探讨2024年企业创新面临的六大转变，详解如何整合人脑与机器智能深化创新力。本指南提供在高波动性市场中，企业如何应用AI技术促使创新过程成为更易于协作、更启发性思考与更高速、变革性成效的启示。
人工智能 (AI) 影响了几乎所有行业，彻底改变了我们处理和理解数据的方式。这些技术使我们能够以更高的准确性、速度和规模导出模式、执行诊断和预测。尽管人工智能可能曾经被归入主要分析领域，但生成式人工智能（Gen AI）的迅速崛起打开了潘多拉魔盒，挑战了我们曾经认为在创造力、解决问题和创新方面可能实现的能力。
本文探讨了企业创新的新模式如何逐步利用这些人工智能驱动的功能来释放前所未有的创造力、生产力和增长水平。在这条人工智能驱动创新的道路上，我们看到了6大转变，这些转变标志着未来的创新不仅更容易获得、更协作、更鼓舞人心，而且更智能、更快、更具变革性。
1. 企业创新为何发生变化？为什么现在？
在全球波动性和不确定性不断上升的情况下，创新的必要性是众所周知的。如果不进行干预或调整，80% 的现有商业模式都面临风险。作为回应，高管们正在对创新计划、精益策略和新兴技术进行投资。然而，其中许多努力未能取得在竞争中保持领先所需的突破。
各行业的分析师报告称，企业创新工作的生产力显着下降，使创新支出越来越变成黑匣子。过去五年，美国公司在创新项目上投入了 1 万亿美元，但毫无结果。
创新投资回报递减的原因通常是可预防的内部障碍，例如未能发现并响应有意义的变革信号、在构思中遇到创造性障碍以及将高价值资源（时间、金钱、专业知识）花费在低价值的努力上。
显然，传统的创新方式往往仅仅依赖集体创造力和往往分散的流程，受到固有的局限性的束缚。这些限制与人工智能应用层的出现和 GenAI 的大规模扩散同时发生，从而产生了一种更加有效的创新模式：人工智能驱动的创新。
人工智能驱动的创新不仅仅意味着利用人工智能工具进行创新；它是关于将增强智能（人工智能和人类聪明才智的综合协同力量）无缝地嵌入到端到端创新中。这意味着孤立的想法演变为端到端的创新生态系统，系统地、持续地连接各个点、找出差距并开发机会。
1) 波动性和不确定性上升
变革和技术的步伐正在加快。波动性和不确定性正在上升。市场日益全球化、商品化和监管。客户和竞争都在不断发展。
跨行业和跨地区的公司都敏锐地感受到了这些力量。五分之二的全球首席执行官认为，如果一切照旧，他们的组织将无法在未来十年保持经济活力。
创新、跟上或试图抢占这些变革力量的必要性是众所周知的。高管们正在精益创新、新兴技术和工具上投资数百万美元，以提高效率、商业智能和项目管理。然而，其中许多努力未能取得在竞争中保持领先所需的突破。
2) 创新支出回报递减
公司在试图最大化创新投资回报时面临许多内部障碍。但其中大多数可以概括为三个普遍主题：缺乏长远眼光、缺乏重点和缺乏监督。
3) 企业创新的面临3大障碍
#1 缺乏长远眼光
绝大多数首席执行官对未来全球经济增长持悲观态度。因此，尽管承认变革的必要性，但许多公司在面对这种经济不确定性时，仍会像往常一样加强业务，并保护现有产品、客户和现金流。他们会优先考虑短期收益，而损害长期规划。
另一方面，在经济不确定的情况下明智地投资于创新的公司能够充分利用新兴机遇并确保可持续的成功，平均利润比竞争对手高出 2.4 倍。这种相关性取决于公司是否有能力防止快速获胜掩盖未来的雄心。
事实证明，建立敏捷创新组合、平衡三个层面的雄心的公司能够超越竞争对手，并拥有更好的市盈率。保持这种平衡——相应地监控和调整计划——是创新投资组合经理必须履行的最重要的职责之一。这对于在危机、混乱和不确定时期做好未来准备至关重要。
#2 专注力不集中
资源配置对于企业创新的成功至关重要。资源是有限的，因此组织必须设定强有力的战略重点，以确保其最有前景的创新举措得到足够的支持。在许多情况下，这根本不会发生。因此，只有11% 的高管表示，他们公司的战略重点拥有成功所需的资源。
不幸的是，对集体创造力的普遍投资加剧了这个问题。旨在使创新更具包容性并激活公司内部和外部的多样化专业知识的善意举措产生了大量的想法并增加了创新组合的数量。因此，薄弱的想法和“僵尸项目”往往会获得资金，并面临蚕食最重要的创新举措的风险。近三分之二的企业领导者声称他们的组织将高价值资源花费在低价值的努力上。与此同时，研发预算分配适度但更明智的小公司会获得更高的销售回报。
