Strona główna > Autorzy > Thomas Ramge
Autor ponad 15 książek na temat technologii, innowacji i podejmowania decyzji.
Naukowcy i przedsiębiorcy pracujący nad rozwiązaniem najpilniejszych problemów świata nie zdołają sprostać temu wyzwaniu bez wsparcia funduszy venture capital, a te najpierw muszą zrozumieć możliwości deep‑tech i ponownie postawić na myślenie długoterminowe.
venture capital, a te najpierw muszą zrozumieć możliwości deep‑tech i ponownie postawić na myślenie długoterminowe. Naukowcy i przedsiębiorcy pracujący nad rozwiązaniem najpilniejszych problemów świata nie zdołają sprostać temu wyzwaniu bez wsparcia funduszy
Kiedy kapitał wysokiego ryzyka zaczął grać tak bezpiecznie?
Obecnie mamy do czynienia z obfitością inwestycji kapitału wysokiego ryzyka w projekty, które nie są zbyt ryzykowne, takie jak platformy i aplikacje obiecujące sprawić, że nasze życie stanie się wygodniejsze. Te innowacje w dużej mierze powodują zakłócenia rynkowe i oddziałują na konkurencję, ale nie rozwiązują największych problemów, przed którymi stoi ludzkość. Nie mamy wystarczająco dużo możliwości wytwarzania zielonej energii ani technologii, które pozwoliłyby usunąć dostateczną ilość dwutlenku węgla z atmosfery, aby przywrócić równowagę klimatyczną. Według Organizacji Narodów Zjednoczonych ponad 800 milionów ludzi – jedna dziesiąta światowej populacji – jest dziś niedożywionych. Nie wiemy, jak radzić sobie z przeludnieniem ani jak powstrzymać nadmierną eksploatację zasobów naturalnych.
Problem polega na tym, że zbyt wielu prawdziwie radykalnych innowatorów ponosi porażkę w tzw. dolinie śmierci innowacji: krytycznym punkcie, w którym własne zasoby przestają wystarczać, a zdobycie funduszy niezbędnych do dalszego rozwoju i skalowania działalności okazuje się zbyt trudne. Ten newralgiczny okres, kiedy innowatorzy starają się udowodnić wartość swojego pomysłu inwestorom chcącym mieć pewność, że podejmują dobrą decyzję, często trwa zbyt długo, aby przedsięwzięcie mogło przetrwać. W istocie jest to sytuacja, w której to rynki kapitałowe zawodzą w kwestii wspierania przełomowych innowacji i rozwiązań deep‑tech (technologii zakorzenionej w zaawansowanych zasadach naukowych i innowacjach inżynieryjnych – przyp. red.).
Naukowcy i przedsiębiorcy pracujący nad najbardziej pilnymi problemami świata nie są w stanie ich rozwiązać bez finansowania ze strony inwestorów, którzy rozumieją możliwości zaawansowanych technologii i patrzą z długoterminowej perspektywy.
Wiodące platformy cyfrowe kontrolują dostęp do coraz większej części światowych danych. Oto dlaczego potrzebujemy polityki, która wyrówna szanse.
Joseph Schumpeter bardzo martwił się o innowacje. Słynny ekonomista, będący autorem terminu twórcza destrukcja, był orędownikiem przedsiębiorczości jako motoru wzrostu gospodarczego, ale obawiał się, że małym graczom brakować będzie kluczowego zasobu potrzebnego do realizacji ich przełomowych pomysłów: kapitału. Na szczęście okazało się, że nie miał racji. Od lat pięćdziesiątych ubiegłego wieku prężnie działający ekosystem aniołów biznesu i inwestorów venture capital dostarcza start‑upom wystarczająco dużo pieniędzy, by ich pomysły mogły odmieniać świat.
Jednak epoka danych powoduje wzrost obaw podobnych do tych, jakie miał Schumpeter: że innowatorom może zostać zablokowany dostęp do potrzebnych im źródeł zasobów. Ponieważ Big Tech staje się coraz potężniejszy dzięki ogromnym ilościom danych gromadzonych przez największe platformy, a innowacje w coraz większym stopniu opierają się na ich przetwarzaniu, przedsiębiorcy i przedsiębiorstwa mogą napotkać trudności w dostępie do nowych możliwości. Utrzymanie motoru innowacji w ruchu potrzebuje bowiem nie tylko do kapitału, ale też danych. Dla wielu innowatorów wykorzystujących technologie cyfrowe – zwłaszcza AI oraz uczenie maszynowe – najważniejsze jest, by móc połączyć ich wielkie idee z odpowiednimi danymi, by stworzyć realny produkt. Bez olbrzymich zbiorów odpowiednich danych szkoleniowych bezpieczne i niezawodne pojazdy autonomiczne pozostaną mrzonką. To samo dotyczy diagnostyki medycznej bazującej na sztucznej inteligencji albo systemów utrzymania predykcyjnego. Potrzebujemy ogromnych ilości danych, aby udoskonalić techniki rozpoznawania głosu oraz obrazu, a także do takich zastosowań, jak wykrywanie oszustw, rekomendowanie produktów albo zwijanie białek. To, czy genialny pomysł może dokonać „małego wgniecenia we wszechświecie” (cytując Steve’a Jobsa) albo przynajmniej zostać przekształcony w udany produkt, w coraz większym stopniu zależy od dostępu do danych.
Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!