AI w rozwoju produktów: Netflix, BMW i PepsiCo

Mogą zrozumieć, w jaki sposób programista tworzy oprogramowanie, projektant tworzy projekt lub artysta tworzy sztukę. Modele te zaczynają rozumieć myślenie stojące za tworem, które jest zarówno ekscytującą, jak i przerażającą jego częścią. Ale dotyczy to prawie wszystkich etapów rozwoju produktu, ponieważ możesz teraz doładować komponent ludzkiej kreatywności. - Deepam Mishra, Amazon Web Services (AWS) Starszy doradca ds. Startupów i eksperta AI. Source (właściwe)

Firmy są pod ogromną presją, aby stale wprowadzać innowacje i dostarczać produkty, które przyciągają ich klientów i poprawiają swój zwrot z inwestycji. Badanie McKinsey pokazuje, że 84% menedżerów zgadza się, że innowacje są kluczem do wzrostu. Co ciekawe, firmy z najwyższej półki zarobiły prawie dwa razy więcej przychodów z produktów i usług, które nie istniały rok wcześniej. Dane pokazują, że ciągłe innowacje mają kluczowe znaczenie dla rozwoju konkurencyjnego rynku.

Jednak tradycyjne metody rozwoju produktów często wymagają pomocy w nadążeniu za szybko rozwijającymi się wymaganiami rynku i oczekiwaniami konsumentów. Około 40% wszystkich nowych produktów zawodzi. Rocznie prowadzi to do 215 miliardów dolarów utraconych wydatków na innowacje w USA, nawet bez uwzględnienia potencjalnych przychodów z nieudanych produktów. To właśnie tam może wkroczyć sztuczna inteligencja (AI). Sztuczna inteligencja może pomóc w uczynieniu rozwoju produktów bardziej wydajnym, od burzy mózgów po projektowanie i produkcję. W rezultacie produkty szybciej docierają na rynek, są bardziej innowacyjne i wyższej jakości. Oferuje firmom potężne narzędzie do usprawniania procesów i uzyskania przewagi konkurencyjnej.

Według ankiety przeprowadzonej przez Forbes, 44% firm twierdzi, że sztuczna inteligencja poprawia podejmowanie decyzji, a 48% twierdzi, że sztuczna inteligencja pomaga uniknąć błędów, przyczyniając się do wyższego zwrotu z inwestycji biznesowych. Na przykład firmy spożywcze i biochemiczne, takie jak Corbion, mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do poprawy rozwoju produktu. Ashley Robertson, dyrektor ds. globalnego marketingu w Corbion, wyjaśnia: „Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby znacząco wpłynąć na sposób, w jaki identyfikujemy i wybieramy składniki do rozwoju nowych produktów. Korzystając z symulacji i analizy predykcyjnej, AI może przyspieszyć proces formułowania. Umożliwiłoby to szybsze iteracje w oparciu o informacje zwrotne, które mogłyby usprawnić podróż z koncepcji na rynek.

W tym artykule zbadamy, w jaki sposób firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do przyspieszenia innowacji produktowych, pobudzenia wzrostu i zwiększenia zwrotu z inwestycji (ROI). Przeanalizujemy również studia przypadków, aby zbadać, w jaki sposób firmy z powodzeniem wdrożyły te strategie w celu poprawy ROI.

Rozwiązywanie wyzwań związanych z innowacjami produktowymi AI

Firmy z różnych branż zmagają się z wyzwaniem przyspieszenia wprowadzania produktów na rynek. Te, które aktywnie promują kulturę innowacji, są 3,5 razy bardziej skłonne do przewyższania swoich rówieśników. W przeciwieństwie do tego, firmy, które muszą wprowadzać innowacje, szybciej tracą możliwości i ryzykować utratę udziału w rynku.

Na przykład Nike spotkało się z krytyką za to, że musi być szybsza, aby wprowadzać innowacje, wpływając na ich sprzedaż. JD Sports Fashion Plc zwrócił uwagę, że brak nowych produktów Nike przyczynił się do spadku sprzedaży w ich brytyjskiej sieci detalicznej. Dyrektor generalny JD Sports, R. Schultz, wyjaśnił: „Nike odniósł taki sukces, ale po prostu przestali przynosić nowe rzeczy”. Doprowadziło to do nudy konsumenckiej, podczas gdy konkurenci tacy jak Adidas i New Balance rozwijali się dzięki konsekwentnemu wprowadzaniu nowych i ekscytujących produktów. Schultz powiedział: "Skaczewiku bardzo szybko się nudzą. Jeśli nie wprowadzisz nowych rzeczy, produktów, innowacji lub koloru, myślę, że popyt ci cierpi.

Oprócz wyzwań związanych z innowacjami, firmy stają przed przeszkodami, gdy próbują wykorzystać informacje oparte na danych, aby zwiększyć wydajność, zmniejszyć wysiłki ręczne i utrzymać opłacalność, zachowując konkurencyjność. Zwinny rozwój produktów często polega na analizie ogromnych ilości danych, aby uzyskać wgląd w potrzeby i potrzeby klientów. Jednak efektywne zarządzanie i wykorzystanie tych danych może zająć trochę czasu i wysiłku. Według różnych badań do 85% projektów danych biznesowych nie powiodło się lub wpadło w poważne kłopoty.

Sztuczna inteligencja może przekształcić rozwój produktów poprzez prostowanie tych wyzwań. Korzystając z uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego i zaawansowanej analizy, sztuczna inteligencja może przyspieszyć cały proces rozwoju, od pomysłu do uruchomienia. W rzeczywistości firmy, które wykorzystują sztuczną inteligencję w swoich procesach rozwoju produktu, mogą skrócić czas do wprowadzenia na rynek o 20-40% i obniżyć koszty rozwoju o 20-30%. Następnie zbadamy studia przypadków, aby zobaczyć, w jaki sposób firmy z powodzeniem wykorzystały sztuczną inteligencję do poprawy i przyspieszenia procesów rozwoju produktu.

Produkcja zasilana sztuczną inteligencją: strategia BMW dla szybszego czasu na rynku

BMW Group, lider w branży motoryzacyjnej, strategicznie wykorzystuje sztuczną inteligencję w procesie montażu pojazdów. Zwiększając wydajność produkcji, dokładność i jakość, znacznie skróciły czas wprowadzania na rynek nowych modeli. Ich innowacje AI, takie jak Car2X i AIQX, były kluczem do tych osiągnięć.

Technologia BMW Car2X umożliwia komunikację w czasie rzeczywistym i interakcję między pojazdami a systemem produkcyjnym podczas montażu. Inna platforma oparta na sztucznej inteligencji, AIQX, automatyzuje zapewnienie jakości przy użyciu technologii czujników i sztucznej inteligencji. Rozmieszczając systemy kamer i czujniki wzdłuż linii montażowej, AIQX przeprowadza inspekcje wizualne i akustyczne, wykrywa anomalie i zapewnia pracownikom informacje zwrotne w czasie rzeczywistym. W fabryce BMW w Spartanburgu technologie sztucznej inteligencji zarządzają umieszczaniem metalowych kołków przez roboty, zapewniając precyzję i redukując interwencję człowieka.

Wdrożenie AI w procesie montażu nie tylko zwiększyło precyzję, ale także znacznie skróciło czas potrzebny na kontrole jakości. "Osiągamy pięć razy więcej niż wcześniej, co uważaliśmy za możliwe dzięki temu, co AI osiąga teraz" - mówi Curtis Tingle, menedżer BMW Group. Sam system korekcji kołków napędzany sztuczną inwentem był przełomowy, oszczędzając BMW ponad milion dolarów rocznie i eliminując zapotrzebowanie na sześciu pracowników linii montażowych.

Innowacje PepsiCo napędzane sztuczną inteligencją: projektowanie idealnych gedeosów

PepsiCo, znaczący gracz z branży spożywczej i napojów, zwrócił się do generatywnej sztucznej inteligencji i głębokiego wzmocnienia, aby zbadać możliwości projektowania i zoptymalizować funkcje produktu. Stworzyli innowacyjne rozwiązania, które przemawiają do klientów. Korzystając z AI, PepsiCo udoskonaliło kształt i smak Cheetos. Sztuczna inteligencja pozwoliła im eksperymentować z różnymi kombinacjami i precyzyjnie kontrolować charakterystykę produktu.

