هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تغییر چشم انداز نوآوری در سراسر صنایع است. از آنجایی که کسب‌وکارها در سرتاسر جهان تلاش می‌کنند تا رقابتی باقی بمانند، هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای به عنوان یک ابزار حیاتی در فرآیندهای تحقیق و توسعه (R&D) تلقی می‌شود. با توجه به فشارسنج بین‌المللی نوآوری ۲۰۲۵ (IIB)، هوش مصنوعی از یک فناوری جدید به بخشی اساسی از استراتژی‌های نوآوری در سراسر جهان تبدیل شده است.
ما عمیقاً به یافته‌های IIB می‌پردازیم و به جزئیات چگونگی استفاده از هوش مصنوعی توسط مشاغل برای پیشبرد رشد، بهینه‌سازی فرآیندهای تحقیق و توسعه و غلبه بر موانع در یک بازار رقابتی فزاینده خواهیم پرداخت.
📷
هوش مصنوعی دیگر یک سرمایه گذاری اختیاری نیست، بلکه در حال تبدیل شدن به یک ضرورت برای کسب و کارهایی است که به دنبال پیشرفت هستند. IIB نشان می دهد که 86 درصد از شرکت ها در حال حاضر بخشی از بودجه تحقیق و توسعه خود را به توسعه هوش مصنوعی اختصاص داده اند. این افزایش قابل توجهی در پذیرش هوش مصنوعی در مقایسه با سال‌های گذشته نشان می‌دهد، که نشان دهنده شناخت گسترده پتانسیل هوش مصنوعی برای تغییر نه تنها تحقیق و توسعه، بلکه کل مدل‌های تجاری است.
اکثر شرکت ها (تقریباً ۶۵٪) کمتر از ۲۰٪ از بودجه نوآوری خود را به هوش مصنوعی اختصاص می دهند که رایج ترین محدوده آن بین ۶٪ تا ۱۰٪ است. برای شرکت های بزرگ، تعهد به هوش مصنوعی حتی بارزتر است. این سازمان‌ها به دلیل نیاز به حداکثر رساندن کارایی در بخش‌های مختلف و دستیابی به دستاوردهای بهره‌وری در مقیاس، تمایل دارند به‌طور قابل‌توجهی بیشتر برای تحقیق و توسعه مرتبط با هوش مصنوعی هزینه کنند. شرکت‌های بزرگ سرمایه‌ای برای سرمایه‌گذاری در سفارشی‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای نیازهای خاص خود دارند، چیزی که شرکت‌های کوچکتر اغلب برای پرداخت آن با مشکل مواجه هستند.
با این حال، شرکت های کوچکتر نیز پشت سر نمی گذارند. IIB نشان می دهد که تنها 5 درصد از کسب و کارها گزارش می دهند که اصلاً بودجه هوش مصنوعی ندارند، که نشان می دهد حتی شرکت های کوچکتر نیز ارزش هوش مصنوعی را تشخیص می دهند. در حالی که پیاده‌سازی هوش مصنوعی از لحاظ تاریخی برای بسیاری از شرکت‌های کوچکتر مقرون به صرفه بوده است، کاهش هزینه‌های فناوری هوش مصنوعی آن را به طور فزاینده‌ای در دسترس قرار می‌دهد. بسیاری از شرکت‌ها اکنون می‌توانند هوش مصنوعی را به‌صورت تدریجی اتخاذ کنند و با اتوماسیون اولیه و تجزیه و تحلیل داده‌ها شروع می‌کنند و به تدریج سرمایه‌گذاری خود را افزایش می‌دهند. درباره کاهش هزینه های هوش مصنوعی و تأثیر آن بر پذیرش بیشتر بخوانید .
تأثیر هوش مصنوعی بر نوآوری در بخش های مختلف به طور قابل توجهی متفاوت است. فناوری و امور مالی پیشتاز هستند و هر دو صنعت شاهد سطوح بالایی از ادغام هوش مصنوعی هستند. این جای تعجب نیست – این بخش‌ها مبتنی بر داده‌ها هستند و توانایی هوش مصنوعی برای مدیریت حجم عظیمی از اطلاعات، خودکارسازی فرآیندها و پیش‌بینی نتایج، آن را به یک تناسب طبیعی تبدیل می‌کند.
