Inovace poháněná strategickými znalostmi: Role AI při sladění výzkumu a vývoje s obchodními prioritami

Největší překvapení by neměl být fakt, že většina odvětví prochází disruptivními změnami kvůli rostoucí implementaci AI – ať jste ve výrobě nebo zdravotnictví, pravděpodobně jste tuto změnu již zažili. Jeden společný trend prochází všemi odvětvími a organizacemi a tím je výzkum a vývoj (R&D), který se vyvinul v katalyzátor pro formování budoucnosti s ohledem na AI, spíše než předefinování přítomnosti.

Aby organizace zůstaly konkurenceschopné, musí sladit základní strategické obchodní priority ve všech aspektech svého podnikání, zejména v těch, které se dotýkají technologie. Jak se technologie a software transformují velmi rychle, organizace, které se snaží držet krok, musí jít za hranice inkrementálních zlepšení R&D a prozkoumat AI pokroky, které mají k dispozici.

Sladění R&D s obchodními strategiemi, zejména prostřednictvím AI, již není pouze „hezkou věcí“, ale nutností pro budoucí konkurenceschopnost. Sladěním výzkumu s strategickými prioritami mohou organizace urychlit inovace, posílit odolnost a vytvořit transformační technologie, které pohání jejich odvětví dopředu.

Strategická nutnost AI ve výzkumu a vývoji

Pokud je AI využita efektivně, může být klíčovým hnacím motorem inovací napříč sektory.

například aktuálně procházíme dopady AI pokroků v energetice, mobilitě a průmyslové automatizaci. Zatímco tyto změny se vyvíjely po několik let, profesionálové mohou začít zaznamenávat posuny v:

• Energetice a udržitelnosti: AI poháněná optimalizace je využívána ke snížení spotřeby energie v datových centrech a budovách, zlepšení odolnosti sítě a umožnění efektivnějšího využití zdrojů prostřednictvím systémů zachycování a využití uhlíku. AI má potenciál snížit globální emise skleníkových plynů (GHG) o 5 – 10%.
• Mobilitě: AI je využívána ke snížení dopravního拥堵 a zlepšení toku řízení, ke zvýšení údržby a spolehlivosti flotily, datově řízeného plánování infrastruktury a zvýšení efektivity veřejné dopravy prostřednictvím autonomní mobility na vyžádání.
• Průmyslové automatizaci: Zatímco průmyslové odvětví prochází nedostatkem pracovních sil, AI je využívána k napájení „světelných“ továren, prediktivních údržbářských strategií a humanoidních robotů.

AI umožňuje rychlejší rozhodování, prediktivní modelování a objevy, což umožňuje cítit dopad těchto změn rychleji než kdykoli předtím. Nicméně, pokud organizace postupují příliš rychle a bez obchodního účelu, nebudou真正ně cítit dopad těchto transformačních AI nástrojů a technologií.

Berte například koncept Fyzické AI. AI se vyvíjí z omezení digitálního světa, jako jsou cloudové a počítačové prostředí, směrem k aplikaci v oblastech, kde jsou fyzické objekty řízeny a mohou se pohybovat, například ve strojích, zařízeních a energetických systémech.

V teorii je to vzrušující příklad další vlny AI pokroku, nicméně, pokud se na trend bez záměru a strategického sladění, dopady nebudou真正ně rozpoznány. V tomto paradigmatu Fyzické AI mají charakteristiky komponent a systémů s fyzickými parametry, jako je tření, setrvačnost a teplo, které interagují složitým způsobem. Bez ohledu na to, kolik dat AI zapamatuje, pokud nedodržuje zákony fyziky, nemůže spolehlivě fungovat v reálném světě, což brání jeho přijetí.

Dále, jak se technický pokrok zrychluje, není pouze nutné, aby organizace rozuměly svým základním silám a kde se mohou odlišit od konkurentů, ale musí také rozpoznat, kdy má smysl spolupracovat s externími subjekty, jako jsou startupy nebo jiné podniky. Tento posun směrem k otevřenému inovačnímu modelu je nezbytný pro využití externích nápadů, technologií a odborných znalostí – urychlení pokroku, zkrácení doby na trh a budování robustních ekosystémů, které pohání dlouhodobou konkurenceschopnost.

