La IA puede agilizar drásticamente los ciclos de innovación con conocimientos más rápidos e inteligentes para productos que pueden revolucionar el mercado. Con la capacidad de crear contenido de forma autónoma, la IA tiene el potencial de reformular el proceso tradicionalmente lineal de innovación, desde el descubrimiento de necesidades no satisfechas hasta el desarrollo completo de la combinación de productos. 

Lo hace de tres maneras: 

1-     Perspectivas más ricas para una innovación más audaz:  La IA fomenta una innovación más audaz a través de conocimientos más ricos de diversos conjuntos de datos de consumidores. Cuando los modelos de IA se entrenan con diversas fuentes de datos, como encuestas, redes sociales, datos de búsqueda o datos de pruebas de productos, pueden generar ideas, conceptos, productos y paquetes más audaces, que logran mayores tasas de éxito, porque están más estrechamente alineados con las necesidades auténticas de los consumidores. Al utilizar la IA, las empresas pueden simular escenarios de productos de manera más efectiva, predecir el desempeño en el mercado y responder con prototipos y conceptos mejorados. 

 

2-     Ciclos optimizados para un tiempo de comercialización más rápido: La IA transforma el NPD tradicional al hacerlo más rápido, más dinámico y continuo. Por ejemplo, la IA generativa puede producir diversas ideas para mejorar el producto utilizando datos de una sola prueba de producto, para enriquecer las etapas iniciales de desarrollo con decisiones confiables basadas en datos. Este proceso acelera la creación de prototipos y pruebas, lo que lleva a un tiempo de comercialización más rápido, con conceptos y paquetes que logran un mejor ajuste con los prototipos en las primeras etapas de innovación. 

 

3-     Procesos más inteligentes para hacer más con menos: Finalmente, la IA supera las barreras comunes en las puertas de etapa tradicionales al permitir un bucle continuo de intercambio de datos, donde cada entrada puede alimentar a otra. Al utilizar de manera efectiva las fuentes de datos existentes, el proceso que alguna vez estaba restringido a etapas específicas ahora puede comenzar en cualquier momento y desde cualquier punto. – Por ejemplo, los datos de prueba de productos se pueden usar para mejorar los conceptos con las percepciones de los consumidores relacionadas con el desempeño funcional de un producto y la experiencia del usuario. Mientras tanto, los datos de prueba de conceptos pueden acelerar el diseño de prototipos, con información relacionada con las percepciones y expectativas de los consumidores que se utilizan para predecir la aceptación de los numerosos prototipos.

 

“Damos forma a nuestras herramientas, nos enamoramos de ellas y, a partir de ahí, nuestras herramientas nos dan forma”: esta afirmación ilustra perfectamente la profunda influencia de la tecnología en el comportamiento humano, en particular en el sector empresarial.

A medida que entramos en una era en la que la IA se está volviendo omnipresente en las empresas, es clave entender cómo afectará a diferentes profesiones y dinámicas. Por ejemplo, los fabricantes de productos de consumo masivo están preparados para experimentar un cambio significativo en los roles y responsabilidades dentro de los departamentos de marketing y de conocimiento técnico del consumidor