ИИ в разработке продуктов революционизирует то, как компании проектируют, разрабатывают и запускают продукты на рынке. Предприятия в разных отраслях, включая здравоохранение, образование, FinTech, производство и многое другое, используют ИИ в разработке продуктов. Этот блог проведет вас через все, что вам нужно знать о роли ИИ в разработке продуктов от вариантов использования до реальных примеров, преимуществ, проблем и будущего того же.

Вы когда-нибудь представляли себе робота, который поможет вам изобрести удивительные продукты? Да, это верно в эту полностью оцифрованную эпоху, когда ИИ в разработке продуктов приносит трансформацию в разных отраслях. Будь то исследование рынка, проектирование, прототипирование, разработка продуктов и тестирование, искусственный интеллект играет жизненно важную роль в разработке продуктов, ведя бизнес к успеху.

Ожидается, что объем мирового рынка ИИ достигнет $1811,75 млрд К 2030 году и его роль в разработке продуктов также объясняется этим огромным ростом. Искусственный интеллект (ИИ) посредством предиктивного анализа, эффективного принятия решений и автоматизированных процедур помогает предприятиям разрабатывать продукты без задержек с уменьшением ошибок и расходов.

В этом блоге рассказывается о том, как ИИ революционизирует разработку продуктов, почему компании используют его и как они получают конкурентное преимущество на рынке. Этот блог также включает в себя реальные примеры компаний, использующих разработку продуктов ИИ, проблемы и решения в реализации, а также будущее того же самого и куда инвестировать.

ИИ как конкурентное преимущество в разработке продуктов

Искусственный интеллект трансформирует способ, которым компании замышляют, проектируют, разрабатывают и выводят продукты на рынок. Одной из основных, но важных фаз разработки продуктов является идея и концептуализация, и ИИ поддерживает ее чрезвычайно. ИИ способствует плавному и точному анализу рынка, идентификации тенденций и прогнозированию поведения потребителей посредством анализа данных и обработки естественного языка (NLP).

ИИ накапливает и анализирует широкий спектр данных из нескольких источников, таких как отраслевые отчеты, отзывы клиентов и социальные сети, которые помогают выявлять пробелы на рынке и предлагают интенсивное понимание рыночного спроса и предпочтений клиентов. Что такое ИИ как услугаЭти возможности подчеркивают, как ИИ может быть реализован в качестве масштабируемых решений для поддержки бизнеса в исследованиях рынка и инновациях продуктов.

Для проектирования продукта ИИ позволяет быстро создавать прототипы и итеративный процесс проектирования.Сама технология исследует множество альтернатив дизайна в рамках определенных параметров и ограничений и позволяет инженерам повысить производительность, функциональность и производительность за счет оптимизации итераций дизайна.

Кроме того, инструменты проектирования с поддержкой ИИ, как правило, автоматизируют утомительные задачи, такие как моделирование САПР, которое смягчает время проектирования и улучшает сотрудничество между кросс-функциональными командами.

Когда дело доходит до производства, ИИ играет значительную роль в оптимизации процесса производства продукции и обеспечении контроля качества. Прогнозирование алгоритмов технического обслуживания использует оборудование ИИ и анализирует данные датчиков, тем самым предсказывая потенциальные сбои, чтобы предотвратить их возникновение. Это помогает уменьшить время простоя и расходы на техническое обслуживание. Системы контроля качества на основе ИИ используют машинное обучение и компьютерное зрение для проведения надлежащего контроля и выявления дефектов, улучшая общее качество продукта.

Когда производство завершено, ИИ продолжает предлагать ценность за счет частого улучшения продукта и индивидуального опыта клиентов. Двигатели рекомендаций на основе ИИ анализируют поведение и предпочтения пользователей, предоставляя индивидуальные рекомендации и повышая удовлетворенность и лояльность клиентов.

Более того, аналитика, основанная на ИИ, позволяет компаниям накапливать немедленную обратную связь от пользователей, позволяя им точно определять определенные области, нуждающиеся в улучшении, и повторять функции и функции продукта, когда это необходимо.

