[Leggi qui la prima parte di questa serie].
Nel loro articolo del 2019 sulla Harvard Business Review, Darko Lovric e Greig Schneider hanno delineato sei tipi di Chief Innovation Officer (CINO) e hanno sottolineato che questo ruolo, essendo relativamente nuovo, è ancora agli inizi.
Di conseguenza, sia le responsabilità che l'approccio al ruolo variano in base alle sfide aziendali che l'organizzazione sta cercando di risolvere. Cosa significa questo per un vicepresidente o direttore che lavora nel settore dell'innovazione e della R&S? Soprattutto se hanno il compito di informare ed educare il CINO sulle opportunità culturali e sulle minacce per l'azienda?
Questo è il secondo di una serie di sei post, in cui ci basiamo sull'articolo della HBR citato in precedenza. Analizzeremo i sei tipi principali di Chief Innovation Officer identificati da Lovric e Schneider, ma illustreremo anche i diversi modi in cui un approccio antropologico all'IA può integrare la personalità e le competenze uniche del vostro CINO.
Chief Innovation Officer #2:
L'ingegnere
Lovric e Schneider identificano l'ingegnere come una persona che "armeggia con le idee e la tecnologia e prova le cose finché qualcosa non funziona". Si tratta di un Chief Innovation Officer che guarda costantemente a ciò che ha a disposizione e lavora per migliorarlo un po'.
Questo è il vostro Chief Innovation Officer che si rimbocca le maniche. Si sveglia la mattina e, come scrivono Lovric e Schneider, "è appassionato di ciò che è possibile, impaziente di ciò che non lo è e pieno di idee".
La sfida è che, pur essendo programmati per risolvere problemi complessi, possono avere problemi di concentrazione e spesso vogliono esplorare ogni nuova opportunità o inseguire ogni nuovo prodotto. Di conseguenza, Lovric e Schneider sottolineano che questo tipo di CINO prospera quando gli si offre un modo per valutare la fattibilità e l'attrattiva delle loro soluzioni attraverso la prototipazione e i test con clienti reali. Naturalmente, la prototipazione è molto costosa. Pertanto, le soluzioni che possono convalidare la fattibilità di un'idea nelle prime fasi dell'innovazione front-end sono fondamentali.
È qui che un approccio agile e antropologico all'IA può essere fondamentale.
Quando si ha a che fare con un "ingegnere", si ha a che fare con qualcuno che non vuole impantanarsi nella teoria e che vuole costruire qualcosa subito. L'ultima cosa che vogliono fare è aspettare 5 mesi per la ricerca, anche se la ricerca all'inizio del processo di Design Thinking è fondamentale per assicurarsi di aver intrapreso la strada giusta.
Fortunatamente, i progressi dell'antropologia assistita consentono di svolgere ricerche etnografiche osservative critiche e fondamentali in modo agile ed efficiente.
Ma prima di parlare della soluzione, parliamo di ciò che probabilmente frustra l'"ingegnere" quando suggerite la ricerca nelle prime fasi del processo di innovazione.
Come la ricerca tradizionale ha un'applicazione limitata al pensiero progettuale.
Quando si inizia il processo di Design Thinking, il primo passo è sviluppare un profondo senso di empatia nei confronti del consumatore per cui si sta progettando. È necessario capire in cosa credono e quali significati impliciti hanno nel contesto della vostra attività.
Spesso i team di Insight, R&D e Front-End Innovation utilizzano metodologie basate sulle scienze sociali come la ricerca etnografica. Ma se da un lato le etnografie possono fornire una ricca conoscenza dei consumatori, dall'altro pongono tre problemi critici che possono far impazzire il vostro Chief Innovation Officer:
- Ci vuole una vita. È un processo lungo. E il vostro CINO ha la sensazione di perdere tempo.
- Le dimensioni del campione sono spesso ridotte. È difficile sapere se si è analizzato un campione rappresentativo della popolazione. Quindi, il vostro CINO non si fida dei risultati ottenuti da 20-30 persone e vuole fidarsi del proprio istinto e mettersi al lavoro.
- È costoso. Quindi, il vostro CINO si chiede se le spese di ricerca debbano essere utilizzate all'inizio del processo o se non debbano essere risparmiate per quando avranno qualcosa di tangibile da testare.
Proprio come un'etnografia sul campo, l'utilizzo dell'IA per condurre un'etnografia dei Big Data consente di esplorare la cultura della categoria o dell'universo di prodotti rilevanti per il vostro prodotto.
Analizzando e confrontando le culture, è possibile iniziare a identificare i bisogni emotivi dominanti. L'etnografia dei Big Data consente di studiare centinaia di migliaia (se non milioni) di consumatori per identificare i significati non detti dominanti che danno forma alla loro comprensione di un argomento o di una tendenza.
Ma evidenzia anche le motivazioni dominanti, i valori, gli atteggiamenti e le paure che permettono di comprendere in modo ricco ed empatico ciò che stanno cercando di ottenere nella vita.
Così, invece di aspettare mesi per iniziare il processo, potete costruire una comprensione dettagliata delle esigenze del consumatore in pochi giorni.
Cosa significa questo per voi?
Significa che potete andare dal vostro CINO, altamente desideroso e orientato all'azione, e implementare un programma di ricerca abilitato dalla tecnologia che vi permetterà di accelerare il processo di Design Thinking. Perché quando chiedete il tempo necessario per assicurarvi di avere una prospettiva guidata dal consumatore sul problema aziendale e vi chiedono quanto tempo ci vorrà, potete dire "5 giorni al massimo".
Inoltre, la ricerca convaliderà ulteriormente l'ipotesi del Chief Innovation Officer e, cosa importante, identificherà sempre qualcosa di nuovo o di inaspettato.
Conclusione:
Qualche anno fa, abbiamo avuto un incontro con un EVP di Insight di una grande azienda di elettrodomestici. Stavano valutando il ruolo dell'IOT nel settore dei frigoriferi.
Il CINO era arrabbiato perché la concorrenza aveva portato sul mercato una soluzione che loro avevano "lì sullo scaffale". Per correggere la rotta, CINO voleva introdurre sul mercato una soluzione simile, su una linea di frigoriferi di livello inferiore, per "democratizzare" la soluzione e renderla più accessibile e più diffusa.
Ma il nostro EVP temeva che solo perché "potevano, non significava che dovevano".
In uno sprint di 5 giorni, siamo riusciti a fare un esame culturale dettagliato dei frigoriferi nel contesto della tecnologia intelligente.
Non solo siamo stati in grado di dimostrare che questa funzionalità non sarebbe stata rilevante per la linea di prodotti di livello inferiore, ma siamo stati in grado di dimostrare che la soluzione attuale, presente sul mercato, non risolveva il punto dolente principale del consumatore. Certo, al CES era interessante, ma non era rilevante quanto un'altra intuizione che era "semplicemente in attesa".
Vedendo sia il problema del consumatore che l'opportunità di immettere sul mercato qualcosa di veramente nuovo, il nostro Chief Innovation Officer "ingegnere" ha cambiato rotta.
PROSSIMO AGGIORNAMENTO:
Responsabile dell'innovazione n. 3: l'investitore