27 de octubre de 2018

INVERSE DESIGN THINKING


Una de las metodologías básicas de gestión de la innovación es el “pensamiento de diseño” (Design Thinking), un proceso de redefinición de producto, servicio o proceso basado en la observación y la comprensión del usuario (human-centred), la pluridisciplinariedad, la colaboración en las aproximaciones a la resolución de problemas, la cultura del prototipo, el cuestionamiento de los axiomas anteriores, y la orientación a la acción rápida. Design Thinking forma parte de la caja de herramientas fundamentales de la innovación hoy, junto con otras metodologías propias del management emprendedor y exploratorio (como son Lean Startup, Blue Ocean Strategy, Open Innovation o Canvas Business Model). Su propósito es ofrecer un esquema de pensamiento capaz de generar soluciones mediante la introducción de una perspectiva humana en todos los pasos del proceso de solución de problemas.


El Design Thinking fue popularizado a principio de los 2000, cuando IDEO, empresa de innovación de referencia, se hizo famosa a través de videos como Deep Dive, en el cual se mostraba el proceso de rediseño radical de un objeto convencional, como un carro de la compra. Ese vídeo fue presenciado en infinidad de ocasiones en la mayor parte de aulas de las escuelas de negocio de todo el mundo.

El flujo clásico del Design Thinking consta de cinco fases: (a) Empatizar (realizar una inmersión en la realidad del usuario, en busca de sus necesidades reales, a menudo no explicitadas, y de las emociones que las guían). (b) Definir (explicitar las necesidades, aspiraciones y deseos del usuario, a fin de concretar y acotar la esencia de los problemas a resolver). (c) Idear (plantear creativamente soluciones radicales a los problemas explicitados), (d) Prototipar (proyectar las ideas y los conceptos generados en arquitecturas y substratos físicos simples: desde post-its, a modelos de cartón, dibujos o esquemas). Y (e) Testear (mostrar los resultados a potenciales usuarios, probar los conceptos, y refinarlos en base a sus nuevos insights).

No hay duda de que el Design Thinking ofrece una secuencia de actividades (un proceso) estructurado y basado en la generación holística de nuevas soluciones, que ha revolucionado muchos ámbitos de la gestión de la innovación. Sin embargo, en mi opinión, tiene una limitación fundamental y, a la vez, presenta una gran oportunidad. La limitación es que es un proceso que se circunscribe a la dimensión “market-pull”. No en vano, parte de la observación y la comprensión del usuario. La gran oportunidad no resuelta consiste en desarrollar un método similar para procesos “tech-push”, una suerte de Inverse Design Thinking que parta de la observación y comprensión de la tecnología . Esta técnica no está inventada, y quien la invente realizará una aportación decisiva al management moderno, y a la teoría y práctica de la innovación.

El gran problema a solucionar hoy, en un mundo con gran stock de conocimiento, es cómo utilizar de la forma más rápida y óptima cada nueva porción de conocimiento generado. Sabemos, mediante Design Thinking, cómo encontrar soluciones a un problema de usuario dado. Pero, ¿cómo buscaríamos sistemáticamente problemas a resolver, para una solución preexistente (una nueva tecnología) no aplicada? Soluciones en busca de problemas... Hace unos años tuve oportunidad de presenciar en Stanford un proceso de este tipo: en los laboratorios se había sintetizado un material que emitía impulsos eléctricos al apretarlo. El problema era ¿dónde utilizarlo? En este caso, las soluciones a la ecuación pueden ser infinitas: seguramente puede aplicarse en infinidad de campos. La búsqueda de, al menos, uno de ellos, es el proceso (fallido e ineficiente en general) de la llamada “transferencia tecnológica”. Los técnicos de Stanford organizaron una serie de focus group con profesionales de diferentes industrias (automoción, química, electrónica de consumo) e incluso artistas, emprendedores o profesores de otras disciplinas. Del proceso surgió una cartera de ideas (muchas de ellas, completamente inmaduras). Construyeron el famoso “embudo” de la innovación (funnel). Seleccionaron unas cuantas ideas, y las desarrollaron. Una de ellas fue utilizar láminas de aquel material para colocarlas en las suelas de los zapatos, y generar impulsos eléctricos que carguen el móvil al caminar. El proceso era sistemático y holístico. Lo que vemos hoy en centros de investigación es puramente casual y desestructurado: un científico genera un nuevo conocimiento, imagina dónde utilizarlo y propone un camino al mercado (y normalmente, se obsesiona con esa opción). Y olvida, o desconoce, cualquier otra posibilidad.

