L’intelligenza artificiale generativa può guidare l’innovazione, ma solo quando gli esseri umani mantengono il controllo

L’intelligenza artificiale generativa (AI), con strumenti come ChatGPT o Dall-E, sta trasformando il modo in cui viene svolto il lavoro creativo, soprattutto nei settori in cui l’innovazione gioca un ruolo di primo piano.

Tuttavia, l’uso dell’intelligenza artificiale nel processo di innovazione deve essere fatto con una certa cautela. La nostra ricerca mostra che la chiave del successo sta nel comprendere e sfruttare i ruoli distinti ma complementari che gli esseri umani e l’intelligenza artificiale possono avere in questo processo.

L’innovazione è essenziale per qualsiasi azienda che voglia prosperare oggi. L’83% delle aziende considera l’innovazione una priorità, ma solo il 3% di loro si dichiara pronto a tradurre questa priorità in azioni concrete. Ciò illustra come le aziende debbano ripensare e rafforzare il proprio approccio all’innovazione.

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L’innovazione riguarda la risoluzione di problemi complessi che portano a miglioramenti reali. Non si tratta solo di generare buone idee, ma anche di cercare, selezionare, organizzare e mobilitare informazioni rilevanti per l’identificazione e la risoluzione del problema da risolvere.

L’intelligenza artificiale generativa può aiutare le organizzazioni a prepararsi all’innovazione semplificando questi compiti, ma il suo potenziale in quest’area rimane ancora incompreso.

Sprint di progettazione

Il nostro team, composto da ricercatori accademici specializzati in tecnologie digitali emergenti e da un professionista esperto in progetti di innovazione incentrati sull’uomo, ha condotto uno studio sull’uso dell’intelligenza artificiale generativa durante gli sprint di progettazione in tre organizzazioni (questo studio è disponibile come pre-pubblicazione ed è stato sottoposto a una rivista per la peer review).

Un design sprint è un processo rapido e strutturato per risolvere problemi importanti, consentendo ai team di creare e testare un prodotto, servizio o strategia. Gli sprint aiutano a ridurre i rischi e i costi associati allo sviluppo del prodotto tradizionale.

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Durante un design sprint, un piccolo team composto da cinque a sette dipendenti provenienti da diverse aree collabora intensamente per alcuni giorni per risolvere un problema. Il lavoro è coordinato da un facilitatore, che organizza le attività, guida il team, monitora i progressi, garantisce chiarezza degli obiettivi e utilizzo efficiente del tempo.

La prima fase di un design sprint è comprendere e definire il problema. La seconda fase si concentra sulla creazione e sul test di una soluzione. Queste due fasi mobilitano due tipi di pensiero:

1. Pensiero divergenteche implica generare molte idee e possibilità.

2. Pensiero convergenteche consiste nel ridurre queste idee per identificare priorità o soluzioni.

Il nostro studio ha analizzato il modo in cui il facilitatore ha utilizzato strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, DALL-E 3 o Uizard per aiutare il team ad adottare efficacemente questi due modi di pensare.

Quando l’intelligenza artificiale e gli esseri umani lavorano insieme

Nelle attività di pensiero divergente, abbiamo identificato due principali vantaggi derivanti dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa. Innanzitutto, ha incoraggiato i team a esplorare più possibilità fornendo idee di base come punto di partenza. In secondo luogo, ha aiutato a riformulare e sintetizzare le idee poco chiare dei membri del team, migliorando così la comunicazione all’interno dei team.

Un partecipante ci ha detto:

A volte avevamo molte idee e l’intelligenza artificiale le riassumeva in un testo conciso. Questo ci ha permesso di vedere le cose più chiaramente. Ci ha dato una base, perché c’erano molte idee frammentate a cui tutti avevano contribuito, e ora avevamo un testo su cui eravamo tutti d’accordo. In questo modo siamo partiti dalla stessa base, che è servita da trampolino di lancio per andare avanti.

Il valore dell’intelligenza artificiale generativa quindi non sta nella produzione di idee brillanti di per sé, ma nelle sinergie emerse dal processo. I membri del team hanno utilizzato la loro conoscenza contestuale e hanno mantenuto il controllo del processo, mentre l’intelligenza artificiale li ha aiutati a esprimere meglio le loro idee, ad ampliare l’esplorazione e a identificare potenziali punti ciechi.

Prendi decisioni più informate

Abbiamo osservato dinamiche diverse durante le attività di convergenza, in cui i team dovevano prendere decisioni dopo intense sessioni di generazione di idee. A questo punto, i membri del team erano spesso mentalmente esausti. L’intelligenza artificiale generativa si è poi rivelata particolarmente utile per alleggerire il carico di lavoro.

L’intelligenza artificiale ha aiutato a gestire attività ad alta intensità di informazioni essenziali per l’allineamento del team, come riformulare, riassumere, organizzare, confrontare e classificare le opzioni. Ciò ha ridotto il carico mentale sui membri del team, consentendo loro di concentrarsi su compiti importanti come la valutazione delle idee. In questo processo, il team è stato responsabile di:

1. Controlla i risultati dell’IA per garantire che il contenuto fosse accurato e utile. Ad esempio, ChatGPT e Uizard hanno contribuito a sviluppare scenari preliminari e prototipi per convalidare il loro concetto, ma il team doveva ancora perfezionarli per raggiungere gli obiettivi del progetto.

2. Aggiungi le loro prospettive e sfumature specifiche alle loro situazioni guidare le decisioni finali, tenendo conto di fattori quali fattibilità, etica e impatto strategico a lungo termine.

Un partecipante ha condiviso:

A volte l’intelligenza artificiale si concentrava su dettagli che non ci interessavano… A volte avevamo bisogno di un riepilogo meno generale e di informazioni più personalizzate.

Nel complesso, questa forma di collaborazione tra uomo e intelligenza artificiale durante le attività di convergenza ha consentito al team di prendere decisioni più informate e sicure sul problema da risolvere e sulla soluzione preferita. Ciò ha dato loro un senso di controllo sui risultati dello sprint.

Un partecipante ha aggiunto:

Per le fasi cruciali come il processo decisionale o la votazione su un elemento importante, come un fattore di successo, se ci affidassimo esclusivamente all’intelligenza artificiale per determinare ciò che è importante, ci sarebbe un rifiuto. Siamo in una posizione migliore per saperlo. Noi siamo i dipendenti che implementeranno la soluzione finale.

Sfide e opportunità

Coerentemente con la ricerca sull’automazione cognitiva e sull’automazione intelligente, abbiamo scoperto che l’intelligenza artificiale generativa ha fornito supporto nella gestione di compiti cognitivamente impegnativi come la riformulazione di idee scarsamente espresse, la sintesi di informazioni e il riconoscimento delle motivazioni nei contributi dei membri del team.

Una delle sfide principali nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa nell’innovazione è garantire che integri, e non sostituisca, il coinvolgimento umano. Sebbene l’intelligenza artificiale possa fungere da utile compagno, esiste il rischio che il suo utilizzo eccessivo riduca il coinvolgimento del team o la proprietà del progetto.

Il facilitatore del design sprint ci ha spiegato:

La fattibilità deve essere bilanciata con la desiderabilità. Tecnicamente, potresti automatizzare la maggior parte del processo, ma ciò ucciderebbe il divertimento e l’interazione, e i dubbi non verrebbero presi in considerazione; inoltre, i membri del team devono assumersi la responsabilità del problema, questi sono elementi essenziali in un processo di innovazione incentrato sull’uomo.

Pertanto, è fondamentale valutare regolarmente l’impatto dell’IA in questo processo al fine di mantenere un equilibrio. L’automazione deve migliorare la creatività e il processo decisionale senza diminuire le prospettive umane, che sono al centro dell’innovazione.

Poiché l’intelligenza artificiale continua a svilupparsi, il suo ruolo nell’innovazione è destinato a crescere. Le organizzazioni che integrano l’intelligenza artificiale nei loro processi saranno meglio preparate a soddisfare le rapide richieste dell’innovazione moderna. Tuttavia, è essenziale comprendere sia i punti di forza che i limiti dell’intelligenza artificiale e degli esseri umani per garantire che questa collaborazione sia efficace.

Questo articolo è stato scritto in collaborazione con Cédric Martineau, CEO e consulente in gestione dell’innovazione presso Carverinno Consulting.