Podjetja zasebnega kapitala sprejemajo umetno inteligenco za svoja portfeljska podjetja

Integracija umetne inteligence (AI) v poslovne operacije je presegla zgolj špekulacije in postala oprijemljiva donosnost naložbe. Podjetja zasebnega kapitala se zavedajo tega premika in želijo svoja portfeljska podjetja postaviti v ospredje izkoriščanja teh koristi.
Upravljavci naložb in vlagatelji tveganega kapitala se že preizkušajo z umetno inteligenco, čeprav omejeno. Vendar pa imajo bolj ambiciozne cilje, da bi z umetno inteligenco znatno povečali rast in učinkovitost svojih portfeljskih podjetij. In to je smiselno.
Presenetljivo
87% podjetij z aktivno uporabo umetne inteligence poročajo o opaznih izboljšavah pri zmanjšanju prihodkov in stroškov.

To navdušenje ni brez strategije; zasebna tržna podjetja pridno iščejo aplikacije AI, ki obljubljajo najvišjo donosnost naložbe (ROI). To iskanje se oblikuje kot ključni element v strategiji teh podjetij za doseganje boljših rezultatov
trg. Nekateri večji akterji so šli tako daleč, da so ustanovili namenske odbore, katerih namen je pospešiti razvoj in izvajanje strategij umetne inteligence v njihovih portfeljskih podjetjih.

Prizadevanje za prevzem najsodobnejše tehnologije ni nova vloga za družbe zasebnega kapitala. V preteklosti so imeli ključno vlogo pri usmerjanju svojih portfeljskih podjetij skozi tehnološke preobrazbe – naj gre za prehod na računalništvo v oblaku,
sprejemanje mobilne tehnologije, integracija e-trgovine v tradicionalne maloprodajne modele ali avtomatizacija ključnih poslovnih procesov. 

Danes se je poudarek preusmeril na zajemanje prednosti zgodnjega prehoda, ki jih ponuja umetna inteligenca. Z otipljivim občutkom nujnosti ta podjetja razumejo, da je hitro ukrepanje bistvenega pomena za popoln izkoristek potenciala umetne inteligence za povečanje vrednosti. Glede na nastajajočo stopnjo uporabe AI
na različnih poslovnih področjih mnoga podjetja sprejemajo pristop poskusov in napak, da bi natančno določila najučinkovitejše primere uporabe umetne inteligence. Ta faza raziskovanja je ključnega pomena za ugotavljanje, kje lahko AI doseže največji učinek.

Kako zasebni portfelji danes uporabljajo AI

Rešitve, ki jih poganja AI, so že v razvoju ali že delujejo v številnih zasebnih portfeljskih podjetjih, obetavna zgodnja področja uporabe pa vključujejo:

• Trženje. AI tržnikom pomaga bolje razumeti vedenje strank, tržne trende in konkurenčno dinamiko. Pospešuje razvoj ciljno usmerjenih trženjskih kampanj, izboljšano ponudbo izdelkov in ustvarjanje prilagojenih uporabniških izkušenj v velikem obsegu. 

• Optimizacija dobavne verige in logistika. Za podjetja, ki se ukvarjajo s proizvodnjo ali distribucijo, umetna inteligenca s strojnim učenjem optimizira poti, prihrani gorivo in druge stroške ter najde hitre odgovore za upravljanje zalog, pomanjkanje in ozka grla. Na splošno je umetna inteligenca v
  upravljanje dobavne verige zmanjšuje količino odpadkov in gladi delovanje. 

• Nadzor kakovosti in prediktivno vzdrževanje. Proizvodnja in pošiljanje sta vznemirljivi področji za strojni vid, ki ga poganja umetna inteligenca, opazovanje izdelkov od sestavljanja do transporta in sprejema. Sistemi AI lahko tudi opazujejo pnevmatiko tovornjaka 50,000 milj ali strmijo v
  podporni steber nebotičnika že desetletja za odkrivanje znakov okvare. 

• Človeški viri. Umetna inteligenca je ključnega pomena za povečanje procesov zaposlovanja, hitrejše dokončanje postopkov iskanja talentov, iskanje rdečih zastavic pri kandidatih v ožjem izboru in izogibanje težavam z odgovornostjo pri zaposlovanju. 

• Organizacijska struktura in kadrovska zasedba. Umetna inteligenca lahko uporabi zaupanja vredne formule družbe zasebnega kapitala za reorganizacijo delovne sile, odpravo odvečnih vlog in prerazporeditev virov za podporo strategije podjetja.

• Analiza in odločanje. Uporaba umetne inteligence v obsežnih analizah za odločanje na podlagi podatkov na zahtevnih področjih, kot je oblikovanje cen. Umetna inteligenca ima neprimerljivo sposobnost združevanja besedilnih in nebesedilnih informacij iz številnih virov za izboljšano analitiko upravljanja.
  Odličen je pri lovljenju subtilnih rdečih zastavic in dejavnikov tveganja ter pomaga povečati uspešnost celotnega podjetja.

• Povečanje prihodkov. Mehanizmi priporočil, ki jih poganja AI, in algoritmi strojnega učenja povečujejo življenjsko vrednost strank. Umetna inteligenca prepozna priložnosti za navzkrižno prodajo, vstop na nove trge in prilagajanje linij izdelkov. 

