Para startups de IA, fornecendo soluções de IA para empresas, o caminho para o sucesso percorre as indústrias em exercício. As empresas estabelecidas têm os recursos, dados e problemas que precisam de resolução que possam catapultar uma startup para o crescimento e a estabilidade financeira. Mas muitos titulares relutam em se unir aos jogadores de IA, especialmente os iniciantes. Como os jogadores de IA podem superar esse ceticismo? (Veja o Anexo 1 e
Our survey of 600 incumbent business leaders and 600 AI startups and scaleups found that many AI players are struggling to adapt their value proposition to incumbents’ needs—or to articulate their value proposition effectively. (See Exhibit 1 and Metodologia .) Líderes em exercício apontam para a falta de confiança e compreensão dos jogadores de IA e de suas ofertas.
AI players have two priorities as they set out to find partners: ensure they can stand out from the crowd of other technology providers by focusing on O que mais os titulares precisam e abordar proativamente as reservas dos titulares sobre a formação de parcerias. Aqueles que alcançam ambos podem se tornar transformadores - as compras (normalmente startups e escalas) que vão muito além do desenvolvimento da melhor tecnologia de IA, fornecendo soluções de tecnologia personalizadas para um setor específico ou problema funcional, ajudando os titulares a construir a base de talentos certos e impulsionar os conhecimentos organizacionais.
Transformers are consistently granted greater access to incumbent data and industrial knowledge, allowing them to build more competitive Soluções AI Isso pode melhorar como uma indústria inteira opera. Os transformadores têm muito a ganhar - e perder se seus concorrentes agirem primeiro - tornando -o imperativo para os jogadores da IA desempenharem esse papel. Portanto, as startups de IA devem concentrar sua oferta em fornecer esses três ingredientes específicos - que são a base da proposta de valor de um transformador. (Consulte o Anexo 2.) e cada um fornece um benefício crítico para a trajetória de crescimento do jogador da IA.
How Transformers Stand Out—and Benefit
Incumbents’ main challenges to AI adoption are technology, talent, and change management. AI startups should therefore focus their offering around providing these three particular ingredients—which are the foundation of a transformer’s value proposition. (See Exhibit 2.) And each provides a critical benefit to the AI player’s growth trajectory.
Criando compatibilidade com soluções de IA personalizadas
dos titulares que pesquisamos, 75 % acham difícil identificar internamente as ferramentas necessárias para construir uma solução de IA. Os Transformers abordam esse desafio, incluindo em sua oferta soluções de IA personalizadas, ativadas pelo fato de que geralmente operam em um único setor ou abordam uma função específica entre os setores. Essa experiência lhes permite enfrentar problemas de negócios enfrentados pelos titulares do setor e ajudar os operadores a recuperar sua dívida tecnológica. Nossa pesquisa descobriu que os jogadores de IA que se comportam como transformadores, fornecendo tecnologia personalizada, têm duas vezes menos probabilidade de serem retardadas pelos problemas de compatibilidade dos titulares com seus sistemas herdados. Com menos tempo desperdiçado, a atenção dos Transformers pode ser investida em tarefas mais frutíferas, como experimentação e treinamento de modelos para níveis ideais de precisão. Os transformadores fornecem acesso aos titulares de talentos que precisam desesperadamente e ajudam a treinar os funcionários dos titulares para desenvolver IA e trabalhar com ele. Além disso, como os transformadores geralmente se especializam em indústrias/funções, eles falam um idioma semelhante aos titulares, o que facilita o processo de aumento dos funcionários. Nossa pesquisa mostrou que, quando as startups ou escalas da IA abriram seus pools de talentos, os titulares retribuíram, tornando os jogadores de IA cerca de 70 % mais propensos a obter acesso aos dados necessários. Quando os jogadores da IA foram um passo adiante, fornecendo suporte ao treinamento, eles eram 50 % mais propensos a ter informações substanciais do setor. Esses dados e insight permitem que os transformadores melhorem continuamente sua personalização-criando um círculo virtuoso com seu parceiro titular. Ao obter uma profunda compreensão das operações do titular, os Transformers podem criar suas estratégias de IA entre as unidades de negócios, impulsionar mudanças mentais em toda a organização e ajudar os titulares a reinventar seus modelos/operações de negócios com a IA. Ao contrário do talento, onde as startups ajudam a treinar funcionários em exercício para garantir que a solução seja usada, o suporte ao gerenciamento de alterações é se comprometer com o sucesso financeiro da adoção. As startups investem tempo, redefinindo os processos dos clientes para garantir que os titulares possam extrair o maior valor da ferramenta. Para os transformadores, o gerenciamento de mudanças é se comprometer a ajudar o titular a crescer em troca do que as próprias startups precisam crescer - os fãs. Em nossa pesquisa, 80 % das startups de IA que identificamos como Transformers relataram que "obter a visibilidade certa para seus produtos" representava um desafio. E quase dois terços (64 %) dos transformadores descobriram que a falta de entendimento dos incumbentes de sua proposta de valor criou um obstáculo à colaboração significativa. proposição e preocupações com a resiliência dos jogadores de IA. (Veja o Anexo 3). Essa falta de confiança faz com que os titulares relutaem em compartilhar seus dados e conhecimento privilegiado do setor, os quais são críticos para as startups de IA construir uma solução personalizada. Quase metade dos titulares (45%) que ainda não colaboraram com um transformador também disse que temiam a concorrência do mercado de players de IA, apontando que os jogadores da IA não são transparentes com sua tecnologia e protegem seu IP.