Использование случаев ИИ в разработке продукта

От исследований рынка и концепт-идеи до проектирования, прототипирования, прогнозного анализа и прогнозного обслуживания, ИИ имеет более широкий вариант использования в разработке продукта.

1. ИИ для исследования рынка и концептуальной идеи

ИИ помогает анализировать тенденции, понимание клиентов, анализ конкурентов и идею продукта. Он сканирует отраслевые отчеты, рыночные данные и социальные сети, чтобы точно определить новые тенденции. Обработка естественного языка (NLP) извлекает более глубокие идеи из форумов, опросов, отзывов клиентов и отчетов о поведении и предпочтениях клиентов, позволяя с точностью концептуальные идеи.

ИИ имеет тенденцию отслеживать продукты конкурентов, цены и позиционирование на рынке, позволяя предприятиям стратегически конкурировать на рынке.Кроме того, генеративный ИИ позволяет генерировать идеи, предлагая новые идеи продуктов в соответствии с предыдущими тенденциями рынка и предпочтениями клиента.

2. ИИ в проектировании и прототипировании

Используя GAN и глубокое обучение, искусственный интеллект создает множество вариантов дизайна в соответствии с заранее заданными ограничениями. Он ускоряет генерацию модели CAD и автоматизирует коррекцию дизайна. Он оптимизирует дизайн для 3D-печати наряду со многими другими производственными процедурами, обеспечивая быстрое прототипирование.

Кроме того, ИИ, как правило, рекомендует лучшие материалы, классифицируя их на основе долговечности, устойчивости и стоимости, что позволяет отлично выбирать материалы.

3.АИ в разработке и управлении продуктами

ИИ автоматизирует рутинные задачи и оптимизирует управление жизненным циклом продукта (PLM). Он обеспечивает интеллектуальное управление требованиями путем организации и расстановки приоритетов потребностей клиентов в соответствии с историческими данными. ИИ имеет тенденцию прогнозировать рабочий процесс и требования к материалам, тем самым оптимизируя планирование и распределение ресурсов.

Инструменты управления проектами на основе ИИ отлично подходят для повышения уровня совместной работы и принятия решений. Он предвосхищает потенциальные узкие места при запуске продукта и предлагает способы оптимизации сроков.

4. AI-моделирование и тестирование

Модели ИИ обеспечивают виртуальное тестирование, имитируя производительность продукта в различных условиях. Это позволяет прогнозировать неисправности, обнаруживая потенциальные узкие места перед физическим прототипированием. А/В-тестирование на базе ИИ автоматизирует многовариантное тестирование как физических, так и цифровых продуктов. Компьютерное зрение обеспечивает соблюдение и проверку безопасности, обеспечивая соответствие продукции отраслевым стандартам и правилам.

5. Чат-боты с искусственным интеллектом и виртуальные помощники

Включенные диалоговым AI & NLP, чат-боты AI предлагают помощь в режиме реального времени клиентам, а также разработчикам продуктов. Виртуальные помощники помогают командам с исследованиями, документацией и устранением неполадок. AI обеспечивает голосовые интерфейсы, улучшая распознавание голоса для оптимального управления продуктом и UX-улучшения.

6. ИИ в оптимизации цепочки поставок

Прямо от прогнозирования спроса, логистики и оптимизации маршрутов, управления поставщиками и управления рисками, ИИ в управлении цепочками поставок ИИ использует модели ML и прогнозирует модели спроса на продукцию, оптимизируя уровни запасов. Он рекомендует наилучшие возможные маршруты доставки, помогая предприятиям снизить стоимость.

ИИ оценивает эффективность поставщиков и рекомендует наиболее подходящие альтернативы. Решения с поддержкой ИИ обеспечивают управление рисками и обнаруживают потенциальные нарушения в цепочке поставок, предлагая планы на случай непредвиденных обстоятельств.

