Inovasi yang Ditenagai oleh Wawasan Strategis: Peran AI dalam Menghubungkan R&D dengan Prioritas Bisnis

Tidaklah mengherankan bahwa sebagian besar industri mengalami gangguan karena meningkatnya penerapan AI – apakah Anda berada di bidang manufaktur atau kesehatan, Anda mungkin telah mengalami perubahan ini. Salah satu benang yang menghubungkan setiap industri dan organisasi adalah penelitian dan pengembangan (R&D) yang telah berkembang menjadi katalis untuk membentuk masa depan dengan mempertimbangkan AI daripada mendefinisikan kembali masa kini.

Untuk tetap kompetitif, organisasi harus menghubungkan prioritas bisnis strategis dasar di semua aspek bisnis mereka, terutama yang terkait dengan teknologi. Ketika transformasi teknologi dan perangkat lunak bergerak sangat cepat, organisasi yang bertujuan untuk tetap kompetitif harus melampaui perbaikan R&D inkremental dan memasuki eksplorasi kemajuan AI yang ada di ujung jari mereka.

Menghubungkan R&D dengan strategi bisnis, terutama melalui AI, tidak lagi merupakan “keinginan” tetapi kebutuhan untuk kompetitif di masa depan. Dengan menghubungkan penelitian dengan prioritas strategis, organisasi dapat mempercepat inovasi, memperkuat ketahanan, dan menciptakan teknologi transformatif yang mendorong industri mereka maju.

Imperatif Strategis untuk AI dalam Penelitian dan Pengembangan

Ketika digunakan secara efektif, AI dapat menjadi penggerak inovasi utama di berbagai sektor.

Misalnya, kita saat ini mengalami dampak kemajuan AI di sektor energi, mobilitas, dan otomasi industri. Meskipun perubahan tersebut telah dikembangkan selama bertahun-tahun, profesional dapat mulai memperhatikan pergeseran di:

• Energi dan Keberlanjutan: Optimisasi yang digerakkan AI digunakan untuk mengurangi konsumsi energi di pusat data dan bangunan, meningkatkan ketahanan grid, dan memungkinkan penggunaan sumber daya yang lebih efisien melalui sistem penangkapan dan pemanfaatan karbon. AI memiliki potensi untuk mengurangi emisi gas rumah kaca (GHG) global sebesar 5 – 10%.
• Mobilitas: AI digunakan untuk mengurangi kemacetan lalu lintas dan meningkatkan aliran mengemudi, meningkatkan perawatan dan keandalan manajemen armada, perencanaan infrastruktur berbasis data, dan meningkatkan efektivitas transportasi umum melalui mobilitas otonom sesuai permintaan.
• Otomasi Industri: Sementara industri mengalami kekurangan tenaga kerja, AI digunakan untuk mengaktifkan “pabrik tanpa cahaya”, strategi perawatan prediktif, dan robot humanoid.

AI memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat, pemodelan prediktif, dan penemuan, membuatnya memungkinkan untuk merasakan dampak dari perubahan ini lebih cepat dari sebelumnya. Namun, dengan bergerak terlalu cepat dan tanpa tujuan bisnis, organisasi tidak akan benar-benar merasakan dampak dari alat dan teknologi AI transformatif ini.

Ambil contoh konsep AI Fisik. AI berkembang dari keterbatasan di dunia digital, seperti lingkungan awan dan komputer, menuju aplikasi di domain di mana objek fisik dikendalikan dan mungkin bergerak, misalnya di mesin, peralatan, dan sistem energi.

Secara teori, ini adalah contoh menarik dari gelombang berikutnya dari kemajuan AI, namun, jika kita terlalu cepat mengikuti tren tanpa niat dan keselarasan strategis, dampaknya tidak akan benar-benar diakui. Dalam paradigma AI Fisik ini, karakteristik komponen dan sistem dengan parameter fisik, seperti gesekan, inersia, dan panas, berinteraksi dengan cara yang kompleks. Tidak peduli seberapa banyak data yang diingat AI, jika tidak mematuhi hukum fisika, maka tidak dapat bertindak secara andal di pengaturan dunia nyata, sehingga menghambat adopsinya.

Lagipula, ketika kecepatan inovasi teknis dipercepat, tidak hanya perlu bagi organisasi untuk memahami kekuatan dasar mereka dan di mana mereka dapat membedakan diri dari pesaing, tetapi mereka juga harus mengenali kapan masuk akal untuk bermitra dengan entitas eksternal seperti perusahaan rintisan atau perusahaan lain. Perubahan ini menuju model inovasi terbuka sangat penting untuk mengetahui ide, teknologi, dan keahlian eksternal – mempercepat kemajuan, mempersingkat waktu ke pasar, dan membangun ekosistem yang kuat yang mendorong kompetitif jangka panjang.