PepsiCo wykorzystuje „mózg maszynowy” w celu zapewnienia stałej jakości produktu podczas produkcji. Ten agent AI autonomicznie kontroluje ustawienia wytłaczarki, dostosowując parametry, takie jak temperatura i wilgotność, aby zachować pożądaną jakość. Kevin McCall z Microsoft Research wyjaśnił, że proces ten obejmuje stworzenie cyfrowego modelu symulacji wytłaczarki i szkolenie agenta AI przy użyciu głębokiego uczenia się wzmacniającego. Eksperci od tematów, podobnie jak inżynierowie chemiczni w PepsiCo, definiują cele kontroli i łączą je z modelem symulacji. Agent AI uczy się podejmować optymalne decyzje poprzez praktykę.

Denise Lefebvre, PepsiCo SVP Foods R&D, stwierdziła: „Wyszkoliliśmy maszynę „mózg”, aby zmierzyć Cheetos, spojrzeć na nie i wykryć, kiedy konieczne są korekty. Jest to idealna aplikacja dla sztucznej inteligencji, ponieważ naprawdę dobrze wiemy, co konsumenci kochają i cenią o Cheetos, i możemy wyszkolić system, aby to zrozumieć.

PepsiCo wykorzystuje również GenAI w swoich kampaniach marketingowych. Znacząco skróciły cykl kampanii z 6-9 miesięcy do 3-4 miesięcy, umożliwiając szybsze wejście na rynek. Athina Kanioura, dyrektor ds. strategii i transformacji PepsiCo, mówiła o tym, jak GenAI osiągnęła „doskonały kształt, doskonały smak” z odpowiednimi opiniami klientów. Dostosowania kształtu i smaku Cheetos doprowadziły do zwrotu z inwestycji biznesowych z 15% wzrostem penetracji rynku. Pokazuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja może bezpośrednio wpływać na sukces produktu, dostosowując oferty bardziej do potrzeb konsumentów i optymalizując projekt, aby zwiększyć zadowolenie klientów.

Zinna oparta na danych sztuczna inteligencja: silnik za fenomenalnym wzrostem Netflixa

Netflix wyróżnia się w wysoce konkurencyjnej branży rozrywkowej. Jest dostępny w 190 krajach i zwiększył swoje przychody z 1,36 miliarda dolarów do ponad 26 miliardów dolarów w ciągu zaledwie 13 lat. Sekret sukcesu Netflixa polega na strategicznym przyjęciu sztucznej inteligencji, która znacznie poprawiła wrażenia użytkowników na platformach streamingowych.

Netflix wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy ogromnych ilości danych, w tym opinii klientów, nawyków przeglądania, trendów rynkowych i wydajności produktów. Podejście Netflix oparte na danych pozwala uzyskać wnikliwe spostrzeżenia, które kierują strategiami rozwoju produktu. Mogą przetwarzać dane od 223 milionów płatnych subskrybentów i identyfikować wzorce i zachowania za pomocą technik uczenia maszynowego (ML). Wglądy ML umożliwiają dokładniejsze przewidywania i spersonalizowane rekomendacje, wpływając bezpośrednio na zadowolenie i zaangażowanie użytkowników.

Irutem innowacji Netflix w zakresie sztucznej inteligencji jest jego spersonalizowany system rekomendacji. Analizując nawyki przeglądania użytkowników i zachowania podobnych użytkowników, sztuczna inteligencja Netflix sugeruje treści dostosowane do indywidualnych preferencji. Oto niektóre z analizowanych kluczowych elementów:

• Opinie klientów: oceny, recenzje i bezpośrednie opinie pomagają udoskonalić rekomendacje i zrozumieć zadowolenie użytkowników.
• Przeglądanie nawyków: Netflix śledzi, jakie treści oglądają użytkownicy, jak długo je oglądają, porę dnia i ich interakcje z treścią (np. wstrzymujące, przewijanie).
• Trendy rynkowe: Analiza popularnych gatunków i pojawiające się trendy pomagają Netflixowi wyprzedzać preferencje widzów.
• Wydajność produktu: Metryki, takie jak wskaźniki ukończenia i skuteczność współczynników stawek rewatch.

