Sebastian Thrun
De flesta styrelser har antagit en AI-strategi, men mycket lite av den har nått den operativa verksamheten. Klyftan beror inte på bristande ambitioner eller valet av modell. Den beror på avsaknaden av personal som kan utveckla, styra och driva AI-system inom företaget, samt på att ledningen saknar kunskap om hur AI i praktiken fungerar.
Sebastian Thrun är den datavetare som grundade Google X, ledde det team som vann DARPA Grand Challenge 2005 och var med och grundade Udacity, där han hjälper ledningsgrupper att omvandla AI från en strategisk prioritering till operativ kapacitet.
Full Profile
Varför organisationer samarbetar med Sebastian Thrun
- Han har levererat autonom AI i produktionsskala. Stanford-teamet som han ledde vann DARPA Grand Challenge 2005, och Googles projekt för självkörande bilar som han var med och grundade blev Waymo.
- Han skapade den handbok som styrelser nu efterfrågar. Google X, som grundades under hans ledning, systematiserade en ambitiös metodik för kapitalintensiva tekniksatsningar.
- Han har direkt erfarenhet av omskolning av företagsanställda inom AI, data och molntjänster genom Udacity, inklusive program för IBM, Mercedes-Benz och Google före förvärvet av Accenture 2024.
- Han förklarar AI utan att förenkla det. En äldre publik går därifrån med en praktisk förståelse för vad dagens system kan och inte kan göra, och var den verkliga operativa risken ligger.
Höjdpunkter i biografin
- Medgrundare av Google X och Googles projekt för självkörande bilar som blev Waymo
- Ledde Stanford Racing Team vars fordon Stanley vann DARPA Grand Challenge 2005; Stanley finns nu på Smithsonian National Museum of American History
- Medgrundare och ordförande för Udacity, som förvärvades av Accenture 2024 för att driva omskolningsplattformen LearnVantage
- Medgrundare och tidigare VD för Kitty Hawk, företaget bakom eVTOL:s ”flygande bil” som stöds av Larry Page
- Medlem av National Academy of Engineering och den tyska vetenskapsakademin Leopoldina; Smithsonian American Ingenuity Award (utbildning, 2012)
- Medförfattare till Probabilistic Robotics (MIT Press), standardläroboken på avancerad nivå om matematiken bakom autonoma system
Biografi
Stanley korsade mållinjen i DARPA Grand Challenge 2005 efter 212 kilometer genom öknen, som det första autonoma fordonet någonsin. Stanford Racing Team som byggde den leddes av Sebastian Thrun, dåvarande chef för Stanford Artificial Intelligence Laboratory. Stanley finns nu på Smithsonian. Tekniken utvecklades till Waymo och den moderna branschen för autonoma fordon.
Denna utveckling, från forskningslaboratorium till produktions-AI, är det som gör hans perspektiv värdefullt för ledningsgrupper. Han gav upp sin tjänst vid Stanford för att bli Google Fellow, var med och grundade Google X och skapade den så kallade moonshot-modellen som styrelser nu hänvisar till när de talar om långsiktiga satsningar på teknik. Probabilistic Robotics, läroboken som han skrev tillsammans med Wolfram Burgard och Dieter Fox, är fortfarande standardverket inom området.
Den andra halvan av hans karriär handlar om den begränsning som de flesta styrelser nu känner av akut. Talang. Udacity, som han var med och grundade 2012, byggde upp Nanodegree-modellen tillsammans med arbetsgivare som IBM, Mercedes-Benz och Google, och såldes sedan till Accenture 2024 för att förankra omskolningsplattformen LearnVantage. Han var också med och grundade Kitty Hawk tillsammans med Larry Page för att kommersialisera eVTOL-flygplan.
Publiken får något konkret från honom. En tydlig bild av vad dagens AI-system är bra på, var de brister, vad produktionsimplementering faktiskt kräver och hur man bygger en arbetsstyrka som kan använda tekniken istället för att bara beundra den.
Viktiga talarteman
- Produktions-AI och autonoma system
- Moonshot-metodik och långsiktiga tekniksatsningar
- Omskolning av AI-arbetskraft och bristen på talang
- Framtiden för mobilitet och självkörande fordon
- AI för styrelsen och ledningsgruppen
- Onlineutbildning och utbildningens ekonomi
Perfekt för
- Styrelser och ledningsgrupper som går från AI-strategi till operativ implementering
- HR-chefer och utbildningschefer som initierar omställning av personalen i stor skala
- Ledningsgrupper inom bilindustrin, mobilitetssektorn och industrin som står inför autonomi
- CTO:er och AI-chefer som jämför ambitiösa projekt och FoU-portföljer
Resultat för målgruppen
- En fungerande mental modell av var dagens AI-system lyckas och misslyckas i produktion
- En konkret bild av den kompetens som krävs för att driva AI inom en stor organisation
- En inblick i hur moonshot-satsningar struktureras, styrs och avslutas inom ett seriöst teknikföretag
- En tydligare bild av vart autonomin är på väg inom mobilitet, logistik och närliggande sektorer