The benefit for transformers of providing this bespoke support is that it creates an environment where the transformers’ solutions are more likely to be understood—and implemented. Our survey found AI players who behave as transformers by providing custom technology are two times less likely to be slowed down by incumbents’ compatibility issues with their legacy systems. With less wasted time, transformers’ attention can be invested in more fruitful tasks such as model experimentation and training toward optimal levels of accuracy.
Gaining Access to Data and Insights Through Talent Support
We also found that 83 percent of incumbents cited finding talent that know how to work with AI as a challenge to AI adoption. Transformers provide access to the talent pool incumbents desperately need and help train the incumbents’ employees to develop AI and work with it. In addition, because transformers often specialize in industries/functions, they speak a similar language as incumbents, which facilitates the employee upskilling process.
By sharing critical capabilities like access to AI tech talents and trainings, transformers create a mutually beneficial environment. Our survey showed that when AI startups or scaleups opened their talent pools, incumbents reciprocated, making AI players about 70 percent more likely to get access to necessary data. When AI players went a step further, providing training support, they were 50 percent more likely to have the incumbent share substantial industry insights. This data and insight enable transformers to continuously improve their customization—creating a virtuous circle with their incumbent partner.
Securing Funding with Change Management Support
Eighty-three percent of incumbents surveyed also said the changing complex operations and processes to work with AI and scale it posed at least a moderate challenge for their ability to adopt the technology. By gaining a deep understanding of the incumbent’s operations, transformers can craft their AI strategies across business units, drive mind-set changes across the organization, and help incumbents reinvent their business models/operations with AI.
AI startups or scaleups that help manage the incumbents’ organizational change are 70 percent more likely to secure incumbent funding to share the costs of AI development projects. Unlike talent, where startups help train incumbent employees to make sure the solution is used, change management support is about committing to the financial success of the adoption. Startups invest time redefining clients’ processes to make sure the incumbents can extract the most value out of the tool. For transformers, change management is about committing to help the incumbent grow in return for what startups themselves need to grow—funds.
Creating a Path to Collaboration with Incumbents
The benefits that AI players can offer incumbents are clear, yet many still struggle to be seen—and heard. In our survey, 80 percent of the AI startups we identified as transformers reported that “getting the right visibility for their products” posed a challenge. And nearly two-thirds (64 percent) of transformers found that incumbents’ lack of understanding of their value proposition created an obstacle to meaningful collaboration.
When we spoke to decision-makers at incumbents that had not collaborated with a transformer about how they viewed AI startup or scaleup collaboration, time and again they reported frictions in three key areas: risk of competitive rivalry, not understanding AI players’ value proposition, and concerns about AI players’ resilience. (See Exhibit 3).
Tackling Risk of Competitive Rivalry
Roughly one-third (38 percent) of incumbents that had not collaborated with a transformer reported lack of mutual trust as a challenge to successful collaboration. This lack of trust makes incumbents reluctant to share their data and privileged industry knowledge, both of which are critical for AI startups to build a tailored solution. Nearly half of incumbents (45%) that have not yet collaborated with a transformer also said they feared market competition from AI players, pointing out that AI players are not transparent with their technology and guard their IP.
