Інновації, спровоковані стратегічним баченням: Роль штучного інтелекту у вирівнюванні НДР з бізнес-пріоритетами

Не повинно бути сюрпризом, що більшість галузей переживають розлад через впровадження штучного інтелекту – незалежно від того, чи ви знаходитеся у сфері виробництва чи охорони здоров’я, ви, ймовірно, відчули цей зсув. Однією з ниток, що проходить через кожну галузь і організацію, є дослідження та розвиток (НДР), які еволюціонували у каталізатор формування майбутнього з урахуванням штучного інтелекту, а не переосмислення сучасності.

Щоб залишатися конкурентоспроможними, організації повинні вирівнювати фундаментальні стратегічні бізнес-пріоритети у всіх аспектах свого бізнесу, особливо тих, які торкаються технологій. Оскільки технологічні та програмні трансформації відбуваються дуже швидко, організації, які прагнуть не відставати, повинні вийти за рамки інкрементних поліпшень НДР і розпочати дослідження досягнень штучного інтелекту, які знаходяться в їхньому розпорядженні.

Вирівнювання НДР з бізнес-стратегією, особливо через штучний інтелект, вже не є “бажаним”, а необхідним для майбутньої конкурентоспроможності. Вирівнюючи дослідження з стратегічними пріоритетами, організації можуть прискорити інновації, зміцнити стійкість і створити трансформаційні технології, які рухають їхню галузь вперед.

Стратегічна необхідність штучного інтелекту у дослідженнях та розвитку

Коли штучний інтелект використовується ефективно, він може бути ключовим драйвером інновацій у різних секторах.

Наприклад, зараз ми переживаємо вплив досягнень штучного інтелекту в енергетиці, мобільності та промисловій автоматизації. Хоча ці зміни розвивалися протягом років, професіонали можуть почати помічати зрушення в:

• Енергетика та сталість: штучний інтелект використовується для оптимізації споживання енергії в центрах даних і будівлях, підвищення стійкості мережі та впровадження більш ефективного використання ресурсів через системи захоплення і використання вуглецю. Штучний інтелект має потенціал знизити глобальні викиди парникових газів (ПГ) на 5 – 10%.
• Мобільність: штучний інтелект використовується для зниження заторів на дорогах і поліпшення потоку руху, підвищення ефективності технічного обслуговування флоту і його надійності, планування інфраструктури на основі даних і підвищення ефективності громадського транспорту за допомогою автономної мобільності на вимогу.
• Промислова автоматизація: хоча галузь промисловості переживає нестачу робочої сили, штучний інтелект використовується для забезпечення роботи “фабрик без людей”, стратегій передбачувального технічного обслуговування і гуманоїдних роботів.

Штучний інтелект забезпечує швидше прийняття рішень, прогнозне моделювання і відкриття, роблячи його можливим відчувати вплив цих змін швидше, ніж будь-коли раніше. Однак, рухаючись занадто швидко і без бізнес-мети, організації не відчують справжнього впливу цих трансформаційних інструментів і технологій штучного інтелекту.

Взявши на приклад концепцію фізичного штучного інтелекту. Штучний інтелект еволюціонує з обмеження у цифровому світі, наприклад, у хмарі і комп’ютерних середовищах, до застосування в областях, де фізичні об’єкти контролюються і можуть рухатися, наприклад, у машинерії, обладнанні та енергосистемах.

У теорії це цікавий приклад наступної хвилі досягнень штучного інтелекту, однак, якщо стрибнути на цю тенденцію без мети і стратегічного вирівнювання, вплив не буде真正 визнаний. У цьому парадигмі фізичного штучного інтелекту характеристики компонентів і систем з фізичними параметрами, такими як тертя, інерція і тепло, взаємодіють складним чином. Незалежно від того, скільки даних штучний інтелект запам’ятовує, якщо він не підкоряється законам фізики, він не може діяти надійно у реальних умовах, що перешкоджає його впровадженню.

Крім того, оскільки темп технічних інновацій прискорюється, організації повинні не тільки розуміти свої основні сильні сторони і де вони можуть відрізнятися від конкурентів, але також визнавати, коли має сенс партнерство з зовнішніми організаціями, такими як стартапи або інші підприємства. Цей зсув до відкритої моделі інновацій є необхідним для використання зовнішніх ідей, технологій і експертизи – прискорення прогресу, скорочення часу виходу на ринок і будівництва міцних екосистем, які забезпечують довгострокову конкурентоспроможність.

