Hvordan Walmart, BMW og Heinz anvender AI-partnerskaber til at vækste deres forretning

Kunstig intelligens (AI) transformerer industrier, men dens virkelige indflydelse kommer fra, hvordan virksomheder anvender den i strategiske partnerskaber. Disse samarbejder driver innovation, fremskynder produktudvikling og skaber nye markedsmuligheder.

Co-innovation er en strategisk nødvendighed i dagens konkurrencemæssige landskab. At udvikle avancerede AI-funktioner internt er omkostningsfuldt og tidskrævende. Men ved at samarbejde med andre virksomheder og se ud over din industri kan du accelerere tid til markedet, reducere omkostningerne og opnå en konkurrencefordel.

4 nøgler til succesfulde AI co-innovationspartnerskaber

1. Identificér synergistiske styrker

Styrk din positionering ved at indgå partnerskaber med dem, der tilbyder komplementær ekspertise. Tænk ud over de traditionelle industri-grænser. Overvej, hvordan disse tech-virksomheder har samarbejdet med virksomheder i mere “traditionelle” industrier.

Pfizer og Tempus: Revolutioner kræftbehandling med AI

Pfizer indgik et samarbejde med Tempus, et AI-drevet præcisionsmedicinsk selskab, for at forbedre sin onkologi-lægemiddeludvikling. Ved at bruge Tempus’ omfattende multimodale data og maskinlæringsevner kan Pfizer accelerere lægemiddelopdagelse og forbedre patientvalget til kliniske forsøg.

Microsoft og JPMorgan Chase: Fremme af finansiel AI

Microsoft og JPMorgan Chase udvidede deres samarbejde for at udvikle avancerede AI-modeller til finansielle tjenesteydelser. De har forbedret svindelopdagelse og risikostyringssystemer ved at kombinere Microsoft Azures maskinlæringsværktøjer med JPMorgans proprietære data.

Udforsk dybere: AI parathedstjekliste: 7 nøgletrin til en vellykket integration

2. Co-skab visionen

Begge virksomheder skal have en fælles forståelse af det problem, de løser, og hvordan AI kan hjælpe med at opnå deres mål. AI er ikke selve løsningen; det er en kraftfuld teknologi, der muliggør løsninger. Disse eksempler viser, hvordan partnere co-skaber og samarbejder for at løse virkelige udfordringer ved hjælp af AI.

Walgreens og Verily: Forbedre medicin adherence med AI

Walgreens indgik et partnerskab med Verily (et Alphabet selskab) for at tackle spørgsmålet om patienter, der mangler medicindoser. Dette anslås at koste sundhedssystemer $100 til $300 milliarder årligt. Ved at kombinere Verilys AI-funktioner med Walgreens’ patientdata kan de forudsige og forhindre missede doser, forbedre patientresultater og reducere sundhedsomkostninger.

BMW og NVIDIA: Optimere bilproduktion med en virtuel fabrik

BMW indgik et partnerskab med NVIDIA for at forbedre fabriksplanlægning og drifts med AI. Sammen skabte de en virtuel fabrik, et digitalt tvilling af BMW’s produktionsanlæg. Dette giver BMW mulighed for at simulere produktionsarbejdsgange, identificere potentielle problemer før den fysiske fabrik åbner, og sikre en mere glidende og effektiv drift.

3. Byg og brug delte dataøkosystemer

AI trives på data. Partnere skal være villige til at dele data sikkert og gennemsigtigt for at maksimere dens potentiale. Følgende eksempler viser den voksende betydning af datadeling i AI-partnerskaber.

Walmart og Pactum: Automatiser leverandørforhandlinger

Walmart implementerede en chatbot drevet af Pactums AI-teknologi for at forhandle med menneskelige leverandører. Pactums AI analyserer data fra begge parter for at identificere gensidigt fordelagtige resultater og skabe tilpassede forslag, hvilket fører til hurtigere og mere effektive forhandlinger. Chatbotten håndterer 2.000 forhandlinger samtidigt – hvilket gør det muligt for Walmart at strømline indkøb, reducere omkostningerne og forbedre leverandørrelationer.

Kraft Heinz og Google Cloud: Optimere effektiviteten med efterspørgselsprognoser

Kraft Heinz dannede et flereårigt partnerskab med Google Cloud for at bruge AI til dybere forbrugerindsigt og forbedret produktudvikling. Ved at bruge Googles AI efterspørgselsprognose kan Kraft Heinz analysere historiske salg, produktkampagner og endda makroøkonomiske faktorer. Denne datadeling gør det muligt for Kraft Heinz at forbedre prognosepræcisionen, optimere produktionsplanlægning og reducere lageromkostninger.

Udforsk dybere: Hvordan brands som Klarna og Mars bruger AI i marketingoperationer

4. Pilotér, iterér, skaler

AI-løsninger kræver ofte en iterativ tilgang. Begynd med et pilotprojekt for at validere partnerskabet, indsamle data og forfine strategien. Følgende eksempler viser den succesfulde skalering af AI-partnerskaber efter indflydelsesrige pilotprogrammer.

Walmart og Symbotic: Automatisering af distribution med AI

Walmart indgik et partnerskab med Symbotic for at automatisere sine distributionscentre ved hjælp af AI-drevne robotter. Indledende pilotprogrammer i udvalgte placeringer viste sig at være succesfulde og demonstrerede øget hastighed og nøjagtighed. Som et resultat er Walmart udvidende teknologien til alle 42 regionale distributionscentre.

Bayer og Google Cloud: Accelerere lægemiddelopdagelse med AI

Bayes pilotprojekt med Google Cloud brugte AI til at analysere enorme datasæt af genomisk information og identificere potentielle lægemiddelmål. Dette demonstrerede et betydeligt potentiale for at reducere lægemiddeludviklingstiden og -omkostningerne, hvilket førte Bayer til at udvide sine AI-initiativer i lægemiddelopdagelse og patientdiagnose.

Form din fremtid med AI

AI co-innovationspartnerskaber er ikke blot en trend. De repræsenterer et grundlæggende skift i, hvordan virksomheder opererer og trives. Ved at danne disse strategiske alliancer og anvende disse nøgleprincipper kan virksomhederne åbne op for hidtil usete muligheder for vækst, effektivitet og markedsledelse. Det centrale spørgsmål er ikke om man skal omfavne AI co-innovation, men hvordan man strategisk kan bruge dens potentiale til at omforme sin fremtid.

Udforsk dybere: Hvordan de store holdingselskaber håndterer genAI