今天小編分享的财經經驗:除了當銷售,AI如何掀起產品研發革命?,歡迎閲讀。
有句話説,初創公司只做兩件事:擁有 " 產品 ",把 " 產品 " 賣出去。
在 " 賣產品 " 階段,AI+ 銷售、AI+SDR 已經成為了 " 香饽饽 " 賽道——例如 11x,其 " 數字員工 "Alice 能夠自動搜集客户 List,然後通過電子郵件、LinkedIn 消息挖掘潛在客户。據悉,11x 的 ARR 已達到 1000 萬美元,剛剛完成 a16z 領投的 5000 萬美元 B 輪融資。另一家銷售線索挖掘工具 Clay,則整合了超過 75 家數據豐富的提供商,并結合 Agent 對網頁信息進行爬取、判斷比對、總結處理。目前,Clay 的估值高達 5 億美元,由紅杉連投兩輪。
在 " 造產品 " 階段,AI 同樣被寄予 " 降本增效 " 的厚望。
一方面,研發支出金額龐大。英國最新統計數據顯示,2022 年研發支出達到 710 億英鎊,其中 500 億英鎊來自商業領網域;在美國,這一數字約為 8860 億美元,其中 6900 億美元來自企業投資。
另一方面,龐大的研發支出必不可少。2023 年,麥肯錫報告指出,預計未來 5 年内,包括汽車、電信、消費品等大型行業将有 1/3 的銷售額(總值約 30 萬億美元)歸功于新產品。
《哈佛商業評論》曾指出:如果一家公司将 70% 的資源用于核心項目創新,将 20% 用于鄰近創新,将 10% 用于颠覆性創新,就能跑赢同行。同時,也有研究表明,技術公司應該在後兩類創新上增加投資。
那麼,AI 将在產品研發中起到何種作用?近日,FT 發布了一篇研究《AI and the R&D revolution》,探讨 AI 如何在產品研發的各個階段大顯身手。在不影響其原意的前提下,适道對文章進行了編譯和适度改寫。
一、何為創新?AI 如何參與創新?
所有企業的本質都是技術公司
創新的核心在于思維方式。卡内基梅隆大學的創業學(Entrepreneurship)教授 Sean Ammirati 表示,在研發部門營造一種創業文化有助于推動創新,大企業亦然。擁有這種思維模式的團隊更有可能提出颠覆性,而非漸進式的產品開發方案。
他本人曾創立過多家機器學習初創公司,并認為許多企業未能在 " 鄰近創新 " 和 " 颠覆性創新 " 上投入足夠的資源。而在技術普及的當下,每一家企業在規劃研發預算時都應将自己視為一家技術公司。
明确你的目标和目标客户
如果你是一家門窗制造商,請問你的目标客户是誰?
在愛荷華州,一家名為 Pella 的門窗制造商沒有将房屋業主視為主要用户,而是将目光瞄準了門窗安裝人員。他們開發了一種能夠在室内安裝的窗户產品,減少施工人員在高層建築作業的風險。
目标對于研發流程同樣重要,包括明确你的目标到底是——降低材料成本、工程成本,或是加快上市時間,還是三者兼有。牢記目标有助于設定 KPI 來評估流程。
可獲取的數據越多,越容易把握客户需求
客户需求始終是產品開發的靈感來源。
打個比方,淘寶運營人員能夠清晰地掌握——每天晚上九點半,25~30 歲女性喜歡搜索的商品品類;然而,淘寶賣家卻無法獲取這些數據。
相較之下,品牌獨立站(Brands hosting their own websites)的主要價值出現了,體現在其能保留并解讀客户數據。這種即時洞察可以幫助企業優化、擴展產品線。
例如,内衣品牌 Lively 發現許多女性在搜索無肩帶文胸,随即将其加入產品線;Tommy John 觀察到女性喜歡買男士内衣,随後推出适合女性的 " 貼身短褲 "、T 恤和褲裝。
在數據收集和整理過程中,确保數據的準确性至關重要。尤其在部署 AI 系統時,其本質是基于數據的統計模型。一旦數據輸入不夠嚴謹,就會導致後續問題不斷。
随着技術進步,越來越多的產品能夠為 " 單一用户群 " 量身定制。例如,Rihanna 創立的 Fenty Beauty 借助影像識别和機器學習,根據客户膚色提供相應的化妝品。耐克的 "Nike By You" 服務則允許客户從多種風格、顏色和設計中自由搭配,設計專屬于自己的運動鞋。
" 共創產品 " 超越了個性化服務的範疇。在這一過程中,客户不僅能夠根據預設的選項提出修改意見,還可以直接告訴企業自己真正的需求,就像宜家做的那樣。
在一場由網絡營銷服務商 Bloomreach 主辦的 AI 峰會上,英偉達副總裁兼零售與快消品 AI 業務總經理 Azita Martin 指出,對于許多公司而言,未來的挑戰在于——如何快速滿足高度個性化的訂單需求——本質是為 " 單一用户市場 " 服務。從準确的需求預測,到提升分發中心效率,再到最後一公裏的配送,AI 都可以賦予零售商極大的靈活性。
二、從構想到現實,AI 如何驅動產品研發?
