Get the right products to market. Own every decision that got them there.

Das Problem liegt in der Regel nicht in der Struktur. Portfolio-Prüfungsgremien, Stage-Gate-Ausschüsse, vierteljährliche Investitionsüberprüfungen, monatliche Programmüberprüfungen – die meisten R&D-Organisationen verfügen bereits darüber. Was kaputtgeht, sind die zugrunde liegenden Daten. Entscheidungen werden in der Besprechung getroffen, und in den folgenden zwei Wochen müssen die Teams in den Bereichen Technik, Beschaffung und Zulassung die genehmigten Vorgaben mit den tatsächlich erbrachten Leistungen abgleichen.

Planview bietet dem Portfolio-Prüfungsgremium, den Stage-Gate-Verantwortlichen und der Führungsspitze im Bereich R&D ein einheitliches Modell für Pipeline-Investitionen, Kapazitäten und Geschäftsergebnisse – das bereits im Vorfeld der Prüfung vorgefertigt ist und nicht erst in der Woche davor zusammengestellt werden muss. Gate-Entscheidungen werden von Eskalationsfällen zu Routineangelegenheiten; der Überblick bleibt bis zur Markteinführung erhalten, und die Geschäftsleitung hat den Überblick darüber, woran die Entwicklungsteams gerade arbeiten.

Das sind Ermessensentscheidungen, und das sollte auch so bleiben. Was sie ausbremst, ist die Aufbereitung der Daten: Sie müssen den Verlauf der Ergebnisse, den Kapazitätsverbrauch und die Opportunitätskosten der umgesetzten Entwickler in einer stichhaltigen Übersicht zusammenführen – und zwar schnell genug, um noch während des laufenden Prozesses reagieren zu können.

Planview unterstützt R&D Führungskräfte dabei, die Pipeline zu straffen und auf dem neuesten Stand zu halten. Thermo Fisher Scientific hat die Daten seines Portfolios an R&D-Projekten über alle Produktentwicklungsprogramme hinweg standardisiert und den manuellen Berichte um bis zu 95% reduziert, sodass das Management Investitionen auf der Grundlage von Echtzeitdaten schneller bewerten kann.

Die Transparenz während des Fluges basiert auf einem Live-Modell und nicht auf einer nachträglichen Rekonstruktion. Wenn Daten zu Projektfortschritt, Kapazität, Finanzdaten und Geschäftsergebnissen in einer einzigen Quelle zusammenlaufen, ruft das Management am Morgen der Besprechung die Portfolioübersicht auf, und die Zahlen stimmen mit den Daten überein, auf deren Grundlage die Bereiche Technik, Zulassung und Beschaffung arbeiten – einschließlich Frühindikatoren für die Zielerreichung sowie nachlaufender Ergebnisse –, sodass sich die Diskussion nicht mehr auf die Erläuterung von Abweichungen konzentriert, sondern auf die Entscheidung, welche Maßnahmen zu ergreifen sind.

Planview stellt dieses Live-Modell bereit. NuVasive hat die Transparenz bei der Entwicklung komplexer Medizinprodukte verbessert, wodurch Probleme früher erkannt und die Zykluszeit von Gate zu Gate verkürzt werden konnten, sodass das Management das Portfolio bereits während der Entwicklung überprüfen kann und nicht erst nach der Markteinführung.

Eine systematische Anpassung erfordert ein Modell, das über PLM, ERP und der Engineering-Toolchain angesiedelt ist, und nicht ein weiteres System, das diese ersetzt. Die Teams arbeiten weiterhin an ihrem gewohnten Arbeitsplatz, während eine vernetzte Ebene, die Strategie, Finanzierung, Kapazitäten und Ergebnisse umfasst, Daten aus diesen Systemen abruft, sodass die Neuplanung auf der Grundlage von Echtzeitdaten und nicht erst im Krisenmodus erfolgt.

Planview bietet diese Ebene mit „ 60 “ sowie Live-Integrationen in PLM-Systeme (Teamcenter, Windchill, ENOVIA), ERP-Systeme (SAP, Oracle), Konstruktionswerkzeuge und Projektsysteme. NIO nutzte Planview Hub, um R&D-Prozesse über Lieferanten, Geschäftsdaten und Engineering-Tools hinweg zu vernetzen, ohne diese zu ersetzen, wodurch die Rückverfolgbarkeit der Compliance automatisiert und die Projektdurchlaufzeiten verkürzt wurden.

Governing AI in R&D means treating agents like any other Ressource: with a defined Umfang of authority, attributed cost, and accountability to a human, plus the IP, Compliance, and safety exposure that R&D uniquely carries. Die Rechenleistung der Agenten und der Token-Verbrauch müssen dem von ihnen unterstützten Pipeline-Programm zugeordnet werden, und jede autonome Aktion muss einem Verantwortlichen zugeordnet werden.

&Das Agenten-Ressourcenmanagement von Planview steuert KI-Agenten auf dieselbe Weise wie menschliche R&D-Kapazitäten, wobei die gesamten Kosten einem bestimmten Pipeline-Programm zugeordnet werden und jede Maßnahme einem menschlichen Entscheidungsträger zuordenbar ist. Dasselbe Modell durchspielt Substitutionsszenarien für das gesamte Portfolio, um den ROI verschiedener Mischungsverhältnisse zwischen menschlichen Mitarbeitern und Agenten vor der endgültigen Entscheidung zu prognostizieren.

Gartner prognostiziert, dass 40% der Unternehmensanwendungen bis Ende 2026 auf aufgabenspezifische KI-Agenten zurückgreifen werden. Für R&D ist die Steuerung der gemischten Belegschaft – und der damit verbundenen Risiken in den Bereichen geistiges Eigentum, Compliance und Sicherheit – die neue Portfolio-Job.