7. ИИ в предиктивном обслуживании

ИИ анализирует данные датчиков, предвидит любую возможность сбоя машины и обеспечивает мониторинг состояния оборудования. Он включает автоматические оповещения, заранее уведомляя команды технического обслуживания об обходе поломок. Он оптимизирует графики технического обслуживания, чтобы смягчить как простои, так и расходы.

Благодаря интеграции IoT, ИИ улучшает прогнозную аналитику с мониторингом устройств IoT в режиме реального времени.

8. Анализ настроений и обратной связи клиентов

ИИ проводит анализ настроений в социальных сетях, сканируя социальные сети на предмет общественных настроений по поводу конкретного продукта. НЛП извлекает более глубокие сведения из отзывов клиентов и обзоров продуктов. Инструменты с поддержкой ИИ, как правило, проводят адаптивные опросы, позволяя предприятиям оценивать уровень удовлетворенности клиентов.

ИИ определяет области, нуждающиеся в улучшении, на основе обратной связи с пользователем, играя жизненно важную роль в улучшении качества продукции.

Примеры реального ИИ в разработке продукта

ИИ оказывает большее влияние на отрасли, однако, вот как ИИ в разработке продуктов позволяет BMW, Mercedes-Benz и Netflix вывести процесс производства продукта на следующий уровень:

1. BMW: дизайн и производство автомобилей с искусственным интеллектом

BMW Group, лидер в автомобильной промышленности, использует ИИ в процессе производства автомобилей. Повышая производство, точность, эффективность и качество, они ограничили время для выхода на рынок новых продуктов. AIQX и Car2XОни были важными аспектами своих достижений.

Технология BMW Car2X обеспечивает взаимодействие производственной системы в режиме реального времени во время сборки. AIQX, другая платформа на базе ИИ, использует сенсорную технологию и ИИ и автоматизирует обеспечение качества. Она разрабатывает системы камер и датчики вдоль сборочных линий и проводит визуальные и акустические проверки, обнаруживает аномалии и обеспечивает обратную связь в реальном времени с персоналом по разработке продуктов. 

На своем заводе в Спартанбурге BMW использует технологии искусственного интеллекта для управления размещением металлических шпильков роботами, что приводит к точности и ограниченному вмешательству человека.

2. Mercedes-Benz: ИИ для умных автомобилей и клиентского опыта

Mercedes-Benz использует искусственный интеллект для ускорения процессов производства и цепочки поставок, смягчения ошибок и повышения эффективности. Использование компьютерного зрения обеспечивает автоматическое обнаружение дефектов, проверку деталей автомобиля во время сборки и выявление недостатков, чтобы предотвратить их до достижения клиентов. 

ИИ помогает Mercedes-Benz прогнозировать спрос, оптимизировать инвентаризацию и сдерживать нехватку материалов. Компания по производству автомобилей также использует интеллектуальную робототехнику. Эти роботы с искусственным интеллектом, как правило, справляются со сваркой, покраской и сборкой со скоростью, точностью и точностью, устраняя шансы на человеческую ошибку. 

Кроме того, Mercedes-Benz использует ИИ для дизайна интерьера и экстерьера, что позволяет ему улучшать аэродинамику, внутреннюю планировку и материалы, ориентированные на устойчивость. Он интегрирует ИИ в систему MBUX (Mercedes-Benz User Experience), которая позволяет естественное голосовое взаимодействие и анализ дорог в реальном времени. 

ИИ улучшает управление цепочками поставок и обнаруживает дефекты в режиме реального времени. Датчики ИИ контролируют производительность автомобиля, предсказывают и обходят сбои и обеспечивают улучшенный контроль качества.

3. Netflix: ИИ для создания и персонализации контента

Netflix, выдающийся в высококонкурентной индустрии развлечений, доступен примерно в 190 странах мира, увеличив свои доходы от продаж. $1,36 млрд. до более $26 млрд. Стратегическое внедрение ИИ является секретом его огромного успеха, который значительно увеличил пользовательский опыт на потоковой платформе.   

Netflix использует ИИ для анализа большого количества данных, таких как привычки просмотра, тенденции рынка, производительность продукта и отзывы клиентов. Этот подход, основанный на данных, позволяет Netflix получать действенные идеи и ориентироваться в своих стратегиях разработки продукта. Он использует машинное обучение для обработки данных от 223 миллионов платных подписчиков, легко определяя модели и поведение пользователей. 

ML помогает с точным прогнозированием и индивидуальными рекомендациями, влияя на удовлетворенность пользователей и вовлеченность. 

Netflix использует методы машинного обучения, такие как фильтрация на основе контента, совместная фильтрация и модели глубокого обучения. Фильтрация на основе контента измеряет характеристики контента, в то время как совместная фильтрация анализирует сходство между пользователями и привычками просмотра. Модели глубокого обучения, такие как нейронные сети, позволяют точно фиксировать сложные шаблоны данных. 

Вместо того, чтобы показывать одну и ту же картину всем, Netflix адаптирует изображения или «искусство», которое вы видите для каждого фильма и шоу. ИИ выбирает наиболее привлекательные сцены для создания настраиваемых миниатюр, адаптированных к отдельным пользователям. ИИ ожидает успех контента в соответствии с тенденциями, позволяя Netflix инвестировать в высокопроизводительные шоу и повышать общее взаимодействие с пользователем и опыт.

Дорожная карта внедрения ИИ в предприятиях: внедрение ИИ в разработку продуктов

Реализация ИИ требует заранее определенной стратегии, чтобы работать так, как вы планировали. От определения целей до создания инфраструктуры данных, готовой к ИИ, выбора моделей ИИ, их обучения и проведения надлежащей реализации, дорожная карта внедрения ИИ включает в себя множество этапов, которым вы должны следовать. 

1. Определение целей

Подумайте о том, чтобы определить бизнес-цели, которые, по вашему мнению, ИИ должен поддерживать, например, оптимизировать НИОКР, повысить эффективность и снизить затраты. Определите ключевые болевые точки разработки продукта, которые вы ожидаете от ИИ. Как только вы определите все, выровните инициативы ИИ с более широкой стратегией вашей организации для оптимизации успеха.

2. Создание инфраструктуры данных, готовой к использованию ИИ

Проведите тщательную оценку существующих данных и выявите пробелы, которые вы готовы размыть. Обеспечивает качество данных, безопасность и доступность, которые вы хотите получить. Реализуйте компетенции по накоплению и обработке данных в режиме реального времени, а также надежные рамки управления данными и соответствия.

3. Выбор правильных технологий ИИ

Оцените и выберите правильные технологии ИИ на основе ваших бизнес-требований, таких как машинное обучение, НЛП, глубокое обучение и компьютерное зрение. Проведите тщательное изучение решений с открытым исходным кодом против собственных и выберите одно в соответствии с потребностями вашего бизнеса. Также оцените альтернативы развертывания облачных и локальных ИИ. Сделайте правильный выбор инструментов, которые соответствующим образом соответствуют вашим существующим техническим стекам.

4. Разработка и обучение моделей ИИ

Определите область проблемы, выберите соответствующие алгоритмы, а затем подготовьте и обработайте данные для обучения моделей ИИ. После того, как вы обучили модели ИИ, настройте, оптимизируйте сами модели, обеспечивая объяснимость и прозрачность в принятии решений. Это поможет вам обеспечить бесшовный и безупречный опыт на протяжении всей разработки продукта.

Вы когда-нибудь задумывались, как модели ИИ оживают? Как создать модель ИИ для вашего предприятия.

5. Тестирование и валидация

Внедрить строгие методы тестирования и проверки, такие как A/B-тестирование, перекрестная валидация и моделирование в реальном мире. Постоянно отслеживать смещения модели, точность и производительность. Вы можете выбрать установление KPI, что позволяет измерять успех. Кроме того, проводить этические и нормативные оценки для обеспечения точности разработки продукта, поддерживаемого ИИ.

