Innowacje napędzane strategiczną wiedzą: rola AI w wykorzystaniu badań i rozwoju do priorytetów biznesowych

Nie powinno być zaskoczeniem, że większość branż stoi w obliczu perturbacji ze względu na wzrost wdrożenia AI – niezależnie od tego, czy jesteś w branży produkcyjnej czy opieki zdrowotnej, prawdopodobnie doświadczyłeś tej zmiany. Jednym z wątków, który przebiega przez każdą branżę i organizację, są badania i rozwój (R&D), które ewoluowały w kierunku katalizatora kształtowania przyszłości z myślą o AI, a nie tylko w celu przedefiniowania teraźniejszości.

Aby pozostać konkurencyjnym, organizacje muszą wykorzystywać podstawowe strategiczne priorytety biznesowe we wszystkich aspektach swojej działalności, zwłaszcza w tych, które są dotknięte przez technologię. Ponieważ transformacje technologiczne i oprogramowania postępują tak szybko, organizacje, które chcą nadążyć, muszą wyjść poza stopniowe ulepszenia R&D i rozwinąć się w kierunku eksploracji osiągnięć AI, które mają do dyspozycji.

Wyrównywanie R&D z strategią biznesową, szczególnie za pomocą AI, nie jest już „miłym dodatkiem”, ale koniecznością dla przyszłej konkurencyjności. Poprzez wyrównywanie badań z priorytetami strategicznymi, organizacje mogą przyspieszyć innowacje, wzmocnić odporność i tworzyć przełomowe technologie, które napędzają ich branżę do przodu.

Strategiczna konieczność AI w badaniach i rozwoju

Gdy wykorzystywane efektywnie, AI może być kluczowym czynnikiem innowacji w różnych sektorach.

Na przykład, obecnie doświadczamy wpływu postępu AI w sektorach energii, mobilności i automatyki przemysłowej. Chociaż zmiany te są w fazie rozwoju od lat, specjaliści mogą zacząć zauważać zmiany w:

• Energia i zrównoważony rozwój: AI jest wykorzystywany do optymalizacji zużycia energii w centrach danych i budynkach, poprawy odporności sieci i umożliwienia bardziej efektywnego wykorzystania zasobów za pomocą systemów capture i wykorzystania węgla. AI ma potencjał zmniejszyć globalne emisje gazów cieplarnianych (GHG) o 5-10%.
• Mobilność: AI jest wykorzystywany do redukcji zatłoczenia ruchu i poprawy przepływu jazdy, zwiększania niezawodności i utrzymania floty, planowania infrastruktury i zwiększania skuteczności transportu publicznego za pomocą mobilności autonomicznej na żądanie.
• Automatyka przemysłowa: Chociaż przemysł doświadcza braku siły roboczej, AI jest wykorzystywany do napędzania „bezobsługowych” fabryk, strategii konserwacji predykcyjnej i robotów humanoidów.

AI umożliwia szybsze podejmowanie decyzji, modelowanie predykcyjne i odkrycia, co sprawia, że jest to możliwe do odczucia wpływu tych zmian szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Jednakże, poprzez zbyt szybkie działanie i bez celu biznesowego, organizacje nie będą w stanie prawdziwie odczuć wpływu tych przełomowych narzędzi i technologii AI.

Weźmy na przykład pomysł Physical AI. AI ewoluuje z ograniczeń świata cyfrowego, takiego jak chmura i środowiska komputerowe, w kierunku zastosowań w dziedzinach, w których kontrolowane są obiekty fizyczne i mogą się poruszać, na przykład w maszynach, urządzeniach i systemach energetycznych.

W teorii, jest to interesujący przykład następnej fali postępu AI, jednakże, skok na ten trend bez intencji i wyrównania strategicznego, a wpływ nie zostanie prawdziwie rozpoznany. W tym paradygmacie Physical AI, cechy składników i systemów z parametrami fizycznymi, takimi jak tarcie, bezwładność i ciepło, oddziałują w złożonych sposób. Niezależnie od ilości danych, które AI zapamiętuje, jeśli nie podporządkuje się prawom fizyki, nie może działać niezawodnie w środowiskach rzeczywistych, co utrudnia jego przyjęcie.

Ponadto, wraz ze wzrostem tempa innowacji technologicznych, organizacjom nie tylko trzeba zrozumieć swoje podstawowe siły i tam, gdzie mogą się różnić od konkurencji, ale również rozpoznać, kiedy ma sens współpracować z podmiotami zewnętrznymi, takimi jak startupy lub inne przedsiębiorstwa. Ten zwrot w kierunku modelu innowacji otwartej jest niezbędny do wykorzystania zewnętrznych pomysłów, technologii i ekspertyzy – przyspieszania postępu, skracania czasu wprowadzania na rynek i budowania solidnych ekosystemów, które napędzają długoterminową konkurencyjność.