Mudar a mentalidade em exercício. Os transformadores precisarão ajudar a reformular os jogadores de IA para que sejam vistos não como ameaças perturbadoras, mas como aliados que podem ajudar o titular a expandir sua base de mercado. A startup publicou vários casos de negócios que incluem principais métricas de impacto e testemunhos de clientes. Ele também destaca as perspectivas dos analistas externos em seu site para ajudar os titulares a entender suas soluções, enquanto oferecem aos clientes em potencial uma chamada com um especialista em dados para resolver as perguntas. Além disso, os fóruns on-line da Cognite criam fóruns, grupos de usuários e eventos comunitários regulares nos quais o transformador mostra casos de uso do mundo real, destacando como diferentes empresas estão aproveitando a plataforma para melhorar suas operações, reduzir custos e melhorar a segurança. mitigações. Os próprios transformadores devem ser transparentes com os incumbentes sobre como os dados necessários para a IA são coletados, usados e protegidos, e devem tranquilizar os titulares sobre sua governança de dados e fornecer instrumentos para gerenciá-lo. risco. Ele criou uma extensa documentação de risco de modelo, demonstrando sua experiência com estruturas de gerenciamento de riscos de serviços financeiros, enquanto integra com os serviços de gerenciamento de riscos de modelos da USAA. Como resultado, a USAA disponibilizou grandes conjuntos de dados estratégicos, incluindo milhões de imagens, que levaram a uma melhor solução de IA. Isso permite que o titular adote a IA, ao mesmo tempo em que os assegura contra qualquer interrupção inesperada de negócios. Por fim, isso permitirá que os titulares precisassem o risco de riscos com mais precisão, garantindo mecanismos de pagamento eficazes e fornecendo uma experiência de gerenciamento de risco perfeita. Ao fornecer a cobertura e minimizar o risco do cliente no caso de interrupções inesperadas relacionadas à IA (por exemplo, algoritmos com defeito ou inoperante em processos críticos e operações controladas por IA), o MASTEMER (HALMA ENCUMPTENTATIVENHOT) HALTA ENCUMBENTES DE INCUMPOS DE INCUMPOSTATA DE APENÇÃO DE INCUMPOM3 DO INCUMBOM3 DO INCUMBROM3 (3691 To overcome incumbents’ aversion to collaboration, AI players need to act as illuminators—putting a spotlight on the benefits of collaboration. Transformers will need to help to recast AI players so they are seen not as disruptive threats, but as allies that can help the incumbent to expand its market base.
Global software transformer Cognite frames its value proposition in a way that explicitly addresses the lack of understanding and trust. The startup has published a number of business cases that include key impact metrics and client testimonies. It also highlights outside analysts’ perspectives on its website to help incumbents understand its solutions, while offering potential clients a call with a data expert to address questions. In addition, Cognite set up online forums, user groups, and regular community events in which the transformer showcases real-world use cases, highlighting how different companies are leveraging the platform to improve their operations, reduce costs, and enhance safety.
Advocate for transparency. Transformers need to push for increased transparency, particularly with contracts that establish clearly defined data rights, standards, control mechanisms, and mitigations. Transformers themselves should be transparent with incumbents on how the data required for AI is collected, used, and protected, and should reassure incumbents about their data governance and provide instruments to manage it.
When Google Cloud set out to create an AI-based claims process for US insurance company USAA, allowing it to make vehicle damage estimates from digital customer images, it invested in building trust in how it was collecting and processing the data and mitigating risk. It created extensive model risk documentation, demonstrating its experience with financial services risk management frameworks, while integrating with USAA’s model risk management services. As a result, USAA made available large strategic datasets, including millions of images, that led to a better AI solution.
Provide access to adjacent services. To further establish confidence-building in the partnership, transformers can provide services such as insurance on the AI solution and data utilization. This enables the incumbent to embrace AI, while also insuring them against any unexpected business disruption. Ultimately, this will allow incumbents to price risk more precisely, ensuring effective pay-out mechanisms, and providing a seamless risk management experience.
Japanese IT service provider Hitachi, for instance, partnered with insurance company Swiss Re to offer a digital insurance product for its clients in manufacturing and transportation. By providing the coverage and minimizing client risk in the case of unexpected AI-related businesses disruptions (for example, faulty or inoperative algorithms in critical processes and operations controlled by AI), the transformer was able to build incumbents confidence in pursuing AI solutions.
