Utjecaj umjetne inteligencije proteže se daleko izvan digitalnog svijeta i ulazi u naš svakodnevni život, uključujući automobile koje vozimo, uređaje u našim domovima i medicinske uređaje koji spašavaju živote. Sve više inženjera proizvoda koristi AI kako bi poboljšali, potvrdili i pojednostavili dizajn predmeta koji obogaćuju naš svijet.
Upotreba AI u inženjeringu proizvoda slijedi discipliniranu i pragmatičnu putanju. Prema našem istraživanju, značajna većina inženjerskih organizacija povećava svoja ulaganja u AI, ali to čine na mjeren način. Ovaj pristup odražava prioritete tipične za inženjere proizvoda. Pogreške imaju konkretne posljedice izvan apstraktnih strahova, koje se kreću od strukturnih kvarova do opoziva proizvoda, pa čak i potencijalno ugrožavaju ljudske živote. Središnji izazov je ostvariti vrijednost AI bez kompromitacije integriteta proizvoda.
Povodom podataka iz ankete s 300 ispitanika i dubinskih intervjua sa senior tehnologijskim izvršiteljima i drugim stručnjacima, ovaj izvještaj ispituje kako timovi za inženjering proizvoda skaliraju AI, što ograničava širu prihvaćenost te koje specifične sposobnosti oblikuju usvajanje danas i u budućnosti, s mjerljivim ishodima.
Ključni nalazi istraživanja uključuju: Verifikacija, upravljanje i eksplicitna ljudska odgovornost obavezni su u okruženju gdje su rezultati fizički – i rizik visok. Gdje inženjeri proizvoda koriste AI za izravno informiranje fizičkih dizajna, ugrađenih sustava i proizvodnih odluka koje su fiksne po objavi, kvarovi proizvoda mogu dovesti do stvarnih rizika koje nije moguće poništiti. Stoga inženjeri proizvoda usvajaju slojevite AI sustave s jasnim pragovima povjerenja umjesto općih implementacija.
Prediktivna analitika i AI-pokretane simulacije i validacije su najvažniji prioriteti ulaganja za vođe inženjeringa proizvoda u bliskoj budućnosti. Ove sposobnosti – koje su odabrali većina ispitanika – nude jasne povratne informacije, omogućujući tvrtkama da provode revizije performansi, postignu regulatorne odobrenja i dokažu povrat ulaganja (ROI). Izgradnja postupnog povjerenja u AI alate je imperativ.
Devet od deset vođa inženjeringa proizvoda planira povećati ulaganja u AI u sljedeće jedne do dvije godine, ali rast je umjeren. Najveći postotak ispitanika (45%) planira povećati ulaganje do 25%, dok gotovo trećina favorizira povećanje od 26% do 50%. Samo 15% planira veće promjene – između 51% i 100%. Fokus inženjera proizvoda je na optimizaciji, a ne inovacijama, s dokazima koji se mogu skalirati i kratkoročnim ROI kao dominantnim pristupom usvajanju AI, umjesto višegodišnje transformacije.
Održivost i kvaliteta proizvoda su najvažniji mjerljivi ishodi za AI u inženjeringu proizvoda. Ovi ishodi, vidljivi kupcima, regulatorima i investitorima, prioritetizirani su nad konkurentnim mjerama kao što su vrijeme do tržišta i inovacije – ocijenjene srednjom važnosti – te unutarnjim operativnim dobitima poput smanjenja troškova i zadovoljstva radne snage, koji su na dnu. Ono što je najvažnije su stvarni signali poput stopa grešaka i profila emisija umjesto unutarnjih inženjerskih nadzora.