Jednocześnie, R&D musi odgrywać centralną rolę w kształtowaniu strategii biznesowych. Silna współpraca między działami badawczymi a jednostkami biznesowymi zapewnia rozwój rozwiązań, które napędzają bardziej efektywną i połączoną przyszłość. Wraz z szybkim rozwojem technologii, integracja spostrzeżeń R&D do planowania strategicznego będzie kluczem do utrzymania elastyczności, istotności i pozostania na czele.

Od laboratoriów badawczych do jednostek biznesowych

Obecnie, istnieje silna potrzeba zbudowania mostu między podstawowymi badaniami a strategią korporacyjną. Skalowanie innowacji AI wymaga „wszystkich zespołów” mentalności, aby prawdziwie zobaczyć efekty przechodzenia od dowodu pojęcia do przyjęcia w całej firmie.

Pozostaje pytanie: jak wewnętrzne zespoły organizują się odpowiednio, aby sprostać wyzwaniu związanemu z zbudowaniem tego mostu?

Zgodnie z przewodnikiem inwestycyjnym Gartnera, istnieje wiele sposobów, aby organizacje mogły zbudować wyrównanie strategiczne dla R&D, szczególnie w odniesieniu do planowania technologicznego i podejmowania decyzji.

1. Wykorzystanie modelu mapy technologicznej R&D zorientowanej na rynek w celu wspierania znanych celów biznesowych – niezależnie od tego, czy poprzez ulepszenia produktów czy analizy rynku i branży, mapy zorientowane na rynek pomagają zespołom zrozumieć, jak przyszłe potrzeby klientów i postępy technologiczne mogą wpłynąć na firmę.
2. Wykorzystanie modelu mapy technologicznej R&D zorientowanej na technologię dla możliwości rynkowych – mapy zorientowane na technologię pozwalają zespołom identyfikować potencjalne możliwości wzrostu produktów i rynków napędzanych przez nowe technologie. Zgodnie z Gartnerem, te mapy zmuszają organizacje do myślenia poza horyzontem krótkoterminowym i planowania na najbliższe pięć do dziesięciu lat. W dzisiejszym dynamicznym krajobrazie technologicznym, planowanie z wyprzedzeniem jest najlepszym sposobem, aby pozostać konkurencyjnym.
3. Wykorzystanie hybrydowego modelu mapy technologicznej R&D dla możliwości krótko- i długoterminowych –hybrydowe mapy łączą siłę modeli zorientowanych na rynek i zorientowanych na technologię. Podczas wykorzystywania tego modelu, zespoły i liderzy R&D tworzą plany, które wspierają długoterminowe innowacje i rozwój przedsiębiorstwa, jednocześnie pozostając ugruntowanymi w bieżących celach biznesowych.

Żadne dwa modele biznesowe nie będą identyczne, a organizacje muszą zdecydować, które wysiłki mają pierwszeństwo. Jednak jeden element jest kluczowy w odniesieniu do planowania przyszłości postępu AI – strategie R&D muszą być ściśle związane z mapami drogowymi, aby stworzyć znaczący, trwały wpływ.

Przewidywanie potrzeb społecznych z AI

AI ma unikalną rolę do odegrania w rozwiązywaniu wyzwań makro, w tym wpływu zmian klimatycznych, postępu technologicznego w ochronie zdrowia lub urbanizacji, oraz odkryć naukowych, które pomagają poprawić codzienne życie ludzi.

Gdy organizacje wyrównują swoje strategie biznesowe z przyszłością postępu AI, firmy mogą tworzyć rozwiązania dla problemów jutra, a nie tylko dzisiaj. Nie tylko jest to dobre dla biznesu, ale również dla społeczeństwa, które doświadcza najszybszego wzrostu postępu technologicznego dzięki wpływowi AI.

AI jest kamieniem węgielnym strategicznej innowacji

Jesteśmy obecnie na punkcie zwrotnym z AI – organizacje, które poważnie angażują postępy technologiczne jako część swoich pięcioletnich lub dziesięcioletnich planów, zobaczą największe nagrody w porównaniu z tymi, które po prostu reagują na stałą zmianę. AI może mieć przełomowy wpływ na plany i strategie biznesowe, gdy jest wykorzystywany nie tylko jako narzędzie, ale jako strategiczny filar w organizacjach w różnych departamentach. Połączenie R&D z planami biznesowymi pozwala firmom wyrównywać badania AI z podstawowymi priorytetami, aby zbudować odporność i konkurencyjność biznesową, jednocześnie kształtując zrównoważoną, połączoną przyszłość dla społeczeństwa. plany i strategie biznesowe, gdy jest wykorzystywany nie tylko jako narzędzie, ale jako strategiczny filar w organizacjach w różnych departamentach. Połączenie R&D z planami biznesowymi pozwala firmom wyrównywać badania AI z podstawowymi priorytetami, aby zbudować odporność i konkurencyjność biznesową, jednocześnie kształtując zrównoważoną, połączoną przyszłość dla społeczeństwa.