Shaping Expectations of Value Proposition
Nearly half (48 percent) of incumbents that have not yet collaborated with a transformer said they didn’t understand transformers’ value proposition. This lack of familiarity is a clear obstacle to collaboration for transformers, as 43 percent of these incumbents think AI products aren’t ready and 46 percent reported not understanding the rationale behind the pricing of those AI products. Another 44 percent of incumbents that have yet to engage with a transformer also believe that AI startups or scaleups are either unwilling or unable to assume the necessary risk of partnership. This perception of risk asymmetry and lack of alignment on goals holds back engagement for 40 percent of non-collaborating incumbents.
Prove o valor da colaboração. Isso inclui destacar claramente o alcance de suas ofertas de produtos e o potencial de valor de suas soluções, se escalado. Os transformadores também precisam mostrar sua capacidade de integrar e personalizar a solução para resolver o problema de negócios específico do cliente. Isso requer mostrar um conhecimento aprofundado da infraestrutura de dados e análises do titular que permite a coleta, análise e utilização de dados nos quais os titulares podem se conectar. Uma maneira de demonstrar fé em sua própria solução é que os transformadores incentivem os titulares, oferecendo períodos de teste sobre adoção do produto. Transformers need to take the lead in guiding incumbents, addressing the common pitfalls, and demonstrating, from start to finish, the potential of collaboration. This includes clearly highlighting the range of their product offerings and the value potential of their solutions if scaled. Transformers also need to show their ability to integrate and customize the solution to address the client’s specific business problem. That requires showing an in-depth knowledge of the incumbent’s data and analytics infrastructure that enables the collection, analysis, and utilization of data that incumbents can plug into. One way to demonstrate faith in their own solution is for transformers to incentivize incumbents by offering trial periods on product adoption.
A empresa de tecnologia de viagens e transporte Flyr Labs, por exemplo, criou um programa de adoção de 12 semanas com diferentes estágios-implementação de dados, configuração do sistema, teste e treinamento e validação de desempenho-durante quais clientes em potencial podem experimentar antes de tomar uma decisão final sobre a compra e integrar a solução. Esse método de compartilhar planos claros de implementação e permitir a experimentação atraiu colaborações com as operadoras operadoras de Singapore Airlines e a Air New Zealand.
Transformers need to take the lead in guiding incumbents, addressing the common pitfalls, and demonstrating the potential of collaboration.
Desenvolver, testar e comercializar soluções. Demonstrar a capacidade de registrar vitórias rápidas também ajuda a criar impulso. É importante, no entanto, ser franco sobre a metodologia associada e realista sobre a linha do tempo para capturá-los, que, se feita de forma transparente, pode ser outra forma de persuasão para motivar os titulares a experimentar um transformador. Suite funciona. Ao estabelecer um plano de entrega claro, o jogador da IA pode se comprometer a oferecer progresso eficaz diariamente. A SandboxAq reconhece que "a capacidade de entregar rapidamente" como uma vantagem competitiva em ganhar contratos de longo prazo com os principais bancos dos EUA. Transparency helps showcase AI players’ willingness to co-develop an AI solution with the incumbent and build a win-win partnership. Demonstrating the capacity to register quick wins also helps build momentum. It’s important, however, to be upfront about the associated methodology and realistic about the timeline for capturing them, which, if done transparently, can be another form of persuasion to motivate incumbents to experiment with a transformer.
SandboxAQ, for example, invests heavily in customer support and education, offering its incumbent financial services clients training to help them understand the way the transformer’s end-to-end crypto-agile security suite works. By establishing a clear delivery plan, the AI player is able to commit to delivering effective progress on a daily basis. SandboxAQ recognizes that “ability to deliver fast” as a competitive advantage in winning long-term contracts with major US banks.
