У инноваций есть управленческая проблема

  • 23-12-2020
  • комментариев

Даже самые инновационные компании на планете не придумали, как хорошо интегрировать новые технологии. Pixabay

Мы живем на пороге новой промышленной революции, когда прогресс, предположительно, движется с головокружительной скоростью. Новые инновации вводятся каждый день. Но застой в заработной плате и производительности сохраняется. А достижения в области робототехники и искусственного интеллекта (ИИ) еще не оказали значительного экономического воздействия. Несмотря на это, мы наблюдаем растущее беспокойство по поводу автоматизации.

Но так быть не должно. У нас есть возможность формировать эти новые инновации, чтобы они раскрывали свой экономический потенциал и делали это инклюзивным и справедливым образом. Это начинается с инвестирования в правильный управленческий талант.

СМОТРИ ТАКЖЕ: Илон Маск - самый вдохновляющий босс, говорят те, кто на него не работает

В 1970-х и 80-х годах американская экономика был в том же месте, что и сегодня. Персональные компьютеры развивались, а производительность росла мало. В то время экономист Пол А. Дэвид отметил, что эта проблема будет решена, когда менеджеры узнают, на что именно способен компьютер; Было непонятно, на что способны новые технологии, и это актуально и сегодня.

Даже несмотря на ажиотаж вокруг передовой робототехники и искусственного интеллекта, многие отрасли просто не готовы принять эти технологии. В традиционных секторах, которые чрезвычайно богаты данными и могут получить значительную выгоду от инвестиций в технологии, таких как добыча полезных ископаемых и производство, неэффективные методы управления данными слишком распространены. И это мешает этим компаниям извлечь выгоду из технологических возможностей.

Но это не единственный барьер.

В секторе здравоохранения, где ИИ может улучшить диагностику и поиск лекарств. огромен, византийские правила обработки данных не позволяют исследователям получать доступ к нужным им данным. Даже в самом технологическом секторе, где данные практически полностью оцифрованы, а нормативно-правовая среда более благоприятна, понимание того, как использовать новые технологии, еще не полностью сформировалось. Мы видим два ярких примера в неудачах Tesla в области автоматизации предприятий, производящих Model 3, и в автоматизированных алгоритмах найма Amazon. Даже самые инновационные компании на планете не выяснили, как хорошо интегрировать новые инновации.

Очевидно, что использование технологического потенциала будет невозможно без предварительного технического понимания того, что могут делать робототехника и ИИ. . А это требует от бизнеса четкого понимания того, какие проблемы необходимо решить. В нынешнем виде эти инновации остаются решением неопределенных проблем.

Таким образом, успешная коммерциализация робототехники и ИИ требует инвестиций в дополнения к этим технологиям, которые позволяют лучше понять и использовать возможности, которые они создают. Например, выяснение того, как можно использовать данные с помощью четких и удобных для бизнеса принципов конфиденциальности, принесло бы огромную пользу.

Затем необходимо сосредоточить внимание на развитии цепочек управленческих талантов и экосистем, которые действительно будут способствовать развитию инновации. Со своей стороны, университеты становятся все более критичными в этом отношении. Мы начали наблюдать рост программ бизнес-аналитики, которые находятся между программами по науке о данных и программами чистого управления, что позволяет студентам получить высшее образование со способностью оценивать проблемы как с технической, так и с управленческой точки зрения.

Кроме того, Такие программы, как Creative Destruction Lab, основанная в Университете Торонто в 2012 году в результате недавнего международного расширения, развивают экосистемы, которые объединяют исследователей в области глубоких наук с экспертами в области управления, чтобы увеличить возможности для коммерческого успеха. Программа помогла более чем 500 исследовательским компаниям в определенных областях, таких как искусственный интеллект, квантовые вычисления и освоение космоса, собрать более 3,1 миллиарда канадских долларов с упором на коммерциализацию. И это модели, которые нетрудно воспроизвести и вывести на рынок, а это значит, что новые технологии появятся гораздо раньше.

Политические подходы, которые побуждают университеты расширять программы акселераторов и развивать больше «дополнительных» »Компании (компании, основанные в университетах, которые обычно позволяют университетам сохранять права интеллектуальной собственности на любые технологии, разработанные в их лабораториях) будут способствовать дальнейшему развитию технологий. Хотя такие университеты, как Стэнфорд и Массачусетский технологический институт, всемирно известны своей поддержкой коммерциализации исследований, можно предпринять более активные усилия, чтобы превратить это в норму. Возьмем, к примеру, Великобританию, которая сделала коммерциализацию инноваций отличительной чертой своей промышленной стратегии. И его стратегия выходит за рамки простого финансирования НИОКР. Это также требует активного обеспечения наличия нужных специалистов на каждом этапе от исследования до реализации.

Образованиевсегда играла ключевую роль в управлении и формировании технологического перехода, и этот раз ничем не отличается. Жизненно важно обеспечить, чтобы университеты и компании хорошо играли эту роль и чтобы их поощряли вкладывать средства в будущих менеджеров. В конце концов, это ключ к тому, чтобы, наконец, обеспечить процветание инноваций.

Райан Хурана, исполнительный директор Института содействия процветанию и научный сотрудник по технической политике в Young Voices.

комментариев

Добавить комментарий