В этом решил разобраться Роберт Купер из Пенсильванского университета. Он известен, например, как создатель Stage-Gate процесса для разработки новых продуктов, который используют многие компании.

Статья Robert G. Cooper, The AI transformation of product innovation, Industrial Marketing Management, Volume 119, 2024, Pages 62-74, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0019850124000464

Подробности Грядущая революция и использовании ИИ для бизнеса Исследователи предрекают, что сейчас наступает 4 промышленная революция, которая включает в себя ИИ, био-тех и роботизацию. ИИ для бизнеса можно кратко определить как "технологию прогнозов, которая уменьшает затраты на прогнозирование". ИИ может делать прогнозы (например, market forecasting) быстрее, лучше и гораздо дешевле, чем люди.

Потенциал в стимулировании разработки новых продуктов (NPD) Прогнозирование — это сердце принятия решений в условии неопределённости, что является важной частью создания новых продуктов. Процесс создания нового продукта можно описать как набор задач, направленных на сбор информации для снижения неопределённости и, таким образом, управления рисками. А ИИ как раз отлично справляется с задачами обработки информации (сбором, анализом, прогнозированием), и его использование может преобразовать процесс NDP.

Три целевых области для применения ИИ в NPD Автор в другой статье выделяет более 40 применений ИИ в NPD. Но есть 3 ключевых области, где есть существенные ограничения и недостатки и которые при этом очень важны для разработки продуктов. Кажется, что каждая область достойна отдельного поста, тут будет лишь краткий обзор.

1. Генерация идей, создание и тестирование концепций продуктов ИИ обладает огромным потенциалом для генерации идей, ориентированных на рынок. Есть даже исследование, где ChatGPT сравнивали с "классическими" методами проектирования, такими как брейншторм, ТРИЗ и т.д., где он неплохо себя показал. ИИ также отлично собирает и анализирует тексты из интернета, выявляя потребности пользователей, жалобы на продукты и болевые точки. В качестве примера говорится о создании девайса для людей с диабетом на основе их отзывов о глюкометрах или разработать концепты новых автомобилей.

2. Создание надёжного бизнес-кейса для принятия более обоснованных решений об инвестициях Под "надёжным бизнес-кейсом" понимается тщательно продуманная, основанная на фактах бизнес-модель, демонстрирующая потенциал продукта. На основе этого кейса принимается решение об инвестициях в разработку.

ИИ помогает анализировать рынок, конкурентов, технологии, финансы и риски. Для каждого аспекта есть специализированные инструменты и примеры их использования. Однако окончательное решение об инвестициях в традиционных компаниях часто остаётся за людьми, однако уже есть успехи использования ИИ-менеджеров в некоторых инвестиционных фондах.

3. Ускорение создания продукта, физической разработки и тестирования Теория ясно говорит, что ранний выход на рынок увеличивает прибыль из-за быстрой реализации продаж и временной стоимости денег. Это также может обеспечить большую долю рынка и преимущества первопроходца. ИИ может ускорить разработку и тестирование продуктов и не только в IT. В статье есть кейсы в разработке автомобильной трансмиссии, космических кораблей, пищевых добавок и даже создание лекарств.

Кривая инноваций и ИИ Технологические гиганты вовсю интегрируют ИИ в свои процессы, но что насчёт более традиционных фирм? В начале 2024 года уже 24% компаний начали использовать ИИ для создания новых продуктов, а значит эти технологии уже проникают в "раннее большинство", а пика(50%) эта кривая достигнет приблизительно в 2028-29 годах. Отсутствие "сильного" бизнес-кейса некоторые называют препятствие к внедрению ИИ, но попробовавшие выделяют множество преимуществ, которые они получили: содействие инновациям, ускорение time-to-market и т.д.

Заключение Финальный раздел статьи называется "время действовать сейчас!". Кажется, тут лучше и не скажешь.