Создание инноваций - сложный и рискованный процесс. Однако, многие новые решения уже разработаны и оформлены, например, в стартапы, и их нужно «просто» найти и применить. Корпорации начинают искать новые решения через свои венчурные подразделения (corporate venture capital - CVC), инвестируя или сотрудничая со стартапами.

Однако просмотр большого количества существующих стартапов - очень ресурсоемкое дело. Для «просмотра» стартапов в одной отрасли требуется один человеко-год. Для успешной работы современных транснациональных корпораций часто необходимо проводить «смотр» стартапов на ежеквартальной основе по десяти и более отраслям. Из за недостатка ресурсов корпорации пропускают много критических возможностей, оценивая лишь небольшой процент стартапов в импровизированном и не систематическом режиме.

По оценке Deloitte способность проводить инновационный поиск на систематической основе является основным фактором, влияющим на успех корпораций. Этот процесс должен быть прозрачным, повторяемым, а его методика должна постоянно совершенствоваться. Вместе с тем, сегодня по оценке Carlson study, менее 10% корпораций имеют какой-либо структурированный процесс поиска и отбора стартапов.

На лекции вместе с участниками воркшопов Форума U-NOVUS обсудим, как использование искусственного интеллекта позволяет решить указанные проблемы, делая процесс поиска и отбора стартапов систематичным, более эффективным и быстрым, чем существующие подходы.

Нил Рубенс (Neil Rubens) является выпускником Массачусетского технологического института (программа «Computer science») и профессором Института транспорта и связи. Занимается темами машинного обучения, анализа развития индустрий. Является основателем стартапа (sectorMap.net), который разрабатывает инструменты для кросс-индустриального анализа, основанные на исследовании инновационных экосистем. Также ведет совместные проекты со Стэнфордским университетом, Делфтским техническим университетом и Эдинбургским университетом.