Livrarea impactului din Inteligența Artificială în Cercetare, Dezvoltare și Inovare

Inteligența artificială (IA) transformă cercetarea, dezvoltarea și inovarea (CDI), deblocând noi posibilități de abordare a unor dintre cele mai presante provocări ale lumii, inclusiv durabilitatea, sănătatea, schimbările climatice și securitatea alimentară și energetică, precum și ajutând organizațiile să inoveze mai bine și să lanseze produse și servicii revoluționare.

IA în CDI nu este ceva nou. Cu toate acestea, apariția inteligenței artificiale generative (GenAI) și a modelelor de limbaj mari (LLM) a amplificat semnificativ capacitățile sale, accelerând inovațiile și progresele în general.

Cum pot organizațiile să beneficieze de IA în eforturile lor de CDI și care sunt cele mai bune practici de adoptat pentru a asigura succesul? Pentru a afla, Institutul Blue Shift al companiei Arthur D. Little (ADL) a realizat un studiu cuprinzător, intervievând peste 40 de furnizori de IA, experți și practicieni, precum și chestionând peste 200 de organizații din sectorul public și privat. Raportul rezultat, Eureka! pe steroid, oferă o analiză aprofundată a peisajului actual și a traiectoriei viitoare a IA în cercetare și inovare.

Analiza noastră se concentrează pe cinci domenii cheie:

IA oferă beneficii în întreaga CDI – dar nu va înlocui oamenii

Fiecare componentă a CDI poate beneficia de IA, de la inteligența tehnologică și de piață la strategia de inovare, generarea de idei, gestionarea portofoliului și a proiectelor, precum și gestionarea proprietății intelectuale. Când analizăm aceste beneficii, apar trei factori cheie:

• IA va completa cercetătorii, în loc să îi înlocuiască, eliberându-le timpul și permițându-le să fie mai productivi și creativi
• IA ajută la rezolvarea problemelor inaccesibile care nu puteau fi abordate anterior din cauza vitezei și capacității sale de a scala și învăța, deschizând noi direcții de inovare
• IA va ocupa o poziție de “planificator-gânditor”, mergând dincolo de generarea de conținut și căutare pentru a acoperi roluri mai complexe, cum ar fi manager de cunoștințe, generator de ipoteze și asistent pentru echipele de CDI.

Când decidem dacă să utilizăm IA pentru a rezolva un anumit caz de utilizare CDI, nu există un model universal de implementare. Pentru a înțelege care abordare IA va oferi cele mai bune rezultate, organizațiile trebuie să se concentreze pe două factori – tipul și cantitatea de date disponibile (de la puține la multe) și natura întrebării formulate (de la deschisă la specifică). În același timp, o singură abordare IA poate să nu ofere rezultate optime – majoritatea sistemelor inteligente create în ultimii 15 ani au fost sisteme de sisteme. Acestea sunt sisteme AI independente, modele sau algoritmi proiectați pentru sarcini specifice, care, atunci când sunt combinate, oferă funcționalități și performanțe mai mari.

Succesul necesită opt practici bune

Pe baza interviurilor cu cercetători, oameni de știință AI, fondatori și șefi de CDI în echipe digitale, de fabricație, de marketing și de CDI, observăm opt practici bune care stau la baza implementării cu succes a IA. Organizațiile trebuie să:

• Adopte metode agile pentru a lucra rapid într-un mediu IA în schimbare rapidă
• Construiască fundații solide, concentrându-se pe calitatea datelor, colaborarea în cadrul organizației și valorificarea datelor proprietare
• Facă o alegere strategică între construirea, cumpărarea și ajustarea modelelor, abordarea ajustării modelelor fiind adesea cea mai eficientă
• Considere compromisuri analitice pentru a asigura progresul în proiectele de demonstrație a conceptului, cum ar fi achiziționarea versus sintetizarea datelor, precizia versus rechemarea și subajustarea versus supraajustarea
• Fie proactivi în valorificarea talentului disponibil în știința datelor, inclusiv parteneriatul cu exteriorul pentru a achiziționa competențele necesare
• Se alinieze cu IT pentru a echilibra securitatea și conformitatea cu viteza de experimentare
• Demonstreze beneficii rapide și obțină aprobarea utilizatorilor pentru a construi încredere și a debloca investiții suplimentare
• Mențină și monitorizeze în mod continuu performanța sistemului, în special în ceea ce privește îmbunătățirile modelului

3. Componentele tehnologice sunt acum în loc

Ca și în majoritatea cazurilor de utilizare a IA, lanțul de valori al CDI cuprinde trei straturi – infrastructură, dezvoltatori de modele și aplicații.

În ceea ce privește infrastructura, costul implementării și întreținerii puterii de calcul necesare este mare, dar furnizorii de găzduire oferă din ce în ce mai mult modele de inferență ca serviciu, rulează inferențe și interogări în cloud, eliminând nevoia de infrastructură internă, reducând cheltuielile inițiale și democratizând accesul la IA.

