[Lea aquí la primera parte de esta serie].
En su artículo de Harvard Business Review de 2019, Darko Lovric y Greig Schneider esbozaron seis tipos de Chief Innovation Officers (CINO) y expresaron que, debido a que el rol es relativamente nuevo, aún está en su infancia.
En consecuencia, tanto las responsabilidades como el enfoque de la función varían en función de los retos empresariales que la organización trata de resolver. Entonces, ¿qué significa esto para un vicepresidente o director que trabaja en innovación e I+D? Especialmente si su tarea es informar y educar al CINO sobre las oportunidades y amenazas culturales para la empresa.
Este es el segundo de una serie de seis artículos que se basan en el artículo de HBR mencionado anteriormente. Examinaremos los seis tipos principales de directores de innovación identificados por Lovric y Schneider, pero también esbozaremos las diferentes formas en que un enfoque antropológico de la IA puede complementar la personalidad y el conjunto de habilidades únicas de tu director de innovación.
Director de Innovación nº 2:
El ingeniero
Lovric y Schneider identifican al Ingeniero como alguien que "juguetea con ideas y tecnología y prueba cosas hasta que algo funciona". Se trata de un Jefe de Innovación que examina constantemente lo que tiene a su disposición y trabaja para mejorarlo un poco.
Este es su Director de Innovación. Se levanta por la mañana y, como escriben Lovric y Schneider, "se apasiona por lo que es posible, se impacienta con lo que no lo es y rebosa de ideas".
El reto es que, aunque están programados para resolver problemas complejos, pueden tener problemas de concentración y a menudo quieren explorar cada nueva oportunidad o perseguir cada nuevo producto. Por eso, Lovric y Schneider destacan que este tipo de CINO prospera cuando se les da la posibilidad de evaluar la viabilidad y el atractivo de sus soluciones mediante la creación de prototipos y pruebas con clientes reales. Por supuesto, la creación de prototipos es muy cara. Por eso son fundamentales las soluciones que puedan validar la viabilidad de una idea en las primeras fases de la innovación frontal.
Aquí es donde un enfoque antropológico ágil y basado en la IA puede ser fundamental.
Cuando tratas con un "ingeniero", estás tratando con alguien que no quiere estancarse en la teoría y que quiere construir algo ahora mismo. Lo último que quieren es esperar 5 meses para investigar, aunque la investigación al principio del proceso de pensamiento de diseño es fundamental para asegurarse de que se está empezando por el buen camino.
Afortunadamente, los avances en la antropología de la IA permiten llevar a cabo una investigación etnográfica observacional crítica y fundacional de forma ágil y eficiente.
Pero antes de hablar de la solución, hablemos de lo que probablemente frustra al "Ingeniero" cuando le sugiere investigar al principio de su proceso de innovación.
Cómo la investigación tradicional tiene una aplicación limitada al Design thinking.
Cuando se inicia el proceso de Design Thinking, el primer paso es desarrollar un profundo sentido de empatía hacia el consumidor para el que se está diseñando. Necesitas saber en qué creen y qué significados implícitos tienen en el contexto de tu empresa.
A menudo, los equipos de Insight, I+D y Front-End Innovation recurren a metodologías basadas en las ciencias sociales, como la investigación etnográfica. Pero, si bien las etnografías pueden proporcionar una visión rica de los consumidores, plantean tres problemas críticos que pueden volver loco a su Director de Innovación:
- Se tarda una eternidad. Es un proceso largo. Y tu CINO siente que pierde el tiempo.
- El tamaño de la muestra suele ser pequeño. Y es difícil saber si se ha analizado una muestra representativa de la población. Así pues, su CINO no confía en los resultados obtenidos a partir de 20-30 personas y sigue queriendo confiar en su instinto y ponerse manos a la obra.
- Es caro. Por eso, tu CINO se pregunta si los gastos de investigación deben utilizarse al principio del proceso o si deben guardar el dinero para cuando tengan algo tangible que probar.
De forma muy parecida a una etnografía de campo, el uso de la IA para llevar a cabo una etnografía de Big Data permite explorar la cultura de la categoría o el universo de productos relevantes para su producto.
Analizando y comparando culturas, puede empezar a identificar las necesidades emocionales dominantes. La etnografía de Big Data permite estudiar a cientos de miles (si no millones) de consumidores para identificar los significados tácitos dominantes que conforman su comprensión de un tema o una tendencia.
Pero también pone de relieve las motivaciones dominantes, los valores, las actitudes y los miedos que te permiten comprender de forma rica y empática lo que intentan conseguir en la vida.
Así, en lugar de esperar meses para iniciar el proceso, puede obtener un conocimiento detallado de las necesidades del consumidor en pocos días.
¿Qué significa esto para usted?
Significa que puedes acudir a tu CINO, muy ansioso y orientado a la acción, y poner en marcha un programa de investigación basado en la tecnología que te permitirá acelerar el proceso de Design Thinking. Porque cuando pidas tiempo para asegurarte de que tienes una perspectiva dirigida por el consumidor sobre el problema empresarial y te pregunten cuánto tiempo va a llevar, puedes decir "5 días como máximo".
Además, la investigación validará aún más la hipótesis del Director de Innovación y, lo que es más importante, siempre identificará algo nuevo o algo inesperado.
Conclusión:
Hace unos años, tuvimos una reunión con un vicepresidente ejecutivo de Insight en una gran empresa de electrodomésticos. Estaban estudiando el papel de la IoT en el sector de los frigoríficos.
El CINO estaba disgustado porque la competencia había sacado al mercado una solución que ellos tenían "ahí sentada en la estantería". Para corregir el rumbo, el CINO quería introducir en el mercado una solución similar, en una línea de frigoríficos de nivel inferior, para "democratizar" la solución y hacerla más asequible y más generalizada.
Pero a nuestro EVP le preocupaba que el hecho de que "pudieran, no significaba que debieran".
En un sprint de 5 días, pudimos hacer un detallado examen cultural de los frigoríficos en el contexto de la tecnología inteligente.
No sólo pudimos demostrar que esta funcionalidad no sería relevante para la línea de productos de nivel inferior, sino que también pudimos demostrar que la solución actual del mercado no resolvía el principal problema de los consumidores. Por supuesto, era genial en el CES, pero no era tan relevante como otra idea que también estaba "esperando".
Al ver tanto el problema de los consumidores como la oportunidad de introducir algo realmente nuevo en el mercado, nuestro Director de Innovación "ingeniero" dio un giro.
PRÓXIMAMENTE:
Director de Innovación nº 3: El inversor