Införandet och tillämpningen av AI/ML-teknik och -funktioner blir allt vanligare och mer utbredd i alla branscher. Sedan 2017 har detta blivit särskilt sant i produktdrivna organisationer. För dem som kanske har varit långsamma med att ta till sig eller upplever betydande kompetensbrister inom AI/ML kan det vara skrämmande att behöva kämpa för att hålla jämna steg. När man diskuterar AI och dess syfte och värde för produktutvecklingen kan det vara ännu lättare att hamna i ett kaninhål med alla möjligheter och all potential.
I det här inlägget beskriver vi tre mer allmänna tillämpningar av AI/ML inom produktutveckling som ger resultat inom detta snabbt expanderande område.
AI i produktutveckling: Utnyttja traditionella metoder för banbrytande innovation
Organisationer av alla slag, men särskilt de som tillverkar fysiska produkter, använder AI för att öka hastigheten med vilken de fattar beslut. Maskininlärning har också blivit avgörande för datadriven produktutveckling, vilket bidrar till att minska resursåtgången och säkerställa att investeringarna går till produkter som skapar det största värdet för kunderna och verksamheten.
En av de största utmaningarna som dessa organisationer kan stöta på är behovet av AI/ML-kompetens eller expertis för att förstå hur man använder dessa tekniker på ett effektivt sätt. Enligt en rapport från Deloittefinns det en blandning av talanger som företagen kommer att behöva för att på lämpligt sätt koppla sina tekniska behov till strategi och resultat.
Behovet av att anamma och införliva AI/ML i ett ramverk för produktutveckling är uppenbart, men hur långt in i tekniken kan man - och bör man - gå? Landskapet är stort och tillämpningarna många.
Men trots att genombrottsmodeller som Generative AI väcker uppmärksamhet är traditionella AI-metoder fortfarande kraftfulla verktyg med enorm potential. Dessa metoder är särskilt relevanta för företag som går i spetsen för utvecklingen av innovativa produkter för både mogna marknader och tillväxtmarknader:
- Optimering av produktportföljen
- Monte Carlo-simulering
- Scenarioplanering.
Dessa tre traditionella AI/ML-tillämpningar erbjuder en konkurrensfördel för organisationer som är redo att dra full nytta av deras kapacitet.
Optimering av produktportföljen
I produktutvecklingens komplexa värld är jakten på den perfekta portföljen av produktinitiativ långt ifrån okomplicerad. Även en portfölj med bara två dussin initiativ kan ge upphov till otaliga möjliga finansieringskombinationer. Ett rudimentärt rangordningssystem för att prioritera era initiativ, även om det är användbart, tar inte hänsyn till ömsesidiga beroenden mellan initiativ eller konkurrerande mål mellan regioner, teknikplattformar och kort- kontra långsiktig avkastning.
Det är här optimering kommer in i bilden. AI-metoder kan outtröttligt utforska labyrinten av potentiella initiativpaket, så att du slipper den skrämmande uppgiften.
Era enda jobb?
- Definiera era resurs-, budget- och infrastrukturbegränsningar
- Formulera era mål (t.ex. att gynna långsiktig avkastning eller se till att varje teknikplattform lanserar minst en produkt per år)
- Skapa beroenden mellan projekt
Ett robust AI-verktyg för produktportföljer kan göra det möjligt att skapa, spara och dela optimeringsregler och lösningar, vilket främjar samarbetet mellan hela teamet av analytiker och beslutsfattare.
Scenarieplanering
Även om det inte direkt faller inom ramen för AI är scenarioplanering ett viktigt komplement till optimering. Genom att konstruera tidslinjer för snabbare och långsammare utveckling eller strategier för samtidiga eller förskjutna regionala lanseringar kan vi kanske hitta en optimal väg framåt. Denna process ger ledningen ett generöst urval av tidsalternativ och finansieringsnivåer, vilket ger dem möjlighet att fatta mer nyanserade beslut.
Scenarioplanering kan ge teamen omedelbar tillgång till tidigare utforskade scenarier för ett initiativ. Scenarierna kan också användas i en mer omfattande optimeringsanalys för att ta fram robusta portföljer med projekt som kan finansieras.
Att överbrygga det okända med simulering
Osäkerhet är allestädes närvarande inom produktutveckling och beror på ny teknik, utmaningar inom teknik och tillverkning samt en blandning av marknadslandskap som sträcker sig från hyperkonkurrens till oprövat och okänt. Dessa potentiella risker får inte förbises; de måste mätas, hanteras och begränsas efter bästa förmåga. Med Monte Carlo-simuleringsmetoder kan du omvandla riskhantering till en konkurrensfördel.
Monte Carlo-simulering hjälper till att uppskatta den totala risken i en affärsplan och analysera hur specifika riskfaktorer bidrar. Avgörande är att den hjälper till att skilja mellan vad som kan räknas (t.ex. kostnader) och vad som verkligen räknas (t.ex. intäktsprognoser), vilket gör det möjligt att fokusera på kritiska risker och avslöja alternativ för att minska dem.
På portföljnivå kan Monte Carlo-simulering utvärdera din förmåga att uppnå strategiska mål och bedöma riskerna i förhållande till potentiella vinster. Metoden gör det möjligt för organisationer att anpassa sin R&D-portföljs risk till företagets övergripande risktolerans, oavsett om man är risksökande eller riskavert. Hur mycket rikare kan inte era diskussioner om finansiering och långsiktig planering bli när de fokuserar på en realistisk uppsättning rubriker som t.ex:
- En 25% chans att uppfylla målen för produktlansering under de kommande fem åren
- En 50% chans att finansiera utvecklingen under de kommande tre åren utan att anskaffa kapital
- En 10% chans att uppnå 4-åriga tillväxtmål i alla regioner
Att införa denna praktiska och transparenta metod för riskbedömning, riskreducering och portföljfinansiering innebär en betydande kulturförändring för organisationer. Det är viktigt att säkerställa en rättvis spelplan för beslutsfattandet, där risken bedöms konsekvent i hela R&D-portföljen och de som öppet erkänner potentiella fallgropar inte straffas för sin uppriktighet.
Den fortsatta relevansen av traditionell AI inom produktutveckling
Även om AI:s kapacitet ständigt utvecklas är det viktigt att inse kraften och potentialen i traditionella AI-metoder.
När de tillämpas korrekt ger dessa gamla metoder ovärderliga insikter och effektivitetsvinster, vilket banar väg för banbrytande produktutveckling. Portföljoptimering, scenarioplanering och Monte Carlo-simuleringar ger en avgörande konkurrensfördel och hjälper företag att fatta strategiska och välgrundade beslut.
När vi utforskar och utökar AI:s kapacitet bör vi ta hänsyn till de grundläggande metoder som fortfarande kan förbättra vår inställning till produktutveckling på ett genomgripande sätt.
Fler sätt att maximera värdet på din R&D-portfölj
Att möjliggöra en mer sömlös integrering av AI/ML-funktioner i din produktportföljanalys är ett av många sätt som Planview Advisor hjälper organisationer att samla in de data de behöver för att fatta de bästa besluten. Läs mer om hur vår kraftfulla molnbaserade analyslösning kan hjälpa ditt team att omvandla osäkerhet till möjligheter även i de mest utmanande och riskfyllda situationerna i The Leader's Guide to Managing Complex Portfolios.