Одночасно НДР повинні відігравати центральну роль у формуванні бізнес-стратегій. Сильна співпраця між дослідницькими відділами і бізнес-підрозділами забезпечує розробку рішень, які рухають більш ефективне і взаємопов’язане майбутнє. Оскільки технології продовжують розвиватися швидко, інтеграція інсайтів НДР у стратегічне планування буде ключовим для підтримання гнучкості, актуальності і лідерства.

Від дослідницьких лабораторій до бізнес-підрозділів

Зараз існує сильна потреба у мостуванні прогалини між фундаментальними дослідженнями і корпоративною стратегією. Масштабування інновацій штучного інтелекту вимагає “командної” ментальності для справжнього сприйняття ефектів переходу від доказу концепції до впровадження у бізнес.

Питання залишається: як внутрішні команди організовуються відповідно, щоб подолати цю прогалину?

Згідно з довідником стратегічних інвестицій Gartner, існують різні способи, як організації можуть будувати стратегічне вирівнювання для НДР, особливо щодо технологічного планування і прийняття рішень.

1. Використання моделі технологічного дорожнього карту типу “потягання ринку” для підтримки відомих бізнес-цілей – незалежно від того, чи це через удосконалення продукції або аналіз ринку і галузі, моделі дорожніх карт типу “потягання ринку” допомагають командам зрозуміти, як майбутні потреби клієнтів і технологічні досягнення можуть вплинути на бізнес.
2. Використання моделі технологічного дорожнього карту типу “штовхання технологій” для ринку можливостей – моделі дорожніх карт типу “штовхання технологій” дозволяють командам визначити потенційні можливості росту продукції і ринку, які рухаються новими технологіями. За словами Gartner, ці моделі дорожніх карт викликають організації думати за межами найближчого майбутнього і планувати на наступні п’ять-десять років. У сучасному швидкозмінному технологічному ландшафті планування на майбутнє є найкращим способом залишатися конкурентоспроможними.
3. Використання гібридної моделі технологічного дорожнього карту для ближніх і довгострокових можливостей –гібридні моделі дорожніх карт поєднують сильні сторони моделей типу “потягання ринку” і “штовхання технологій”. Коли команди і лідери НДР використовують цю модель, вони створюють плани, які підтримують довгострокові інновації і підприємства-wide розробки, залишаючись водночас орієнтованими на поточні бізнес-цілі.

Жодна бізнес-модель не буде виглядати однаково, і організації повинні вирішити, які зусилля мають пріоритет. Однак одним з ключових елементів, пов’язаних з плануванням майбутнього розвитку штучного інтелекту, є те, що стратегії НДР повинні бути тісно пов’язані з бізнес-дорожніми картами для створення значущого і тривалого впливу.

Антиципування суспільних потреб за допомогою штучного інтелекту

Штучний інтелект має унікальну роль у вирішенні макро-вызовів, включаючи наслідки зміни клімату, технологічних досягнень у сфері охорони здоров’я чи урбанізації, і наукових відкриттів, які допомагають поліпшити щоденне життя людей.

Коли організації вирівнюють свої бізнес-стратегії з майбутнім розвитку штучного інтелекту на передньому плані, бізнес може створити рішення для проблем завтрашнього дня, а не тільки сьогодні. Це не тільки добре для бізнесу, але і для суспільства, яке переживає найшвидше зростання технологічних досягнень завдяки впливу штучного інтелекту.

Штучний інтелект є крає stone стратегічної інновації

Ми зараз перебуваємо на точці розгортання штучного інтелекту – організації, які серйозно включають технологічні досягнення як частину своїх п’яти- чи десятирічних планів, побачать найбільші нагороди порівняно з тими, які просто реагують на постійні зміни. Штучний інтелект може мати трансформаційний вплив на бізнес-плани і стратегії, коли він використовується не тільки як інструмент, а як стратегічний стовп у організаціях по відділам. Зв’язування НДР з бізнес-планами дозволяє компаніям вирівнювати дослідження штучного інтелекту з основними пріоритетами для будівництва бізнес-стійкості і конкурентоспроможності, формуючи при цьому стале і взаємопов’язане майбутнє для суспільства.