La industria siempre está en la búsqueda de innovar, por lo que la implementación de tecnologías avanzadas se ha vuelto imprescindible para mantenerse competitiva en un mercado en constante evolución.
Desde el análisis de grandes cantidades de datos hasta la automatización de procesos, la inteligencia artificial ofrece un potencial sin precedentes para acelerar el descubrimiento científico, mejorar la eficiencia en la creación de nuevos productos y optimizar la toma de decisiones.
En esta nota, te contamos cómo es que la inteligencia artificial puede impulsar la investigación y desarrollo a nuevos niveles.
¿Qué es la I+D?
Podemos definir que I+D se define como el proceso de búsqueda e indagación de nuevo conocimiento científico y técnico, con el objetivo de desarrollar nuevas tecnologías o proceso para la creación de productos, materiales, servicios o proceso.
Es bueno tener en mente que I+D se refiere a investigación y desarrollo, en algunos casos se le agreda un I después de la D que hace referencia a la innovación dentro del proceso.
Se busca innovar en los puntos antes mencionados para mejorar la calidad de los mismos o para optimización de producción y reducción de costos, con el objetivo de que las empresas tenga una ventaja competitiva en el mercado.
Etapas del I+D
Para poder llevar a cabo el proceso de investigación y desarrollo se necesita para por 3 etapas, las cuales son:
- Básica o fundamenta: Busca adquirir nuevos conocimientos a través del desarrollo de hipótesis, leyes o teorías.
- Aplicada: En esta se busca aplicar los conocimientos adquiridos de la primera fase para obtener objetos prácticos. Sus resultados pueden estar sujetos a ser patentados.
- Tecnológico: En esta las empresas desarrollan prototipos a partir del Kwon How desarrollado en las fases anteriores.
El papel de la IA generativa en la I+D+I
La llegada de la inteligencia artificial generativa ha hecho que la implementación de procesos de investigación, desarrollo e innovación sea más accesible para empresas de diferentes tamaños, democratizando la capacidad de optimizar sus resultados frente al mercado.
La incorporación de herramientas de IA generativa permite a las empresas y equipos de investigación reducir tiempos e inversiones al agilizar diversos procesos, como:
- Generar nuevas ideas para investigación.
- Validar hipótesis y teorías.
- Analizar grandes cantidades de datos.
- Crear ambientes controlados para experimentación.
Este avance tecnológico no solo incrementa la eficiencia en la I+D+I, sino que también potencia la capacidad de las empresas para adaptarse rápidamente a las demandas del mercado y mantenerse competitivas en un entorno en constante cambio.
