Hur man drar nytta av investeringar i artificiell intelligens och maskininlärning

Av Boris Wertz
Grundande partner, Version One Ventures

Det går inte att förneka att det har skett en explosion inom maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI) aktivitet. Oavsett om det är Apples Siri eller Amazons Alexa , en viss nivå av artificiell intelligens har blivit vanligt i det dagliga livet.

Detta innovationsutbrott är resultatet av några saker. Marker har blivit allt snabbare och billigare (Moores lag) under de senaste fem decennierna. Det är nu kostnadseffektivt att installera en dator i praktiskt taget vad som helst. Med smartphones, wearables, surfplattor, drönare, kiosker, IoT, etc., sker datoranvändning, non-stop, runt omkring oss. Det är billigare än någonsin att samla in data.

Det finns sensorer i din telefon och smartklocka; sensorer på industriell utrustning i tillverkningsanläggningar; på lagerhyllor i distributionscentraler och ditt kylskåp hemma. Drönare kan billigt samla in stora mängder data. Allt detta innebär att det finns en utbredd tillgänglighet av stora datamängder. AI-system blir bättre när mer data samlas in, så billigare datainsamling kommer att leda till bättre, smartare och mer användbara AI-produkter.

Som investerare är det som verkligen är spännande med AI/ML-företag potentialen för starka datanätverkseffekter. Ju mer data en ML-plattform får, desto bättre förutsägelsekraft och användarupplevelse. Detta innebär att om ett företag kan bygga upp en egen datamängd är det mycket svårt för en konkurrerande plattform att replikera upplevelsen.

På Version ett , vi pratar alltid med nystartade teknikföretag som utnyttjar AI/ML. Och vi har utvecklat flera AI/ML-investeringsteman som vi är aktivt intresserade av just nu:

Autonoma fordon och drönare

De senaste framstegen inom datorseende och AI har påskyndat utvecklingen av autonoma fordon och drönare. I vår, General Motors förvärvade Cruise Automation Inc. — ett Silicon Valley-företag som utvecklar teknologi för autonoma fordon — för att påskynda sina ansträngningar att utveckla självkörande bilar. Men det finns mycket mer potential i detta utrymme bortom bilar. Vi har till exempel investerat i Vertikal AI; de använder datorseendestyrd robotik för att förvandla drönare till flygfilmsverktyg.

Kommodifierade robotar

Mitt i alla framsteg inom robotik finns det många applikationer som fortfarande utförs manuellt eller förlitar sig på mycket dyra maskiner. Många nuvarande industri- och forskningsrobotar befinner sig fortfarande i stordatorns ålder; de är dyra och därför endast tillgängliga för ett fåtal stora institutioner. Nystartade företag som OpenTrons demokratiserar dessa verktyg. OpenTrons erbjuder en robot på 3 000 $ för life science-applikationer som styrs av en webbläsare och som inte kräver komplex kodning i backend. Med andra ord, de gör robotar tillgängliga för fler organisationer och för fler applikationer.

Automatisera företagsprocesser

Praktiskt taget varenda funktion i ett företag kan återuppfinnas av AI. Det finns möjligheter att bygga högt specialiserade AI-verktyg för specifika vertikala och horisontella applikationer — såsom kundservice och företagskunskap.

Dataanalys

Dagens drönare och sensorer kartlägger nytt territorium och fångar data som aldrig tidigare varit möjligt. Data är mer granulär och fångas in med en högre frekvens. Drönare med kameror utför till exempel rutininspektioner av grödor eller olje- och gastillgångar. Sensorer övervakar kontinuerligt statusen för produktionslinjemaskineri. Och fasta kameror används för säkerhetsapplikationer.

Men medan hårdvaran producerar mer data än någonsin, behöver företag nya lagrings-, analys- och sökverktyg för att förstå all denna nya data. Data i sig är inte särskilt användbara; det är därför vi letar efter nystartade företag som kan bygga de rätta analysverktygen för denna störtflod av data.

Fortsättning

Att bygga en framgångsrik ML/AI-start-up är svårt, men vi ser en mycket ljus framtid. Om du är intresserad av att se hela bredden av innovation som sker idag, har Shivon Zilis kartlagt hela maskinintelligens ekosystem i slutet av 2015. När artificiell intelligens fortsätter sin bana in i mainstream, kommer konsumenter och företag att kräva mer intelligent automatisering och vi kommer att leta efter de företag som kan förvandla data till magi.

* Boris Wertz är grundande partner till Version One Ventures, ett ventureföretag i ett tidigt skede med säte i Vancouver och Silicon Valley. Läs Boris senaste CVCA-blogg 'The View from Here:Best Practices to thrive in Canada's current &future VC environment'.