Влияние ИИ на инновации: основные выводы из отчета «Барометр инноваций 2025»

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет ландшафт инноваций в различных отраслях. Поскольку компании по всему миру стремятся оставаться конкурентоспособными, ИИ все чаще рассматривается как критически важный инструмент в процессах исследований и разработок (НИОКР). Согласно Международный инновационный барометр 2025 г. (IIB), ИИ превратился из новой технологии в основополагающую часть инновационных стратегий по всему миру.

Мы подробно рассмотрим выводы IIB и то, как ИИ используется предприятиями для стимулирования роста, оптимизации процессов НИОКР и преодоления барьеров на все более конкурентном рынке.

Растущая значимость ИИ в инновационных бюджетах

ИИ больше не является опциональной инвестицией — он становится необходимостью для компаний, стремящихся оставаться впереди. IIB показывает, что ошеломляющие 86% компаний теперь выделяют часть своего бюджета на НИОКР на разработку ИИ. Это знаменует собой значительный рост внедрения ИИ по сравнению с предыдущими годами, отражая широкое признание потенциала ИИ для трансформации не только НИОКР, но и целых бизнес-моделей.

Большинство компаний (примерно 65%) выделяют менее 20% своих инновационных бюджетов на ИИ, при этом наиболее распространенный диапазон составляет от 6% до 10%. Для крупных фирм приверженность ИИ еще более выражена. Эти организации, как правило, тратят значительно больше на НИОКР, связанные с ИИ, что обусловлено их потребностью в максимизации эффективности в нескольких отделах и достижении роста производительности в масштабе. У крупных предприятий есть капитал для инвестиций в настройку решений ИИ под свои конкретные потребности, что небольшим фирмам часто трудно себе позволить.

Однако и более мелкие компании не остаются в стороне. IIB показывает, что только 5% предприятий сообщают об отсутствии бюджета на ИИ, что свидетельствует о том, что даже более мелкие компании осознают ценность ИИ. Хотя внедрение ИИ исторически было непомерно дорогим для многих более мелких компаний, снижение стоимости технологий ИИ делает их все более доступными. Многие компании теперь могут внедрять ИИ постепенно, начиная с базовой автоматизации и анализа данных, постепенно масштабируя свои инвестиции. Узнайте больше о снижении стоимости ИИ и его влиянии на внедрение.

Внедрение ИИ в различных отраслях: отраслевые тенденции

Влияние ИИ на инновации существенно различается в разных секторах. Технологии и финансы Лидерами являются обе отрасли, в которых наблюдается особенно высокий уровень интеграции ИИ. Это неудивительно: эти секторы ориентированы на данные, и способность ИИ обрабатывать огромные объёмы информации, автоматизировать процессы и прогнозировать результаты делает его естественным выбором.

Фармацевтика и здравоохранение также наблюдали резкий рост внедрения ИИ. В этих областях ИИ используется для ускорить открытие лекарств, оптимизировать клинические испытания и персонализировать медицину. Сектор здравоохранения извлекает выгоду из способности ИИ анализировать огромные массивы данных о пациентах, выявлять закономерности и генерировать идеи, на обнаружение которых у исследователей-людей могут уйти годы.

Напротив, такие секторы, как строительство и гражданское проектирование, сталкиваются с большим количеством препятствий для интеграции ИИ. Ручной характер многих задач в этих отраслях затрудняет внедрение процессов, управляемых ИИ. Тем не менее, предпринимаются усилия по включению ИИ в управление проектами, предиктивное обслуживание и информационное моделирование зданий (BIM), где автоматизация и анализ данных могут обеспечить измеримые улучшения.

ИИ как инструмент улучшения процессов НИОКР

Одним из наиболее эффективных применений ИИ в НИОКР является его способность быстро и точно обрабатывать большие объемы данных. По данным IIB, 53% компаний сообщают об использовании ИИ для анализа данных в своих рабочих процессах НИОКР. Анализ данных необходим для выявления тенденций, оптимизации продуктов и прогнозирования будущих потребностей рынка. ИИ может обрабатывать данные со скоростью, намного превосходящей человеческие возможности, что позволяет группам НИОКР сосредоточиться на принятии стратегических решений и творческом решении проблем.

Прогнозная аналитика, еще одна область, где ИИ делает значительные успехи, используется 43% компаний, опрошенных в IIB. Эта возможность позволяет компаниям прогнозировать рыночные тенденции, поведение клиентов и даже успех новых продуктов. Модели ИИ могут анализировать исторические данные и предсказывать результаты, предоставляя ценные сведения, которые направляют разработку продуктов и распределение ресурсов.

Более того, ИИ используется в более творческих задачах. Некоторые фирмы разработали индивидуальные Инструменты AI для генерации новых идей, моделирования прототипов и автоматизации рутинных административных задач. Например, компании в производстве используют ИИ для оптимизации этапов проектирования и тестирования продукции, сокращая время вывода на рынок новых инноваций.

Фактически, способность ИИ запускать симуляции и проводить тестирование в реальном времени без необходимости в физических прототипах производит революцию в таких отраслях, как автомобилестроение и аэрокосмическая промышленность, где затраты на прототипирование могут быть чрезвычайно высокими. Используя ИИ для моделирования различных условий и переменных, компании могут сэкономить миллионы, одновременно повышая точность и эффективность циклов разработки своих продуктов.

Переход к командам, управляемым искусственным интеллектом

Интеграция ИИ в НИОКР не просто меняет подход компаний к инновациям, но и меняет саму структуру инновационных команд. По данным IIB, 85% компаний отмечают, что инструменты ИИ оказывают влияние на их НИОКР-команды. Этот сдвиг наиболее заметен в крупных организациях, где более половины уже реструктурировали свои команды для эффективного внедрения ИИ.

