ШІ є скрізь в лабораторіях НДДКР. Тож чому мільярди все ще витрачаються марно?
Новий звіт показує, що більшість компаній використовують ШІ для обробки даних, а не для прийняття розумніших рішень. І цей розрив коштує їм дорого.
Ключові моменти
- Більше ніж однієї третини організацій витрачають від 25 до 40 відсотків свого бюджету НДДКР на проекти, які ніколи не дістаються ринку.
- Майже половина команд НДДКР оцінюють, що припинення одного проекту під час розробки або тестування коштує понад один мільйон доларів витраченого капіталу.
- Більшість організацій зараз використовують ШІ для виконавчих завдань, таких як аналіз даних, а не для підтримки рішень на початку проекту.
- Дослідники та менеджери кажуть, що краща інформація на ранніх етапах ідеації та оцінки feasibility, перш ніж будуть виділені серйозні кошти, принесла б найбільшу цінність.
Уявіть собі компанію, яка витрачає роки та мільйони на розробку продукту, а потім його закриває перед запуском. Це не рідкий випадок. Це стандартна практика.
Новий білий папір, на який звернула увагу IEEE Spectrum AI, показує, що більше третини організацій спалюють від чверті до 40 відсотків свого цілого бюджету на дослідження та розробки на проекти, які ніколи не дістаються клієнтів. НДДКР — для тих, хто не знайомий з терміном — це внутрішня робота, яку компанії проводять для винаходження, тестування та доведення нових продуктів перед їх продажем.
Отже, куди йдуть гроші?
Більшість йде на проекти, які виглядають багатообіцяючо на початку, а потім зазнають невдачі пізніше. Майже половина опитаних команд оцінюють вартість скасування одного проекту під час розробки чи тестування понад один мільйон доларів. Ця цифра охоплює зарплати, обладнання, час тестування та матеріали, витрачені до того, як хтось нарешті припинить проект.
Скасування в пізні строки — це дорогий варіант. Проект, припинений після двох років роботи, коштує набагато більше, ніж той, який було відхилено в перший місяць.
Чому ШІ це не вирішив?
ШІ це не вирішив, оскільки більшість компаній спрямовують його на неправильну частину процесу. Звіт показує, що організації зазвичай застосовують ШІ до виконавчих завдань — таких як обробка наборів даних, запуск симуляцій або побудова моделей. Це цінно, але це відбувається після того, як великі рішення вже були прийняті.
Складніше питання — чи варто нам це будувати взагалі — звичайно отримує відповідь по-старому: інтуїція, внутрішня політика та яка б то інформація команда не змогла зібрати вручну.
Саме тут приховується справжня втрата.
Що насправді могло б допомогти?
Респонденти були ясні. Краща інформація на етапі ідеації та оцінки feasibility, найвіддаленішої фази, коли проект — це просто ідея, перевірена проти реальності, принесла б найбільшу цінність. Виявити погану ставку на другому тижні набагато дешевше, ніж виявити її на другому році.
Інструменти ШІ, які допомагають командам оцінити відповідність ринку, конкурентний ризик або технічну feasibility перш ніж бюджети будуть виділені, могли б різко скоротити цю втрату. Зараз мало організацій використовує ШІ таким чином.
Для будь-кого, хто працює в компанії, яка створює фізичні чи цифрові продукти, це має значення. Витрачена впустину витрачена на НДДКР врешті-решт з'являється як повільніша інновація, вищі ціни або менше нових продуктів, що з'являються на полицях. Введення ШІ у шар прийняття рішень, а не лише в шар даних — ось де економіка змінюється.
Часті запитання
Це стосується малих підприємств чи лише великих компаній?
Звіт не обмежує свої висновки лише великими корпораціями. Будь-яка організація, яка проводить формальний процес дослідження чи розробки — від середньовеликого виробника до програмної студії — стикається з тією ж динамікою: гроші виділяються рано, рішення приймаються пізно.
Що менеджер без технічного досвіду повинен взяти з цього?
Запитайте свою команду, де насправді використовується ШІ. Якщо відповідь лише в аналізі після того, як проект уже запущений, то рішення, яке почало проект, ймовірно, не мало жодної підтримки ШІ, і це розрив, який варто закривати.
