Intelligenza artificiale per l’innovazione: è arrivato il momento di capire che cosa sta accadendo. Non solo perché l’AI moltiplica la capacità di analisi, simulazione e generazione di alternative, ma perché cambia le condizioni del contesto: tempi di decisione più stretti, concorrenza globale più aggressiva, filiere tecnologiche meno stabili, nuove asimmetrie tra chi riesce a industrializzare l’AI e chi la adotta in modo episodico. In questo scenario, il rischio più grande non è “restare indietro” sull’ultimo tool, ma scambiare l’adozione di strumenti per una strategia.
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Intelligenza artificiale per l’innovazione: un cambio di paradigma
“Siamo di fronte a un cambiamento paradigmatico che richiede un salto di qualità culturale. Non si tratta solo di capire gli impatti su qualcosa che esiste già: si tratta di capire che cosa di nuovo si sta configurando. Ed è questo che rende tutto più difficile e più interessante”, ha sottolineato Andrea Rangone, docente di Digital Business & Entrepreneurship al Politecnico di Milano e presidente di Nextwork360, in occasione del kickoff di InnoverAI, il progetto dedicato dalla società che edita EconomyUp proprio all’uso dell’intelligenza artificiale per l’innovazione aziendale: un tavolo di lavoro riservato a 11 top innovation manager con momenti di confronto pubblico online e su EconomyUp che si svilupperanno nel corso del 2026. Un approccio di lungo periodo, capace di tenere insieme sperimentazione e governance, creatività e metodi, velocità e responsabilità. In una parola: foresight, inteso come previsione e lungimiranza applicate all’innovazione.
InnoverAI: confronto, ricerche, strumenti
InnoverAI, quindi, si propone come come piattaforma di conoscenza per la community degli Innovation Leader. Il percorso prevede quattro momenti di confronto in presenza e altri a distanza, che saranno “alimentati” da ricerche e survey su temi di interesse, benchmark sulle applicazioni dell’AI a supporto dell’innovazione e contenuti sviluppati anche con ospiti e testimoni di rilievo.
Il modello di riferimento scelto è quello del Double Diamond, che suddivide il processo di design in quattro fasi: Discover, Define, Develop, Deliver. A ciascuna sarà dedicato un tavolo di lavoro: il primo è in programma a febbraio, con focus sulla creatività.
Il progetto prevede anche la costruzione di un flusso editoriale sull’intelligenza artificiale per l’innovazione, che dia continuità ai lavori del tavolo: una selezione ragionata di trend, case study, report, libri e punti di vista anche divergenti, perché l’AI non è una materia “a tesi unica”. È una super tecnologia che, per definizione, porta con sé trade-off: tra controllo e creatività, tra standard e differenziazione, tra efficienza e capacità di esplorazione.
La piattaforma servirà anche a individuare e valorizzare le iniziative più innovative con visione di lungo periodo e impatto duraturo. L’idea è premiare non “chi fa più rumore”, ma chi costruisce capacità
L’adesione al progetto di grandi aziende italiane è una conferma dell’unicità del mix di valore contenuto in InnoverAI, che ha diverse dimensioni: il confronto fra pari, l’ispirazione, la componente metodologica, dati e ricerche, strumenti concreti per usare l’AI nell’innovazione, lo storytelling e il posizionamento su un fronte strategico per i professionisti dell’innovazione.
Perché l’AI non è “solo un acceleratore” dell’innovazione
Per anni abbiamo raccontato l’innovazione come un percorso: identificare opportunità, esplorare scenari, testare soluzioni, scalare ciò che funziona. L’AI interviene su ogni anello di questa catena, ma lo fa in modo ambiguo: accelera, sì, però introduce nuovi vincoli (dati, competenze, compliance, rischi reputazionali) e nuove dipendenze (ecosistemi di modelli, cloud, vendor, governance). In più, rende più sottile il confine tra innovazione e operations: quando automatizzi attività cognitive, stai innovando il processo o stai solo ottimizzando la macchina organizzativa?
Per un chief innovation officer la domanda non è più “quali use case posso attivare”, ma “quale parte del sistema-impresa viene trasformata da questa tecnologia, e con quali effetti di secondo ordine?”. È un tema di architettura dell’innovazione: come cambiano portfolio, funnel, scouting, sperimentazione, valutazione economica, gestione del rischio, time-to-market. E soprattutto: come cambia il modo in cui le persone prendono decisioni quando la macchina propone alternative, previsioni, raccomandazioni.