Использование ИИ позволяет командам автоматизировать трудоемкие, повторяющиеся задачи, такие как ввод данных и административная работа, освобождая человеческие ресурсы для сосредоточения на более стратегических инициативах. Способность ИИ быстро обрабатывать и анализировать большие наборы данных также означает, что команды могут работать с меньшим количеством людей, сохраняя или даже увеличивая свою производительность.

ИИ также облегчает кросс-функциональное сотрудничество в компаниях. Теперь команды НИОКР могут более тесно взаимодействовать с маркетингом, финансами и операциями, поскольку инструменты ИИ сокращают разрывы между отделами. Например, сгенерированные ИИ сведения о предпочтениях клиентов и тенденциях рынка могут помочь согласовать разработку продукта с более широкими бизнес-стратегиями.

Ожидается, что этот сдвиг в сторону команд, управляемых ИИ, будет ускоряться по мере того, как инструменты ИИ станут более сложными и доступными. Поскольку компании продолжают интегрировать ИИ в свои инновационные процессы, растет спрос на квалифицированных специалистов, которые могут работать вместе с системами ИИ. Это привело к большему вниманию к обучению и повышению квалификации, гарантируя, что сотрудники смогут максимально использовать ценность ИИ.

Возможности и проблемы внедрения ИИ

Широкое внедрение ИИ в инновации создает многочисленные возможности, но также ставит перед компаниями задачи, которые им следует решать осторожно. Что касается возможностей, ИИ обеспечивает непревзойденный рост эффективности, особенно в отраслях, которые полагаются на анализ данных, таких как финансы, фармацевтика и производство. ИИ может сократить время вывода новых продуктов на рынок, снизить эксплуатационные расходы и расширить возможности принятия решений, предоставляя информацию на основе данных.

Однако IIB выделяет несколько рисков, с которыми компании должны справиться при внедрении ИИ. Одной из самых важных проблем является возможность кражи интеллектуальной собственности (ИС). Публичные платформы ИИ, такие как ChatGPT, построены на исторических данных, и существует риск того, что конфиденциальная или частная информация может быть раскрыта при использовании этих инструментов. Компаниям следует быть осторожными в отношении типа данных, которые они вводят в публичные системы ИИ, особенно когда речь идет об НИОКР и разработке продуктов.

Чтобы снизить эти риски, компании все чаще разрабатывают индивидуальные системы ИИ, которые адаптированы к их конкретным потребностям и находятся в закрытых экосистемах. Контролируя свою инфраструктуру ИИ, компании могут защитить свою интеллектуальную собственность, продолжая при этом пользоваться возможностями ИИ.

Еще одной проблемой, отмеченной IIB, является первоначальная стоимость внедрения ИИ. Хотя ИИ обеспечивает долгосрочную экономию средств, первоначальные инвестиции в технологии, инфраструктуру и обучение могут быть существенными. Это особенно сложно для небольших компаний, у которых часто нет финансовых ресурсов для разработки или интеграции сложных систем ИИ. Тем не менее, долгосрочные преимущества внедрения ИИ, такие как повышение производительности и ускорение циклов инноваций, перевешивают первоначальные затраты для большинства компаний.

Будущее ИИ в инновациях: путь вперед

Будущее ИИ в инновациях полно потенциала. По мере того, как системы ИИ становятся все более продвинутыми, их роль в процессе НИОКР, вероятно, будет расширяться. IIB прогнозирует, что ИИ будет все чаще использоваться для более творческих задач, таких как генерация идей новых продуктов и определение новые возможности для исследований. Ожидается, что использование ИИ для предиктивной аналитики и анализа данных будет продолжать расти, поскольку компании осознают ценность принятия решений на основе данных.

Одной из областей особого интереса является разработка ИИ, который может не только анализировать прошлые данные, но и генерировать новые идеи на основе будущих прогнозов. Это может произвести революцию в таких отраслях, как фармацевтика, где ИИ может предсказывать эффективность новых лекарств до того, как они поступят на клинические испытания, или производство, где ИИ может предвидеть потенциальные сбои в цепочке поставок и соответствующим образом корректировать графики производства.

Несмотря на эти захватывающие достижения, предприятиям следует помнить о этические последствия ИИ. Поскольку инструменты ИИ становятся все более интегрированными в процессы принятия решений, компаниям необходимо будет гарантировать, что их использование ИИ является прозрачным, ответственным и соответствует более широким общественным ценностям. Такие проблемы, как предвзятость в алгоритмах ИИ и потенциальная возможность смещения рабочих мест, являются постоянными проблемами, которые необходимо решать по мере дальнейшего развития ИИ.

Заключение

Выводы из Международный инновационный барометр 2025 г. дать понять, что ИИ больше не просто инструмент будущего — он уже трансформирует то, как компании внедряют инновации сегодня. От автоматизации рутинных задач до анализа данных на беспрецедентных скоростях, ИИ помогает компаниям достигать большей эффективности, сокращать расходы и ускорять свои усилия в области НИОКР.

По мере того, как ИИ продолжает развиваться, его роль в инновационном процессе будет только расти. Компании, которые инвестируют в ИИ, теперь могут получить конкурентное преимущество не только за счет улучшения результатов НИОКР, но и за счет позиционирования себя на переднем крае технологического прогресса. Однако проблемы, связанные с ИИ, такие как риски для интеллектуальной собственности и высокие затраты на внедрение, должны тщательно контролироваться.

В ближайшие годы компании, которые успешно интегрируют ИИ в свои инновационные стратегии, будут теми, кто осознает как возможности, так и проблемы этой мощной технологии. Поскольку ИИ готов сформировать будущее инноваций, сейчас самое время принять его.