6. Интеграция ИИ в рабочий процесс разработки продукта

Этот этап включает в себя интеграцию ИИ в рабочий процесс разработки продукта. Рассмотрите возможность разработки API и конвейеров автоматизации для обеспечения бесшовной интеграции. Обеспечить надлежащую подготовку сотрудников по инструментам и рабочим процессам с поддержкой ИИ. Продолжайте мониторинг производительности ИИ и повторение в соответствии с обратной связью. Убедитесь, что между командами ИИ и разработчиками продуктов осуществляется бесшовное кросс-функциональное сотрудничество.

7. масштабирование внедрения ИИ в бизнес-функции

Рассмотрите возможность разработки общекорпоративной стратегии внедрения ИИ. Расширьте варианты использования ИИ за пределы разработки продукта, например, цепочки поставок, маркетинга и обслуживания клиентов. Выберите непрерывное обучение и повышение квалификации, продвигая культуру, основанную на ИИ. Продолжайте контролировать влияние ИИ и совершенствовать стратегии с течением времени.

Преодоление проблем в принятии ИИ

Принятие ИИ также сопряжено с некоторыми проблемами, которые могут включать проблемы доступности и качества данных, принятие рабочей силы, проблемы с соблюдением нормативных требований и т. Д.

Ниже приведены некоторые проблемы, с которыми вы можете столкнуться при внедрении ИИ в вашей организации, а также их наиболее подходящее решение:

1. Доступность данных и проблемы качества

Вызов:

Неполные, непоследовательные или предвзятые данные могут препятствовать производительности ИИ, ограничивая результат.

Решение:

Внедрение высоко оптимизированного и надежного управления данными, обеспечение стандартизации данных и инвестиции в конвейеры данных в режиме реального времени для обеспечения доступности данных без проблем.

2 Интеграция с существующими системами

Вызов:

Наследственная инфраструктура с меньшей вероятностью будет легко выровнять или поддерживать ИИ.

Решение:

Используйте API, промежуточное ПО и облачные решения, что позволит размыть разрыв между существующими системами и рабочими процессами ИИ.

3. Адаптация рабочей силы и лидерство Buy-In

Вызов:

Сопротивление ИИ из-за страха перед смещением работы или отсутствием навыков ИИ может быть одной из проблем внедрения ИИ.

Решение:

Подумайте об инвестировании в программы повышения квалификации, проведите четкую коммуникацию о преимуществах ИИ и получите спонсорство для решения этой проблемы.

4. Этические проблемы и предубеждения

Вызов:

Неправильные данные, используемые для обучения моделей ИИ, могут усиливать предубеждения, приводя к неэтичным и несправедливым результатам.

Решение:

Обязательно используйте различные наборы данных обучения, проводите аудиты смещения и внедряйте объяснимые рамки ИИ (XAI), обеспечивая точные результаты.

5. Проблемы с соблюдением нормативных требований

Вызов:

Чтобы избежать проблем с регулированием и соблюдением, вы должны убедиться, что ИИ остается в соответствии с развивающимися отраслевыми правилами, такими как FDA, GDPR, HIPAA и т. Д.

Решение:

Выберите работу с командой по соблюдению, установите политику управления ИИ и проведите непрерывные аудиты, гарантируя, что системы, работающие на ИИ, в вашей организации будут соответствовать обновленному нормативному соблюдению.

6. Высокие затраты на внедрение и проблемы ROI

Вызов:

Предварительные инвестиции в ИИ, как правило, дороги и могут занять немного больше времени, чтобы получить видимую рентабельность инвестиций.

Решение:

Инициировать пилотные проекты, создавать высокоэффективные варианты использования, использовать облачные решения ИИ, позволяющие снизить затраты на инфраструктуру. Это поможет сократить инвестиции и оптимизировать рентабельность инвестиций.