Dal tool alla disciplina: la necessità di una grammatica comune
In molte aziende l’AI è arrivata prima come “tool”: copiloti, generatori di testo, assistenti per analisi e sintesi, supporto alla ricerca. Poi come “progetto”: un laboratorio, una roadmap, qualche pilota in funzioni specifiche. Quello che spesso manca è la disciplina: una grammatica condivisa che aiuti a distinguere tra sperimentazione utile e rumore di fondo, tra prova di concetto e capability industrializzabile, tra promessa di efficienza e trasformazione reale.
Qui il punto non è frenare l’adozione, ma renderla intenzionale. Significa porsi domande scomode, prima che diventino problemi:
- quale parte del processo di innovazione è realmente aumentabile dall’AI e quale invece rischia di impoverirsi (ad esempio per eccesso di standardizzazione)?
- come si misura il valore, quando l’AI incide su decisioni, tempi e qualità più che su costi diretti?
- quali competenze servono dentro i team di innovazione per non delegare tutto a IT o ai fornitori?
- come si governa l’uso dell’AI in attività “sensibili” dell’innovazione, come lo scouting, la valutazione di opportunità, la priorizzazione del portfolio?
Sono domande che nessuna singola organizzazione può risolvere da sola in modo definitivo, perché l’AI evolve rapidamente e perché il contesto globale è instabile. Ma proprio per questo il confronto tra pari diventa un asset strategico.
Nextwork360 ed EconomyUp scelgono il confronto tra pari
La narrativa pubblica sull’AI oscilla spesso tra due estremi: l’hype che promette rivoluzioni immediate e il disincanto di chi vede solo limiti e rischi. A noi interessa un terzo spazio: quello in cui l’AI viene trattata come tecnologia trasformativa da comprendere, governare e tradurre in scelte organizzative. E questo spazio, oggi, si costruisce meglio in un contesto di confronto tra leader che vivono gli stessi dilemmi, con vincoli simili e responsabilità comparabili.
Per questo abbiamo avviato il tavolo di lavoro riservato che riunisce 11 innovation leader di grandi realtà dell’economia italiana. Non è un “club” né un format di visibilità: è un ambiente protetto in cui discutere in modo operativo di strategie di adozione e impatto trasformativo dell’AI, valutandone conseguenze su processi, metodi e organizzazione dell’innovazione.
Il fatto che questo tavolo sia riservato non è in contraddizione con la nostra vocazione culturale: la rafforza. Perché permette di produrre insight di qualità, evitando due errori frequenti: raccontare solo casi “vetrina” oppure ridurre tutto a checklist. L’obiettivo è capire cosa sta funzionando davvero, che cosa no e quali condizioni rendono replicabile un approccio efficace.
L’AI raccontata con profondità, non per slogan
Il posizionamento di EconomyUp e Nextwork360 su “AI per l’innovazione” parte da un principio: l’AI non si capisce guardando soltanto ai tool, ma osservando come cambiano le decisioni. Questo implica un cambio di passo anche nel modo di raccontare la trasformazione.
Vuol dire, ad esempio, spostare l’attenzione:
- dall’elenco di applicazioni alla logica di adozione (perché un’azienda sceglie un percorso e non un altro);
- dal singolo pilota alle capacità che restano nel tempo (dati, governance, competenze, metriche);
- dalla promessa di automazione alla qualità dell’innovazione (varietà di alternative esplorate, velocità di apprendimento, riduzione dei bias, capacità di “fare scale” senza perdere controllo).
Questa è la cultura dell’intelligenza artificiale per l’innovazione che ci interessa sostenere: una cultura che non banalizza i rischi, ma non si ferma alla paura; che non confonde la produttività personale con la trasformazione organizzativa; che non scambia la velocità per direzione.
Il valore per la community dei chief innovation officer: meno solitudine, più metodo
Per chi guida l’innovazione, l’AI è una sfida particolare: tocca la strategia, ma anche la quotidianità; richiede visione, ma anche disciplina esecutiva; promette vantaggi competitivi, ma espone a rischi nuovi. In questo contesto, una community di pari non serve a confermarsi a vicenda: serve a ridurre la solitudine decisionale.
Il valore, per la community dei chief innovation officer, sta in tre elementi che vogliamo rendere strutturali: aggiornamento continuo e selettivo (non informazione generica), confronto tra peer su problemi reali (non solo storytelling), e possibilità di sviluppare un linguaggio comune con cui dialogare dentro le proprie aziende, tra innovazione, IT, funzioni di business, legal e compliance.
EconomyUp e Nextwork360 intendono giocare qui un ruolo preciso: creare un ponte tra “il dietro le quinte” dei dilemmi manageriali e il dibattito pubblico informato. Con una regola: nessuna esposizione inutile, nessuna semplificazione che tradisca la complessità. Ma anche nessun alibi per restare fermi.