即便拿不到數據,你仍然可以獨立構思產品創意。
然而,如果借助 AI,你可以從一個創意,甚至一個模糊的概念出發進行頭腦風暴,完善產品構思;進行市場調研,看看是否有類似產品存在;分析競争對手,獲得實現差異化的建議。
AI 還可以為產品提供多種版本和改進方案,以滿足特定市場需求——有些可能是人類設計師未曾想過的細分領網域。
當產品概念逐步完善後,AI 能夠協助制定市場測試策略,加速產品設計與測試流程,提供材料和采購,制造工藝方面的建議。這對于初創企業,以及小型企業特别有幫助。例如,滑雪手套裝飾套制造商 Skittenz 的創始人通過 AI 探索适合的材料和制造工藝,并将其創意產品推向市場。
以下是研發中常用的工具:
1、市場調研:數字化分發的市場調查工具(如 SurveyMonkey、Google Forms 和 Typeform)擁有廣泛的覆蓋範圍和增強分析功能。
2、產品設計:用于工程、建築和制造領網域的 CAD-CAM 軟體(如 Autodesk、Siemens 和 Trimble)正在引入 AI 功能。生成式設計技術利用機器學習算法,依據不同參數(如材料經濟性或結構強度)提出優化設計方案。只需工程師設定基本要求和約束條件(如制造工藝、承載能力和靈活性),系統就能提供多種設計變體,其中一些或具獨創性。通過 AI 與上述工具的結合,研發團隊能夠以前所未有的速度和效率推動創新發展。
3、數字化原型:純數字原型設計大幅降低了研發成本。企業可以借助雲計算支持的機器學習模型,進行更多的數字化實驗。同時,雲計算意味着企業不再需要花大錢買内部伺服器。該技術帶來了真正的重大創新——提供了民主化的技術,小創業團隊也能使用。
4、模拟測試:從市場策略到產品性能。
模拟技術廣泛用于測試營銷策略(如 A/B 測試),幫助企業确定最佳的客户溝通方式。同時,它還可用于產品開發,測試材料與設計的不同變體。例如,Ansys、Matlab 等工程軟體可以幫助設計師創建虛拟對象,并在各種環境中測試其性能,包括流體和熱動力學表現。這類軟體的價值在于,即便沒有物理原型也能進行測試。
市場接受度分析也是模拟測試的一個重要用途。與市場營銷策略測試不同,它關注產品的可行性。例如,對比產品定價和性能,評估不同經濟環境、競争對手的影響。雖然模拟對處理能力要求較高,但雲計算可提供支持。
5、3D 打印:降低生產門檻。
當模拟和測試成功後,企業可以利用 3D 打印推進產品開發,無需立即投資生產實際產品。過去,原型設計需要從圖紙到粘土建模,進行多個步驟;如今,數字化大大降低了生產門檻。
生成式 AI 與 3D 打印的結合将進一步提升設計的靈活性。例如,設計者可以要求 AI 生成多種改進版本。博世開發的 AI 支持 3D 打印技術甚至可以實時調整材料輸入、温度和壓力,使原型質量與最終產品相媲美。該技術支持小批量生產,降低了大規模設施投資的風險。此外,博世的陶瓷 3D 打印技術還能準确模拟陶瓷在燒制過程中發生的不同收縮現象,确保高精度制造。
6、數字孿生:從理論到全生命周期管理。
數字孿生能夠在產品全生命周期中動态更新,提出改進建議。這一技術廣泛應用于供應鏈、發電廠等設施的管理,有助于預測產品在長期使用中的表現。
根據 Fortune Business Insights 的預測,2030 年,數字孿生将推動計算機輔助設計和產品生命周期管理市場規模達到 264 億美元,其中北美市場将占約三分之一。盡管仍處于早期階段,但安永(EY)強調 " 工業元宇宙 " 是數字孿生技術的下一個階段。" 工業元宇宙 " 包含對機器、工廠、城市等高度復雜系統的映射和模拟,為現實世界中的難題提供最優解,推動產業的數字化、智能化發展進入全新階段。
7、協作軟體:推動團隊創新。
基礎工具如 Slack 可以支持團隊讨論;更專業的創新管理軟體(如 Miro、Braineet 和 Ideanote)則能幫助企業記錄想法與數據。這些工具雖然不能直接生成概念,但可以通過知識記錄和分享,幫助團隊更快地汲取失敗經驗并改進產品。
創新的關鍵不在于成功,而是能夠快速失敗,在實驗中學習。企業保留失敗實驗的記錄,同樣能避免不必要的逆轉決策,并确保數據準确性。此外,AI 還可以幫助企業排查自身是否涉及侵權、違規。
8、未來展望:AI+ 量子計算。
未來,量子計算有望在材料和藥物研發中大顯身手,模拟化學反應過程、優化現有材料。量子傳感器也開始落地商業化應用,比如跟蹤腦電波,或通過重力傳感器分析地層結構。電池研究人員也已使用量子傳感器分析微電流,提升生產效率。
盡管量子技術的廣泛應用還面臨諸多挑戰,如環境敏感性高、能耗大和技術復雜性,但在未來 2~5 年内,随着相關技術的進步,其商業潛力将被逐步釋放。通過 AI 和量子技術的融合,研發将迎來全新突破,推動創新的速度、深度達到新境界。
三、結語
今年 7 月,麥肯錫指出,分析式 AI 和生成式 AI 有望顯著提升創新成果。其中包括:市場契合度提高至多 50%,產品性能将改善 15%~60%,工作效率提高至多 50%,產品上市時間則縮短至多 40%。
不難看出,產品研發的未來将是 " 人類與 AI 協作 "。為避免 AI 的 " 幻覺 " 幹擾,一條正确的思路是:将 AI 視為聯合創始人,或是 Human plus AI。AI 更像是你的頭腦風暴夥伴,而非幫助你完成所有工作的 " 克隆人 "。
想要赢得未來,企業必須迎接 AI 革命。畢竟,我們已經處于 " 技術拐點 ",而當年拒絕互聯網的企業,如今大多已經煙消雲散了。