NTT Data 2024年的一项调查发现,80%的组织认为技术设备不足或过时阻碍了他们的创新能力。业界普遍支持这一观点,因此战略技术合作伙伴目前需求特别旺盛。他们不仅能加速内部创新,还能为企业提供超越竞争对手的关键优势。以下是与优质合作伙伴协作的六种帮助方式。
**1. 更好地定义创新战略**
合适的技术合作伙伴能够帮助企业更清晰地定义创新战略。他们的专业知识和资源可以为如何聚焦创新努力提供急需的指导。制定创新战略通常从明确定义目标和任务开始,这些目标基于对企业客户和核心竞争力的理解。然而,将这些信息转化为具有坚实行动计划的有意义创新往往更加困难。新的技术合作伙伴可以提供资源和指导,创建可执行的步骤将目标转化为现实,使创新战略得以全面实现。
**2. 引入优化现有流程的方法**
对许多企业来说,寻找新合作伙伴的主要原因之一是利用能够优化现有流程的技术。Salesforce报告显示,超过90%的员工表示自动化工具提高了他们的生产力,85%的员工表示这些工具改善了团队协作效果。mobileLIVE首席执行官Jahan Ali表示,技术合作伙伴可以引入自动化工具来简化内部运营、降低成本并提高准确性,让团队能够专注于更高价值的任务。"除了工具之外,真正的价值在于合作伙伴通过集成解决方案简化复杂问题的能力,构建多种技术以无缝、优化的方式协调工作以实现预期结果的系统,"他说。"重要的是结果:推动效率、创新和客户相关性。"
**3. 帮助替换过时的技术实践和产品**
即使在努力保持技术创新的组织中,过时技术仍然是一个问题。2024年NTT Data研究还发现,94%的高管认为传统基础设施严重阻碍了他们的业务敏捷性。新的技术合作伙伴可以发挥重要作用,帮助首席信息官摆脱不足或过时的技术。这包括替换已被识别为过时的技术解决方案,并帮助领导者识别技术升级能够提高效率和安全性的更多领域。
**4. 识别通过新技术可能服务的新市场**
合适的技术合作伙伴可以提供强大的竞争优势,帮助企业识别可以通过新技术产品服务的新市场。实现这一目标最常见的方式之一是通过数据分析。提供深度数据分析能力的技术合作伙伴可以帮助企业识别消费者趋势和模式,发现新的营销机会,以及可能从品牌产品或服务中受益的受众。
麦肯锡关于AI对B2B销售影响的分析表明,生成式AI可以监控内部和外部客户反应,包括在线评论和社交媒体,为产品开发和新解决方案提供信息,这可以开辟新的收入来源。此外,生成式AI可以帮助销售人员形成对整个行业的整体视角,从供需洞察到竞争格局,以帮助塑造公司提供、定价和销售产品的方式。
**5. 帮助更快获得新兴技术**
大多数组织本身并不从事开发新技术的业务,但任何真正有价值的技术合作伙伴都会持续投资于改进其产品的方式。在自己领域优先创新的技术公司自然会将新兴技术的好处传递给合作伙伴。通过与创新技术公司合作,企业可以成为首批获得新兴技术的组织之一。处于享受相关运营效率提升或向客户提供新服务能力的位置,可以成为强大的竞争优势。
**6. 加快上市时间**
合适的技术解决方案还可以在推出新产品或服务时加快上市时间。即使对于以技术为重点的公司也是如此。例如,将非关键软件开发外包给合作伙伴可以释放内部团队的时间来处理更高优先级的任务,从而更快地推出下一个软件平台或更新。对于非技术导向的组织,技术合作伙伴关系仍然可以通过帮助识别和消除瓶颈、改善团队间协作以实现更高效的工作流程以及加速测试过程来加快上市时间。更快进入市场使组织能够快速实施创新想法,并开始收集客户反馈以进行进一步改进。
**迈向创新的下一步**
这些例子实际上只是合适的技术合作伙伴如何为企业激发创新的冰山一角。当然,这需要首席信息官在审查潜在合作伙伴时进行尽职调查。确保价值观和目标一致将允许更大的协作,这样您就可以享受这些和其他好处,进行有意义的创新来帮助客户并发展业务。
好文章,需要你的鼓励
研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。