„KI im FuE Bereich“ Teil 2: Konkrete KI-Ansatzpunkte im Produktenwicklungsprozess

TIM Fokusreihe „KI im FuE Bereich“

Im ersten Teil unserer TIM-Fokusreihe „KI im FuE Bereich“ haben wir die Potenziale des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) im Produktentwicklungsprozess (PEP) beleuchtet und die vielversprechenden Phasen herausgestellt, in denen durch den Einsatz von KI erhebliche Effizienzsteigerungen möglich sind. In diesem zweiten Teil richten wir den Fokus auf konkrete Anwendungsfälle, die den produktiven Einsatz von KI entlang des PEP aufzeigen.

Die derzeit führenden KI-Systeme verzeichnen die größten Fortschritte insbesondere im Umgang mit unstrukturierten Daten, wie Texten, Bildern und Videos. In Phasen des PEP, in denen solche Daten vorliegen, können also die größten Effizienzgewinne realisiert werden.

Dabei handelt es sich typischerweise um die frühen und späten Phasen des PEP. In den mittleren PEP-Phasen, in denen überwiegend mit strukturierten numerischen Daten gearbeitet wird, wurden bereits zahlreiche Optimierungen vorgenommen, sodass die neuen LLMs hier nur begrenzte Potenziale bieten:

• KI-gestützte Analyse und Ideengenerierung in der frühen Phase des PEP
  Die erste Phase des PEP, oft auch als „fuzzy front end“ bezeichnet, ist geprägt von der Identifikation neuer Produktideen und -anforderungen sowie der Definition des Problemraums. Aufgrund der unstrukturierten Natur dieser Phase bietet sich der Einsatz von KI besonders an. KI-gestützte Trendanalysen und Technologie-Landschaften, wie sie etwa mit unserem Tool CumulusAI ermöglicht werden, helfen, schwache Signale zu identifizieren und fundierte Datenanalysen durchzuführen, um einen Problemraum zu erkunden oder einen Lösungsraum aufzuspannen. Dies erlaubt es, Felder für Innovation und Marktchancen frühzeitig zu erkennen. Wir trainieren bei CumulusAI eigene Modelle basierend auf individuell zusammengestellten Datensätzen und setzen sowohl analytische wie generative KI-Systeme ein. Die analytische KI hat dabei allerdings das letzte Wort, sodass alle Ergebnisse faktensicher sind und auf eine reale Quelle im Datensatz verweisen. Das berüchtigte Halluzinieren von generativer KI wie ChatGPT wird somit vermieden.Dieses nutzen wir allerdings gezielt z.B. bei unserem „TRIZ-Ideen-Bot“. Dieser generiert automatisiert Ideen, indem er einem strukturierten Problemlösungsprozess folgt. Abstraktion und Analogiebildung geschehen dabei nicht automatisch, sondern erfordern gezielte Schritte. Aus diesem Grund geben wir unserer KI strukturierte Abläufe vor, unterstützt durch umfangreiche Trainingsdatensätze.
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  Das Ergebnis sind zahlreiche kreative Ideen, die häufig über den Tellerrand hinausgehen. Natürlich entstehen auch weniger brauchbare Vorschläge, aber das ist bei menschlichen Kreativprozessen ähnlich, sodass dieselben Vorgehensweisen angewendet werden können.
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  Hervorzuheben ist an dieser Stelle, dass Kreativprozesse grundsätzlich in einem Wechselspiel aus divergenten und konvergenten Phasen verlaufen – also dem kreativen Generieren von Ideen und deren anschließender Bewertung und Priorisierung. Divergente Prozesse lassen sich, wie oben beschrieben, mittlerweile sehr gut abbilden. Konvergente Prozesse hingegen bergen unserer Meinung nach aktuell noch einige Herausforderungen. Dies lässt sich z.B. mit der Tatsache verdeutlichen, dass die besten Ideen zu Anfang oft sehr unwahrscheinlich oder sogar unmöglich umzusetzen erscheinen und nur durch (irrationale) Vision und Tatkraft einzelner Personen vorangetrieben werden. Natürlich gibt es noch viele weitere Faktoren, die wir aktuell erforschen. Wir hoffen bald weitere Erkenntnisse veröffentlichen zu können.
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• Optimierung der Konstruktionsphase durch KI-gestützte Simulation und Prototyping
  In der Konstruktions- und Entwicklungsphase kann KI zwar zur Beschleunigung von Designprozessen beitragen, allerdings handelt es sich um strukturelle Daten, die bereits durch Methoden wie Finite Elemente Analysen (FEM) optimierbar sind.
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• KI für effizientes Feedback-Management in der späten Phase des PEP
  In der finalen Phase des Produktentwicklungsprozesses, dem Review, spielt z.B. die Verarbeitung von Kundenfeedback nach Produktlaunch eine zentrale Rolle. Hier können KI-basierte Textanalyse-Tools eingesetzt werden, um große Mengen an Kundenkommentaren, Rezensionen und Support-Anfragen zu analysieren und daraus Muster abzuleiten. So lassen sich Produktverbesserungsvorschläge identifizieren, die Entwicklungsteams direkt in die nächste Iteration einfließen lassen können. Das Feedback-Management profitiert zudem von der Möglichkeit, virtuelle Personas zu erstellen und durch Interaktion tiefere Einsichten in Kundenbedürfnisse zu erhalten.

Von der Strategie zur Umsetzung: Erfolgsfaktoren für den KI-Einsatz im PEP

Für eine erfolgreiche Implementierung von KI im PEP ist es entscheidend, die richtige Kombination aus Anwendungsfall und KI-Tool zu identifizieren. Dabei ist die Entscheidung, ob KI zur Analyse von Inhalten, zur Generierung von neuen Inhalten oder zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von Ergebnissen eingesetzt werden soll, zentral. Eine strategische KI-Roadmap hilft, die Implementierung Schritt für Schritt voranzutreiben und schnell erste Ergebnisse zu erzielen.

Das war Teil 2 unserer Fokusreihe „KI im FuE-Bereich“. Im dritten und letzten Teil dieser Fokusreihe werfen wir einen Blick auf die Auswahl und Priorisierung einer KI-Strategie im FuE-Bereich. Wir zeigen Ihnen, welche Faktoren bei der strategischen Planung und Umsetzung berücksichtigt werden müssen, um langfristig Wettbewerbsvorteile durch den Einsatz von KI zu sichern.

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