Abra a caixa preta sobre preços. Avaliações de terceiros ou simuladores de geração de valor específicos para a solução podem ajudar a apoiar a lógica de seu preço. O Google Cloud, por outro lado, inclui uma ferramenta de calculadora de preços que permite que os clientes inserissem seus requisitos específicos e estimassem suas economias em nuvem. Entregas. Isso oferece ao transformador a oportunidade de mostrar uma compreensão robusta dos casos de uso nos negócios do titular, além de demonstrar o potencial de replicação de seus produtos de IA. Dada a oportunidade de pilotar sua solução, a H2O.Ai mostrou sua capacidade de dimensionar a tecnologia, distribuindo 100 licenças em unidades de negócios com mais de 20 casos de uso. A startup também escalou o talento, treinando mais de 1.000 trabalhadores da CBA em suas ferramentas e aprimorando outros 170 funcionários para experimentar e construir modelos na plataforma que enfrentam problemas de negócios que variam da detecção de ameaça cibernética à otimização de caixa. O transformador também apoiou a CBA na mudança de mudança, fornecendo ao banco uma equipe dedicada de especialistas, engenheiros de aprendizado de máquina e especialistas em produtos, tudo para trabalhar em tempo integral no desenvolvimento de novas soluções de IA nos processos bancários. Jogadores - inicia, em particular. Trinta e sete por cento desses titulares temem que as startups ou escalas de IA sejam muito pequenas, seus futuros incertos e sua capacidade de escalar muito não testados. To win over incumbents, transformers will have to be transparent about pricing, highlighting the rationale behind their products’ prices, including whether they are value-based, competition-based, or cost-based. Third-party appraisals or value generation simulators specific to the solution can help in backing up the logic of their price point.
Marketing analytics startup Adverity, for example, commissions Forrester Consulting to provide prospective clients with a potential return-on-investment assessment of adopting Adverity’s end-to-end data and analytics platform. Google Cloud, on the other hand, includes a pricing calculator tool that allows would be clients to input their specific requirements and estimate their cloud savings.
Lay out commitments. Transformers should highlight their commitments in the partnership, including financial pledges, IP-related obligations, such as exclusivity rights, as well as commitments to provide training hours, talent recruitment quotas, and AI strategy guidance deliverables.
As SandboxAQ executive told us, “There is a real appetite for our clients to understand and be trained on solutions. Whenever we provide them with the option [for this training], they immediately seek this support throughout the organization.”
Showcase the ability to scale. It’s also vital to showcase AI players’ ability to scale AI across the client’s organization. This gives the transformer the opportunity to show a robust understanding of the use cases across the incumbent’s business, as well as demonstrate the replicability potential of its AI products.
The open-source machine learning platform H2O.ai was able to grow an experimental partnership with Commonwealth Bank of Australia (CBA) into a full-scale collaboration across the organization. Given the opportunity to pilot its solution, H2O.ai showcased its ability to scale tech, distributing 100 licenses across business units with more than 20 uses cases. The startup similarly scaled talent, training more than 1,000 CBA workers on its tools and upskilling another 170 staff to experiment and build models on the platform that tackle business problems ranging from cyber-threat detection to cash optimization. The transformer also supported CBA in scaling change, providing the bank with a dedicated team of experts, machine learning engineers, and product specialists, all to work full-time on developing new AI solutions within the bank processes.
Asserting AI Players’ Resilience
Incumbents that have not collaborated with a transformer frequently have concerns about the resilience and capabilities of AI players—startups, in particular. Thirty-seven percent of these incumbents worry that AI startups or scaleups are too small, their futures too uncertain, and their ability to scale too untested.
forma alianças e procure ecossistemas. Ao auxiliar os titulares em jogadores de IA complementares a integração, as startups podem ampliar seu valor em uma rede de inovação de IA. Isso é importante porque, para os titulares, a IA mudou a natureza da concorrência, mudando de empresas versus empresas para concorrência entre ecossistemas de parceiros colaborativos. Os transformadores podem melhorar seu posicionamento para fazer parceria com os titulares, juntando -se a um ecossistema, demonstrando suas vantagens competitivas e sendo um catalisador para participar dos titulares. A Aleia reúne os provedores de serviços de tecnologia francesa e europeia-como QWAM Inteligência de conteúdo, Geo4cast e Itrust-em serviços de dados e segurança cibernética, o que ajuda a iniciar os produtos de IA na plataforma oferecem produtos complementares de ponta a ponta. A empresa de serviços de dados Artefact, por outro lado, trabalha com mais de 300 marcas internacionais líderes, de Orange a L'Oréal e Sanofi, ajudando cada uma delas a escalar suas soluções de IA. O transformador também criou ecossistemas abertos de AI para áreas específicas, como finanças e saúde, aumentando assim seu valor para os clientes, dando-lhes acesso a um grande conjunto de parceiros de tecnologia em potencial. Os gigantes da tecnologia, que estarão mais familiarizados com a proposta de valor de um transformador, poderão se beneficiar do conhecimento de tecnologia vertical do menor parceiro de IA, enquanto os jogadores da IA se beneficiam da vantagem da reputação dos gigantes da tecnologia. soluções. To address incumbents’ concerns, transformers can provide insight and guidance to help incumbents enlist additional AI partners. By assisting incumbents in onboarding complimentary AI players, the startups can amplify their value in a network of AI innovation. This is important because, for incumbents, AI has changed the nature of competition, shifting it from companies versus companies to competition between ecosystems of collaborative partners. Transformers can improve their positioning to partner with incumbents by joining an ecosystem, demonstrating its competitive advantages and being a catalyst for incumbents to join.