Netflix przetwarza te dane za pomocą technik uczenia maszynowego, takich jak filtrowanie współpracy, filtrowanie oparte na treściach i modele głębokiego uczenia. Filtrowanie współpracy analizuje podobieństwa między użytkownikami a ich nawykami przeglądania, podczas gdy filtrowanie oparte na treści patrzy na charakterystykę samej treści. Modele głębokiego uczenia się, w tym sieci neuronowe, pomagają wychwytywać bardziej złożone wzorce w danych.

Dodatkowo Netflix personalizuje obrazy lub "sztę", którą widzisz dla każdego filmu i show. Zamiast pokazywać wszystkim to samo zdjęcie, Netflix pokazuje różne zdjęcia, które lubisz. Na przykład, jeśli często oglądasz romantyczne filmy, możesz zobaczyć obraz "Good Will Hunting" z romantyczną sceną z Mattem Damonem i Minnie Driver. Jeśli wolisz komedie, możesz zobaczyć obraz z Robinem Williamsem - podkreślający zabawne momenty filmu.

Netflix robi to za pomocą techniki zwanej bandytami kontekstowymi, która jest rodzajem uczenia maszynowego. Ta technika pomaga Netflixowi szybko się uczyć i dostosowywać, aby pokazać najlepsze obrazy dla każdego użytkownika. Nieustannie testuje różne zdjęcia, aby zobaczyć, które z nich otrzymują najlepsze reakcje, upewniając się, że najbardziej prawdopodobne jest przyciągnie twoją uwagę.

Według dyrektora generalnego Teda Sarandosa, podczas gdy sztuczna inteligencja nie zastąpi miejsc pracy, ci, którzy skutecznie stosują sztuczną inteligencję, zyskają przewagę konkurencyjną: „AI nie podejmie twojej pracy. Osoba, która dobrze korzysta ze sztucznej inteligencji, może podjąć twoją pracę. Oczekuje się, że globalny rynek streamingu wideo wzrośnie do 223,98 mld USD do 2028 r. Korzystanie z AI przez Netflix dostarczyło znaczącego zwrotu z inwestycji biznesowych, przechwytując znaczny udział w rynku. Ich baza użytkowników wzrosła do ponad 260 milionów zaangażowanych użytkowników, co przyczyniło się do przychodu w wysokości 33,724 mld USD w 2023 r.

Wpływ sztucznej inteligencji na rozwój produktu: szybkość, innowacyjność i zwrot z inwestycji

Integracja sztucznej inteligencji z rozwojem produktu ma wiele korzyści, takich jak przyspieszenie czasu wprowadzania na rynek, zwiększanie innowacyjności, zwiększanie zadowolenia klientów, optymalizacja alokacji zasobów i zapewnienie przewagi konkurencyjnej. Szacuje się, że do 2027 r. około 30% producentów przyjmie generatywną sztuczną inteligencję w celu poprawy wydajności rozwoju produktu, a 53% firm już wykorzystuje sztuczną inteligencję do poprawy swoich procesów produkcyjnych.

Według Laury LaBerge, eksperta w McKinsey, „Najlepsi innowatorzy inwestują więcej w badania i rozwój i technologię cyfrową, koncentrując się na technologii, która umożliwia im rozwijanie strategicznego zróżnicowania”. Ta strategiczna inwestycja zwiększa ich zdolność innowacyjną, prowadząc do znaczących skutków biznesowych. Firmy, które włączają sztuczną inteligencję do swoich cykli rozwoju produktów, zyskują znaczną przewagę konkurencyjną, dostarczając innowacyjne produkty skoncentrowane na kliencie szybciej i bardziej opłacalnie niż ich konkurenci. AI to potężne narzędzie, które zwiększa Twój ROI w biznesie i zapewnia długoterminowy sukces na konkurencyjnym rynku.