داروسازی و مراقبت های بهداشتی نیز شاهد افزایش شدید پذیرش هوش مصنوعی بوده اند. در این زمینه ها، هوش مصنوعی برای تسریع در کشف دارو ، بهینه سازی آزمایشات بالینی و شخصی سازی پزشکی استفاده می شود . بخش مراقبت های بهداشتی از توانایی هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های گسترده ای از اطلاعات بیمار، شناسایی الگوها، و ایجاد بینش هایی بهره می برد که ممکن است کشف آنها سال ها طول بکشد.
در مقابل، بخش هایی مانند ساخت و ساز و مهندسی عمران با موانع بیشتری برای ادغام هوش مصنوعی روبرو هستند. ماهیت دستی بسیاری از وظایف در این صنایع، اجرای فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی را دشوار می کند. با این وجود، تلاش‌هایی برای گنجاندن هوش مصنوعی در مدیریت پروژه، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده و مدل‌سازی اطلاعات ساختمان (BIM) در حال انجام است، جایی که اتوماسیون و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند پیشرفت‌های قابل اندازه‌گیری را ارائه دهند.
یکی از تاثیرگذارترین کاربردهای هوش مصنوعی در تحقیق و توسعه، توانایی آن در مدیریت حجم زیادی از داده ها به سرعت و با دقت است. طبق گزارش IIB، 53 درصد از شرکت ها گزارش می دهند که از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده ها در جریان کار تحقیق و توسعه استفاده می کنند. تجزیه و تحلیل داده ها برای کشف روندها، بهینه سازی محصولات و پیش بینی نیازهای آینده بازار ضروری است. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را با سرعتی بسیار فراتر از ظرفیت انسان پردازش کند و به تیم‌های تحقیق و توسعه اجازه می‌دهد بر تصمیم‌گیری استراتژیک و حل خلاقانه مشکلات تمرکز کنند.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده ، حوزه دیگری که هوش مصنوعی در آن پیشرفت‌های چشمگیری دارد، توسط 43 درصد از شرکت‌های مورد بررسی در IIB استفاده می‌شود. این قابلیت به کسب و کارها اجازه می دهد تا روند بازار، رفتار مشتری و حتی موفقیت محصولات جدید را پیش بینی کنند. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های تاریخی را تجزیه و تحلیل کنند و نتایج را پیش‌بینی کنند و بینش‌های ارزشمندی را ارائه دهند که توسعه محصول و تخصیص منابع را هدایت می‌کند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی در کارهای خلاقانه تری مورد استفاده قرار می گیرد. برخی از شرکت‌ها ابزارهای اختصاصی هوش مصنوعی را برای تولید ایده‌های جدید، شبیه‌سازی نمونه‌های اولیه و خودکارسازی وظایف اداری معمول توسعه داده‌اند . به عنوان مثال، شرکت‌های تولیدی از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی مراحل طراحی و آزمایش محصول استفاده می‌کنند و زمان ورود به بازار را برای نوآوری‌های جدید کاهش می‌دهند.
در واقع، توانایی هوش مصنوعی برای اجرای شبیه‌سازی و انجام آزمایش‌های بی‌درنگ بدون نیاز به نمونه‌های اولیه فیزیکی، صنایعی مانند خودروسازی و هوافضا را متحول می‌کند، جایی که هزینه‌های نمونه‌سازی می‌تواند فوق‌العاده بالا باشد. با استفاده از هوش مصنوعی برای شبیه سازی شرایط و متغیرهای مختلف، شرکت ها می توانند میلیون ها نفر را پس انداز کنند و در عین حال دقت و کارایی چرخه های توسعه محصول خود را بهبود بخشند.
ادغام هوش مصنوعی در تحقیق و توسعه فقط روش نوآوری شرکت‌ها را تغییر نمی‌دهد، بلکه ساختار تیم‌های نوآوری را تغییر می‌دهد. طبق گزارش IIB، 85 درصد از شرکت ها می گویند که ابزارهای هوش مصنوعی بر تیم های تحقیق و توسعه آنها تأثیر می گذارد. این تغییر بیشتر در سازمان‌های بزرگ‌تر دیده می‌شود، جایی که بیش از نیمی از آنها قبلاً تیم‌های خود را برای ترکیب مؤثر هوش مصنوعی بازسازی کرده‌اند.
