Die Einführung und Anwendung von Technologien und Funktionen aus den Bereichen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) wird in allen Branchen immer alltäglicher und gängiger. Seit 2017 trifft dies besonders auf produktorientierte Organisationen zu. Für diejenigen, die nur langsam auf den Zug aufgesprungen sind oder noch erhebliche Kompetenzlücken im Bereich KI/ML feststellen, könnte das Tempo dieses Wandels beängstigend sein. Wenn wir über KI und ihren Zweck und Mehrwert für die Produktentwicklung sprechen, können die zahlreichen Möglichkeiten und das Potenzial einen leicht überfordern.
In diesem Beitrag stellen wir drei allgemeinere Anwendungsmöglichkeiten von KI/ML in der Produktentwicklung vor, mit denen Sie in diesem schnell wachsenden Bereich Ergebnisse erzielen.
KI in der Produktentwicklung: Nutzung traditioneller Methoden für bahnbrechende Innovationen
Organisationen aller Art, vor allem aber diejenigen, die physische Produkte herstellen, nutzen KI, um ihre Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Auch das maschinelle Lernen hat für die datengesteuerte Produktentwicklung enorm an Bedeutung gewonnen: Es trägt dazu bei, den Ressourcenaufwand zu reduzieren und sicherzustellen, dass die Investitionen in die Produkte fließen, die den größten Mehrwert für Kunden und das Unternehmen generieren.
Eine der größten Herausforderungen, vor denen diese Organisationen stehen könnten, ist der Bedarf an KI/ML-bezogenen Kompetenzen oder Fachwissen, um zu verstehen, wie diese Technologien effektiv eingesetzt werden können. Laut einem Bericht von Deloitte benötigen Unternehmen eine Mischung aus verschiedenen Talenten, um ihre technologischen Anforderungen angemessen mit der Strategie und den Ergebnissen zu verbinden.
Die Notwendigkeit, KI/ML in die Produktentwicklung einzubeziehen, ist offensichtlich. Doch wie weit können – oder sollten – Sie mit diesen Technologien gehen? Das Feld ist weit und die möglichen Anwendungen sind vielfältig.
Doch trotz des enormen Reizes der bahnbrechenden Modelle wie der generativen KI bleiben auch die traditionellen KI-Methoden leistungsstarke Hilfsmittel mit einem immensen Potenzial. Diese Methoden sind besonders für Unternehmen relevant, die die Entwicklung innovativer Produkte für reife und aufstrebende Märkte vorantreiben. Dazu zählen unter anderem:
- Optimierung des Produktportfolios
- Monte-Carlo-Simulation
- Szenarioplanung
Mit diesen drei traditionellen KI/ML-Anwendungsmöglichkeiten können sich die Organisationen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, die bereit sind, ihr Potenzial voll auszuschöpfen.
Optimierung des Produktportfolios
In der komplexen Welt der Produktentwicklung ist die Suche nach dem idealen Portfolio an Produktinitiativen alles andere als einfach. Selbst für ein Portfolio mit nur zwei Dutzend Initiativen bestehen unzählige mögliche Finanzierungskombinationen. Ein rudimentäres Bewertungssystem zur Priorisierung Ihrer Initiativen ist zwar hilfreich, berücksichtigt aber nicht die Abhängigkeiten zwischen Initiativen oder konkurrierende Ziele im Hinblick auf verschiedene Regionen, Technologieplattformen und kurz- bzw. langfristige Renditen.
Genau hier kommt die Optimierung ins Spiel. Künstliche Intelligenzen können unermüdlich das Labyrinth potenzieller Initiativbündel durchforsten und Ihnen diese frustrierende Aufgabe somit ersparen.
Sie müssen lediglich Folgendes tun:
- Definieren Sie Ihre Ressourcen-, Budget- und Infrastrukturbeschränkungen.
- Legen Sie Ihre Ziele fest (z. B. längerfristige Renditen zu erzielen oder sicherzustellen, dass jede Technologieplattform mindestens ein Produkt pro Jahr auf den Markt bringt).
- Ermitteln Sie die Abhängigkeiten zwischen Projekten.
Ein zuverlässiges KI-Tool für das Produktportfolio kann die Erstellung, Speicherung und gemeinsame Nutzung von Optimierungsregeln und -lösungen ermöglichen und so die Zusammenarbeit zwischen Ihrem gesamten Team von Analysten und Entscheidungsträgern fördern.
Szenarioplanung
Die Szenarioplanung fällt zwar nicht unbedingt unter den Begriff der KI, ist aber eine wichtige Ergänzung zur Optimierung. Durch die Erstellung von beschleunigten und verlangsamten Entwicklungszeitplänen oder Strategien für gleichzeitige oder gestaffelte regionale Markteinführungen kann ein optimaler Ansatz gefunden werden. Dieser Prozess bietet dem Management eine großzügige Auswahl an Zeitplanoptionen und Finanzierungsniveaus, die es ihm ermöglichen, differenziertere Entscheidungen zu treffen.
