Стратегический семинар «Управление инновациями: практические шаги совета директоров и менеджмента».

На прошлой неделе в АНД провели стратегический семинар «Управление инновациями: практические шаги совета директоров и менеджмента». Идея мероприятия зародилась пару месяцев, когда я читал очередные новости с цитатами одного вице-президента по инновациям известной крупной компании про то, каких успехов в инновациях они добились. Топ-менеджер рассказал об одном недавнем инновационном проекте: внедренной ERP-системе. Стало понятно, что внутри компании полная путаница, что такое инновации и как их развивать. Внедрение ERP-системы вряд ли можно считать за инновацию и это ли ждут акционеры от нового департамента.

Мой личный опыт работы с крупными компаниями также показывал, что с одной стороны инновации -крайне важный фронт задач в компании, с другой — там много непоняток, противоречий и конфликтов.Типичная ситуация — в компанию берут ответственного за инновации (или цифровую трансформацию), а потом оказывается, что он вступает в серьезный конфликт с существующим бизнесом. В лучшем случае первоначальный запал пропадает, и начинается формальная работа вместо ожидаемого прорыва, в худшем — смена руководителя, и проблема идет по новому кругу. С пандемией важность инноваций для компаний выросла. Недавние исследования показывают, что стоимость компаний, занимающихся инновациями как минимум в 2 раза выше традиционных. Классическая роль советов директоров — сохранять стоимость компаний, но в моменты неопределенности она уходит на второй план, уступая место созданию стоимости. А на ровном месте, этим компетенциям неоткуда взяться.

Также выяснилось, что основные стейкхолдеры инноваций в компаниях имеют разнонаправленные цели. Это особенно актуально для компаний, в которых собственник перестал быть вдохновителем и двигателем инноваций (вышел из операционки, как модно сейчас говорить). Именно в суть этого конфликта мы и погрузились на сессии. К счастью, мировой опыт уже предлагает ряд способов как разрешать такие конфликты. Богатый опыт Александра Иконникова помог разобрать это на примерах работы нескольких советов директоров международных компаний.Первую часть сессии мы посвятили глубинному разбору, что такое инновация и в чем отличие от других понятий (например, модернизация или оптимизация). Эта часть проходила с сопротивлением, казалось даже немного нервно, но было важно обратить внимание столь значимой и ресурсной аудитории на этот нюанс. И сподвигнуть к тому, чтоб внутри своей компании они могли дать честный ответ, что именно включают в инновации и что от них ждут. Например, значительная часть инноваций колоссально убыточна и требует терпимости к ошибкам — действительно ли компания к этому готова? Или все же нужен меньший риск и прибыльность? Александр Иконников, сооснователь АНД, и Филипп Гаджен, управляющий партнер Oliver Wyman и CEO Schneider Group помогали раскрывать тонкие нюансы этой работы.Далее мы детально разобрали инновационный процесс с Беном Вилкенингом (фудтех акселератор Терраформа, VP фонда Сколково, McKinsey) и погрузились в нюансы инновационного инструментария. Интерес аудитории к практическим примерам был на пределе.

Закончили мероприятие практической сессией — с помощью определенной методологии смогли синтезировать и представить друг другу ряд инновационных идей и поиграли в деловую игру, на которой кипел накал страстей. Участники вдруг почувствовали на себе, что такое «продавать» инновационную бизнесу, и увидели, как важно вовремя успевать реагировать на инновации. Неожиданно остро встал вопрос — нужно инновационное сообщество для взаимного опыления. И первый шаг к нему сделали сразу же, создали группы в соцсетях и планируем ряд новых мероприятий в ближайшее время. Будут форсайты и сессии по трендам, которые позволят почувствовать будущее и примерить его на себя и свою компанию. Действительно амбициозная задача, будем работать над ней.

Прототип. Движущийся электрический тротуар.

На Всемирной выставке 1900 года была улица Будущего — «la rue de l’Avenir» — движущийся электрический тротуар, созданный американскими инженерами Schmidt и Silsbee, которые ранее сделали такой же для Всемирной выставки в Чикаго в 1893 году. Тротуар проходил по всей выставке в виде круга, был длиной 3.5 км, имел 9 станций.

Тротуар был установлен на виадуке 7 метров вышиной. Одна платформа была фиксированная, а две подвижные: первая — скоростная 8 км/ч, позволялa объехать выставку за 26 минут, вторая более медленная — 4 км/ч. Одновременно могло ехать 14 000 человек, а на Пасху был рекорд — 70 000. Выставку посетило более 50 миллионов человек, из них 48,3 миллиона человек заплатили по 1 франку за входной билет, и эта выставка оказалась самой удачной для организаторов во Франции.