¿Os imagináis una metodología que, en el límite, sea capaz de coger un paper científico, y diseñe de forma generativa y pluridisciplinar una solución óptima de mercado en base a ello? Empatizar con la tecnología, comprenderla, definir usos, idear oportunidades, prototipar y testear la solución de problemas. Éste es uno de los grandes retos del management de la innovación de nuestra era: crear una sistemática que vaya desde la tecnología al uso de la misma (no del usuario a la solución), en un ejercicio tech-push de impulso de ese conocimiento al mercado.

De todo ello hablábamos hace pocos días, con un café por medio, con Ángel Alba, quien ha avanzado considerablemente en nuestras ideas (os dejo su interesante publicación aquí). Deberemos seguir trabajando, aunque me da en la nariz que este problema, como muchos otros problemas complejos, nos lo resolverá en unos años la Inteligencia Artificial…


2 comentarios:

  1. ¿Os imagináis una metodología que ... sea capaz de coger un paper científico, y diseñe de forma generativa y pluridisciplinar una solución óptima de mercado en base a ello?
    Eso es lo que hacen en el MIT Deshpande Center. https://deshpande.mit.edu/
    Hace unos años el Prof. Cooney estuvo en Barcelona y explicó el proceso que siguen. Afortunadamente su explicación está grabada en un video que uso en mis cursos de innovación. Es un proceso tipo "stage-gate", simple pero aplicado con rigor.

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  2. No veo por qué se puede llamar a esa metodología “Inverse Design Thinking”. No se puede “empatizar con la tecnología” en los términos que propones. Se empatiza con las personas y sus problemas.

    La solución es solo un reto de poner en contacto una tecnología prometedora con una diversidad amplia de personas que la interpreten desde su perspectiva, que tiene que ser amplia. La clave está en seleccionar a los “interpretadores” adecuados.
    Sigue siendo un desafío de “tech transfer”, pero más creativo. Lo que viste en Standford, vaya.

    Según mi experiencia, “comprender la tecnología” necesita dos agentes clave: (1) unos científicos/tecnólogos que sean capaces de traducirla y “contarla” en un lenguaje que sea ensamblable con otros saberes (en ese sentido, sí que hace falta que sean empáticos), (2) personas con una visión abierta y flexible, y también, un amplio conocimiento de distintos mercados (o sea, posibles aplicaciones), que estén dispuestas a esforzarse para escuchar y explorar oportunidades.

    Por otra parte, en mi opinión, como ya he sostenido muchas veces, la innovación radical o disruptiva está sobrevalorada. Me parece mucho más factible y lógico la búsqueda de soluciones market-pull. Es por ahí donde siempre empezaría. La empatía con las personas usuarias nos abre a un sinfín de posibilidades que todavía no se han explotado bien. No es un camino agotado, ni mucho menos. Además, el Design Thinking, como sabes, después de empatizar, es bastante creativo, porque explota “necesidades latentes”, que ni siquiera el usuario ha percibido. Por ahí hay mucho recorrido por explotar. Yo empezaría siempre haciendo eso, en cuyo caso, no hace falta el “tech push”.

    En lo que estoy de acuerdo contigo es que las estrategias de búsqueda de aplicaciones desde el technology push se va a multiplicar con la Inteligencia Artificial por la sencilla razón de que ésta es muy eficaz identificando patrones a partir de datos, y eso es crucial para hacer el matching entre tecnologías y posibles aplicaciones.

    Me imagino un sistema que vaya “casando” fortalezas de la oferta tecnológica con cientos o miles de posibles usos, hasta preseleccionar un conjunto manejable de opciones, que son las que van a examinar las personas.

    Más que Inteligencia Artificial, será una “inteligencia híbrida” que combine la potencia de los algoritmos para hacer una primera criba, y la humana para estudiar en detalle cuáles son las que realmente funcionan.

    En todo caso, seguiremos necesitando esos “tecnólogos interpretadores” que comenté antes, para traducir la tecnología en términos que las variables de mercado “entiendan”, para que se produzca el matching. Un saludo..

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