Частные инвестиционные компании используют ИИ в своих портфельных компаниях

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-операции вышла за рамки простых спекуляций и привела к ощутимой рентабельности инвестиций. Признавая этот сдвиг, частные инвестиционные компании стремятся поставить свои портфельные компании в авангарде получения этих выгод.
Инвестиционные менеджеры и венчурные капиталисты уже пробуют свои силы в использовании ИИ, хотя и в ограниченном объеме. Однако у них есть более амбициозные цели — значительно повысить рост и эффективность своих портфельных компаний с помощью ИИ. И это имеет смысл.
Поразительный
87% предприятий активное использование ИИ сообщает о заметном улучшении доходов и сокращении затрат.

Этот энтузиазм не лишен стратегии; фирмы частного рынка усердно ищут приложения искусственного интеллекта, которые обещают максимальную отдачу от инвестиций (ROI). Этот поиск станет решающим элементом в стратегиях этих фирм, направленных на превзойти результаты.
магазин. Некоторые из более крупных игроков дошли до создания специальных комитетов, призванных ускорить разработку и внедрение стратегий искусственного интеллекта в своих портфельных компаниях.

Стремление к внедрению передовых технологий не является новой ролью для частных инвестиционных компаний. Исторически они играли ключевую роль в проведении технологических преобразований своих портфельных компаний — будь то переход к облачным вычислениям,
внедрение мобильных технологий, интеграция электронной коммерции в традиционные модели розничной торговли или автоматизация ключевых бизнес-процессов. 

Сегодня акцент сместился на получение преимуществ, которые дает ИИ на ранних стадиях развития. Ощущая неотложность, эти компании понимают, что быстрые действия необходимы для полного использования потенциала искусственного интеллекта по увеличению стоимости. Учитывая зарождающуюся стадию применения ИИ
В различных сферах бизнеса многие фирмы применяют метод проб и ошибок, чтобы определить наиболее эффективные варианты использования ИИ. Этот этап исследования имеет решающее значение для определения того, где ИИ может оказать наибольшее влияние.

Как частные портфели используют ИИ сегодня

Решения на базе искусственного интеллекта уже разрабатываются или внедряются во многих частных портфельных компаниях, а перспективные области раннего применения включают в себя:

• Маркетинг. ИИ помогает маркетологам лучше понимать поведение клиентов, тенденции рынка и динамику конкуренции. Это ускоряет разработку целевых маркетинговых кампаний, расширение предложения продуктов и создание масштабного персонализированного обслуживания клиентов. 

• Оптимизация цепочки поставок и логистика. Для компаний, занимающихся производством или дистрибуцией, искусственный интеллект с машинным обучением оптимизирует маршруты, экономит топливо и другие затраты, а также находит быстрые решения для управления запасами, дефицитом и узкими местами. В целом, ИИ в
  Управление цепочками поставок сокращает отходы и упрощает операции. 

• Контроль качества и профилактическое обслуживание. Производство и доставка — это интересные области применения машинного зрения на основе искусственного интеллекта, позволяющие отслеживать продукцию от сборки до транспортировки и получения. Системы искусственного интеллекта также могут наблюдать за шиной грузовика на протяжении 50,000 XNUMX миль или смотреть на
  колонна поддержки небоскреба в течение десятилетий, чтобы обнаружить признаки разрушения. 

• Человеческие ресурсы. ИИ играет важную роль в расширении процессов найма, ускорении процедур поиска талантов, выявлении тревожных флажков у кандидатов, включенных в короткий список, и предотвращении проблем с ответственностью при подборе персонала. 

• Организационная структура и штатное расписание. ИИ может применить проверенные формулы частной инвестиционной компании для реорганизации рабочей силы, устранения дублирующих ролей и перераспределения ресурсов для поддержки стратегии компании.

• Анализ и принятие решений. Использование ИИ в крупномасштабном анализе для принятия решений на основе данных в таких сложных областях, как ценообразование. ИИ обладает непревзойденной способностью объединять текстовую и нетекстовую информацию из многих источников для улучшения управленческой аналитики.
  Он превосходно выявляет едва заметные тревожные сигналы и факторы риска и помогает повысить эффективность бизнеса.

• Увеличение доходов. Рекомендательные системы на базе искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения повышают пожизненную ценность клиентов. ИИ выявляет возможности перекрестных продаж, выхода на новые рынки и адаптации продуктовых линеек. 

