Надання впливу від штучного інтелекту у дослідженні, розробці та інноваціях

Штучний інтелект (ШІ) трансформує дослідження, розробку та інновації (R&D&I), відкриваючи нові можливості для вирішення деяких із найпресовніших проблем світу, включаючи сталість, охорону здоров’я, зміну клімату, а також допомогу організаціям інновувати краще та запускати проривні продукти та послуги.

ШІ в R&D&I не новий. Однак зростання генеративного ШІ (GenAI) та багатомовних моделей (LLM) суттєво посилило його можливості, прискорюючи прориви та загальну інновацію.

Як організації можуть отримати вигоду від ШІ у своїх зусиллях щодо R&D&I, та які найкращі практики для впровадження успіху? Щоб дізнатися про це, Інститут Блю Шифт компанії Артур Д. Літтл провів комплексне дослідження, інтерв’юючи понад 40 постачальників ШІ, експертів та практиків, а також опитуючи понад 200 організацій у державному та приватному секторах. Результатом стала звіту “Еврика! на стероїдах: ШІ-драйвені дослідження, розробка та інновації”, яка пропонує глибокий аналіз поточної ситуації та майбутньої траєкторії ШІ у дослідженні та інноваціях.

Наша аналітика зосереджена на п’яти ключових областях:

ШІ надає вигоди по всьому R&D&I – але не замінить людей

Кожен будівельний блок R&D&I може отримати вигоду від ШІ, від технологічної та ринкової розвідки до інноваційної стратегії, ідеації, управління портфелем та проектами, а також управління інтелектуальною власністю. Коли ми намагаємось зрозуміти ці вигоди, виникають три ключові фактори:

• ШІ буде доповнювати дослідників, а не заміняти їх, звільняючи їхній час та дозволяючи їм бути більш продуктивними та креативними
• ШІ допомагає вирішувати нерозв’язні проблеми, які раніше не могли бути здійснені через швидкість та здатність ШІ до масштабування та навчання, відкриваючи нові шляхи інновацій
• ШІ займе позицію “планового мислителя”, виходячи за рамки генерації контенту та пошуку, щоб покрити більш складні ролі, такі як керування знаннями, генерація гіпотез та асистент команд R&D&I.

Коли організація вирішує використовувати ШІ для вирішення конкретної задачі R&D&I, немає універсальної моделі для впровадження. Щоб зрозуміти, який підхід ШІ дасть найкращі результати, організації повинні зосередитися на двох факторах – типі та кількості даних, доступних для використання (від небагато до великої кількості), та природі питання, яке ставиться (від відкритого до конкретного). Одночасно, один підхід ШІ може не дати оптимальних результатів – більшість інтелектуальних систем, створених за останні 15 років, були системами систем. Це незалежні системи ШІ, моделі або алгоритми, розроблені для конкретних завдань, які, коли поєднані, пропонують більшу функціональність та продуктивність.

Успіх вимагає восьми добрих практик

На основі інтерв’ю з дослідниками, науковцями ШІ, засновниками та керівниками R&D у цифровій, виробничій, маркетинговій та R&D командах ми бачимо вісім добрих практик, які підтримують успішне впровадження ШІ. Організації повинні:

• Впроваджувати агільні методи, щоб команди могли працювати швидко у швидкозмінному середовищі ШІ
• Будувати міцні основи, зосереджуючись на якості даних, співробітництві по всій організації та використанні власних даних
• Вибирати стратегічний варіант між побудовою, покупкою та налаштуванням моделей, причому останній підхід часто є найбільш ефективним
• Розглянути аналітичні компроміси, щоб забезпечити прогрес під час проектів доказу концепції, таких як придбання чи синтез даних, точність проти відгуку, та недооцінка проти переоцінки
• Бути активними у використанні доступного таланту у сфері науки про дані, включаючи партнерство поза організацією для придбання необхідних навичок
• Сохраняти баланс між безпекою та швидкістю експериментів
• Демонструвати вигоди швидко та отримувати схвалення користувачів, щоб будувати довіру та розблоковувати подальші інвестиції
• Підтримувати та моніторити продуктивність системи безперервно, особливо щодо покращення моделей

3. Технологічні компоненти зараз на місці

Як і у більшості випадків використання ШІ, ланцюг вартості R&D&I складається з трьох рівнів – інфраструктури, розробників моделей та застосунків.

У сфері інфраструктури вартість впровадження та підтримки достатньої обчислювальної потужності велика, але постачальники хостингу все частіше пропонують моделі “інференція як сервіс”, що дозволяє запускати інференції та запити у хмарі, усуваючи потребу у внутрішній інфраструктурі, знижуючи первинні витрати та демократизуючи доступ до ШІ.

