Un progetto di innovazione può fallire dopo mesi di lavoro e investimenti. Oppure può fallire dopo pochi giorni, quando è ancora un concept, un mockup, una simulazione. Il risultato apparentemente è lo stesso. Per l’azienda, naturalmente, non lo è.
Ridurre il tempo e il denaro necessari per capire se un’idea funziona può essere uno degli impatti più importanti dell’AI sui processi di innovazione. Perché l’intelligenza artificiale generativa consente di trasformare più rapidamente un’idea in qualcosa che può essere mostrato, provato, discusso e quindi messo in discussione.
È questo il tema del Future Talk AI per l’innovazione: accelerare prototipi e test, riducendo rischi e costi. Il webinar fa parte del progetto InnoverAI, il Think Tank promosso da EconomyUp e Nextwork360 per capire come l’intelligenza artificiale sta cambiando il lavoro dell’innovazione nelle aziende.
Al confronto hanno partecipato Patrick Oungre, CEO di A2A Life Ventures e Paolo Cerioli, Innovation Director di Fincantieri. Cosimo Panetta, CEO di Aipermind, ha fatto il punto sullo shift di paradigma nello sviluppo dei prodotti e sulle opportunità offerte dall’uso di strumenti AI per la prototipazione sicura e con costi controllati.
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AI e innovazione: dall’idea alla prova
C’è una domanda che accompagna qualsiasi progetto di innovazione: quanto dobbiamo investire prima di sapere se vale davvero la pena andare avanti?
È qui che prototipazione e test diventano decisivi. Prima di sviluppare un prodotto o implementare una soluzione bisogna riuscire a rendere l’idea sufficientemente concreta da poterla verificare. L’AI sta abbassando la soglia necessaria per farlo.
Un concept può essere sviluppato più rapidamente. Un mockup può essere costruito senza arrivare allo sviluppo completo. Si possono simulare scenari, confrontare alternative e raccogliere feedback prima di impegnare risorse importanti.
Questo significa poter moltiplicare gli esperimenti senza moltiplicare nella stessa misura tempi e costi. E, soprattutto, significa anticipare il momento in cui emergono gli errori.
Fallire presto, in questo senso, non è il contrario dell’innovazione. È uno dei modi per renderla meno rischiosa: si investe meno per verificare un’ipotesi e si dispone prima degli elementi necessari per decidere se proseguire, correggere la direzione o abbandonarla.
Un prototipo che funziona non basta
Ma la velocità introduce anche un nuovo problema.
Se produrre prototipi diventa molto più semplice, avere un prototipo funzionante perde parte del suo valore come prova della bontà di un progetto. Una demo convincente dimostra che qualcosa può essere costruito. Non dimostra necessariamente che risolva un problema abbastanza importante, che gli utenti lo vogliano o che l’organizzazione sia pronta ad adottarlo.
È una questione che diventa ancora più rilevante con l’AI generativa, perché la distanza fra idea e rappresentazione dell’idea si accorcia drasticamente.
La capacità da costruire diventa allora quella di usare la maggiore velocità per aumentare l’apprendimento, non semplicemente il numero dei prototipi prodotti.
È la logica dell’iterazione: formulare un’ipotesi, renderla verificabile, raccogliere evidenze, correggerla e ripartire. Più questo ciclo diventa rapido ed economico, più un’organizzazione può confrontare alternative prima di prendere decisioni difficili da invertire.
A2A, Fincantieri e Alpitour: come cambia il lavoro dell’Innovation Leader
Nel Future Talk del 23 settembre abbiamo visto questi cambiamenti nelle esperienze aziendali di tre innovation leader che operano in industry molto diverse.
Patrick Oungre, CEO di A2A Life Ventures e Paolo Cerioli, Innovation Director di Fincantieri hanno portato il punto di vista di chi deve trasformare le nuove possibilità offerte dalla tecnologia in processi di innovazione che funzionino all’interno di organizzazioni complesse.
Energia e servizi, industria e cantieristica, turismo: settori differenti nei quali ritorna la stessa domanda. Come cambia concretamente il lavoro dell’Innovation Leader quando diventa possibile sperimentare più velocemente e a costi più bassi?
Ridurre a poche ore un’attività che prima richiedeva giorni non produce automaticamente innovazione. Il vantaggio emerge quando il tempo guadagnato viene utilizzato per fare più verifiche, coinvolgere prima gli utenti, confrontare alternative e prendere decisioni sulla base di maggiori evidenze.
La disponibilità di strumenti più veloci può quindi cambiare anche il modo in cui vengono organizzati i progetti: cicli di sperimentazione più brevi, verifiche anticipate e una maggiore possibilità di interrompere o modificare un progetto prima che abbia assorbito risorse importanti.
Aipermind: una piattaforma per prototipare con l’AI
Al Future Talk ha partecipato anche Cosimo Panetta, CEO di Aipermind, che porta una prospettiva diversa e complementare: quella di chi sta sviluppando gli strumenti che rendono possibile questa accelerazione.
Aipermind ha infatti sviluppato una piattaforma per la prototipazione con l’AI, mettendo la tecnologia al servizio di una delle fasi più delicate del processo di innovazione: il passaggio dall’idea a qualcosa che possa essere concretamente sperimentato e validato.
La presenza di Panetta ha consentito, quindi, di spostare il confronto dalla domanda su quanto l’AI possa accelerare la prototipazione a quella, più concreta, su come farlo.
InnoverAI, come rivedere i precedenti Future Talk
Il Future Talk di settembre è la terza tappa aperta al pubblico del percorso avviato nei mesi scorsi con InnoverAI, il think tank che riunisce gli innovation leader di 11 aziende italiane che si stanno confrontando sull’impatto dell’intelligenza artificiale sui processi e le attività dell’innovazione aziendale.
Qui puoi rivedere i precedenti Future Talk
“AI per l’innovazione: scoprire opportunità dove il mercato non guarda” con Gabriele Benedetto, Chairman & Founder di Futura SGR; Claudio Dell’Era, Professore al Politecnico di Milano; Davide Dotti, Business Innovation Director di Edison; Enrico Pochettino, Head of Innovation Department di Iren e Andrea Rangone, Professore al Politecnico di Milano e Co-Founder di Digital360 e Nextwork360
“AI per l’innovazione: scegliere il problema che vale davvero l’investimento” con Valeria De Flaviis (Head of Innovation Lab & Digital Transformation di CDP Cassa Depositi e Prestiti) e Massimo Canducci ( Chief AI Officer & Innovation and Strategy Director di Spindox)
Clicca qui per rivedere il nuovo Future Talk InnoverAI del 23 settembre
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