Lo spreco R&D persiste nonostante l’adozione diffusa dell’IA
Testo scritto con l’intelligenza artificiale a partire da una fonte citata, senza revisione umana prima della pubblicazione.
Un sondaggio su oltre 200 responsabili R&D in Nord America, Regno Unito ed Europa trova che molte organizzazioni spendono il 25-40% del budget su progetti che non arrivano sul mercato e che l'IA viene usata più per esecuzione che per decisioni strategiche.
Più di un terzo delle organizzazioni destina tra il 25% e il 40% del budget R&D a progetti che non arrivano sul mercato. Il dato emerge da un rapporto basato su un sondaggio condotto su oltre 200 figure senior di R&D in Nord America, Regno Unito ed Europa1.
Quasi la metà dei rispondenti stima perdite superiori a 1 milione di dollari per ogni cancellazione in fase avanzata. Una singola decisione di stop nel tardo stadio comporta costi diretti rilevanti per questi team1.
Secondo il rapporto, l’adozione dell’IA è cresciuta, ma il suo uso resta concentrato sull’esecuzione delle attività. Gli strumenti supportano l’operatività più che le scelte di portafoglio: meno aiuto su quali iniziative finanziare, più aiuto su come portarle avanti. Ne deriva uno scarto tra tecnologia disponibile e qualità delle decisioni di investimento1.
La leva indicata è l’accesso anticipato all’intelligence esterna. Informazioni competitive, segnali di mercato e dati sui brevetti offrono l’impatto maggiore nelle fasi di ideazione e fattibilità. Inserire questi input prima degli impegni onerosi aiuta a valutare direzione, rischi e potenziale dei progetti quando cambiare rotta costa meno1.
Perimetro e obiettivo della ricerca sono chiari: il campione comprende oltre 200 professionisti senior di R&D di tre aree geografiche (Nord America, Regno Unito, Europa). Il rapporto indaga dove i team perdono tempo, budget e vantaggio competitivo e come un’intelligence migliore possa migliorare le decisioni prima di vincolare risorse consistenti1.
Il quadro che emerge è netto: una quota rilevante del budget finisce su iniziative che non raggiungono la commercializzazione; le cancellazioni tardive hanno un costo elevato per quasi metà del campione; l’IA supporta più l’operatività che la selezione dei progetti1.
Raccomandazione operativa: spostare l’intelligence esterna nelle prime fasi del ciclo decisionale. Portare in ideazione e fattibilità i dati su competitor, mercato e brevetti consente di tagliare iniziative deboli prima che diventino costose. È lì che, secondo il rapporto, l’impatto è maggiore e dove si può evitare una parte di quelle cancellazioni da oltre 1 milione di dollari a evento1.
Fonti
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