人工智能是一項改變游戲規則的技術，它徹底改變了公司開展業務的方式。最近的進展使公司能夠以前所未有的方式使用人工智能。這不僅僅是改進現有產品;這也是關于發現他們不知道存在的新可能性。

人工智能幫助公司找到改進產品開發流程的方法。人工智能可以預測未來趨勢，識別客戶需求，并確定哪些產品對您的公司最有利可圖。

本文探討了人工智能在研發中的可能性和局限性。

在研究中使用人工智能

研發(R&D)是任何企業的關鍵組成部分，尤其是在當今依賴數據的競爭世界中。公司從改進產品和流程以滿足客戶需求并保持競爭力的研究中獲得寶貴的見解。但是，研究人員在創建新產品時需要分析和綜合大量可用信息。因此，公司必須借助高效、快速的產品開發技術進行研究并應對不斷變化的市場動態。這就是人工智能派上用場的地方。

公司正在使用人工智能技術自動分析大量數據并識別人類分析師不明顯的模式。然后，這些模式可以用作科學家或工程師進行額外實驗的基礎。產品開發西雅圖公司可以找到人類可能沒有考慮過的解決方案，因為它們過于復雜或抽象。

生成式設計

衍生式設計是一種新的產品開發方法，它使用人工智能來生成和測試許多可能的設計。分析這些設計以選擇最有前途的設計。該技術正在幫助產品設計公司西雅圖降低成本并提高其產品質量。它適用于軟件設計、架構和醫學等行業。

裝配線優化

裝配線優化是一個允許公司識別和優化從設計階段到裝配線的生產過程的過程。產品開發舊金山的公司正在使用人工智能(AI)來預測產品在不同生產階段的表現如何。

除了幫助公司在產品出現問題之前發現問題，人工智能還可以幫助他們確定每個部件在投入生產后需要多長時間才能完成。在決定一個設施或另一個設施是否有足夠的資源可用時，這可能很有用。

自動測試功能

在創建產品或服務時，組織可能需要測試其功能。該公司可以使用人工智能來自動化這個過程，并確定這些功能是否按預期工作。目標是驗證這些功能是否按預期工作，并確保它們不會對產品的其他部分造成問題。人工智能可以幫助公司在測試產品和服務時節省時間、金錢和精力。

質量保證

質量保證(QA)是產品和服務生命周期管理的一個組成部分。它涉及檢查、測試和評估等任務。QA團隊現在正在使用AI來幫助他們完成從測試到客戶服務的所有工作。AI算法可以實時檢查和驗證產品是否符合QA要求，從而顯著簡化流程。

人工智能的局限性

人工智能雖然在產品研發上有很多好處，但在應用上也有一定的局限性。以下是其中一些：

海量數據標注和訓練數據集

AI需要大量的數據標記和訓練數據集來了解什么是正常與異常。數據標注需要花費大量時間和人員，成本可能很高。此外，獲得足以訓練AI模型的大量數據可能具有挑戰性。

數據和算法的偏差

如果公司用來訓練人工智能的數據和算法天生就有偏見，那可能會導致一些大問題。數據偏見的一個典型例子是種族定性問題。如果你正在訓練一個人工智能程序來識別某些東西(比如人臉)，那么它將學習人類對這些人臉的描述。如果人們一直將這些面孔標記為“罪犯”，那么人工智能會認為看起來像那樣的人是罪犯。最終，人工智能對企業造成的傷害可能大于它想要獲得的好處。

可解釋性問題

可解釋性問題是機器學習系統無法解釋其決策過程。這是一個嚴重的問題，人類無法理解人工智能系統是如何得出結論的。此外，很難確定算法是否已針對有偏見的數據進行訓練，或者它是否使用過時或不適當的數據源。

成本

人工智能在研發中的另一個限制是成本。這項技術很昂貴，而且訓練一個人工智能系統所花費的時間可能會長得令人望而卻步。此外，許多公司沒有資源來培訓和維護人工智能軟件。

最后的想法

人工智能將繼續存在，它的未來是光明的。它正在徹底改變公司進行研究和產品開發的方式。從數據處理到功能測試和質量保證，人工智能可以幫助公司創造更好的產品。然而，公司應該不斷尋找解決人工智能限制的方法。