L’impiego dell’AI nello sviluppo di nuovi prodotti – Digital4Pro

L’impiego dell’AI nello sviluppo di nuovi prodotti

IoT: Standard LPWANs Unlicensed Spectrum
7 Maggio 2025
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Lo sviluppo di prodotti innovativi è un’operazione piuttosto complessa, che richiede il dispendio di molte energie da parte delle organizzazioni.

Lo sviluppo di prodotti innovativi può essere scomposto in 7 fasi principali[1]:

  • Sviluppo di una nuova idea
  • Analisi di mercato
  • progettazione del prodotto
  • Collaudo del prodotto
  • Commercializzazione
  • Post- commercializzazione
  • Operations management

Lo sviluppo di prodotti innovativi ha come scopo principale quello di realizzare qualcosa di nuovo, in modo tale da attrarre nuova clientela e da rafforzare il proprio vantaggio competitivo.

Non sempre, però, si riescono a ottenere gli esiti sperati. Infatti, secondo una ricerca[2], circa il 40% dei progetti fallisce nella fase di commercializzazione, mentre soltanto il 13% delle proposte va a buon fine.

Per ridurre il rischio di fallimento, le organizzazioni hanno cominciato a impiegare l’intelligenza artificiale, che, in alcuni casi, consente di prendere delle decisioni potenzialmente migliori, perché guidate dai dati. A conferma di ciò, secondo un sondaggio condotto da McKinsey nel 2018[3], circa il 59% delle aziende intervistate aveva già utilizzato questa tecnologia per lo sviluppo di nuovi prodotti. Ciò è dovuto al fatto che essa ha il potenziale per apportare alcuni vantaggi significativi quali la generazione di migliori idee di prodotto, lo svolgimento di analisi di mercato piùaccurate, la realizzazione di un design di prodotto più innovativo e la velocizzazione della fase di commercializzazione[4].

Per dimostrare l’impatto che l’intelligenza artificiale può generare si riporta un caso di studio[5], che ha preso comeriferimento alcuni progetti di sviluppo di nuovi prodotti in aziende operanti in molteplici settori come quello sanitario, farmaceutico, automobilistico, elettronico e delle telecomunicazioni.

Alcuni di questi progetti si basano sull’intelligenza artificiale, mentre altri avvengono in maniera tradizionale. Dall’analisi condotta è emerso che, nella fase di sviluppo di nuovi prodotti, vengono impiegate 6 differenti tipologie di intelligenza artificiale:

  • IA analitica, volta a prevedere la domanda, a valutare il rischio e a condurre delle sentiment analysis;
  • IA funzionale, che si avvale delle soluzioni basate sull’Internet of Things;
  • IA interattiva, che utilizza i chatbot e altri assistenti virtuali per rispondere ad alcune domande in meritoai gusti dei consumatori;
  • IA robotica, in grado di automatizzare alcuni compiti ripetitivi;
  • Natural language processing;
  • Computer

I dati raccolti dalla ricerca evidenziano come, a livello generale, i progetti che impiegano l’intelligenza artificiale hanno un tasso di successo superiore rispetto a quelli che non la utilizzano. Nello specifico, le fasi nelle qualiquesta tecnologia ha trovato maggiore impiego sono nell’ordine l’operations management, le analisi di mercato e la progettazione del prodotto. Lo step invece che l’ha utilizzata in misura minore è il collaudo del prodotto.

Le differenze più significative in termini di uso dell’intelligenza artificiale tra progetti di successo e quelli di insuccesso si riscontra nelle seguenti aree: sviluppo di nuove idee, analisi di mercato, operations management e commercializzazione.

Di seguito si riporta un grafico nel quale viene evidenziata la variazione del tasso di successo dei progetti volti allacreazione di nuovi prodotti a seconda che venga utilizzata o meno l’intelligenza artificiale.

 

Figura 1 – Variazione del tasso di successo dei progetti di sviluppo di nuovi prodotti a seconda che venga impiegata o meno l’intelligenza artificiale [Fonte: Zhang, H., Zhang, X., & Song, M. (2021)].

 

Dalla figura si comprende come, a livello complessivo, l’impiego dell’intelligenza artificiale provochi un aumento del tasso di successo in ciascuna fase del processo di sviluppo di nuovi prodotti.

Scendendo più nel dettaglio, gli step che beneficiano maggiormente di questa tecnologia sono l’operations management, le analisi di mercato e la progettazione del prodotto. Queste ultime, infatti, sono tutte caratterizzate da una variazione superiore al 40% del tasso di successo in caso di elevato utilizzo dell’intelligenza artificiale.

Nello specifico, questa tecnologia, con riferimento all’operations management, consente di prevedere le decisioni da prendere in merito alla catena di fornitura, di incrementare la flessibilità dell’offerta e di ridurre i costi di trasporto.

Per quanto riguarda invece le analisi di mercato, si ha l’opportunità di prevedere l’andamento dei mercati e le preferenze dei consumatori, in modo tale da comprendere in anticipo le caratteristiche dei prodotti che sonodestinate ad avere successo. Infine, relativamente alla progettazione del prodotto, le macchine intelligenti permettono di effettuare valutazioni ingegneristiche avanzate, di sviluppare più rapidamente i prototipi, di prevedere le loro performance e di predire le reazioni dei consumatori nei loro confronti. Lo stadio che invece è caratterizzato dalla modifica più modesta è quello del collaudo di prodotto, il quale vede una crescita del tasso di successo inferiore al 10%.

 

Conclusioni

In conclusione, si può affermare che in questo ambito l’impatto dell’intelligenza artificiale è particolarmente significativo. Ciò è dovuto principalmente a due fattori principali: il primo riguarda l’importanza rivestita dalle previsioni sugli andamenti futuri per comprendere quali sono i prodotti che potranno avere successo in futuro, mentre il secondo è dato dal fatto che lo sviluppo di nuovi prodotti è fortemente influenzato dalle abilitàtecnologiche, che vengono fortemente potenziate dalle macchine intelligenti.

Tuttavia, occorre precisare come la semplice implementazione dell’intelligenza artificiale non sia sufficiente. Essa,infatti, dovrebbe essere accompagnata da un forte sostegno nei suoi confronti da parte del top management aziendale e da un significativo investimento nella formazione delle competenze necessarie al suo sfruttamento da parte dei dipendenti. In più, si sottolineano nuovamente i significativi costi da sostenere per sviluppare dei sistemi basati su questa tecnologia in grado di apportare tutti i benefici precedentemente descritti.

 

Bibliografia

 

Note

[1] Zhang, H., Zhang, X., & Song, M. (2021). Deploying AI for New Product Development Success: By embracing and incorporating AI in all stages of NPD, companies can increase their success rate of NPD projects. Research-Technology Management, 64(5), 51.

[2] Zhang, H., Zhang, X., & Song, M. (2021), op. cit., 50.

[3] Zhang, H., Zhang, X., & Song, M. (2021), op. cit., 50.

[4] Zhang, H., Zhang, X., & Song, M. (2021), op. cit., 50.

[5] Zhang, H., Zhang, X., & Song, M. (2021), op. cit., 52-55.

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David Licursi
David Licursi

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