استفاده از هوش مصنوعی تیم‌ها را قادر می‌سازد تا کارهای تکراری و وقت‌گیر مانند ورود داده‌ها و کارهای اداری را خودکار کنند و استعدادهای انسانی را برای تمرکز بر ابتکارات استراتژیک‌تر آزاد کند. ظرفیت هوش مصنوعی برای پردازش و تجزیه و تحلیل سریع مجموعه داده‌های بزرگ همچنین به این معنی است که تیم‌ها می‌توانند با افراد کمتری کار کنند و در عین حال خروجی خود را حفظ یا حتی افزایش دهند.
هوش مصنوعی همچنین همکاری بین عملکردی را در شرکت ها تسهیل می کند. تیم‌های تحقیق و توسعه اکنون می‌توانند با بازاریابی، امور مالی و عملیات نزدیک‌تر کار کنند، زیرا ابزارهای هوش مصنوعی شکاف‌های بین بخش‌ها را پر می‌کنند. به عنوان مثال، بینش های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی در مورد ترجیحات مشتری و روند بازار می تواند به همسو کردن توسعه محصول با استراتژی های تجاری گسترده تر کمک کند.
انتظار می‌رود این تغییر به سمت تیم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با پیچیده‌تر شدن و در دسترس‌تر شدن ابزارهای هوش مصنوعی تسریع شود. همانطور که شرکت ها به ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای نوآوری خود ادامه می دهند، تقاضا برای متخصصان ماهر که می توانند در کنار سیستم های هوش مصنوعی کار کنند در حال افزایش است. این امر منجر به تمرکز بیشتر بر آموزش و ارتقاء مهارت شده است و تضمین می کند که کارمندان می توانند ارزش هوش مصنوعی را به حداکثر برسانند.
پذیرش گسترده هوش مصنوعی در نوآوری فرصت‌های متعددی را ایجاد می‌کند، اما چالش‌هایی را نیز ایجاد می‌کند که شرکت‌ها باید با دقت از آن عبور کنند. در سمت فرصت، هوش مصنوعی به ویژه در صنایعی که به تجزیه و تحلیل داده‌ها متکی هستند ، مانند امور مالی، داروسازی و تولید، دستاوردهای بی‌نظیری را ارائه می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند زمان لازم برای عرضه محصولات جدید به بازار را کاهش دهد، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهد و با ارائه بینش‌های مبتنی بر داده، قابلیت‌های تصمیم‌گیری را افزایش دهد.
با این حال، IIB چندین خطر را که شرکت ها باید هنگام اتخاذ هوش مصنوعی مدیریت کنند، برجسته می کند. یکی از برجسته ترین نگرانی ها احتمال سرقت مالکیت معنوی (IP) است. پلتفرم‌های هوش مصنوعی عمومی مانند ChatGPT بر اساس داده‌های تاریخی ساخته شده‌اند و این خطر وجود دارد که اطلاعات حساس یا اختصاصی از طریق استفاده از این ابزارها افشا شود. شرکت‌ها باید در مورد نوع داده‌هایی که به سیستم‌های هوش مصنوعی عمومی وارد می‌کنند، محتاط باشند، به‌ویژه وقتی صحبت از تحقیق و توسعه و توسعه محصول می‌شود.
برای کاهش این خطرات، شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای در حال توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی سفارشی هستند که بر اساس نیازهای خاص آنها طراحی شده و در اکوسیستم‌های بسته نگهداری می‌شوند. با کنترل زیرساخت های هوش مصنوعی، شرکت ها می توانند از IP خود محافظت کنند و در عین حال از قابلیت های هوش مصنوعی بهره مند شوند.
