Innovatie gedreven door strategische inzichten: de rol van AI bij het afstemmen van R&D op bedrijfsprioriteiten

Het zou geen verrassing moeten zijn dat de meeste industrieën te maken krijgen met disruptie als gevolg van de opkomst van AI-implementatie – of je nu in de productie of de gezondheidszorg zit, je hebt waarschijnlijk deze verschuiving meegemaakt. Een rode draad die door elke industrie en organisatie loopt, is onderzoek en ontwikkeling (R&D), die is geëvolueerd tot een katalysator voor het vormgeven van de toekomst met AI in gedachten, in plaats van het herschrijven van het heden.

Om concurrerend te blijven, moeten organisaties fundamentele strategische bedrijfsprioriteiten afstemmen in alle aspecten van hun bedrijf, maar vooral in die gebieden die door technologie worden geraakt. Aangezien de technologie- en softwaretransformaties zo snel gaan, moeten organisaties die proberen bij te blijven, verder gaan dan incrementele R&D-verbeteringen en naar het verkennen van de AI-verbeteringen die binnen handbereik liggen.

Het afstemmen van R&D op de bedrijfsstrategie, met name via AI, is niet langer een “leuke extra” maar een noodzaak voor toekomstige concurrerendheid. Door onderzoek af te stemmen op strategische prioriteiten, kunnen organisaties innovatie versnellen, weerbaarheid versterken en transformatieve technologieën creëren die hun industrie vooruit helpen.

Het strategische imperatief voor AI in onderzoek en ontwikkeling

Wanneer effectief ingezet, kan AI een belangrijke driver van innovatie zijn in verschillende sectoren.

Momenteel zien we bijvoorbeeld de impact van AI-verbeteringen in de energiesector, mobiliteitssector en industriële automatisering. Hoewel de veranderingen al jaren in ontwikkeling zijn, kunnen professionals beginnen met het opmerken van verschuivingen in:

• Energie en duurzaamheid: AI-gedreven optimalisatie wordt gebruikt om energieverbruik in datacenters en gebouwen te verminderen, netwerkrobustheid te verbeteren en efficiënter gebruik van resources mogelijk te maken via koolstofvangst- en utilisatiesystemen. AI heeft het potentieel om de wereldwijde broeikasgasemissies (GHG) met 5 – 10% te verminderen.
• Mobiliteit: AI wordt gebruikt om verkeerscongestie te verminderen en rijstroom te verbeteren, om fleetbeheer en betrouwbaarheid te verhogen, om gegevensgestuurde infrastructuurplanning te doen en om het gebruik van openbaar vervoer via autonome mobiliteit op aanvraag te vergroten.
• Industriële automatisering: Terwijl de industriële sector te maken krijgt met een arbeidstekort, wordt AI gebruikt om “lights-out” fabrieken, voorspellende onderhoudsstrategieën en humanoïde robots aan te drijven.

AI maakt snellere besluitvorming, voorspellende modellering en ontdekking mogelijk, waardoor het haalbaar is om de impact van deze veranderingen sneller te voelen dan ooit tevoren. Echter, door te snel te bewegen en zonder een bedrijfsdoel, zullen organisaties de impact van deze transformatieve AI-hulpmiddelen en -technologieën niet echt voelen.

Neem het concept van Fysieke AI als voorbeeld. AI evolueert vanuit de digitale wereld, zoals cloud- en computeromgevingen, naar toepassingen in domeinen waar fysieke objecten worden gecontroleerd en kunnen bewegen, zoals in machines, apparaten en energiesystemen.

In theorie is dit een spannend voorbeeld van de volgende golf van AI-verbeteringen, maar spring op de trend zonder intentie en strategische afstemming, en de impact zal niet echt worden erkend. In dit fysieke AI-paradigma interacteren kenmerken van componenten en systemen met fysieke parameters, zoals wrijving, traagheid en warmte, op complexe manieren. Ongeacht hoeveel data AI onthoudt, als het de wetten van de fysica niet gehoorzaamt, kan het niet betrouwbaar functioneren in echte wereldscenario’s, waardoor de adoptie wordt belemmerd.

Verder is het, aangezien de snelheid van technische innovatie toeneemt, niet alleen noodzakelijk voor organisaties om hun onderliggende sterktes te begrijpen en waar ze zich kunnen onderscheiden van concurrenten, maar ze moeten ook erkennen wanneer het zinvol is om samen te werken met externe entiteiten, zoals start-ups of andere ondernemingen. Deze verschuiving naar een open innovatiemodel is essentieel om toegang te krijgen tot externe ideeën, technologieën en expertise – om vooruitgang te versnellen, de tijd-tot-markt te verkorten en robuuste ecosystemen te bouwen die langetermijnconcurrerendheid stimuleren.