将资源与战略优先事项相匹配往往会因无法做出快速有效的决策而受到阻碍。收集证据来支持长期影响预测，更不用说确保利益相关者的认可，可能极具挑战性，尤其是在试图预测未来五到十年举措的影响时。
将有限的资源（无论是金钱、时间、专业知识还是劳动力）分配给新的创新需要授权决策。这并不是在真空中发生的。那些能够快速、成功地做出战略决策的公司是在一个结构化而敏捷的框架内完成的，该框架集成了数据驱动的见解、跨职能协作和持续评估。
#3 缺乏创新管控
最终，企业创新的最大障碍之一是缺乏端到端的创新管控和对持续努力的强有力监督。整个创新价值链中分散的工作流程在吸引人员和促进协作方面带来了挑战。使用多种工具的团队之间的不一致会造成信息孤岛、重复工作和错失机会。
如果所有创新所需要的只是一个伟大的战略和一系列聪明的想法，那么可能就不需要端到端的视角。但战略和想法是无形的、脆弱的东西，它们的潜在价值只有通过协调和明智的执行才能释放。没有对创新的许多活动部件进行强有力监督的公司往往很难尽早预测潜在的协同效应和障碍。
即使制定完善的创新战略，失败率也高达 67%。更重要的是，每年推出的近3万个新产品中，95%都失败了，主要原因是决策不透明，没有适当考虑市场力量。
简而言之，许多公司未能识别关键的相互依赖关系并将从战略到执行的各个点联系起来。正是由于缺乏透明度和监督而无法将各个点联系起来，导致大多数想法在离开绘图板之前就宣告失败。
4) 通过增强智能转变企业创新
总而言之，我们对企业创新的未来了解如下：
- 世界的波动性和不确定性将会上升。
- 创新的必要性——适应、保持与客户的联系，以及比竞争对手更快更好地创新——将会变得更加迫切。
- 许多投资创新的组织将面临降低投资回报率的内部障碍。
然而，第三点并不是已成定局。我们正在经历从传统的、分散的创新管理模式（这些障碍普遍存在）到一种更有效的模式的转变：在一个集中操作系统中管理持续的端到端创新。
以下是我们对未来的了解：机器智能正在推动前所未有的效率，带来以前难以想象的机会，并改变我们的生活、工作和创新方式。这就是创新操作系统将机器智能和人类聪明才智无缝结合的原因。
创新的未来将看到增强智能无缝集成到决策流程的核心，从根本上提升我们的创造、协作和突破性创新的能力。
2. 企业创新未来已来的6大转变
当我们用更智能、更快速、更有影响力的方法取代传统的创新方式时，未来会是什么样子？
我们正在果断地进入增强智能时代。
机器学习和人工智能几乎影响了所有行业，彻底改变了我们处理和理解数据的方式。这些技术使我们能够以更高的准确性、速度和规模导出模式、执行诊断和预测。
我们每天都会与这些功能进行交互，这些功能通常在后台运行，为我们使用的应用程序和工具提供支持，从监控我们的健康和财务状况到提高工作效率和协作性。
为什么创新应该有所不同？
随着机器学习变得无处不在，并且创新需求在许多公司的企业议程中具体化，我们的创新方式正在发生结构性转变。
Runwise 相信，创新的未来将利用机器智能来增强人类的创造力。这标志着从孤立的想法渠道向自动化系统的转变，该系统能够系统地、持续地连接各个点、识别差距并开发机会。
当你可以更聪明地创新时，为什么要更加努力地工作呢？
#1 从零星创新到持续创新
传统的创新方法通常是基于项目的，并且独立于企业中的其他项目、部门和目标来执行。即使采用更开放的方法让员工或外部参与者参与，此类努力也常常采取一次性活动的形式，缺乏明确的后续计划。这些努力往往是零星的，很少有企业领导者对其公司主动、持续地 进行长期规划的能力充满信心。
相比之下，持续创新是一种可持续的方法，组织通过这种方法不断寻求并实施新的想法、改进以及产品、流程或策略的变化。通过强调持续致力于改进而不是一次性突破，持续创新使公司能够适应快速变化的环境并抓住新的机遇。
永远在线的创新执行系统