چالش دیگری که توسط IIB برجسته شده است، هزینه اولیه اجرای هوش مصنوعی است. در حالی که هوش مصنوعی باعث صرفه جویی در هزینه های طولانی مدت می شود، سرمایه گذاری اولیه در فناوری، زیرساخت ها و آموزش می تواند قابل توجه باشد. این امر به ویژه برای شرکت های کوچکتر که اغلب فاقد منابع مالی برای توسعه یا ادغام سیستم های پیچیده هوش مصنوعی هستند، چالش برانگیز است. با این وجود، مزایای بلندمدت پذیرش هوش مصنوعی، مانند افزایش بهره‌وری و چرخه‌های نوآوری سریع‌تر، بر هزینه‌های اولیه برای اکثر شرکت‌ها بیشتر است.
آینده هوش مصنوعی در نوآوری پر از پتانسیل است. همانطور که سیستم های هوش مصنوعی پیشرفته تر می شوند، نقش آنها در فرآیند تحقیق و توسعه احتمالاً گسترش می یابد. IIB پیش‌بینی می‌کند که هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای برای کارهای خلاقانه‌تر، مانند تولید ایده‌های محصول جدید و شناسایی فرصت‌های تحقیقاتی جدید استفاده خواهد شد . انتظار می‌رود استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و تجزیه و تحلیل داده‌ها همچنان در حال رشد باشد، زیرا شرکت‌ها ارزش تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را تشخیص می‌دهند.
یکی از زمینه های مورد علاقه توسعه هوش مصنوعی است که نه تنها می تواند داده های گذشته را تجزیه و تحلیل کند، بلکه بینش های جدیدی را بر اساس پیش بینی های آینده ایجاد می کند. این می‌تواند صنایعی مانند داروسازی را متحول کند، جایی که هوش مصنوعی می‌تواند اثربخشی داروهای جدید را قبل از ورود به آزمایش‌های بالینی پیش‌بینی کند، یا تولید، جایی که هوش مصنوعی می‌تواند اختلالات احتمالی زنجیره تامین را پیش‌بینی کند و برنامه‌های تولید را بر اساس آن تنظیم کند.
با وجود این پیشرفت‌های هیجان‌انگیز، کسب‌وکارها باید به پیامدهای اخلاقی هوش مصنوعی توجه داشته باشند . همانطور که ابزارهای هوش مصنوعی در فرآیندهای تصمیم گیری ادغام می شوند، شرکت ها باید اطمینان حاصل کنند که استفاده آنها از هوش مصنوعی شفاف، مسئولانه و همسو با ارزش های اجتماعی گسترده تر است. مسائلی مانند سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و پتانسیل جابجایی شغل، نگرانی‌های مداومی هستند که باید با ادامه تکامل هوش مصنوعی برطرف شوند.
یافته‌های فشارسنج بین‌المللی نوآوری ۲۰۲۵ نشان می‌دهد که هوش مصنوعی دیگر تنها ابزاری برای آینده نیست، بلکه در حال تغییر است که چگونه شرکت‌ها امروزی نوآوری می‌کنند. از خودکارسازی وظایف معمول تا تجزیه و تحلیل داده‌ها با سرعت‌های بی‌سابقه، هوش مصنوعی به کسب‌وکارها کمک می‌کند به کارایی بیشتر، کاهش هزینه‌ها و تسریع تلاش‌های تحقیق و توسعه خود کمک کنند.
همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، نقش آن در فرآیند نوآوری تنها رشد خواهد کرد. شرکت‌هایی که روی هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند، اکنون نه تنها با بهبود نتایج تحقیق و توسعه، بلکه با قرار گرفتن در خط مقدم پیشرفت فناوری، مزیت رقابتی کسب می‌کنند. با این حال، چالش های مرتبط با هوش مصنوعی، مانند خطرات مالکیت معنوی و هزینه های بالای پیاده سازی، باید به دقت مدیریت شوند.
در سال‌های آینده، شرکت‌هایی که هوش مصنوعی را با موفقیت در استراتژی‌های نوآوری خود ادغام می‌کنند، شرکت‌هایی خواهند بود که هم فرصت‌ها و هم چالش‌های این فناوری قدرتمند را تشخیص می‌دهند. با توجه به اینکه هوش مصنوعی آماده شکل دادن به آینده نوآوری است، اکنون زمان پذیرش آن فرا رسیده است.