Tegelijkertijd moet R&D een centrale rol spelen bij het vormgeven van bedrijfsstrategieën. Sterke samenwerking tussen onderzoeksafdelingen en bedrijfseenheden zorgt ervoor dat oplossingen worden ontwikkeld die een efficiëntere en meer verbonden toekomst stimuleren. Aangezien technologie blijft evolueren, zal het integreren van R&D-inzichten in strategische planning essentieel zijn om flexibel, relevant en voorop te blijven.

Van onderzoeksgebieden naar bedrijfseenheden

Momenteel is er een sterke behoefte aan het overbruggen van de kloof tussen fundamenteel onderzoek en bedrijfsstrategie. Het schalen van AI-innovatie vereist een “all team”-mentaliteit om echt de effecten te zien van het verplaatsen van proof of concept naar bedrijfsbrede adoptie.

De vraag blijft: hoe organiseren interne teams zich om deze uitdaging aan te gaan?

Volgens een Gartner strategische investeringsgids, zijn er veel manieren waarop organisaties strategische afstemming kunnen opbouwen voor R&D, met name met betrekking tot technologieplanning en besluitvorming.

1. Gebruik van een markt-getrokken R&D-technologieroadmapmodel om bekende bedrijfsdoelen te ondersteunen – ofwel via productverbeteringen of markt- en industrieanalyses, markt-getrokken roadmaps helpen teams begrijpen hoe toekomstige klantbehoeften en technologische vooruitgang een bedrijf kunnen beïnvloeden.
2. Gebruik van een technologie-gedreven R&D-technologieroadmapmodel voor marktkansen – technologie-gedreven roadmaps laten teams toe om potentiële product- en marktgroei te identificeren die wordt gestimuleerd door nieuwe technologieën. Volgens Gartner dagen deze roadmaps organisaties uit om verder te kijken dan de korte termijn en te plannen voor de komende vijf tot tien jaar. In de huidige snel veranderende technologische landschap is vooruit plannen de beste manier om concurrerend te blijven.
3. Gebruik van een hybride R&D-technologieroadmapmodel voor korte- en langetermijnkansen –hybride roadmaps combineren de sterke punten van markt-getrokken en technologie-gedreven modellen. Wanneer deze modellen worden gebruikt, creëren teams en R&D-leiders plannen die langetermijnnovatie en bedrijfsbrede ontwikkelingen ondersteunen, terwijl ze tegelijkertijd aansluiten bij de huidige bedrijfsdoelen.

Geen twee bedrijfsmodellen zullen er hetzelfde uitzien, en organisaties moeten beslissen welke inspanningen prioriteit hebben. Echter, een essentieel element is dat R&D-strategieën nauw aansluiten bij bedrijfsroadmaps om betekenisvolle, langdurige impact te creëren.

Het anticiperen op maatschappelijke behoeften met AI

AI heeft een unieke rol te spelen bij het aanpakken van macro-uitdagingen waaronder de effecten van klimaatverandering, technologische vooruitgang in de gezondheidszorg of urbanisatie, en wetenschappelijke ontdekkingen die helpen bij het verbeteren van het dagelijks leven van individuen.

Wanneer organisaties hun bedrijfsstrategieën afstemmen op de toekomst van AI-verbeteringen, kunnen bedrijven oplossingen creëren voor de problemen van morgen, niet alleen die van vandaag. Het is niet alleen goed voor het bedrijf, maar ook voor een samenleving die de snelste groei in technologische vooruitgang meemaakt dankzij de impact van AI.

AI is de hoeksteen van strategische innovatie

We bevinden ons momenteel op een kantelpunt met AI – organisaties die serieus AI-verbeteringen opnemen in hun vijf- of tienjarige plannen, zullen de grootste beloningen zien in vergelijking met diegenen die alleen reageren op de constante verandering. AI kan transformatieve impact hebben op bedrijfsplannen en -strategieën wanneer het wordt gebruikt als niet alleen een tool, maar als een strategische pijler in organisaties over afdelingen heen. Het verbinden van R&D met bedrijfsplannen stelt bedrijven in staat om AI-onderzoek af te stemmen op kernprioriteiten om bedrijfsweerbaarheid en concurrerendheid op te bouwen, terwijl ze een duurzame, verbonden toekomst voor de samenleving vormgeven.