The AI open platform ALEIA, for example, is a collaborative development platform with data sets and models that other startups can use to develop algorithms more quickly. ALEIA brings together French and European technology service providers—such as QWAM Content Intelligence, Geo4Cast, and ITrust—on data services and cybersecurity, which helps startups developing AI products on the platform offer complementary end-to-end products, making them more robust and desirable to collaborate with in the eyes of incumbents. The data services company Artefact, on the other hand, works with more than 300 leading international brands, from Orange to L’Oréal, and Sanofi, helping each of them scale their AI solutions. The transformer also created open-AI ecosystems for particular areas, such as finance and health, thus increasing their value to clients by giving them access to a large pool of potential tech partners.
Partner with a tech giant. These partnerships can offer a greater combination of capabilities and expertise in building and deploying AI-customized solutions. Tech giants, which will be more familiar with a transformer’s value proposition, will be able to benefit from the smaller AI partner’s vertical tech knowledge, while AI players benefit from the reputational advantage of tech giants.
The entire portfolio of application software transformer C3 AI, for example, is integrated and optimized for Google Cloud infrastructure, making it easier and more secure for traditional companies to run C3 AI solutions.
Avaliação de risco de suporte. Eles podem fazer isso fornecendo aos titulares dados financeiros, dados legais e acesso ao Conselho de Administração para ajudá-los a avaliar os riscos e oportunidades de colaborar com eles. Inscreva -se Transformers can also buttress their offering by providing support for the incumbent’s risk assessment. They can do this by providing incumbents with financial data, legal data, and access to the board of directors to help them assess the risks and opportunities of collaborating with them.
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SandboxAq enfatiza que o estágio de avaliação de risco é um momento crucial para os titulares de decidir se devem colaborar com uma startup. Para atender a esse momento, o Sandbotaq está profundamente envolvido no processo de due diligence, trazendo investidores históricos ou propondo soluções de mitigação de concreto para os riscos inerentes à tecnologia. Em 2022, a empresa foi escolhida pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST) como colaborador de um Centro Nacional de Excelência em Migração para a criptografia pós-Quantum, reforçando seu perfil como um parceiro de tecnologia robusta. O companheiro de startup H2O.Ai mostrou sua robustez de uma maneira diferente - apoiando o diretor de dados e analíticos da CBA ao seu conselho. O caso do H2O.AI mostra como a compartilhamento de riscos em uma colaboração pode assumir a forma de parceiros que fortalecem a governança comum. Ao assumir o papel dos transformadores, os jogadores de IA podem ajudar as empresas em exercício a melhorar suas iniciativas de adoção de IA, obtendo acesso aos dados e insights que se permitirão alcançar um crescimento sustentado. Líderes e 600 startups e escalas de IA em seis mercados - US, China, Reino Unido, Alemanha, França e Índia. Além disso, realizamos entrevistas com os principais titulares do setor e startups de IA ou escalas em vários setores, incluindo automotivo, seguros e farmacêuticos. A pesquisa e as entrevistas de 2022 pretendiam entender o que os desafios que os jogadores enfrentam ao fazer parceria e construir soluções para os titulares e a melhor forma de superar os obstáculos à adoção em exercício.
By meeting incumbents’ holistic needs and addressing their reservations, AI players can open the door to meaningful collaboration. By taking on the role of transformers, AI players can help incumbent firms to improve their AI adoption initiatives while gaining access to the data and insights that will enable themselves to achieve sustained growth.
Methodology
To gain insight into AI startups and scaleups’ collaboration experiences with incumbents adopting AI, BCG Henderson Institute surveyed 600 incumbent business leaders and 600 AI startups and scaleups across six markets—US, China, UK, Germany, France, and India. In addition, we conducted interviews with industry leading incumbents and AI startups or scaleups across a range of industries, including automotive, insurance, and pharma. The 2022 survey and interviews aimed to understand what challenges AI players face when partnering with and building solutions for incumbents and how best to overcome roadblocks to incumbent adoption.
