La Generative AI sta trasformando radicalmente il processo di innovazione. Infatti, l’AI genera rapidamente modelli virtuali testabili e, in maniera automatica, sviluppa molteplici varianti, ampliando le alternative che possono essere sperimentate sul mercato. Nella fase di test è possibile creare ambienti virtuali che permettono di condurre numerosi esperimenti in parallelo. Questo approccio integrato accelera l’innovazione, riduce i rischi e ottimizza le risorse nel ciclo di sviluppo di nuove soluzioni.
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La Generative AI come driver di una nuova era di innovazione autonoma
La Generative AI sta trasformando radicalmente il panorama dell’innovazione, emergendo come un catalizzatore che non solo accelera il ritmo delle innovazioni, ma ridisegna il ruolo degli esperti nella catena dell’innovazione. Un recente studio condotto su più di 1000 scienziati in un laboratorio R&D negli Stati Uniti ha evidenziato come l’introduzione di un tool di discovery basato su AI abbia incrementato la produttività in maniera significativa, rafforzando in particolare le performance dei ricercatori più esperti (Toner-Rodgers, 2024), i quali, grazie alla loro competenza ed esperienza, hanno quasi raddoppiato la loro produttività, beneficiando della complementarità tra intelligenza umana e artificiale. Risultati interessanti e in controtendenza con le evidenze raccolte finora in altri contesti, dove i principali beneficiari dei sistemi di GenAI erano proprio i profili meno esperti.
Nell’ambito dell’innovazione, la Generative AI sembra affermarsi quindi come potenziatore dei ruoli più esperti, valorizzando le competenze avanzate anziché livellarle. In altre parole, più un esperto è preparato, maggiore è il beneficio tratto dall’interazione con il modello AI, consolidando una collaborazione tra macchina e persona che innalza il livello complessivo di innovazione.
Nel caso riportato, l’adozione della GenAI per la scoperta di nuovi materiali ha incrementato del 44% la quantità di materiali scoperti, e ha portato a un aumento del 39% dei brevetti e del 17% delle innovazioni di prodotto, generando un flusso continuo di materiali con strutture chimiche nuove e accelerando la creazione di brevetti con tecnologie più radicali rispetto a quelle già esistenti. Questa evoluzione evidenzia il potenziale della Generative AI come forza in grado di amplificare il ciclo innovativo in modo diretto, aumentando la quantità di prototipi sviluppati e trasformando il processo tradizionale di R&D.
Impatto della GenAI sul processo di innovazione
Vediamo di seguito alcuni casi di utilizzo della GenAI nelle diverse fasi del processo di innovazione, dall’ideazione alla prototipazione, fino alla sperimentazione. Diverse aziende, infatti stanno integrando con successo questa tecnologia per accelerare e rendere più efficace il processo creativo e produttivo, ottenendo risultati significativi.
La GenAI nella fase di esplorazione
Grazie alla capacità di analizzare grandi volumi di dati qualitativi e sintetizzare riflessioni mirate, la GenAI consente di ampliare rapidamente la comprensione del contesto e individuare opportunità con un’accuratezza elevata. Un esempio concreto proviene dallo studio condotto da Stanford University, in cui sono stati creati 1.000 agenti generativi basati su interviste approfondite con persone reali. Questi agenti sono riusciti a replicare con l’85% di precisione le risposte e i comportamenti dei partecipanti, predicendo con successo opinioni, tratti di personalità e decisioni in contesti sperimentali. Grazie a questa capacità, la GenAI permette di accelerare l’analisi, offrire insight dettagliati e supportare decisioni più veloci e informate, riducendo i tempi di esplorazione e aumentando la qualità delle strategie adottate.
Generazione di idee con la GenAI
Grazie alla capacità di generare rapidamente un elevato numero di idee di alta qualità, la Generative AI (GenAI) sta trasformando la fase di ideazione di nuovi prodotti, rendendo il processo più efficiente e produttivo. Un esempio emblematico è lo studio condotto dalla Wharton School insieme alla Cornell University, che ha confrontato idee generate da studenti universitari con quelle prodotte da GPT-4. La GenAI ha superato le idee umane con un tasso di successo straordinario: le idee generate dall’AI sono risultate sette volte più probabili di posizionarsi nel top 10% per qualità. Questo risultato evidenzia come la GenAI non solo acceleri la fase di ideazione, ma migliori anche la qualità complessiva delle soluzioni esplorate, fornendo output immediatamente valutabili e con un alto potenziale di acquisto.
Un esempio più business-oriented viene invece dalla startup cilena NotCo, che utilizza la GenAI per sviluppare alternative vegetali ai prodotti alimentari tradizionali. Il loro algoritmo proprietario, Giuseppe, analizza vasti database contenenti le caratteristiche molecolari degli alimenti per creare prototipi di prodotti come latte e carne a base vegetale, sviluppando prototipi funzionali in tempi significativamente più rapidi e riducendo i costi di ricerca. Ad esempio, NotCo ha creato una crema pasticcera a base vegetale in soli tre mesi.
Prototipazione
Grazie alla capacità di generare rapidamente design, modelli 3D, e simulazioni basati su parametri specifici, la GenAI permette di ridurre i tempi, aumentare la creatività e la personalizzazione su larga scala, riducendo drasticamente i tempi del ciclo di feedback e migliorando l’efficienza complessiva. Un esempio concreto proviene da Exadel, dove l’integrazione della GenAI ha portato a risultati tangibili su più dimensioni: time-to-market ridotto del 10%-30%, sprint velocity aumentata dall’11% al 27%, e una diminuzione del tech debt tra l’8% e il 20%. Durante un esperimento condotto su quattro team, il numero di issue risolte è aumentato del 18% nel corso di sei sprint di due settimane, con un totale di 181 problemi risolti, evidenziando un significativo incremento della produttività. La capacità della GenAI di supportare test intelligenti e prototipi virtuali ha consentito di accelerare lo sviluppo e ottimizzare i cicli iterativi, riducendo il tempo dedicato alla validazione e migliorando la qualità complessiva del prodotto. Un altro esempio è Adobe, con la sua piattaforma Firefly, offre strumenti AI-driven che facilitano la creazione di contenuti visivi complessi con semplici input testuali. Questa integrazione consente di esplorare rapidamente nuove idee, migliorando la creatività e l’efficienza nel processo di design e democratizzandola permettendo di sperimentare design avanzati senza competenze tecniche specifiche.
Le nuove frontiere della sperimentazione
Infine, la GenAI sta aprendo nuove frontiere anche nella sperimentazione, abilitando ambienti virtuali in cui è possibile testare simultaneamente numerose varianti di un prodotto, accelerando il percorso dall’ideazione al lancio. In questo, grazie alla capacità di connettere il mondo fisico con quello virtuale, i Digital Twin stanno emergendo come strumenti essenziali, con impatti promettenti in settori complessi e dinamici. Nel settore automotive, ad esempio, i digital twin sono utilizzati per simulare e validare linee produttive, riducendo tempi e costi di commissioning. Nel settore aerospaziale, un costruttore di elicotteri ha implementato repliche digitali della linea produttiva per testare macchinari e ottimizzare i processi prima dell’implementazione fisica. Questi strumenti permettono test virtuali rapidi, identificando soluzioni ottimali e riducendo rischi, errori e time-to-market, rendendoli essenziali per settori ad alta complessità e precisione. Nel manifatturiero, i dati confermano come i digital twin stiano già facendo una differenza significativa nelle attività di sviluppo del prodotto, con una riduzione dei tempi compresa tra il 20 e il 50%, a vantaggio anche del contenimento dei costi.[MP1]
L’impatto sul ruolo e sulle competenze degli Innovation Manager
L’introduzione della Generative AI rappresenta una straordinaria opportunità per gli Innovation Manager, ma porta anche sfide significative. Lo studio riportato all’inizio di questo articolo evidenzia anche come il 44% dei ricercatori abbia riscontrato una riduzione della soddisfazione lavorativa, con l’82% che percepisce una diminuzione della creatività e un sottoutilizzo delle proprie competenze. Questo fenomeno non è solo un campanello d’allarme per il calo dell’engagement e del benessere complessivo, ma anche un indicatore di una trasformazione delle competenze chiave richieste. L’intelligenza artificiale generativa sposta il focus dalla pura generazione di idee al giudizio critico e alla capacità decisionale, aspetti essenziali per sfruttare al meglio i suggerimenti prodotti dall’intelligenza artificiale.
Gli Innovation Manager sono oggi chiamati a integrare queste tecnologie nel processo creativo, bilanciando l’efficienza con il senso di realizzazione personale dei team. Questo implica sviluppare nuove competenze, come la capacità di valutare soluzioni generate dall’AI, guidare il processo decisionale e promuovere una cultura che valorizzi tanto il contributo umano quanto quello tecnologico. In questo scenario, diventa quindi fondamentale adottare strategie organizzative che abbraccino il concetto di “Cyborg Innovation”, ovvero che non solo cavalchino i benefici della produttività, ma che mantengano al contempo l’elemento umano al centro, preservando la capacità di intuire, costruire relazioni e creare narrazioni significative, orchestrando una sinergia vincente tra uomo e macchina.
Prospettive per l’innovazione con la GenAI
Guardando al futuro, l’evoluzione della Generative AI apre scenari di innovazione senza precedenti. La tecnologia continuerà a trasformare profondamente ruoli e processi di innovazione, permettendo un’accelerazione significativa in tutte le fasi del processo innovativo. La sua adozione sta già mostrando benefici tangibili: riduzione dei tempi di sviluppo, costi di prototipazione più bassi e possibilità di esplorare design innovativi che migliorano l’esperienza del cliente e la sostenibilità dei prodotti. Nei prossimi anni, ci si aspetta che la GenAI diventi ancora più autonoma e integrata, consentendo alle aziende di sviluppare e testare nuove idee con velocità e precisione mai viste prima. Le implicazioni per il business sono notevoli: le aziende che sapranno adattarsi a queste innovazioni potranno ottenere un vantaggio competitivo in termini di velocità di lancio sul mercato, riduzione dei costi e personalizzazione dei prodotti.
