจการร่วมค้าเพื่อฝึกอบรมและทดสอบอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก การขอสินเชื่อใหม่จะถูกประมวลผลจากส่วนกลางโดยอัลกอริธึมที่ผ่านการฝึกอบรม จากนั้นการตัดสินใจยอมรับหรือปฏิเสธจะถูกส่งกลับไปยังบริษัท ในรูปแบบดังกล่าว บริษัท A ไม่เคยเข้าถึงข้อมูลของบริษัท B ได้เฉพาะการคาดคะเนของอัลกอริธึม ML ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลข้ามบริษัทเท่านั้น เงื่อนไขของข้อตกลงเหล่านี้ควรเขียนอย่างเป็นทางการล่วงหน้าในข้อตกลงร่วมทุน เมื่อเจรจาข้อตกลงการร่วมทุน ซึ่งรวมถึงโปรโตคอลข้อมูล สำหรับการร่วมทุน AI ระหว่างประเทศ ปัจจัยที่ซับซ้อนคือ (เหนือกว่า) ความแตกต่างระดับชาติในกฎระเบียบด้านข้อมูล ในกรณีของจุด กรอบการกำกับดูแลของสหภาพยุโรป ที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวม การแบ่งปัน การจัดเก็บและ การวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้ค่อนข้างเข้มงวด บริษัทที่ตั้งอยู่ในจีน เผชิญกับข้อจำกัดน้อยลง ที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล สิ่งนี้ไม่เพียงแต่จะทำให้กิจการร่วมค้า AI ในยุโรปเสียเปรียบเมื่อเปรียบเทียบกับคู่ค้าในจีน ความแตกต่างในกฎระเบียบยังสร้างปัญหาในการจัดตั้งกิจการร่วมค้าที่เกี่ยวข้องกับฝ่ายต่างๆ จากหลายภูมิภาค นอกจากนี้ ในประเทศที่มีกฎระเบียบด้านข้อมูลที่เข้มงวดซึ่งให้ผู้ใช้ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคลของตนได้มากขึ้น สิ่งต่างๆ จะได้รับความท้าทายเป็นพิเศษสำหรับบริษัทขนาดกลาง เนื่องจากผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะเชื่อถือข้อมูลของบริษัทขนาดใหญ่มากกว่าและละเว้นจากการแบ่งปันข้อมูลกับผู้เล่นรายย่อย เมื่อพิจารณาถึงบทบาทที่สำคัญของข้อตกลงร่วมทุนที่ออกแบบมาอย่างดีและความเชี่ยวชาญในกฎระเบียบด้านข้อมูล (ระหว่างประเทศ) ที่ปรึกษากฎหมายจะมีบทบาทในการดำเนินการร่วมทุนด้าน AI แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่ประโยชน์ที่เป็นไปได้ของการจัดตั้งบริษัทร่วมทุนด้าน AI นั้นมีมากกว่าความเสี่ยง แนวทางการทำงานร่วมกันนี้เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนจุดโฟกัสจากความสนใจตนเองในระยะสั้นของบริษัทแต่ละแห่งเป็นมุมมองที่เน้นเครือข่ายและระบบนิเวศ ในยุคของ AI มันอาจจะดีกว่าสำหรับบริษัทขนาดกลางที่จะเข้าร่วมทีมที่ชนะมากกว่าการพยายามยืนหยัดด้วยตนเอง แม้จะมีลักษณะการทำงานร่วมกัน แต่การร่วมทุนช่วยให้บริษัทที่เข้าร่วมยังคงมีความเป็นอิสระเป็นส่วนใหญ่และยังคงรักษามรดกของตนไว้ได้ ซึ่งมีความสำคัญสูงสุดสำหรับบริษัทขนาดกลางหลายแห่ง ควบคุมโดยครอบครัว มีการเปิดตัวแอปพลิเคชั่น AI หลายตัวแล้ว แต่โอกาสที่ใหญ่ที่สุดยังรออยู่ข้างหน้า บริษัทขนาดกลางจัดปาร์ตี้ไม่สายเกินไป!

  • จังหวัดตรังủ
  • ธุรกิจ

  • อาหาร
  • ไลฟ์สไตล์

  • เทค
  • วางตลาดดิจิทัล (การตลาดดิจิทัล)
  • Back to top button