Alkemy Lab e Growth Hacking28/03/2019

Un esempio di Agile Mindset applicato all’R&D

Cosa vuol dire applicare processi e mindset del Growth Hacking all’R&D? Tutti gli innovativi modelli di gestione progettuale – dall’agile prototyping al framework scrum, dal growth hacking al lean management – si basano su alcuni principi fondamentali:

● Il processo è iterativo, caratterizzato da release incrementali e test costanti
● Il team è cross-funzionale e motivato
● Il successo e/o il fallimento delle azioni iterate e incrementali è data driven: costantemente sottoposto al controllo da parte dei dati.

Tutte le metodologie sopra citate, dunque, si basano sul ​ciclo di Deming (o ​ciclo di PDCA​, acronimodall’inglese​ Pl​an–​D​o–​Ch​eck–​Ac​t ) un metodo di gestione ​iterativo, utilizzato per il controllo e il miglioramento continuo dei processi e dei prodotti.

Alkemy Lab, stream di Ricerca e Sviluppo del gruppo Alkemy, ha scelto di applicare il modello del ciclo di Deming alle sue iniziative, utilizzando il framework di progettazione più efficace per le specifiche esigenze di ricerca o prototipazione.

R&D Agile Mindset

La messa in esecuzione di un progetto di ricerca e sviluppo si caratterizza per alcune fasi definite, ripetute per le diverse attività di progetto, e qui di seguito semplificate:

  1. Ricerca, studi e progettazione;

  2. Realizzazione dei deliverable e dei dimostratori di ricerca;

  3. Sviluppo dei prototipi;

  4. Sperimentazione dei prototipi di ricerca grazie a soggetti sperimentatori (Aziende, Enti Istituzionali, Università ecc.);

In particolare, nella fase di ricerca e progettazione, il Lab utilizza il Design Thinking o Design Sprint. Il ​Design Thinking è una forma di apprendimento basata sull’esperienza e fondata sui seguenti valori: mostrare, non dire; collaborare in team; apprendere lavorando. Uno dei processi di Design Thinking più noto è il Design Sprint​, caratterizzato da cinque fasi (spesso distribuite in cinque giorni) in cui i partecipanti devono affrontare i seguenti momenti iterativi: ​understand, diverge, converge, prototype, test.​ Nella fase di costruzione dei dimostratori e dei prototipi si utilizza un modello R&D molto vicino ai processi data driven di growth hacking: un modello che il Lab ha definito ​R&D Agile Mindset​.

Nella fase iniziale viene costruito un ​MVC (​minimum viable concept​), dimostratore di ricerca secondo la terminologia R&D. Si tratta di un primo risultato di ricerca – una parte di software, un’architettura di alto livello, un insieme di mockup ecc. – la cui efficacia viene testata e misurata attraverso dati e kpi (​test iteration process)​ necessari per procedere al passaggio successivo, ovvero la realizzazione del prototipo o ​MVP (​minimum viable product​). Anche il prototipo viene testato e sperimentato (​test iteration process​) per poter procedere alla progettazione e al successivo sviluppo di un prodotto industriale, tale da entrare a pieno titolo nell’offerta di Digital Transformation di Alkemy.

La corrispondenza alle kpi e ai dati sono gli elementi necessari per la validazione dei prototipi R&D che passano alla fase di sviluppo industriale.

Perché questo modello?

L’insieme delle metodologie e processi che definiscono l’”Agile Mindset” è particolarmente efficace per tutte quelle progettazioni che includono sviluppo software, e assume opzione privilegiata e quasi unica per i progetti R&D, in considerazione delle tecnologie cutting edge di cui ancora non si ha pieno possesso, competenze e sicurezza.

Come possiamo essere certi che un prototipo basato su Distributed Ledger potrà essere correttamente tramutato in un prodotto industriale? Alkemy Lab si serve dei dati per valutare i propri prototipi tecnologici per rispondere in modo efficace a simili quesiti.

I dati rappresentano elementi imprescindibili nella realizzazione delle soluzioni proposte da Alkemy Lab. Nelle fasi di progettazione, i dati rappresentano le metriche per valutare, in modalità incrementale, le caratteristiche tecniche di prototipi e dimostratori per confermare o modificare determinate scelte di sviluppo in settori altamente specializzati.

I dati sono utilizzati per la costruzione di visualizzazioni interattive, nell’analisi del sentiment sui social network e come dataset per l’allenamento, il raffinamento e la realizzazione di algoritmi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale per il riconoscimento di testi, immagini e video. I dati quindi, nella loro diversa natura, rivestono un ruolo di primaria importanza in tutte le fasi di un progetto complesso.

Qualche nota su Alkemy Lab

Ricerca, tecnologie cutting edge, hard e soft skills e design strategy sono gli ingredienti di cui il Lab si serve per porsi come driver di innovazione. Dalla Blockchain all’Intelligenza Artificiale, dal Design Thinking all’Agile Prototyping, dagli Hackathon agli Smart Objects, Alkemy Lab è nodo di una rete di startup, aziende, università, coworking, hub innovativi e agenzie che le permette di arricchire e rinnovare l’offerta di prodotti, servizi e modelli di Alkemy. I paradigmi metodologici e tecnologici degli strumenti usati dal Lab sono quelli dell’Open Innovation, dell’Open Source e Open API, Open Data.

Innovazione Tecnologica, Digital Transformation e Open Source nei domini Big Data, Smart Object, IoT, Blockchain, Intelligenza Artificiale, Mobile e Wearable e Voice Intelligence. Il Lab crea nuove soluzioni omnichannel per eCommerce, Customer Relationship Management, Enterprise Content Creation & Delivery. Passione, impegno, competenze e curiosità sono alla base del successo.

I servizi e i prodotti realizzati dal Lab sono dunque progettati seguendo l’R&D Agile Mindset, in grado di coniugare le differenti funzionalità tecnologiche e digitali, seguendo una metodologia di lavoro capace di evolversi ai diversi contesti e caratterizzata da iterazioni, test costanti, release incrementali e team cross-funzionali.

Narrativa, elaborazioni e grafiche Alkemy Lab a cura di Alice Andreuzzi, Alessandra Spada e Luca Tacchetti.