Lanțul de valori al IA în CDI se bazează puternic pe modelele deschise majore de la jucători precum Meta, Microsoft și Nvidia. Cu toate acestea, jucători mai mici, cum ar fi Mistral și Cohere, formează și ei o parte cheie a ecosistemului, la fel ca și instituțiile academice.

La capătul aplicațiilor lanțului, aplicații generale și specializate de CDI au fost deja create pentru a acoperi majoritatea cazurilor de utilizare, cu peste 500 de astfel de aplicații disponibile, care acoperă întregul proces de CDI.

Viitorul este neclar – dar planificarea scenariilor ajută la înțelegere

Modul în care IA în CDI va evolua depinde de rezultatele a trei factori principali – performanță, încredere și accesibilitate. Combinarea acestor factori conduce la șase scenarii plauzibile de viitor pe o scală de la transformarea completă a tuturor aspectelor CDI până la utilizarea IA doar în cazuri de utilizare selectivă și cu risc scăzut. Pe o scară de la impact maxim la minim, aceste scenarii sunt:

• Blockbuster: IA devine prioritară în întregul ciclu de CDI, restructurând organizațiile pe parcurs. Datele devin noua frontieră.
• Crowd-Pleaser: IA este convenabilă, accesibilă și adoptată pentru sarcinile zilnice de productivitate, dar nu reușește să ofere valoare științifică/creativă.
• Crown Jewel: IA oferă productivitate și progrese științifice, dar doar pentru organizațiile care își pot permite – conducând la o lume cu două viteze în CDI.
• Problem Child: În ciuda unor cazuri de utilizare remarcabile și soluții accesibile, IA nu reușește să demonstreze valoarea sa – organizațiile de CDI rămân preocupate de securitatea datelor, deontologie și lipsa de interpretare.
• Best-Kept Secret: Performanța IA se îmbunătățește, dar costurile ridicate fac organizațiile mai aversive la risc. Lipsa de încredere și birocrația limitează adoptarea, cu puține experimente îndrăznețe lansate.
• Cheap & Nasty: IA este utilizată pe scară largă în cazuri de utilizare cu risc scăzut, dar doar ca instrument de prototipare sau de brainstorming. Sistemele neverificabile sunt supuse unor verificări stricte, iar rezultatele sunt verificate, limitând astfel câștigurile de productivitate.

Înțelegerea acestor scenarii este importantă pentru organizațiile de CDI pe măsură ce acestea își croiesc drumul spre adoptarea IA.

Timpul pentru organizațiile de CDI de a acționa este acum

În unele situații, IA permite deja îmbunătățiri cu două cifre în timp, costuri și eficiență în formularea, dezvoltarea produsului, inteligența și alte sarcini de CDI. Acest lucru înseamnă că, indiferent de scenariul care se va desfășura, șase mișcări fără regret vor ajuta organizațiile de CDI să construiască reziliență și să valorifice beneficiile IA. Acestea trebuie să:

• Administreze și să împuternicească talentele, asigurându-se că forța de muncă are pregătirea și expertiza necesare pentru a valorifica IA, subcontractând, dacă este necesar, implementările către furnizori externi pe termen mediu
• Controleze conținutul generat de IA, actualizând procesele de gestionare a riscurilor și împărtășind metodologii de validare public pentru a construi încredere
• Construiască partajarea și colaborarea datelor, lucrând cu ecosistemul mai larg public și privat pentru a impulsiona adoptarea cu succes a IA
• Învețe pentru termen lung, educând cea mai largă populație de utilizatori despre fundamentul IA, abilitățile necesare și riscurile potențiale
• Reorganizeze și guverneze dincolo de IT, oferind o atenție la nivel senior și rupând silozurile pentru a facilita colaborarea
• Împărtășească resursele de calcul, lucrând cu parteneri sau împărtășind resursele intern pentru a satisface în mod eficient nevoile actuale și viitoare de infrastructură

Dincolo de aceste mișcări fără regret, succesul va veni din crearea unui portofoliu echilibrat de investiții în CDI bazate pe IA, aliniate cu obiectivele corporative. Acest lucru înseamnă a lua în considerare domeniul de aplicare, costurile și beneficiile cazurilor de utilizare specifice ale IA și a utiliza acestea pentru a optimiza portofoliul de proiecte de inovare. Deciziile trebuie să se bazeze pe obiective strategice, capacități și informații despre piață, precum și pe contextul în care operează organizațiile.

Fiecare etapă a lanțului de valori al cercetării, dezvoltării și inovării poate fi transformată potențial prin IA, completând cercetătorii umani pentru a transforma productivitatea și a permite inovații deosebite. Aceste oportunități trebuie să fie echilibrate cu o serie de provocări legate de performanță, încredere și accesibilitate, ceea ce înseamnă că organizațiile trebuie să se concentreze acum pentru a-și poziționa eforturile de CDI bazate pe IA pentru a obține succes, indiferent de ceea ce va aduce viitorul.

Acest articol a fost scris cu ajutorul lui Albert Meige, Zoe Huczok, Arnaud Siraudin și Arthur D. Little.