[Lees deel 1 van deze serie hier].
In hun artikel uit 2019 in Harvard Business Review schetsen Darko Lovric en Greig Schneider zes soorten Chief Innovation Officers (CINO) en geven ze aan dat de rol relatief nieuw is en nog in de kinderschoenen staat.
Als gevolg daarvan variëren zowel de verantwoordelijkheden als de aanpak van de rol op basis van de zakelijke uitdagingen die de organisatie wil oplossen. Wat betekent dit voor een VP of directeur die werkzaam is op het gebied van innovatie en R&D? Vooral als ze de taak hebben om de CINO te informeren en voor te lichten over culturele kansen en bedreigingen voor het bedrijf?
Dit is de tweede in een reeks van zes posts, waarin we voortbouwen op het HBR-artikel waarnaar hierboven wordt verwezen. We kijken naar de zes hoofdtypen Chief Innovation Officers die Lovric en Schneider hebben geïdentificeerd, maar schetsen ook de verschillende manieren waarop een AI-antropologische benadering de unieke persoonlijkheid en vaardigheden van jouw CINO kan aanvullen.
Chief Innovation Officer #2:
De ingenieur
Lovric en Schneider identificeren de Engineer als iemand die "sleutelt aan ideeën en technologie en dingen uitprobeert tot er iets blijft hangen". Dit is een Chief Innovation Officer die voortdurend kijkt naar wat hij beschikbaar heeft en eraan werkt om het een beetje beter te maken.
Dit is de Chief Innovation Officer die de mouwen oprolt. Ze staan 's ochtends op en zoals Lovric en Schneider schrijven "zijn ze gepassioneerd over wat mogelijk is, ongeduldig over wat niet mogelijk is en barsten ze van de ideeën".
De uitdaging is dat ze weliswaar geprogrammeerd zijn om complexe problemen op te lossen, maar dat ze moeite kunnen hebben met focus en vaak elke nieuwe kans willen onderzoeken of elk nieuw product najagen. Lovric en Schneider benadrukken dat dit type CINO het beste gedijt als ze een manier krijgen om de haalbaarheid en aantrekkelijkheid van hun oplossingen te evalueren door middel van prototypes en tests met echte klanten. Natuurlijk zijn prototypes erg duur. Oplossingen die de haalbaarheid van een idee kunnen valideren in de vroege stadia van front-end innovatie zijn dus essentieel.
Dit is waar een behendige, AI-antropologische benadering van cruciaal belang kan zijn.
Als je te maken hebt met een "Engineer", dan heb je te maken met iemand die niet wil verzanden in theorie en die nu meteen iets wil bouwen. Het laatste wat ze willen is 5 maanden wachten op onderzoek, ook al is onderzoek aan het begin van het Design Thinking-proces cruciaal om er zeker van te zijn dat je op het juiste pad begint.
Gelukkig betekent de vooruitgang in de AI Antropologie dat kritisch en fundamenteel observationeel etnografisch onderzoek op een flexibele en efficiënte manier kan worden uitgevoerd.
Maar voordat we het over de oplossing hebben, laten we het eerst hebben over wat de "ingenieur" waarschijnlijk dwarszit als je vroeg in je innovatieproces onderzoek voorstelt.
Hoe traditioneel onderzoek beperkt toepasbaar is op Design thinking.
Wanneer je aan het Design Thinking-proces begint, is de eerste stap het ontwikkelen van een diep inlevingsvermogen in de consument voor wie je ontwerpt. Je hebt inzicht nodig in wat ze geloven en welke impliciete betekenissen ze voor waar houden in de context van je bedrijf.
Vaak maken Insight-, R&D- en Front-End Innovatieteams gebruik van op sociale wetenschappen gebaseerde methodologieën zoals etnografisch onderzoek. Maar hoewel etnografieën een rijk inzicht in consumenten kunnen verschaffen, brengen ze drie kritieke problemen met zich mee waar uw Chief Innovation Officer gek van kan worden:
- Het duurt eeuwig. Het is een lang proces. En je CINO heeft het gevoel dat er tijd verloren gaat.
- De steekproefgrootte is vaak klein. En het is moeilijk om te weten of je een representatieve steekproef van de populatie hebt geanalyseerd. Dus je CINO heeft geen vertrouwen in de bevindingen van 20-30 mensen en wil toch gewoon op zijn gevoel vertrouwen en aan de slag gaan.
- Het is duur. Dus je CINO vraagt zich af of je onderzoekskosten aan het begin van het proces moet gebruiken, of dat je het geld moet bewaren voor wanneer je iets tastbaars hebt om te testen.
Net als bij een etnografie in het veld, kun je met AI voor Big Data Etnografie de cultuur verkennen van de categorie of het productuniversum dat relevant is voor je product.
Door culturen te analyseren en te vergelijken, kun je beginnen met het identificeren van de dominante emotionele behoeften. Met Big Data Etnografie kun je honderdduizenden (zo niet miljoenen) consumenten bestuderen om de dominante onuitgesproken betekenissen te identificeren die hun begrip van een onderwerp of trend vormgeven.
Maar het belicht ook de dominante motivaties, waarden, houdingen en angsten die je een rijk en empathisch begrip geven van wat ze proberen te bereiken in hun leven.
Dus in plaats van maanden te wachten om je proces te starten, kun je in een paar dagen een gedetailleerd inzicht krijgen in de behoeften van de consument.
Wat betekent dit voor jou?
Het betekent dat je naar je zeer enthousiaste en actiegerichte CINO kunt gaan en een op technologie gebaseerd onderzoeksprogramma kunt implementeren waarmee je het Design Thinking-proces kunt versnellen. Want als je tijd vraagt om ervoor te zorgen dat je een consumentgericht perspectief op het bedrijfsprobleem hebt en ze vragen hoe lang dat gaat duren, kun je zeggen "maximaal 5 dagen".
Bovendien zal het onderzoek de hypothese van de Chief Innovation Officer verder valideren en, wat belangrijk is, altijd iets nieuws of iets onverwachts identificeren.
Conclusie:
Een paar jaar geleden hadden we een ontmoeting met een EVP van Insight bij een grote fabrikant van apparaten. Ze keken naar de rol van IOT in de koelkastruimte.
De CINO was boos omdat de concurrentie een oplossing op de markt had gebracht die zij "gewoon op de plank hadden liggen". Om dit te corrigeren wilde de CINO een soortgelijke oplossing op de markt brengen voor een lager gamma koelkasten om de oplossing te "democratiseren" en betaalbaarder en meer algemeen te maken.
Maar onze EVP was bezorgd dat het feit dat ze "het konden, niet betekende dat ze het moesten doen".
In een 5-daagse sprint konden we een gedetailleerd cultureel onderzoek doen naar koelkasten in de context van slimme technologie.
Niet alleen konden we laten zien dat deze functionaliteit niet relevant zou zijn voor de lagere productlijn, we konden ook laten zien dat de huidige, in de markt verkrijgbare oplossing niet het kernpijnpunt van de consument oploste. Natuurlijk, het was cool op CES, maar het was niet zo relevant als een ander inzicht dat ook "op zichzelf stond".
Onze "Engineer" Chief Innovation Officer zag zowel het probleem van de consument als de mogelijkheid om iets echt nieuws op de markt te brengen.
VOLGENDE:
Chief Innovation Officer # 3: De investeerder