有了Gen AI 工具，创新不再是您作为特定项目的一部分进行的事情，然后搁置一边。经验告诉我们，当创新成为组织 DNA 的一部分并解决以下三个关键问题时，创新就会蓬勃发展：在哪里发挥作用、如何获胜以及执行什么。我们称之为“大局”，是创新操作系统的基础，它将您的远见和构思活动与您的创新组合无缝集成。在机器智能的支持下，为了增强您的集体创造力，AI提供了一个始终在线的引擎，以实现协作、一致和持续的创新。
#2 从以创意为中心到以执行为中心
许多组织仍然非常重视创意的产生，将其作为创新的主要驱动力。我们相信，通过集思广益和收集大量创意，创新自然会随之而来。但创新世界里充斥着这样的例子：公司产生了纸上谈兵的想法，而且往往是平行的想法，但最终的失败或成功却取决于他们的执行。
创新需要的不仅仅是提出想法。事实上，构思可能是这个过程中最简单的部分，特别是当新的平台和工具使人们可以轻松做出贡献时。（《哈佛商业评论》，2015 年）
人们越来越认识到，光靠想法并不能带来创新；只有想法才能带来创新。执行力至关重要。将重点转移到执行上可确保想法有效转化为实际结果。关键的区别在于执行的内容、时间和方式：有什么想法、何时采取行动以及如何分配资源和商业化。
将想法转化为行动
AI Ideation 动员您的端到端创意生态系统。它融合了人类和机器智能，可以快速生成和评估想法，同时简化执行和价值实现。借助智能阶段门工作流程，您可以通过创意漏斗转移创意，系统地检查重要任务和里程碑。我们的可配置工作流程允许您定义每个阶段的任务、时间范围和所有者，从而指导流程并减少管理工作。通过建立清晰透明的流程来开发、丰富、监控和资源化创意，AI Ideation 将您最有前途的创意转化为市场就绪的创新。
#3 从分散到集中
众所周知，协作和知识共享可以促进更全面、更有效的创新。然而，许多公司仍然将创新视为孤立的团队，使用一套分散的工具——一个是该部门收集想法的平台，另一个是该部门管理技术的工具——导致创新生态系统效率低下、不透明。
集中端到端创新情报是公司为促进创新文化而采取的最重要的一步，在这种文化中，所有员工都可以获得参与创新所需的工具和信息。打破内部孤岛就是创建一个透明的事实点，以减少冗余、节省时间和资源并加速决策。按实际价值计算，这意味着利润增加了 2.3 倍。
360 度创新组合视图
AI 作为创新组合管理新工具，使您能够通过单一集中视图轻松监控整个创新组合。消除在电子表格和各种文档之间切换的需要，使决策者能够根据数据驱动的见解快速而自信地采取行动。使用这一配备交互式编辑、过滤和排序功能的动态工具，在一个中心点实时监控绩效、预算和 KPI。
#4 从收集到连接
创新的许多步骤都是从信息收集开始的：识别变革的信号和驱动因素，捕捉新想法，以及收集有关客户、竞争对手和潜在合作伙伴的数据。但企业很容易陷入“大海捞针”的陷阱——收集创新相关信息，却未能将其转化为有意义的创新情报。
连接点[…]是精明的高管创造突破性产品和其他举世瞩目的举措的方式。（《福布斯》，2015 年）
构建创新智能需要组织不仅仅局限于收集信息。他们必须积极建立联系、验证假设并整合组织知识。通过机器智能支撑这一流程，组织可以在指导战略决策的同时获得更强大、基于证据的见解和解决方案。
更智能、更快速的产品开发
AI 将可以自动化产品开发，帮助您快速连接从战略到执行的各个点。如智能推荐工具使用机器学习来自动建议您工作区中的相关标签、相关元素和专家。它会立即对信息进行分类，识别创新情报中的相互依赖性、协同作用和差距。通过将外部变革驱动因素和内部能力与创新计划联系起来，消除决策过程中的偏见和模糊性，提高命中率。
#5 从手动到智能化
尽管工作场所生产力稳步提高，并且人们越来越关注自动化工具和解决方案，但许多知识型员工仍然承受着繁重的手动耗时任务的负担。五分之二的创新专业人士表示，花在文档上的时间多于花在实际创新上的时间。这不仅关乎速度和效率，还关乎速度和效率。手动流程更有可能导致错误和错失机会。
虽然自动化并不是什么新鲜事，但它在创新中的应用仍然被低估并且经常被误解。机器智能能够快速识别人类可能无法识别的大型数据集中的模式、趋势和联系，为数据驱动的创新铺平了道路——以速度和规模进行。创新过程中各个步骤的自动化同样可以释放人力资源，让他们能够专注于创新的更具战略性的方面。
智能创新雷达
AI 创新雷达由机器学习提供支持，是一种新工具，可自动跟踪和监控趋势、技术、初创公司、竞争对手、风险和现有机会。它使用智能评分将信号置于上下文中，消除噪音，让您更容易专注于真正重要的事情。创新雷达可提供业务环境随时间变化的实时可视化。它会自动向您的收件箱发送警报，以确保您不会错过重要的进展，无论是突然的还是持续的，让您能够做出更明智、更主动的决策。
#6 从平民化到赋权
创新平民化的概念已经存在了几十年。然而，尽管开放创新趋势相当成熟，众包平台盛行，并且有大量证据证明多元化创新视角的好处，但许多组织文化、结构和机制仍未能充分发挥包容性创新的潜力。
生成式人工智能为企业和政府提供的最大机遇是增强人类创造力并克服创新民主化的挑战。（《哈佛商业评论》，2023 年）
赋予每个人创新能力不仅仅是打开闸门。授权创新为参与者提供信息和工具，充分发挥他们的创造力，减少手动输入，并消除任何冒名顶替综合症的概念。这就需要一个操作系统，它不仅可以使创意产生变得容易、直观和有吸引力，而且还可以简化评估过程，以应对更多创意的涌入并分离出游戏规则改变者。
激活集体创造力
AI 智能创意管理是企业积极、持续、高质量地参与创意活动的解决方案。通过利用生成式人工智能 (GenAI) 的功能，这一新工具通过基于提示的协助加快了活动描述的创建和想法提交的速度。它消除了员工构思的常见障碍，简化了流程并在您的活动、业务目标和行业背景下引导创造力。使用人工智能生成的精确评估，智能创意还可以增强创意评估，随着您的创意生态系统的发展，为您的评估团队和专家节省大量精力。
3. 对企业创新的直接影响
这些转变将对企业创新将产生什么影响？企业如何应对这些变化？
上述创新的转变并非不可避免。公司有选择，并且与任何新技术的传播一样，它遵循采用曲线：
- 落后者：照常进行业务，仅依靠集体创造力并使用传统的、往往是分散的方法。
- 大多数：将现成的人工智能工具应用于创新过程中特定步骤的孤立用例。
- 领先者：拥抱人工智能的变革力量，在整个端到端创新中无缝集成人类和机器能力。
哈佛商业评论和BCG咨询集团的一项研究证明了这种选择，该研究描述了人们如何使用人工智能的两种不同模式：
AI赋能创作者
在人脑和机器智能之间战略性地划分和委托解决方案创建活动。
AI-first型企业
通过持续互动，将人工智能完全融入工作流程、文化和结构中。
当然，每家公司都是独一无二的，他们选择哪种方法将取决于几个因素。然而，总体而言，研究发现，与未使用人工智能的员工相比，使用人工智能的员工更快、质量更高地完成了更多任务。
我们相信，未来的创新领导者将像机器人一样，在能力的最前沿将集体创造力与人工智能无缝地结合在一起。
完全嵌入式人工智能是在财务和非财务指标方面表现出色的未来企业所共有的关键属性之一。（BCG，2023 年）
在转向这种人工智能优先的方法时，需要考虑几个方面的影响，以确保平稳过渡和最大的创新回报。
#1 加速创新人才赋能
电子表格软件的发明并没有让会计师变得过时。计算变得即时，会计师变得更有价值。同样，机器智能并没有取代创新所需的人类聪明才智和战略思维，而是将其倍增以释放新的潜力。
生成式人工智能的最大潜力不是取代人类，而是取代人类。它是为了帮助人类努力创造迄今为止难以想象的解决方案。（《哈佛商业评论》，2023 年）
对跨学科创新团队和管理人员的需求不会消失。事实上，最近的研究表明，多才多艺的创新者比专业研究人员更有可能整合新知识来创造有影响力的创新。
公司还必须培养多样化的技能，其中包括人工智能素养，这意味着对人工智能的工作原理、功能和局限性有基本的了解。这些知识将使他们能够适当地解释和评估人工智能生成的见解和想法，并确定进一步整合的机会。
#2 优化创新组织架构
传统和僵化的等级制度往往很难做出决策和实施新想法。随着人工智能驱动的创新，更加灵活和去中心化的组织结构将会蓬勃发展。扁平化的结构更加灵活、反应灵敏，能够灵活地适应市场变化和技术进步。
机器智能功能减轻了员工参与创新时经常面临的许多传统障碍。借助人工智能驱动的工具，可以自动执行手动和繁琐的流程、发现联系并引导创造力，所有组织级别的创新都变得更加容易。
虽然参与度的提高可能意味着创新情报的更广泛，但优先考虑采取行动的情报仍然应该是组织内专门团队的工作。首席创新官对于管理所有利益相关者、定义战略方向和培育创新文化至关重要。
#3 提升创新交付速度
创新速度至关重要。您需要快速做出决策，在竞争对手之前采取行动，并保持敏捷性以不断适应不断变化的市场条件。利用机器智能增强创新流程可以加快知识提取和数据分析速度，实现手动任务自动化，并能够快速识别和解决复杂问题。
速度确实是人工智能最大的好处之一。但这种加快的步伐必须与仔细考虑和尽职调查相平衡。如果没有适当的创新治理框架，快速发展的组织将面临更高的风险，发布忽视质量保证或监管合规性的产品。他们可能过分强调短期收益，而忽视了长期的 H3 投资。或者会遇到员工的抵制，因为他们的组织文化落后于变革的步伐。
在创新中，您需要一台能够达到最高速度的发动机。但您还需要您的转向、刹车和导航处于最佳状态，以确保您到达目的地。不仅快速而且安全，克服了沿途所有的坑洼、发夹弯和改道。这就是为什么必须将机器智能能力的速度与只有人类才能提供的战略领导力相匹配。
#4 扩大创新价值规模
从本质上讲，速度和可扩展性是创新中同一枚硬币的两个方面。如果速度使组织能够快速创新并响应即时需求，那么可扩展性则可确保这些创新能够长期持续、扩展和适应。同样，机器智能理解复杂信息和自动化流程的能力使其成为扩展创新的强大推动者。
在正确的时间、以正确的幅度扩展新想法并启动创新，是创新的价值所在。麦肯锡公司在对美国风险投资 (VC) 数据的分析中发现，三分之二的价值创造是通过扩展新产品和服务来实现的。这意味着仅仅有一个好主意是不够的；还需要有一个好主意。您需要将这些想法转化为实际的解决方案，以吸引大量受众、应对广泛的挑战或随着时间的推移获得持续的价值。
扩大创新不仅仅涉及扩大创新理念或产品。必须建立有效的创新管理流程和结构，以应对更多输入（变革的信号和驱动因素）、更多输出（机会、想法、项目）和更多参与者（员工、合作伙伴、外部合作者）带来的复杂性。
4. 2024如何前行 - 创新中的增强智能
2024如何成功地从传统的创新方式过渡到人工智能驱动的创新？我们正在经历增强智能的分水岭时刻。超过四分之三的高管正在其组织中投资于自动化系统，其中大部分用于未来的努力。近三分之一的顶级创新者已经在其创新和研发职能中大规模部署 GenAI 。
企业创新的任务是不断发展，利用最新的技术和方法来保持竞争力。借助AI的新工具，我们正在通过将机器智能融入核心来创新公司的创新方式。人工智能和人类的聪明才智相结合，在一体化的端到端执行系统中相互补充和放大，实现更智能、更快速、更具变革性的创新。
- 通过AI驱动的创意活动和创意生成，加快构思并提升集体创造力。
- 通过可配置的阶段评审工作流程和人工智能评估来激活您的端到端创意生态系统，将最有前途的创意转化为值得实现的创新。
- 集中实时管控创新组合绩效、预算和关键绩效指标 (KPI)，以实现数据驱动的授权决策。
- 简化产品开发进程，立即对创新相关数据进行分类，并识别创新情报中的相互依赖性、协同作用和差距。
- 智能监控新兴变革驱动因素，利用智能评分消除噪音，让企业更轻松地专注于真正重要的事情。
事实上，人工智能驱动的创新已经有许多成功的例子——从预测分析和更快的原型设计，到 GenAI 在内容、设计和视频等构思和创意领域的突破性应用。引领人工智能驱动创新转变的公司发现，他们的创意漏斗增长了五倍，孵化选择性也提高了一倍，这使他们能够更好地严格优先考虑高价值创新。
创新的火花仍然在于人类的聪明才智、协作和多元化的视角。我们理解数据、执行复杂任务、甚至产生想法的方式的进步并不会削弱人类智力在创新中的重要性。相反，通过机器智能增强团队的能力意味着简化工作、增强集体创造力，并确保时间和资源得到最佳利用，以最大限度地提高创新回报。
Runwise 正在创新组织的创新方式。我们的使命是让每个人都能系统、成功、持续地进行创新。这就是我们在整个创新操作系统中注入机器智能功能的原因。我们正在塑造创新的未来，因此您可以为未来进行创新。
