Nel secondo Future Talk di InnoverAI il confronto tra 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) conferma che l’intelligenza artificiale stia cambiando il lavoro degli Innovation Leader. Oggi il problema non è più generare decine di use case, ma capire quali meritano davvero di diventare progetti e portarli fino all’execution.
Per anni il lavoro di chi si occupa di innovazione è stato dominato dall’esplorazione: individuare tecnologie emergenti, intercettare startup, leggere i trend, immaginare nuovi scenari. L’intelligenza artificiale generativa sta cambiando questo paradigma. Oggi produrre idee, costruire scenari e generare use case richiede una frazione del tempo rispetto al passato. La scarsità non è più l’informazione: è il giudizio.
È questa la sintesi del secondo Future Talk di InnoverAI, dedicato alla fase Develop del modello Double Diamond e intitolato “AI per l’innovazione: scegliere il problema che vale davvero l’investimento” (puoi rivederlo in versione integrale cliccando qui)
Dal confronto tra Valeria De Flaviis, Head of Innovation Lab & Digital Transformation di Cassa Depositi e Prestiti, e Massimo Canducci, Chief Innovation Officer di Spindox, emerge una convinzione condivisa: l’AI non sostituisce il lavoro degli Innovation Leader, ma lo trasforma. Se prima il vantaggio competitivo consisteva nel produrre conoscenza, oggi consiste soprattutto nel selezionare, prioritizzare e trasformare rapidamente le opportunità in progetti concreti.
Il confronto, condotto da Giovanni Iozzia, è stato introdotto da Claudio Dell’Era, professore del Politecnico di Milano e coordinatore scientifico di InnoverAI, che ha inquadrato il tema all’interno della fase Develop del modello Double Diamond, dedicata alla selezione e validazione delle opportunità di innovazione. A completare il Future Talk, Rita Giordano, ricercatrice degli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano che sta mappando i tool AI per l’innovazione e ne ha presentati alcuni utili a supportare il lavoro nelle aziende.
In questo articolo sintetizziamo i passaggi principali del talk con Valeria De Flaviis e Massimo Canducci.
Indice degli argomenti
Come l’AI cambia il lavoro degli Innovation Leader
Valeria De Flaviis ha raccontato come l’intelligenza artificiale è già entrata stabilmente nei processi di innovazione di Cassa Depositi e Prestiti. Il team Innovation Lab la utilizza lungo tutto il percorso: dallo scouting delle tecnologie emergenti alla costruzione degli use case, fino al monitoraggio delle sperimentazioni.
«Abbiamo sviluppato due tool interni. Uno ci aiuta nel technology scouting: raccogliamo tutte le fonti dati, individuiamo i segnali deboli e cerchiamo di capire quali tecnologie vale la pena monitorare e quali sono già mature per essere sperimentate.»
L’AI accelera il lavoro di analisi, ma non sostituisce il contributo umano. Interpretare i segnali, leggere il contesto e confrontarsi con il business rimangono attività essenziali.
Lo stesso vale per gli use case.
«Incrociamo dominio e tecnologia per capire dove una determinata innovazione può essere di interesse. Poi gli use case li validiamo insieme ai colleghi delle business unit. Per noi sono solo suggestioni.»
Il punto è cruciale: un use case non è ancora innovazione. È un’ipotesi da verificare con chi conosce il business e i suoi problemi reali.
Dall’abbondanza di idee al valore del giudizio
Se generare idee diventa facile, il rischio è quello dell’abbondanza. Come evitare di essere sommersi da decine di opportunità?
Per questo Cassa Depositi e Prestiti ha definito un processo di prioritizzazione che tiene insieme tre elementi: il piano strategico aziendale, il livello di maturità delle tecnologie e la readiness delle diverse direzioni aziendali. È dall’incrocio di questi fattori che nasce la scelta delle sperimentazioni da avviare.
Massimo Canducci arriva alla stessa conclusione da una prospettiva diversa. In Spindox il future scouting serve a individuare i bisogni che emergeranno nei prossimi mesi e a capire quali tecnologie potranno soddisfarli.
«La domanda non è: che cosa possiamo fare con l’intelligenza artificiale? La domanda corretta è: ho un problema da risolvere e l’intelligenza artificiale può essere una soluzione per quel problema?»
È un cambio di prospettiva fondamentale. L’innovazione non parte dalla tecnologia, ma dal problema. «Usciamo spesso dai workshop con trenta o quaranta use case molto belli. Il problema è che poi qualcuno deve decidere dove mettere le risorse.»
Per Canducci è qui che cambia davvero il mestiere dell’Innovation Leader. L’AI può aiutare a confrontare scenari, organizzare informazioni e stimare impatti, ma la decisione finale rimane umana. «Prima il vero valore era avere l’informazione. Oggi l’informazione più o meno ce l’hanno tutti. La risorsa scarsa è il giudizio.»
Dallo use case all’execution
De Flaviis e Canducci concordano su un altro punto: la sfida non è più sperimentare, ma trasformare le sperimentazioni in cambiamenti reali.
Per De Flaviis molte aziende stanno già andando oltre la semplice ricerca di use case. «Siamo tutti partiti dagli use case. Oggi ci stiamo orientando verso una riconfigurazione dei processi.»
Automatizzare un’attività è diverso dal ripensare un intero processo. Ed è proprio qui che si giocherà una parte importante della competitività delle imprese nei prossimi anni.
Perché questo accada servono anche leadership, competenze e una chiara sponsorizzazione del top management. «Quando hai un endorsement forte e chiaro dall’alto, questo è il primo ingrediente che non deve mai mancare.»
Canducci aggiunge un’ultima riflessione. L’intelligenza artificiale rende molto più facile produrre analisi, slide e documenti. Ma il rischio è fermarsi lì. «Un conto è produrre le slide degli use case, con il rischio di fare un po’ di innovation theater. Un altro è trasformare tutto questo in business case.»
Il vero collo di bottiglia, quindi, non è più la creatività, ma l’execution: la capacità di investire, decidere e portare i progetti fino alla realizzazione.
L’AI rende ancora più importante il fattore umano
Il confronto tra gli innovation leader di Cassa Depositi e Prestiti e Spindox arriva alla stessa conclusione. L’intelligenza artificiale rende più veloce l’innovazione, ma non elimina il ruolo delle persone. Al contrario, rende ancora più preziose le competenze che nessun algoritmo può sostituire: comprendere il contesto, definire le priorità, scegliere dove investire e accompagnare il cambiamento all’interno delle organizzazioni.
In un mondo in cui idee, analisi e scenari sono sempre più facili da generare, il vantaggio competitivo non appartiene a chi produce più contenuti, ma a chi sa trasformare le opportunità migliori in risultati concreti.
Per approfondire strumenti, casi pratici e riflessioni emerse durante il dibattito, è possibile rivedere il webcast on demand del secondo Future Talk di InnoverAI.
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