Om du vill ha en snabbkurs i det senaste inom maskinintelligens ska du ta planet till New York, och gå ner till gränsen mellan Chinatown och Lower East Side.

Här, mellan nyöppnade hippa fik och gamla ruffa industrigrossister, ligger startuppen Fast Forward Labs. De hjälper företag att ta steget in i framtiden – med hjälp av vad grundaren Hilary Mason kallar ”nyligen möjlig” teknik för maskinlärande.

Affärsmodellen är inte som alla andra. Fast Forward Labs tar fram rapporter en gång i kvartalet om ”den nära framtidens teknik”, bygger prototyper för att demonstrera den, och erbjuder rådgivning kring den. Kunderna köper abonnemang på årsbasis och då ingår rapporter, prototyper och konsulttid med Mason och hennes kolleger, där de får hjälp att tillämpa tekniken i de egna verksamheterna.

– Vår roll är ungefär att vi är kundens nördiga kompis, säger Hilary Mason.

Lite mer formellt går det ut på att hjälpa kunderna få igång eller få mer fart på satsningar på datavetenskap och maskinintelligens. Fast Foward Labs, med sina åtta anställda, har fått mycket uppmärksamhet av leverantörer, konsulter och marknadsundersökare. Till stor del tack vare Masons bakgrund och unika inställning. Wall Street Journal har karaktäriserat henne som en ”rockstjärna inom big data”.

Läs också: Gartner varnar för robot-apokalyps

Hilary började programmera när hon bara var fem år gammal. Men rockstjärna har hon inte blivit bara tack vare it-kunskaperna, utan för att hon kombinerar dem med en djupt humanistisk hållning. Hon håller föredrag som engagerar folk, och kan förklara abstrakta ämnen så lekmän förstår.

– I den här branschen måste du verkligen ha empati för dem du i slutänden försöker hjälpa med ditt arbete, oavsett om det är chefen, kollegerna eller helt enkelt slutanvändaren av mjukvaran, säger hon.

Maskinintelligens, som Fast Forward Labs koncentrerar sig på, används allt mer som paraplyterm för discipliner som maskininlärning, datavetenskap, data engineering – även produktdesign och användarupplevelse.

Ett konkret exempel på teknik som Fast Forward Labs har jobbat med är textrobotar, program som genererar ”naturligt språk”. Deras prototyp skrev automatiskt bostadsannonser med hela meningar utifrån en flervalslista som användaren klickade i. De har också undersökt probabilistiska metoder för att analysera realtidsströmmar, med en prototyp som visade populära ämnen på Twitter och Reddit i en dynamisk graf, som hela tiden rörde sig och utvecklades i takt med mikrotrenderna.

En av de senaste rapporterna handlar om ”djuplärande” (deep learning) och bildanalys. Djuplärande, med höggradigt sammankopplade neuralnät, är extremt hett just nu. Prototypen här kunde identifera vad bilder på Instagram föreställer och kategorisera dem därefter. Du kan själv låta den gå igenom ditt Instagramkonto på www.pictograph.us.

Chinatown
Här i utkanten av New Yorks Chinatown har Fast Forward Labs sitt kontor. (Fönstret ovanför Furnishing Supplies.) Ruffa, hippa kvarter som gentrifieras snabbt.


Hilary Mason ser stora brister i de system i samhället som producerar innovation idag.

Det kommer massor av värdefull forskning från den akademiska världen. (Hilary själv har varit professor i datorvetenskap.) Men de faktiska incitamenten inom akademin ligger inte alltid i linje med vad forskarna helst skulle vilja jobba med, och det är mycket byråkrati i vägen för dem som vill produktifiera sina rön.

I det etablerade näringslivet är det långt ifrån friktionsfritt att göra något nytt på ett företag som redan har framgångsrika produkter.

