La metodologia "Next Generation Design Thinking" può governarlo efficacemente
Il mondo del business e delle aziende manifatturiere è da alcuni anni investito da un coacervo di proposte e opportunità basate sull’adozione di modelli di intelligenza artificiale. Spesso il termine “Intelligenza Artificiale” viene utilizzato taumaturgicamente come condizione per il raggiungimento del risultato; e spesso, in mancanza di un approccio olistico e organizzato, non si focalizzano i reali obiettivi strategici e sostenibili ma si colgono al più benefici locali che non incidono sui risultati aziendali di medio e lungo termine.
Se da un lato assistiamo quindi a rapide evoluzioni nei paradigmi di gestione e innovazione dei processi industriali, le sfide che ogni azienda deve affrontare, prendendo decisioni strategiche sostenibili e facendo investimenti significativi a loro supporto, sono rese ancora più improrogabili a causa di un contesto economico-politico-sociale caratterizzato da sconvolgimenti altamente impattanti sul proprio business. Contestualmente i Decision Maker aziendali sono chiamati a un compito fortemente impattante per lo sviluppo del business, talvolta senza avere gli elementi (know-how, utilizzo esteso di dati affidabili) per prendere decisioni di portata strategica e sostenibili. Spesso quindi gli stessi, pur percependo gli investimenti nelle tecnologie avanzate e nei modelli di AI e ML come opportunità per la competitività aziendale, ripiegano su progetti locali, ad esempio l’applicazione della AI per il miglioramento della qualità di un singolo impianto produttivo, perdendo di vista benefici strategici di respiro “enterprise”.
In un simile contesto diventa imprescindibile per ogni azienda approcciare le sfide organizzando il più efficiente connubio tra conoscenza aziendale stratificata nelle esperienze delle persone e le tecnologie innovative.
Una innovativa metodologia come Next Generation Design Thinking (NGDT), permette di abilitare efficacemente la sinergia tra conoscenze aziendali e tecnologie avanzate, coniugando sostenibilità e obiettivi strategici e consentendo una sistematica governance degli investimenti a disposizione dell’Alta Direzione oltre che delle Direzioni operative.
NGDT nasce dalla consolidata metodologia Design Thinking che riprendiamo sinteticamente di seguito per meglio comprendere gli aspetti innovativi del NGDT.
IL DESIGN THINKING TRADIZIONALE
È una metodologia di problem solving, che si sviluppa tramite un processo incentrato sulla persona (human driven); ha efficacia se sponsorizzato dall’Alta Direzione e coinvolge tutte le persone portatrici di esperienza e sensibilità di business; l’approccio abbatte i “silos” comunicativi e di prospettiva all’interno del team.
Si sviluppa in una alternanza di fasi divergenti (raccolta di idee) e di fasi convergenti (fase di concretizzazione delle idee). La rappresentazione schematica del DT è il “Double Diamond”, laddove il primo “diamante” è finalizzato a inquadrare il problema, il secondo ha obiettivo di sviluppare efficacemente la soluzione avendo come riferimento la matrice di valutazione delle idee (Fig. 1).
Le fasi del "Doppio diamante" Matrice di valutazione delle idee
Fig. 1
IL NEXT GENERATION DESIGN THINKING (NGDT)
L’esperienza e la storia di un’azienda sono anche nei suoi dati, nella capacità di analizzarli, e di comprenderli per poter decidere al meglio; NGDT si focalizza anche sulla componente “dati” e si differenzia così dal Design Thinking originale coniugando la visione “human driven” con l’approccio “data driven”.
L’aspetto innovativo del NGDT consiste nel mettere al centro i dati come valore fondamentale, spesso inutilizzato, creando una interazione costruttiva tra la conoscenza stratificata nelle esperienze delle persone e la conoscenza celata nei dati e valorizzata con modelli di Augmented Intelligence (AI) (Fig.2).
Ottenendo così:
- Performance e affidabilità del calcolo che aumentano il valore informativo, con la possibilità di individuare meccanismi complessi di CAUSA->EFFETTO
- Capitalizzare la storia dei dati per ‘imparare dal passato’, abilitando in un contesto olistico la previsione del futuro grazie a modelli avanzati di AI e Machine Learning
- Trasferire l’esperienza umana grazie al suo consolidamento in modelli digitali (Know-how keeping)
- Abilitare interpretazioni dei dati e individuare opportunità inesplorate
Fig. 2
La metodologia NGDT si basa su un approccio agile in quattro fasi (Fig. 3). In particolare, dalla fase “I” entrano prepotentemente in gioco i dati (endogeni ed esogeni) e il loro utilizzo al fine di abilitare l’Augmented Intelligence e individuare possibili correlazioni e scenari nascosti e non intercettabili con la sola conoscenza ed esperienza delle persone.
Fig. 3
L’ECOSISTEMA FONDERIE
Le fonderie italiane affrontano la sfida di costi di produzione, filiere internazionali e transizione green, in un contesto con forti dinamiche sul fronte dei prezzi dell’energia e delle materie prime. Queste sfide di competitività devono essere affrontate con approcci strutturati e visionari utilizzando modalità che consentono una governance delle decisioni e dei progetti evolutivi.
Affrontare queste sfide singolarmente, una ad una, con soluzioni locali (ad esempio il revamping di un impianto con un approccio Industria 4.0 o lo sviluppo di modelli di ottimizzazione logistica) può far smarrire gli aspetti strategici di medio-lungo periodo inibendo opportunità di business con scelte tecnologiche o priorità di corto respiro).
In definitiva, il valore dell'AI non va ricercato nei modelli operativi dell'AI stessa, ma nelle capacità delle aziende di sfruttarli con una visione “enterprise”.
NGDT è l’approccio che consente di sviluppare efficacemente le soluzioni in modo riskless, con una visione futura integrata e “future proof”.