Die Szenarioplanung bietet Teams eine sofortige Einsicht in die bereits untersuchten Szenarien für eine Initiative. Außerdem können die Szenarien in eine umfassendere Optimierungsanalyse einfließen, sodass die stärksten Portfolios an zu finanzierenden Projekten ermittelt werden können.
Simulationen zum Aufdecken von Unbekanntem
Unsicherheit ist in der Produktentwicklung allgegenwärtig. Sie entsteht durch neue Technologien, technische und herstellungsbezogene Herausforderungen und unterschiedliche Marktumgebungen, die von extrem wettbewerbsintensiv bis zu unerprobt und unbekannt reichen. Diese potenziellen Risiken dürfen nicht ignoriert werden. Stattdessen müssen sie gemessen, verwaltet und bestmöglich gemindert werden. Mit Monte-Carlo-Simulationsmethoden können Sie aus Ihrem Risikomanagement einen Wettbewerbsvorteil machen.
Die Monte-Carlo-Simulation hilft bei der Abschätzung des Gesamtrisikos in einem Business Case und bei der Aufschlüsselung der spezifischen Risikofaktoren. Im Wesentlichen ermöglicht sie, zwischen dem, was zählbar ist (z. B. Kosten) und dem, was wirklich zählt (z. B. Umsatzprognosen), zu unterscheiden. So können Sie sich auf kritische Risiken konzentrieren und Optionen zur Risikominderung aufzeigen.
Auf Portfolioebene können Sie anhand der Monte-Carlo-Simulation Ihre Fähigkeit bewerten, strategische Ziele zu erreichen, und die Risiken gegenüber den potenziellen Gewinnen abschätzen. Die Methode ermöglicht Organisationen, das Risiko ihres R&D-Portfolios mit der allgemeinen Risikotoleranz des Unternehmens in Einklang zu bringen, unabhängig davon, ob sie risikofreudig oder risikoscheu sind. Ihre Diskussionen rund um Finanzierung und langfristige Planungen könnten sehr viel gehaltvoller sein, wenn Sie sich auf eine realistische Reihe von Prognosen wie diese konzentrieren:
- eine 25%ige Chance, die Ziele für die Produkteinführung in den nächsten fünf Jahren zu erreichen
- eine 50%ige Chance, die Entwicklung in den nächsten drei Jahren ohne Kapitalaufnahme zu finanzieren
- eine 10%ige Chance, Wachstumsziele der nächsten vier Jahre in allen Regionen zu erreichen
Die Einführung dieses praxisnahen, transparenten Ansatzes zur Risikobewertung, Risikominderung und Portfoliofinanzierung stellt einen bedeutenden kulturellen Wandel für Organisationen dar. Es ist von entscheidender Bedeutung, faire Bedingungen für die Entscheidungsfindung zu schaffen, bei denen das Risiko im gesamten R&D-Portfolio einheitlich bewertet wird und diejenigen, die offen auf mögliche Fallstricke hinweisen, nicht für ihre Ehrlichkeit bestraft werden.
Die anhaltende Relevanz der traditionellen KI in der Produktentwicklung
Obwohl sich die Fähigkeiten der KI ständig weiterentwickeln, ist es wichtig, die Leistungsfähigkeit und das Potenzial der traditionellen KI-Methoden zu erkennen und zu nutzen.
Richtig angewandt, bieten diese altbewährten Ansätze unschätzbare Erkenntnisse und Effizienzgewinne und ebnen den Weg für die Entwicklung innovativer Produkte. Portfoliooptimierung, Szenarioplanung und Monte-Carlo-Simulationen bieten einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, indem sie Unternehmen zu strategischen, fundierten Entscheidungen führen.
Während wir die Fähigkeiten der KI erforschen und erweitern, sollten wir die grundlegenden Methoden zu schätzen wissen, die unsere Herangehensweise an die Produktentwicklung noch immer tiefgreifend verbessern können.
Weitere Möglichkeiten zur Maximierung des Mehrwerts des R&D-Portfolios
Die nahtlose Integration von KI/ML-Funktionen in Ihre Produktportfolioanalyse ist eine von vielen Möglichkeiten, wie Planview Advisor Organisationen dabei hilft, die Daten zu erfassen, die sie benötigen, um die besten Entscheidungen zu treffen. In folgender Ressource erfahren Sie mehr darüber, wie unsere leistungsstarke cloudbasierte Analyselösung Ihnen dabei helfen kann, die Informationen ans Licht zu bringen, die Ihr Team benötigt, um selbst in den schwierigsten und risikoreichsten Situationen Unsicherheiten in Chancen zu verwandeln: Management komplexer Portfolios – Leitfaden für Führungskräfte.