Подушки, которые смогут записывать и повторять сны

В 2030 году, скорее всего, мы сможем не только рассказывать друзьям о своих снах, но и «делиться» ими, как понравившимися постами в Фейсбуке. Как это возможно? С помощью мониторинга электрических сигналов мозговой активности, который будет проводить… «умная подушка». В 2008 году группа японских учёных уже создала прибор, который может трансформировать сны в простые изображения.

VR в автомобильной промышленности.

ThyssenKrupp Elevator, поставщик транспортных систем, эскалаторов и лифтов, запустил в Азии и на Ближнем Востоке и залы виртуальной реальности с демонстрацией городских транспортных решений.В автомобильной промышленности VR позволяет инженерам экспериментировать с дизайном и конструкцией новых моделей на стадии разработки концепта. Такой подход используют, к примеру, в Hyundai. На видео вы можете увидеть демонстрацию VR в автомобильной промышленности.

Multi Skilled AI

ИИ, способный чувствовать и говорить, будет гораздо лучше справляться с новыми вызовами и работать вместе с людьми.

В конце 2012 года ученые ИИ впервые выяснили, как заставить нейронные сети «видеть.» Они доказали, что программное обеспечение, разработанное для слабой имитации человеческого мозга, может значительно улучшить существующие системы компьютерного зрения. С тех пор ученые научились заставлять нейронные сети имитировать то, как мы рассуждаем, слышим, говорим и пишем. Несмотря на то, что ИИ стал удивительно похож на человека – в достижении конкретной задачи, он все еще не захватывает гибкость человеческого мозга. Мы можем изучать навыки в одном контексте и применять их в другом. Например, игровой алгоритм DeepMind AlphaGo может победить лучших в мире гроссмейстеров, но он не сможет расширить эту стратегию за пределы доски. Другими словами, алгоритмы глубокого обучения являются мастерами в подборе паттернов, но они не могут понять и приспособиться к меняющемуся миру.У исследователей есть одна гипотеза о том, как эта проблема может быть преодолена. Дети познают мир, ощущая его и говоря о нем. По мере того как дети начинают ассоциировать слова с образами, звуками и другой осязаемой информацией, они способны описывать все более и более сложные явления и динамику, отделять причинное от того, что отражает только корреляцию, и строить сложную модель мира. Затем эта модель помогает им ориентироваться в незнакомой среде и помещать новые знания и опыт в контекст.

Системы искусственного интеллекта могут выполнять только одну из этих вещей одновременно. Алгоритмы компьютерного зрения и распознавания звука могут воспринимать вещи, но не могут использовать язык для их описания. Модель естественного языка может манипулировать словами, но слова отделены от любой чувственной реальности. Если бы чувства и язык были объединены, чтобы дать ИИ более человеческий способ сбора и обработки новой информации, то процесс понимания мира был бы развит на человеческом уровне.В прошлом году в этой области было достигнуто несколько впечатляющих результатов. В сентябре исследователи из Allen Institute for Artificial Intelligence, AI2, создали модель, которая может генерировать изображение из текстовой подписи, демонстрируя способность алгоритма ассоциировать слова с визуальной информацией. В ноябре исследователи из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилле разработали метод, который включает изображения в существующие языковые модели, что повысило их понимание при чтении.

Более сложные многомодульные системы сделают возможным создание более продвинутых роботов-помощников (подумайте о роботах-дворецких, а не только об Alexa от Amazon или Алисе из Яндекса). Нынешнее поколение роботов с искусственным интеллектом в основном использует визуальные данные для навигации и взаимодействия с окружающей средой. Это хорошо для выполнения простых задач в стесненных условиях, например, работа на складе. Но лаборатории, такие как AI2, работают над тем, чтобы добавить язык и включить больше сенсорных входов, таких как звуковые и тактильные данные, чтобы машины могли понимать команды и выполнять более сложные операции: открытие двери, когда кто-то стучит.

Достижение более гибкого состояния ИИ сделает их более безопасными. Алгоритмы, которые просматривают резюме, не будут рассматривать несущественные характеристики, такие как пол и раса, как признаки способностей. Самоуправляемые автомобили не будут терять ориентировки в неблагоприятной обстановке и разбиваться в темноте или в снежную погоду. Многомодульные системы могут стать первыми ИИ, которым мы действительно можем доверить свою жизнь.