V současné době je zde silná potřeba mostu mezi základním výzkumem a firemní strategií. Silná spolupráce mezi výzkumnými odděleními a obchodními jednotkami zajišťuje vývoj řešení, která pohání více efektivní a propojenou budoucnost. Jak se technologie dále vyvíjí, integrace poznatků z R&D do strategického plánování bude klíčová pro udržení flexibility, relevance a vedení.

Od výzkumných laboratoří k obchodním jednotkám

Atualně je zde silná potřeba mostu mezi základním výzkumem a firemní strategií. Škálování AI inovací vyžaduje „týmovou“ mentalitu, aby se skutečně viděly dopady přechodu od proof of concept k firemnímu přijetí.

Otázka zní: jak vnitřní týmy organizují, aby splnily výzvu mostu mezi těmito dvěma?

Podle Gartnerova strategického investičního průvodce existuje mnoho způsobů, jak organizace mohou budovat strategické sladění pro R&D, zejména pokud se týká technologického plánování a rozhodování.

1. Použití modelu technologické roadmapy pro známé obchodní cíle – ať už prostřednictvím vylepšení produktů nebo analýz trhu a odvětví, modely technologické roadmapy pomáhají týmům pochopit, jak budoucí potřeby zákazníků a technologické pokroky mohou ovlivnit podnik.
2. Použití modelu technologické roadmapy pro tržní příležitosti – modely technologické roadmapy umožňují týmům identifikovat potenciální produktové a tržní růstové příležitosti poháněné novými technologiemi. Podle Gartnera tyto modely vyzývají organizace, aby myslely za hranice blízké budoucnosti a plánovaly na dalších pět až deset let. V dnešním rychlém technologickém prostředí je plánování dopředu nejlepší způsob, jak zůstat konkurenceschopný.
3. Použití hybridního modelu technologické roadmapy pro blízké a vzdálené příležitosti –hybridní modely kombinují silné stránky modelů technologické roadmapy a tržních příležitostí. Když využijí tento model, týmy a lídři R&D vytvářejí plány, které podporují dlouhodobé inovace a firemní rozvoj, zatímco zůstávají zakotveny v současných obchodních cílech.

Žádné dva obchodní modely nebudou vypadat stejně, a organizace musí rozhodnout, které úsilí má prioritu. Nicméně, jeden prvek je klíčový, pokud se týká plánování budoucnosti AI pokroků – strategie R&D musí být úzce sladěny s firemními roadmapami, aby vytvořily smysluplný a trvalý dopad.

Předvídání společenských potřeb s AI

AI má jedinečnou roli při řešení makro výzev, včetně dopadů změny klimatu, technologických pokroků ve zdravotnictví nebo urbanizaci a vědeckých objevů, které pomáhají zlepšit denní životy jednotlivců.

Když organizace sladí své obchodní strategie s budoucností AI pokroků, mohou vytvářet řešení pro zítřejší problémy, ne pouze pro dnešní. Je to nejen dobré pro podnikání, ale i pro společnost, která prochází nejrychleji rostoucími technologickými pokroky díky dopadu AI.

AI je kamenem strategické inovace

Jsme aktuálně na zlomovém bodě s AI – organizace, které vážně zahrnují technologické pokroky do svých pětiletých nebo desetiletých plánů, uvidí největší odměny ve srovnání s těmi, které pouze reagují na neustálé změny. AI může mít transformační dopady na firemní plány a strategie, když je použita nejen jako nástroj, ale jako strategický pilíř v organizacích napříč odděleními. Propojení R&D s firemními plány umožňuje společnostem sladit AI výzkum s jádrem priorit, aby vytvořily firemní odolnost a konkurenceschopnost, zatímco formují udržitelnou, propojenou budoucnost pro společnost.