生成式人工智能 徹底重塑了 研究與發展 的全景。它的整合優化了創新過程，並在戰略性行業中激發創造力。
*人工智能為獲得的知識提供了前所未有的資本化.* 企業通過採用這些技術，超越了傳統創新的障礙。
*透過自動化將人類潛力轉化為指數增長.* 每一次技術進步都能改善研發項目的可追溯性和效率。
在歐洲追求技術主權的過程中，需要迅速適應當前的挑戰，而生成式人工智能則作為這一動力的關鍵催化劑。
研究與發展：經濟增長的關鍵
優化研究與發展 (R&D) 的過程是企業活力和經濟刺激的重要支柱。技術創新，特別是透過生成式人工智能，具有戰略性。能夠採用這些新技術的企業通常會在競爭對手前面。
就業創造的革命
創新的企業促進了就業的創造，從而促進了繁榮研究生態系統的發展。根據Baromètre Numéum的資料，GreenTech在法國創造了大約2800個職位，占全國總數的21％。這種活力還擴展到科技創業公司，它們促成了近2700個職位的出現。
人工智能在技術主權中的角色
研發對技術主權的貢獻意義重大，使得避免對外國供應商的依賴成為可能。2020年，80％的歐洲製藥行業的有效成分來自亞洲。這一主權問題突顯了加強國內創新能力的必要性，以避免這樣的失衡。
研發過程中的挑戰
研發活動的特點是耗時的步驟：技術監測、文獻研究、數據收集與分析。這些階段需要大量的時間和資源投入，從而使得驗證過程變得複雜且嚴謹。
生成式人工智能帶來的解決方案
生成式人工智能 的解決方案為優化研發提供了顯著好處。自然語言處理 (NLP) 和 機器人流程自動化 (RPA) 的技術能夠構建數據，並加速研究過程。麥肯錫報導，自2017年以來，人工智能的採用已經增長了超過一倍，並在2023年達到50至60％。
生成式人工智能在研究項目中的效率
研究工作因生成式人工智能而獲益匪淺，它幫助研究人員分析科學不確定性。這種支持特別是在初步階段，能夠識別和解決技術瓶頸。研究機構Valoir估計，生成式人工智能可以自動化高達標準工作日40％的工作內容。
可追溯性和文檔的改進
整合人工智能工具的企業實現了對知識獲取的更高可追蹤性。語音轉文字和生成式人工智能技術的結合使得研究步驟的文檔化變得更加容易，同時保證科學的嚴謹性。這一精確存檔的過程確保了知識的有效資本化。
人工智能促進的融資機會
生成式人工智能在識別融資機會方面發揮了重要作用。它幫助編寫資助申請文件，從而優化獲取創新項目融資的機會。創新諮詢公司可以在這一過程中起到結構性作用，陪伴企業走過這一過程。
因人工智能而變得光明的未來
迅速發展的針對研究和發展的人工智能技術為新機遇鋪平了道路。自主人工智能代理的出現將可能在未來幾年改變技術格局。與此採用相關的倫理和經濟挑戰需要特別關注，尤其是在就業和數據隱私的影響方面。
使用生成式人工智能的創新項目顯示出未被開發的潛力。企業必須利用這些工具以保持在不斷變化市場中的競爭力。與學術機構合作的研究也將促進新解決方案的出現。
欲了解有關人工智能的更多信息，您可以參考 Actu AI 的文章。
受到跨學科合作促進的技術進步將成為應對未來挑戰的關鍵。
創新技術，特別是以人工智能為核心，正在塑造一個未來，讓創造力與研究融合，以孕育出全新的解決方案。
(1) Numeum 針對法國科技初創企業的就業情況的指標，與 Motherbase 共同於2024年前六個月進行的研究 https://numeum.fr/actu-informatique/lemploi-dans-la-french-tech-progresse-de-4-sur-le-premier-semestre-2024
(2) https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7245273/
(3) 麥肯錫於2023年1月進行的研究“過去五年企業中人工智能技術的使用概覽文獻資料”。
(4) Valoir 人工智能與自動化調查2023年。
有關生成式人工智能和研究與發展的常見問題
什麼是生成式人工智能，它是如何在研究與發展中被使用？
生成式人工智能是一個人工智能的子學科，它利用算法來生成各種內容，例如文本、圖像或模型。在研發中，它被用來分析數據、特徵化複雜問題並快速生成原型或創新想法。
生成式人工智能如何提高研發過程的效率？
生成式人工智能通過自動化重複性任務、便利相關信息的檢索和進行高級模擬來優化研發過程，從而減少了研究所花費的時間並提高了團隊的生產力。
在研發中使用生成式人工智能的經濟優勢是什麼？
通過整合生成式人工智能，企業能夠降低運營成本、加快上市時間，並提高獲得其創新項目融資的成功機率，這意味著更快的投資回報。
生成式人工智能如何促進技術領域就業的創造？
生成式人工智能的興起帶來了新職位，特別是在軟件開發、數據分析和創新項目管理方面，同時因為新合作和研究的機會使得組織對人才更具吸引力。
生成式人工智能如何幫助克服研究中的技術瓶頸？
這項技術通過模擬創新情景並測試潛在解決方案來識別和分析技術障礙，從而便利做出明智的決策來克服技術挑戰。
使用生成式人工智能在研發領域的道德考量是什麼？
生成式人工智能的使用引發了有關知識產權、人工智能生成決策的責任以及算法中的潛在偏見等倫理問題。制定相應的規範和良好實踐以確保其倫理使用至關重要。
企業如何將生成式人工智能納入其研發策略中？
企業可以首先評估其在研發方面的需求，確定可以被生成式人工智能自動化或優化的過程，並投資於合適的技術解決方案，同時對其團隊進行必要的新技能的培訓。