Och startupperna, som skönmålas som sådana innovationsmotorer, har ofta fullt upp med produktifiering och affärsmodeller – de har inte möjlighet att fortsätta uppfinna. Väldigt många startuppidéer, påpekar hon, går ut på att använda och kombinera etablerad teknik på nya sätt.

– Så det finns intressanta tomrum att fylla som vi inte har kommit underfund med än, säger Hilary.

– Det är ett komplicerat system, men vi måste förstå det för att vi ska kunna hacka det.

Det är ett komplicerat system, men vi måste förstå det för att vi ska kunna hacka det.

Och det är det hon gör med Fast Forward Labs, säger hon: hackar själva innovationssystemet.

– Vi är mitt emellan storföretag, startupper och forskare, och vi går igenom sådant som just precis har blivit möjligt och försöker göra det användbart för våra kunder. Våra kunder har data, förstår sin affär, och letar efter möjligheter att växa genom att tillämpa nya möjligheter på den affär de redan har, säger hon.

Och mer och mer är det på det sättet företag växer och konkurrerar: genom att analysera data de samlat in för att optimera beslutsfattandet, med algoritmer för maskinlärande.

År 2018 kommer mer än hälften av storföretagen att konkurrera med avancerad analys och proprietära algoritmer, enligt Gartner-analytikern Jim Hare. Detta kommer att ställa till med ”disruption i hela branscher”. Med statistik analys, prediktiv modellering och beslutsoptimering. ”Organisationer övervinner utmaningarna med att samla in och hantera allt större datamängder ... och ledande organisationer tar fram proprietära algotimer som kan leda till snabbare och mer insiktsfull analys”, sammanfattar han.

Gartners budskap är klart: skynda dig att dra största möjliga nytta av dina data, eller bli omsprungen. Men problemet är att när tekniken utvecklas allt snabbare måste företag springa snabbare bara för att hålla sig kvar på samma ställe.

– Om du driver ett företag så måste det hela tiden utvecklas för att hålla sig framgångsrikt. Du måste uppfinna nytt för att hålla dig relevant, och folk väntar sig att kunna lösa det med teknik, med data, men det är fortfarande väldigt svårt. Vi har inte så bra mekanismer för tillämpad forskning i världen idag, säger hon.

När tekniken utvecklas utvecklas också CIO-rollen. Liksom behovet av tekniska ledare överlag för att driva tillväxt i affären. Många av Fast Foward Labs kunder är CIO:er, CTO:er och forskningschefer. De har fått nya förväntningar på sig de senaste åren, säger Hilary Mason.

Läs också: ”En bra idé är en farlig idé.” Managementprofessorn dömer ut kreativitetskonsulter.

– Förut handlade det mycket om att tillhandahålla teknisk infrastruktur att köra affären på. Men idag förväntas CIO:n ha en riktig vision av vad affären kan göra med teknik.

Det är flera olika utvecklingar som påverkar CIO-rollen just nu. Mycket av it-investeringarna har flyttat över till affärssidan, så att till exempel marknadsavdelningen köper it från tredje part utan att gå via it-avdelningen.

Men generellt handlar det om att att it-avdelningen slutar vara en tjänsteleverantör och blir en affärspartner som tar in rätt teknik för att stödja en delad vision. Särskilt inom dataanlys, där teknik är a och o.

– Då kommer också it-chefer i ett läge där de måste ha en strategi och agera ledare mer än tidigare.

På konsumentsidan har tekniken blivit väldigt personlig och självklar, men så ser det ännu inte ut på företagen. Och särskilt inte vad gäller datatekniken.

– Visst, du kan bygga ett eget Hadoop-kluster. Men om du ska bygga det virtuellt eller på fysisk hårdvara, hur många noder du behöver, vilken köhantering du ska ha och vad för analys du förväntas göra ... det är inte alls självklart, och det är inget du direkt kan köpa in, säger hon.

– Men nu ska du använda den här tekniken för att stödja affärsmålen, och om du gör det bra så kommer du att bidra med innovation. På så sätt är starkt it-ledarskap en förutsättning för framgång.