Saat yang sama, R&D harus memainkan peran sentral dalam membentuk strategi bisnis. Kolaborasi yang kuat antara departemen penelitian dan unit bisnis memastikan pengembangan solusi yang mendorong masa depan yang lebih efisien dan terhubung. Ketika teknologi terus berkembang dengan cepat, mengintegrasikan wawasan R&D ke dalam perencanaan strategis akan menjadi kunci untuk tetap lincah, relevan, dan memimpin.

Dari Laboratorium Penelitian ke Unit Bisnis

Saat ini, ada kebutuhan kuat untuk menjembatani kesenjangan antara penelitian dasar dan strategi perusahaan. Mengembangkan inovasi AI memerlukan mentalitas “tim semua” untuk benar-benar melihat efek dari berpindah dari bukti konsep ke adopsi bisnis.

Pertanyaannya tetap: bagaimana tim internal mengatur diri untuk memenuhi tantangan menjembatani kesenjangan ini?

Menurut panduan investasi strategis Gartner, ada banyak cara organisasi dapat membangun keselarasan strategis untuk R&D, terutama sehubungan dengan perencanaan dan pengambilan keputusan teknologi.

1. Menggunakan model peta teknologi R&D berbasis tarikan pasar untuk mendukung tujuan bisnis yang diketahui – apakah melalui peningkatan produk atau analisis pasar dan industri, peta teknologi berbasis tarikan pasar membantu tim memahami bagaimana kebutuhan pelanggan di masa depan dan kemajuan teknologi dapat mempengaruhi bisnis.
2. Menggunakan model peta teknologi R&D berbasis dorongan teknologi untuk peluang pasar – peta teknologi berbasis dorongan teknologi memungkinkan tim untuk mengidentifikasi peluang pertumbuhan produk dan pasar yang didorong oleh teknologi baru. Menurut Gartner, peta teknologi ini menantang organisasi untuk berpikir di luar jangka pendek dan merencanakan untuk lima hingga sepuluh tahun ke depan. Dalam lanskap teknologi yang bergerak cepat saat ini, perencanaan ke depan adalah cara terbaik untuk tetap kompetitif.
3. Menggunakan model peta teknologi R&D hibrida untuk peluang jangka pendek dan panjang – peta teknologi hibrida menggabungkan kekuatan model berbasis tarikan pasar dan dorongan teknologi. Ketika menggunakan model ini, tim dan pemimpin R&D menciptakan rencana yang mendukung inovasi jangka panjang dan pengembangan perusahaan sambil tetap mempertahankan tujuan bisnis saat ini.

Tidak ada dua model bisnis yang akan terlihat sama, dan organisasi harus memutuskan mana yang menjadi prioritas. Namun, satu elemen kunci terkait dengan perencanaan untuk masa depan kemajuan AI – strategi R&D harus selaras erat dengan peta jalan bisnis untuk menciptakan dampak yang bermakna dan langgeng.

Memprediksi Kebutuhan Sosial dengan AI

AI memiliki peran unik untuk dimainkan dalam menangani tantangan makro termasuk dampak perubahan iklim, kemajuan teknologi di bidang kesehatan atau urbanisasi, dan penemuan ilmiah yang membantu meningkatkan kehidupan sehari-hari individu.

Ketika organisasi menghubungkan strategi bisnis mereka dengan masa depan kemajuan AI, bisnis dapat menciptakan solusi untuk masalah besok, bukan hanya hari ini. Ini tidak hanya baik untuk bisnis, tetapi juga baik untuk masyarakat yang mengalami pertumbuhan tercepat dalam kemajuan teknologi berkat dampak AI.

AI adalah Pondasi Inovasi Strategis

Kita saat ini berada pada titik balik dengan AI – organisasi yang serius mengintegrasikan kemajuan teknologi sebagai bagian dari rencana lima atau sepuluh tahun mereka akan melihat imbalan terbesar dibandingkan dengan mereka yang hanya bereaksi terhadap perubahan konstan. AI dapat memiliki dampak transformatif pada rencana dan strategi bisnis ketika digunakan sebagai tidak hanya alat tetapi juga pilar strategis di organisasi di seluruh departemen. Menghubungkan R&D dengan rencana bisnis memungkinkan perusahaan untuk menghubungkan penelitian AI dengan prioritas inti untuk membangun ketahanan dan kompetitif bisnis sambil membentuk masa depan yang berkelanjutan dan terhubung untuk masyarakat.