Ланцюг вартості ШІ у R&D&I сильно залежить від великих відкритих моделей від гравців, таких як Meta, Microsoft та Nvidia. Однак менші гравці, такі як Mistral та Cohere, також утворюють важливу частину екосистеми, як і академічні установи.

На рівні застосунків уже створені загальні та спеціалізовані застосунки R&D&I, щоб задовольнити більшість випадків використання, із понад 500 доступних застосунків, які покривають весь процес R&D&I.

Майбутнє неясне – але планування сценаріїв допомагає у розумінні

Як ШІ у R&D&I буде розвиватися, залежить від результатів трьох основних факторів – продуктивності, довіри та доступності. Об’єднання цих факторів веде до шести плідних майбутніх сценаріїв на спектрі між ШІ, який трансформує кожний аспект R&D&I, та використанням ШІ лише у вибраних, низькоризикових випадках використання. На шкалі від максимального до мінімального впливу ці сценарії такі:

• Блокбастер: ШІ стає найважливішим у всьому циклі R&D, змінюючи організації по дорозі. Дані стають новим фронтиром.
• Крауд-Плезер: ШІ зручний, доступний та прийнятий для щоденних завдань продуктивності, але не досягає наукової/креативної цінності.
• Краун Джуел: ШІ забезпечує продуктивність та наукові прориви, але тільки для тих організацій, які можуть його собі дозволити – що веде до двошвидкісного світу у R&D&I.
• Проблемний Дитина: Незважаючи на деякі видатні випадки використання та доступні рішення, ШІ не демонструє своєї цінності – організації R&D&I залишаються стурбовані питаннями безпеки даних, деонтології та відсутності інтерпретації.
• Найкраще Збережене: Продуктивність ШІ покращується, але високі витрати роблять організації більш ризиковими. Низька довіра та бюрократія обмежують прийняття з少ою кількістю нових сміливих експериментів.
• Дешевий та Низької Якості: ШІ широко використовується у низькоризикових випадках використання, але тільки як інструмент прототипування чи мозковий штурм. Недостовірні системи суворо перевіряються, а їхні виходи верифікуються, що обмежує продуктивність.

Розуміння цих сценаріїв важливе для організацій R&D&I, оскільки вони вибирають свій шлях для впровадження ШІ.

Час для організацій R&D&I діяти зараз

У деяких ситуаціях ШІ вже забезпечує двозначні покращення часу, витрат та ефективності у формулюванні, розробці продукту, розвідці та інших завданнях R&D&I. Це означає, що незалежно від того, який сценарій буде реалізований, шість безпекових кроків допоможуть організаціям R&D&I будувати стійкість та використовувати вигоди ШІ. Вони повинні:

• Керувати та розширювати талант, забезпечуючи, щоб робоча сила мала необхідні навички та знання для використання ШІ, якщо необхідно, передавати реалізації зовнішнім постачальникам у середньостроковій перспективі
• Контролювати контент, згенерований ШІ, оновлюючи процеси управління ризиками та публікуючи методи верифікації, щоб будувати довіру
• Будувати спільність та співробітництво, працюючи з широкою екосистемою державного та приватного секторів, щоб забезпечити успішне впровадження ШІ
• Приготуватися до довгостроку, навчаючи широку аудиторію користувачів основам ШІ, необхідним навичкам та потенційним ризикам
• Переглядати організацію та управління, рухаючись за межі ІТ, щоб надати високий рівень фокусу та розбити сілі, щоб полегшити співробітництво
• Об’єднувати обчислювальні ресурси, працюючи з партнерами або об’єднуючи ресурси всередині організації, щоб ефективно задовольняти поточні та майбутні інфраструктурні потреби

Поза цими безпековими кроками, успіх прийде від створення збалансованого портфеля інвестицій у R&D&I на основі ШІ, які відповідають корпоративним цілям. Це означає розгляд обсягу, витрат та вигод конкретних випадків використання ШІ та використання цього для оптимізації портфеля інноваційних проектів. Рішення повинні базуватися на стратегічних цілях, можливостях та ринковій розвідці, а також контексті, у якому організації діють.

Кожна стадія ланцюга вартості досліджень, розробки та інновацій потенційно може бути трансформована через ШІ, доповнюючи людських дослідників, щоб трансформувати продуктивність та забезпечити проривні інновації. Ці можливості повинні бути збалансовані з рядом викликів навколо продуктивності, довіри та доступності, що означає, що організації повинні зараз зосередитися на позиціонуванні своїх зусиллянь ШІ у R&D&I, щоб забезпечити успіх, незалежно від того, який майбутній розвиток буде.

Цю статтю було написано з допомогою Альберта Мейже, Зої Хучок, Арно Сіраудіна та Артура Д. Літтла.