The NPD Game Is Won or Lost in the First Five Plays: How AI Can Help in Product Innovation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The fuzzy front end (FFE) of new product development (NPD) is critical to project success, as activities, such as idea generation, concept development, and market analysis, often determine final outcomes. However, the FFE is prone to errors, leading to costly failures later in development. AI has the potential to transform the FFE by improving efficiency, reducing uncertainty, and enhancing decision-making. Despite this, AI adoption in the FFE remains low—only 22% in 2024—despite the availability of low-cost tools. While AI in later NPD stages faces higher barriers due to technical complexity and higher costs, the front end presents a low-risk, high-reward entry point for AI integration. This article explores AI's role in FFE activities in NPD. AI creates new product ideas and then screens them, prioritizing the best ideas. Examples of AI doing ideation and screening ideas are given and reveal remarkable results. AI can also conduct market and competitive analyses—again examples are provided—and assist in market research and VoC work, reducing costs and time. Numerous commercially available AI tools that help in the FFE are also outlined. Given AI's low cost for FFE tasks and the exceptional results, the real question is: <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">What is stopping us?</i>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle