在當今的商業環境中，初創公司的成功往往聚焦于兩大核心要素：打造卓越的產品，并將其有效推向市場。這一過程中，人工智能（AI）正逐漸成為不可或缺的驅動力。
銷售環節，AI的融入讓傳統銷售模式煥發新生。例如，11x公司通過其“數字員工”Alice，能夠自主搜集客戶名單，并利用電子郵件和LinkedIn消息挖掘潛在客戶，成效顯著，ARR已達到1000萬美元，并成功完成由a16z領投的5000萬美元B輪融資。另一家公司Clay，則整合了超過75家數據提供商，結合智能Agent對網頁信息進行深度挖掘和處理，其估值已高達5億美元，備受紅杉資本青睞。
而在產品研發階段，AI同樣被寄予厚望，被視為“降本增效”的關鍵。全球范圍內的研發支出持續增長，英國2022年的研發支出達到710億英鎊，美國更是高達8860億美元，其中大部分來自企業投資。面對如此龐大的投入，AI在提升研發效率和創新力方面的作用愈發凸顯。
創新的核心在于思維方式的轉變。卡內基梅隆大學的創業學教授Sean Ammirati指出，營造創業文化是推動創新的關鍵，大企業也不例外。他強調，企業應將自身視為技術公司，加大對“鄰近創新”和“顛覆性創新”的投入。明確目標客戶和研發目標同樣重要，這有助于設定KPI，評估研發流程。
客戶需求是產品開發的靈感源泉。品牌獨立站能夠保留并解讀客戶數據，提供即時洞察，幫助企業優化和擴展產品線。例如，內衣品牌Lively和Tommy John，通過深入分析客戶需求，成功推出新產品，滿足市場需求。在數據收集和整理過程中，確保數據的準確性至關重要，這直接影響到AI系統的性能和后續決策的準確性。
AI在產品研發中的應用，從構想到現實，覆蓋了多個環節。在創意階段，AI可以協助進行頭腦風暴，完善產品構思，進行市場調研和競爭對手分析。在產品概念逐步完善后，AI能夠協助制定市場測試策略，加速產品設計與測試流程，提供材料和制造工藝方面的建議。對于初創和小型企業而言，這無疑是巨大的助力。
數字化原型和模擬測試技術的引入，大大降低了研發成本，提高了效率。企業可以借助云計算支持的機器學習模型，進行更多的數字化實驗。同時，3D打印技術的普及，使得企業可以在無需立即投資生產實際產品的情況下，推進產品開發。生成式AI與3D打印的結合，更是進一步提升了設計的靈活性和精度。
數字孿生技術能夠在產品全生命周期中動態更新，提出改進建議，廣泛應用于供應鏈、發電廠等設施的管理。隨著“工業元宇宙”概念的提出，數字孿生技術將迎來新的發展階段，為現實世界中的難題提供最優解，推動產業的數字化、智能化發展。
協作軟件如Slack、Miro等，則推動了團隊創新。這些工具雖然不能直接生成概念，但可以通過知識記錄和分享，幫助團隊更快地汲取失敗經驗，改進產品。創新的關鍵在于快速失敗，在實驗中學習，AI還可以幫助企業排查自身是否涉及侵權、違規。
未來，AI與量子計算的結合，有望在材料和藥物研發等領域帶來革命性突破。盡管量子技術的廣泛應用還面臨諸多挑戰，但隨著相關技術的進步，其商業潛力將逐漸釋放，推動創新的速度和深度達到新境界。
麥肯錫指出，分析式AI和生成式AI有望顯著提升創新成果，包括提高市場契合度、改善產品性能、提高工作效率和縮短產品上市時間。產品研發的未來將是“人類與AI協作”的時代，將AI視為聯合創始人或Human plus AI，共同推動創新和發展。