• Finančni inženiring. Analiza in izbira optimalnih finančnih struktur, izkoriščanje dolga za povečanje donosnosti sredstev. AI pospeši upravljavske odločitve v zapletenih finančnih scenarijih. 

Ravnovesje med inovacijami in tveganjem

Podjetja zasebnega kapitala imajo edinstveno priložnost, da spodbujajo kulturo, ki daje prednost digitalni preobrazbi in inovacijam umetne inteligence v svojih portfeljskih podjetjih. Z aktivnim iskanjem in združevanjem strokovnega znanja na področju strojnega učenja in generativne umetne inteligence te
podjetja se postavljajo tako, da znatno izboljšajo svoje sposobnosti in strategije. Eden od učinkovitih pristopov je vlaganje v podjetja, ki so v ospredju sprejemanja umetne inteligence, s čimer pridobimo dostop do njihovega znanja in zmogljivosti ter posledično razširjamo
te v celotnem portfelju. Druga strategija vključuje podporo portfeljskemu podjetju pri celoviti implementaciji rešitev umetne inteligence, nato pa izmenjavo pridobljenih izkušenj in doseženih uspehov z drugimi podjetji v portfelju.

Vendar pa je ključnega pomena, da se zavedamo inherentnih tveganj, povezanih z umetno inteligenco. Podjetja zasebnega kapitala imajo lahko ključno vlogo pri zmanjševanju teh tveganj z ustvarjanjem ekosistema za izmenjavo znanja. Ta kolektivna modrost lahko portfeljskim podjetjem pomaga krmariti
zapletenosti uvajanja umetne inteligence, kot je izogibanje pristranskosti pri strojnem učenju, preprečevanje generativnih »halucinacij« umetne inteligence, izogibanje težavam s kršitvami avtorskih pravic, povezanih s podatki o usposabljanju, in zagotavljanje natančnega usposabljanja velikih jezikovnih modelov (LLM).
Z združevanjem virov in strokovnega znanja lahko podjetja zasebnega kapitala vodijo svoja portfeljska podjetja skozi izzive uvedbe umetne inteligence, s čimer zagotovijo učinkovito uravnoteženost inovacij in obvladovanja tveganja.

Pospeševanje integracije AI za povečanje uspešnosti portfeljskega podjetja

V prihodnjih letih se bodo upravitelji zasebnega kapitala intenzivno osredotočali na zagotavljanje, da bodo njihova portfeljska podjetja ne samo sprejela umetno inteligenco, temveč jo tudi agresivno izkoristila za izboljšanje operativne učinkovitosti in pospešitev rasti poslovanja na področjih, kjer lahko ima
najpomembnejši vpliv. V prihodnost misleča investicijska podjetja priznavajo potencial umetne inteligence za sprostitev izjemne vrednosti iz obstoječih sredstev. Poleg tega ta podjetja z zbiranjem in učinkovito uporabo podatkovnih sredstev vidijo priložnost za svoja portfeljska podjetja
da ne samo povečajo svojo vrednost, temveč tudi potencialno sprožijo nove poslovne podvige.

AI kot konkurenčna prednost

Ko ta investicijska podjetja pridobijo vpogled v najučinkovitejše aplikacije AI, se zavezujejo, da bodo to znanje in te zmogljivosti delila z vodstvenimi ekipami svojih portfeljskih podjetij. Ta proaktivna distribucija vpogledov in orodij
je zasnovan tako, da tem podjetjem omogoči, da prehitijo svojo konkurenco. S kombinacijo strateške uvedbe umetne inteligence in skupnega učenja upravitelji zasebnega kapitala postavljajo temelje za pospešeno rast in inovacije v svojih portfeljih.

Umetna inteligenca v portfeljskih podjetjih je še vedno v začetnih fazah, vendar je nujnost njene uporabe resnična. Portfeljska podjetja se spodbuja, da sodelujejo s svojimi vlagatelji, da prepoznajo področja, na katerih lahko umetna inteligenca prinese največje koristi. Ta področja
običajno vključujejo operativne izboljšave, finančno strukturiranje, strateško načrtovanje, upravljanje talentov in upravljanje – sektorje, kjer imajo podjetja zasebnega kapitala tradicionalno ključno vlogo.

Prizadevanje za sprejetje umetne inteligence je lahko posledica jasne vizije njegove prihodnje vloge v portfelju ali strahu pred zamudo. Ne glede na motivacijo je nujnost ukrepanja takojšnja. Tehnologija umetne inteligence, še bolj kot računalništvo v oblaku v svoji formaciji
letih je hitro postala bistvena komponenta za podjetja. Za podjetja zasebnega kapitala je ključnega pomena, da pridobijo in negujejo strokovno znanje o umetni inteligenci, da ga učinkovito uporabijo v svojih portfeljih.

Koristi vključevanja umetne inteligence so številne in obetajo ne le ustvarjanje konkurenčnih prednosti, temveč tudi znatno povečanje vrednosti podatkov in drugih sredstev. Podjetja zasebnega kapitala, ki oklevajo sprejeti umetno inteligenco in ne opremijo svojih portfeljskih podjetij
s temi zmogljivostmi tvegajo zaostanek v hitro razvijajočem se tržnem okolju.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.finextra.com/blogposting/25896/private-equity-firms-embrace-ai-for-their-portfolio-companies?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs