Исследование: масштаб потерь в R&D на фоне внедрения ИИ
Руководители инновационных отделов сталкиваются с растущим давлением: нужно быстрее выпускать прорывные продукты и принимать более обоснованные инвестиционные решения. Однако новое исследование показывает, что многие компании по-прежнему теряют значительную часть бюджета на проекты, которые так и не доходят до коммерциализации, — и это при ускоряющемся внедрении ИИ.
Отраслевой отчет, основанный на опросе более 200 старших специалистов по R&D из Северной Америки, Великобритании и Европы, показывает, где инновационные команды теряют время, бюджет и конкурентные преимущества, а также как более качественная аналитика может улучшить принятие решений до того, как будут сделаны крупные вложения.
Ключевые выводы
- Более трети организаций тратят от 25 до 40% бюджета на R&D на проекты, которые никогда не доходят до рынка.
- Почти половина респондентов оценивают потери более чем в $1 миллион при каждой отмене проекта на поздней стадии.
- Внедрение ИИ резко выросло, однако большинство компаний используют его в основном для исполнения задач, а не для стратегических решений о том, какие проекты заслуживают инвестиций.
- Ранний доступ к конкурентной, рыночной и патентной аналитике приносит наибольший эффект на этапах генерации идей и оценки осуществимости, до выделения значительных ресурсов.
Об отчете
Конкурентное давление и инструменты на базе ИИ меняют подходы к инновациям. По мере сокращения циклов разработки и ускорения изменений на рынках способность принимать уверенные, основанные на данных решения в сфере R&D становится конкурентным преимуществом.
Отчет 2026 R&D Benchmark Report изучает, как ведущие организации отвечают на эти вызовы и в чем они продолжают испытывать трудности. Исследование показывает: несмотря на широкое распространение ИИ, многим компаниям по-прежнему не хватает аналитики, чтобы правильно расставлять приоритеты, отсеивать малоперспективные проекты на ранних стадиях и сокращать дорогостоящие провалы на поздних этапах. Вместо этого команды часто сталкиваются с разрозненными источниками данных, долгими процессами согласования и критически важными выводами, которые появляются слишком поздно, чтобы повлиять на ключевые инвестиционные решения.