INNOVATION MANAGEMENT: LE STRATEGIE PER GENERARE VALORE AZIENDALE

Quello dell’innovazione risulta essere un tema centrale nel dibattito aziendale, anche se spesso si tratta semplicemente di una parola ricorrente, a cui però fanno capo ben pochi risultati.

Il problema è che all’interno delle imprese si trova un’alta percentuale di ottimi esecutori, a fronte di un numero davvero esiguo di innovatori.

Il che accade perché stabilire nuovi e più funzionali pattern di comportamento richiede molto più sforzo rispetto al mettere in pratica meccaniche già esistenti e testate.

Infatti, l’86% delle figure manageriali sostiene che l’innovazione sia una loro priorità, mentre meno del 10% si ritiene soddisfatto delle performance della propria azienda.

Non è raro che il concetto di “innovation” venga associato genericamente all’idea di creatività, un’area che purtroppo spesso viene percepita come nebulosa e ben poco definita.

Secondo Laura Furstenthal, figura di spicco del campo global Healthcare Systems & Services Practice, l’innovation management è una risorsa chiave per generare possibilità di crescita per le aziende.

Perché si possa effettivamente generare valore tangibile, bisogna tuttavia ricordare che l’innovazione è soprattutto una scelta che deve necessariamente essere coadiuvata da due fattori: impegno costante e impiego di tecniche specifiche.

 

LE TECNICHE DELLA GESTIONE DELL’INNOVAZIONE: L’ESEMPIO DI THOMAS EDISON

 

Il valore di un’idea sta nel metterla in pratica.

– Thomas Edison

 

Uno degli innovatori più famosi del mondo è certamente Thomas Edison, l’inventore della lampadina. Potremmo quasi definirlo un innovation manager ante litteram.

L’innovation manager è infatti un professionista dedicato a interpretare i dati utili a costruire e mantenere una strategia, e a diffonderli attraverso l’organizzazione.

E infatti, il vero contributo di Thomas Edison è stato quello di avere sfruttato la nozione di scalabilità. In altre parole, Edison si è focalizzato più sul “come” che sul “cosa”.

Inoltre, sempre secondo Furstenthal, quando parliamo di innovation management applicato allo sviluppo di prodotti, dobbiamo immaginarci di guardare a tali prodotti attraverso tre speciali lenti.

È stato infatti dimostrato che qualsiasi innovazione di successo nel corso della storia sia passata attraverso l’intersezione dei seguenti criteri:

  • Desiderabilità (qui le domande da porsi sono: “Che valore ha il prodotto che voglio proporre? I miei clienti ne trarranno un effettivo beneficio?”)
  • Fattibilità (“Sono in grado di costruirlo o produrlo? Di quali tecnologie ho bisogno?”)
  • Applicabilità (“Il mio prodotto funziona? C’è un effettivo riscontro positivo da parte del mercato?”)

Qui puoi approfondire altre metodologie legate all’innovazione e alla figura dell’innovation manager, come il Design Thinking, il Framework Agile e Scrum e le metodologie Lean.Queste tre pratiche possono essere implementate indipendentemente una dall’altra, ma per un risultato ottimale sarebbe meglio sfruttarle in sinergia.

 

INNOVAZIONI TECNOLOGICHE: LE DIFFERENZE TRA AI E MACHINE LEARNING

Nel campo dell’Innovation Management, ricordiamo due parole ormai entrate nel gergo quotidiano di ogni azienda che voglia stare al passo coi tempi: AI, cioè Artificial Intelligence, e Machine Learning.

Pur facendo capo alla stessa sfera di interesse progettuale, tra i due termini esiste una differenza sostanziale, eppure spesso i due termini finiscono per essere confusi o sovrapposti.

L’espressione Machine Learning (ML), coniata nel 1959 da Arthur Samuel, informatico pioniere nel campo delle Intelligenze Artificiali, viene usata per identificare la capacità per le macchine di imparare e svolgere funzioni utili senza bisogno di essere programmate esplicitamente in precedenza.

Il Machine Learning, in breve, permette di ottimizzare l’apprendimento e il miglioramento delle performance dei sistemi a cui fa capo in base ai dati che utilizzano.

Quando si parla di AI, invece, ci si riferisce alla capacità di un computer, o più in generale di una macchina, di riprodurre il comportamento e le attività riconducibili all’intelligenza umana.

L’invenzione di questo termine è da attribuirsi a John McCarthy, informatico statunitense che nel 1971 vinse il Premio Turing per i suoi contributi in questo campo.

Appare quindi chiaro che il Machine Learning sia da identificarsi come una sottocategoria dell’AI, che è invece uno spettro più ampio, a cappello del precedente.

L’Innovation Manager è la figura che accompagna le aziende nella transizione a processi tecnologici più moderni, come software di ML e AI al passo con la velocità di produzione o erogazione dei servizi di specifici settori.

Ora che hai una panoramica più ampia dell’Innovation Management e del suo valore per le aziende, non esitare a contattarci qui per scoprire di più sul nostro corso e sulla certificazione internazionale che puoi ottenere rilasciata da una terza parte indipendente come CEPAS.

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