• Финансовое проектирование. Анализ и выбор оптимальных финансовых структур, использование заемных средств для увеличения рентабельности активов. ИИ ускоряет управленческие решения в сложных финансовых сценариях. 

Баланс между инновациями и риском

У частных инвестиционных компаний есть уникальная возможность развивать культуру, которая отдает приоритет цифровой трансформации и инновациям в области искусственного интеллекта во всех своих портфельных компаниях. Активно ища и объединяя опыт в области машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта, эти
фирмы позиционируют себя для значительного улучшения своих навыков и стратегий. Один из эффективных подходов — инвестировать в компании, которые находятся на переднем крае внедрения ИИ, тем самым получая доступ к их знаниям и возможностям и впоследствии распространяя их.
это во всем портфолио. Другая стратегия предполагает поддержку портфельной компании в комплексном внедрении решений искусственного интеллекта, а затем обмен извлеченными уроками и достигнутыми успехами с другими компаниями в портфеле.

Однако крайне важно признать присущие риски, связанные с ИИ. Частные инвестиционные компании могут сыграть ключевую роль в смягчении этих рисков путем создания экосистемы обмена знаниями. Эта коллективная мудрость может помочь портфельным компаниям ориентироваться в
сложности развертывания ИИ, такие как предотвращение предвзятости в машинном обучении, предотвращение генеративных «галлюцинаций» ИИ, избежание проблем нарушения авторских прав, связанных с обучающими данными, и обеспечение точного обучения моделей большого языка (LLM).
Объединив ресурсы и опыт, частные инвестиционные компании могут помочь своим портфельным компаниям справиться с проблемами внедрения ИИ, обеспечивая эффективный баланс инноваций и управления рисками.

Ускорение интеграции искусственного интеллекта для повышения эффективности портфельных компаний

В ближайшие годы управляющие прямыми инвестициями будут уделять пристальное внимание обеспечению того, чтобы их портфельные компании не только внедряли ИИ, но и активно использовали его для повышения операционной эффективности и ускорения роста бизнеса в тех областях, где он может быть полезен.
наиболее существенное воздействие. Дальновидные инвестиционные компании признают потенциал ИИ для раскрытия исключительной ценности существующих активов. Более того, накапливая и эффективно используя активы данных, эти фирмы видят возможности для своих портфельных компаний.
не только повысить их ценность, но и потенциально запустить новые деловые предприятия.

ИИ как конкурентное преимущество

По мере того, как эти инвестиционные компании получают представление о наиболее эффективных приложениях искусственного интеллекта, они стремятся поделиться этими знаниями и этими возможностями с управленческими командами своих портфельных компаний. Это активное распространение идей и инструментов
призван дать этим компаниям возможность опережать конкурентов. Благодаря сочетанию стратегического развертывания искусственного интеллекта и совместного обучения управляющие частными инвестициями создают основу для ускоренного роста и инноваций во всех своих портфелях.

Искусственный интеллект в портфельных компаниях все еще находится на начальной стадии развития, однако необходимость его использования вполне реальна. Портфельным компаниям рекомендуется сотрудничать со своими инвесторами, чтобы определить области, в которых ИИ может принести наиболее значительную выгоду. Эти области
обычно включают в себя операционные улучшения, финансовое структурирование, стратегическое планирование, управление талантами и управление — секторы, где частные инвестиционные компании традиционно играют жизненно важную роль.

Стремление к внедрению ИИ может быть вызвано четким видением его будущей роли в портфолио или страхом упустить выгоду. Независимо от мотивации, необходимость действовать является немедленной. Технология искусственного интеллекта, даже в большей степени, чем облачные вычисления в их формирующем
лет, быстро стал важным компонентом для бизнеса. Для частных инвестиционных компаний крайне важно приобретать и развивать опыт искусственного интеллекта для эффективного использования в своих портфелях.

Преимущества интеграции искусственного интеллекта разнообразны и обещают не только создать конкурентные преимущества, но и значительно повысить ценность данных и других активов. Частные инвестиционные компании, которые не решаются использовать ИИ и не могут оснастить свои портфельные компании
с этими возможностями существует риск отставания в быстро развивающейся рыночной среде.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.finextra.com/blogposting/25896/private-equity-firms-embrace-ai-for-their-portfolio-companies?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs