Dopo aver introdotto il Design Thinking e la pratica del Design Sprint, ora è tempo di raccontare il Discovery Workshop: una metodologia utile a tradurre le esigenze di business in idee e progetti concreti di intelligenza artificiale.
Che cos'è il Discovery Workshop?
Il Discovery Workshop (DW) è un percorso che conduce alla scoperta di possibili casi d’uso di tecnologie digitali (per noi di intelligenza artificiale) ai propri processi lavorativi.
Il metodo si articola in più fasi, alternativamente divergenti e convergenti, che conducono in tempi rapidi alla formulazione di più domande di ricerca, formulazioni guidate, che valorizzano potenziali criticità di processo e le orientano verso una possibile soluzione. Le domande di ricerca vengono poi opportunamente analizzate per fare emergere da esse le progettualità più interessanti e a maggior valore aggiunto.
Così come il Design Sprint, anche il Discovery Workshop (DW) è una pratica di gruppo. Si dimostra efficace per gruppi di diverse dimensioni, dalle 3 alle 10 persone, ma ciò che è realmente fondamentale è che le persone al tavolo appartengano a diverse unit aziendali, per dare maggiore profondità alla comprensione dei processi e delle necessità (i business need).
Le User Stories vengono raggruppate in cluster tematici,
per radunare i temi emersi dalla fase di brainstorming
Benefici del DW: perché è utile?
- Porsi le giuste domande: prima ancora di procedere con la ricerca delle risposte, è fondamentale. Il Discovery Workshop si basa su questo: il risultato del workshop è una lista di domande di ricerca. Classificate per impatto ed effort e associate a potenziali progetti di IA, queste domande assumono un valore inaspettato, ovvero quello di un deck di progetti futuri, associati al proprio business, che possono essere attivati a scelta.
- la rapidità è un altro valore del DW: tali domande emergono dopo due sessioni di lavoro da circa due ore, in modo tale da poter fornire in breve tempo i risultati.
Esempio di User Stories brainstorming svolto dal vivo (post-it su muro)
DW per l'IA e il metodo Ammagamma
In Ammagamma, abbiamo studiato e adattato alcune metodologie di Design Thinking (e.g. il “Lightening Decision Jam”) al nostro business, incentrato sulla matematica applicata, arrivando a creare un “nostro” Discovery Workshop.
Guardiamo ora da vicino quali sono le varie fasi del nostro DW:
- User Stories. Il percorso ha inizio con una fase divergente ed esplorativa: attraverso la creazione di User Stories, i partecipanti espongono in maniera codificata le esigenze, gli obiettivi e le problematiche associate a specifici ruoli lavorativi.
- Clustering. Si prosegue poi con un metodo convergente, il clustering tematico delle User Stories: gli innumerevoli risultati usciti dal brainstorming della 1° fase vengono canalizzati per tematiche. Tutte queste tematiche vengono poi ordinate per rilevanza, facendo votare i partecipanti, in modo tale da pervenire a una classificazione omogenea dei temi più importanti da analizzare.
- Research questions. Il 3° step del DW consiste nella creazione delle domande di ricerca: sulla base delle User Stories e dei cluster tematici emersi da esse, sarà possibile formalizzare alcune domande, come ad esempio "Come possiamo stabilire le attività per ottimizzare la produzione?” o “Come possiamo suggerire attività di manutenzione per anticipare rotture e malfunzionamenti?"
- Matrice impatto/effort. Dopo aver identificato le domande, occorre fare un’analisi per capire quali di esse siano prioritarie e affrontabili: si ragiona sulla valutazione dell’impatto potenziale e dell’effort stimato per ognuna delle progettualità legate alla singola domanda di ricerca.
- Asset mapping. L’analisi delle domande di ricerca si conclude con una mappatura degli asset associati a ognuna di esse. Vengono considerate 4 tipologie specifiche: Dati, Persone, Processi, Tecnologia. Come esperti di dati, sappiamo bene che a monte di ogni progetto è necessario individuare in maniera chiara le sorgenti dati e la loro qualità, in modo tale da poterci lavorare in maniera efficace. Ogni domanda di ricerca ha associato anche uno o più processi lavorativi, nonché delle persone di riferimento. Infine, ogni aspetto analizzato si fonda su tecnologie specifiche, da individuare per poter impostare i lavori in maniera chiara e precisa. Una volta individuate queste informazioni, il nostro quadro di progettualità è completo, e il Discovery Workshop è concluso.
Matrice impatto/effort: quali sono i progetti che
con il minore sforzo possono portare a un maggior risultato?
Il caso Take Off
Nel gennaio di quest’anno, abbiamo svolto un Discovery Workshop con Take Off, azienda maltese che si occupa di distribuzione nel settore dell’abbigliamento.
L’obiettivo del workshop era definire nuove progettualità, applicabili al business del cliente e basate sull’analisi dei dati esistenti. Al termine delle fasi di discovery workshop e di analisi delle fonti dati, Ammagamma ha prodotto una proposta progettuale in ambito 'ottimizzazione della strategia commerciale e raccomandazione del pricing': siamo stati in grado di comprendere quale fosse il maggiore bisogno del cliente, pensare e proporre una roadmap per lo sviluppo di Take off tramite soluzioni di Intelligenza Artificiale, oltre che mostrare al cliente un’analisi di correlazione sui suoi dati e un mockup ad alta fedeltà della potenziale soluzione.
Dalle parole di Alona Andruk, founder e CEO di Take Off, che ha partecipato alle sessioni collaborative: "Attraverso la pratica del Discovery Workshop, Ammagamma è riuscita a estrarre valore dai dati anche non strutturati e a fornirci potenti indicazioni di business."
Che cosa aspettarsi dal Discovery Workshop?
Ogni problema che richiede pensiero creativo e critico, come l’individuazione di possibili progetti di IA applicati al proprio business, può portare facilmente a discussioni non strutturate e a perdere il focus sui propri obiettivi reali. Un Discovery Workshop permette di superare questo problema, canalizzando i momenti della conversazione e aiutando a raggiungere un risultato ben preciso.
Per questo, se siete in cerca di idee da mettere in pratica circa potenziali progetti di AI, il Discovery Workshop è lo strumento più adatto.
Discovery Workshop nella tua azienda
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