ИИ в разработке продуктов: стратегические инвестиции для будущих предприятий

Будущее ИИ в разработке продуктов обещает внедрить различные трансформационные тенденции в разных отраслях. Ниже приведены некоторые отраслевые вертикали, инвестирующие в которые принесут оптимальные выгоды для бизнеса. Вот как:

Разработка программного обеспечения с поддержкой AI

использовать AI в разработке программного обеспечения Это ускоряет жизненный цикл разработки продукта. Это увеличивает темпы процесса разработки, одновременно улучшая качество продукта. Инвестирование в инструменты на базе ИИ, которые помогают в кодировании, тестировании и развертывании, приводит к эффективному и инновационному жизненному циклу разработки продукта. Роль ИИ в бизнесе Расширяется, предприятия все чаще используют автоматизацию на основе ИИ для оптимизации процессов разработки программного обеспечения.

ИИ в дизайне и прототипировании

Использование симуляций, основанных на ИИ, ускоряет разработку и прототипирование продукта, оптимизирует уточнение дизайна и время выхода продукта на рынок. Этот ускоренный процесс обещает конкурентное преимущество, ускоряя общую разработку и запуск продукта.

ИИ в обеспечении качества и тестировании

Внедрение ИИ для обеспечения качества приводит к эффективным процессам тестирования, сводя к минимуму время выхода продукта на рынок, обеспечивая при этом отличную надежность, функциональность и рентабельность инвестиций.По мере того, как инструменты тестирования на основе ИИ повышают качество продукта, они также укрепляют доверие клиентов.

ИИ для прогнозной аналитики и исследования рынка

Предиктивная аналитика на основе искусственного интеллекта позволяет организациям прогнозировать потребности клиентов и тенденции рынка. Этот проактивный подход позволяет принимать обоснованные решения для стратегий разработки продуктов, что приводит к выравниванию спроса на продукты и предложения.

ИИ в производстве и оптимизации процессов

Как и во многих других отраслях, ИИ достаточно эффективен в производственных процессах. Он уменьшает отходы при одновременном улучшении качества продукции. BMW является отличным примером использования ИИ в производствеОн использует ИИ для повышения эффективности производства автомобилей, что приводит к оптимизации производства с точностью при одновременном сокращении затрат и снижении риска некачественных продуктов.

ИИ для управления цепочками поставок и инвентаризацией

Предприятия могут инвестировать в системы с поддержкой ИИ для оптимизации операций цепочки поставок, которые включают прогнозирование спроса, эффективное управление запасами, автоматизированное пополнение, снижение стоимости и повышение доступности продукта.

Разработка продукта ИИ: как вам поможет инвентаризация ума? 

Впечатление, исходящее из двух букв (ИИ), может показаться неописуемым, однако то, что они означают, является множеством возможностей для бизнеса. Компания AI DevelopmentПредоставляет предприятиям полные услуги по разработке ИИ, чтобы превзойти их уникальные потребности в бизнесе. 

Мы - это Команда проверенных разработчиков AI Мы часто экспериментируем с новыми ИИ-покерами (Proof of Concepts), намереваясь предоставить передовые решения для разработки ИИ с непревзойденными концепциями. Будь то генеративный ИИ, Развитие компьютерного зрения, решения для глубокого обучения или роботизированная автоматизация процессов (RPA), мы доставляем все необходимое с точностью.

Среди многих других, тронутый Это мобильное приложение, разработанное специально для дополнения интеллектуальных навигационных систем с поддержкой ИИ. Мы разработали решения и позволили клиенту испытать исключительный результат, 75%-ное увеличение эффективности предотвращения препятствий, 60%-ное снижение стресса, связанного с навигацией, и 50%-ное ускорение удовлетворенности пользователей инструкциями GPS. 

Вы тот, кто ищет Разработка программного продукта Если да, то полный спектр отличных услуг по разработке ИИ находится у вас под рукой. Свяжитесь и используйте наши возможности, чтобы воплотить ваши идеи в реальность!

FAQs по разработке продуктов ИИ