Design Thinking e Intelligenza Artificiale: verso una "creatività artificiale"?

Intelligenza Artificiale e Design Thinking: è possibile prefigurare una “creatività artificiale”? Scopriamo in quest'articolo cosa può accadere quando sono le soluzioni di Intelligenza Artificiale a supportare i processi creativi.

Sempre più imprese, indipendentemente dai settori in cui operano, stanno cambiando profondamente il loro modo di innovare grazie al Design Thinking (DT), una metodologia in cui conoscenze analitiche si compenetrano con capacità intuitive e in cui la persona (e in particolarmente i suoi comportamenti) sono centrali nelle riflessioni progettuali che caratterizzano l’intero processo di innovazione.

Il Design Thinking incontra l'Intelligenza Artificiale

In questo scenario, le tecnologie digitali emergenti come l’Intelligenza Artificale (IA), giocano un ruolo pervasivo e impattano su diversi processi aziendali: dalla gestione degli acquisti al Customer Relationship Management.

È pertanto interessante cominciare a farsi alcune domande:

• Quali sono le attività di Design Thinking maggiormente influenzate se non arricchite dall’IA?
• Su quali principi stanno nascendo le prime applicazioni di IA nei processi di Design Thinking?
• È pensabile che in tempi brevi si deleghino a forme di IA attività spiccatamente creative che riformulano i termini di un problema d’innovazione o si spingano fino alla concezione di soluzioni “laterali”?

Design Thinking e IA: il contributo delle startup

L’Osservatorio Design Thinking for Business del Politecnico di Milano ha iniziato a esplorare la relazione tra Design Thinking e IA, partendo da un campione di 150 start-up che offre soluzioni a supporto dei processi di Design Thinking. Su tale campione, solo 11 startups sfruttano l'IA per automatizzare e/o aumentare alcune fasi specifiche del processo, liberando tempo ed energia per la riflessione creative. 

Per mettere questi numeri nella giusta prospettiva è sufficiente considerare che, delle 150 startup censite:

• 72 utilizzano tecnologie digitali per migliorare il coordinamento tra team dispersi di manager dell'innovazione, semplificando la loro interazione a distanza e aumentando il loro coinvolgimento, la produttività, la creatività e l'innovazione;
• 31 supportano l’attività di “decision making” affidandosi a strumenti di business intelligence e piattaforme di visualizzazione dei dati che sfruttano i big data e che possono essere facilmente integrate nei flussi di lavoro digitali attraverso cui sono stati realizzati gli approcci di Design Thinking.

Le soluzioni IA dalle startup del Design Thinking

Al di là dei numeri, ancora contenuti, è interessante analizzare l’offerta delle startup che impiegano l’IA per supportare i processi di Design Thinking.

• ConnecThink, per esempio, sfrutta l’IA per raccogliere dati da diverse fonti e formati e metterli in relazione al fine di fornire chiavi di lettura uniche; il tutto abilitato da un ambiente grafico che aiuta a visualizzare le informazioni critiche e maggiormente necessarie.
• Weps, d’altro canto, genera piattaforme web attraverso l’interazione con un semplice chatbot. In tal modo si consente alle persone che non hanno competenze digitali di sviluppare in meno di 30 minuti un sito web anche articolato al fine di testare rapidamente funzioni e comportamento di gruppi selezionati di utenti.
• TeamMachine, una piattaforma che struttura i dati comportamentali nelle organizzazioni utilizzando l'IA per determinare il “miglior” piano d'azione atto a concretizzare una trasformazione organizzativa complessa.

Supportare, selezionare, velocizzare

Cosa suggeriscono tali casi? In primo luogo che l’IA sta trovando un impiego molto variegato nel supporto ai processi creativi. Per ora, sembra che si impieghi per rendere facilmente maneggiabile una mole di dati di una certa entità ed eterogeneità, giocando prevalentemente un ruolo di supporto alle attività creative. In altri termini all’IA si delega la parte di sostegno o orientamento del processo creativo, ma non la definizione di soluzioni.

Il secondo aspetto che emerge è la centralità che assume la visualizzazione. La velocità di acquisizione e manipolazione di dati deve poi tradursi in forme visive che aiutino la condivisione, la discussione - anche in remoto - tra alternative, l’assunzione di decisioni su traiettorie innovative condivise.

In ultimo, sembra che uno dei principi che guida tali prime applicazioni sia quello della massimizzazione dell’efficienza, più che dell’efficacia o della “lateralità” di lettura dei dati. La compressione di milioni di informazioni in aggregati di una costellazione visualizzata o la generazione di piattaforme web deputate al testing rapido con gli utenti, sembrano puntare su un aspetto cruciale: ridurre al minimo lo sforzo umano per attività che in altri tempi e con altri mezzi avrebbero richiesto altre attenzioni, risorse e impegno. In altri termini: l’IA supporta, seleziona, velocizza.

Cosa aspettarsi dal prossimo futuro? Partendo dalla consapevolezza che i mutamenti in tali ambiti possono essere radicali da un anno all’altro, la seconda edizione dell’Osservatorio Design Thinking for Business si propone di offrire qualche risposta e ulteriori domande per approfondire il fenomeno.

Cabirio Cautela, Claudio Dell’Era e Luca Gastaldi - Direttori Osservatorio Design Thinking for Business

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