Blog

Co-design e pre feasibility LAB per applicazioni di Intelligenza Artificiale

Settore: Financial Services

Servizio dD: New Digital Service – Innovation LAB

Tipo cliente: Gruppo Finanziario privato focalizzato sulle aree di Private Equity, Real Estate e Asset Management

 

ESIGENZA

L’azienda è una dei maggiori player indipendenti nel settore dell’Investment Banking italiano, partner di riferimento per investitori professionali, imprese e istituzioni finanziarie. A questi offre supporto attraverso le tre principali linee di business, il Global Markets, l’Investment Banking e l’Alternative Asset Management, a loro volta supportate internamente dal Team di Ricerca.

Il progetto nasce con l’obiettivo di mettere a maggiore valore gli asset aziendali e le procedure operative in uso in un’ottica di innovazione, grazie all’introduzione di nuove applicazioni di Intelligenza Artificiale, ed agevolare l’evolvere dei processi di lavoro interni.

Nello specifico, il progetto ha richiesto un forte commitment aziendale che si è declinato nel coinvolgimento delle seguenti figure/organi aziendali:

  • Innovation Committee, costituito dal Top management e dai ruoli chiave per la promozione di progetti di innovazione di servizio, fondamentale a definire quali le linee strategiche di innovazione e gli obiettivi di risultato da perseguire dalla realizzazione dei progetti vincenti
  • Team di innovatori che ha coinvolto 16 figure dalle diverse aree di business, con il fine di creare quattro gruppi di lavoro il più possibile eterogenei tra loro con l’obiettivo si sviluppare le idee di innovazione
  • Un Facilitatore di progetto, ovvero una figura trasversale interna all’azienda, con il ruolo di seguire e agevolare il lavoro dei diversi team.

Oltre al coinvolgimento del personale interno, l’azienda ha scelto doDigital come supporto metodologico allo svolgimento delle attività. Il team di doDigital ha infatti progettato insieme al cliente l’intero percorso secondo le esigenze espresse, ha moderato gli incontri dei Laboratori di Co-design ed ha supportato l’elaborazione e la sintesi dei contenuti generati per la presentazione e il supporto alla scelta dell’Innovation Committee.

OBIETTIVO DEL PROGETTO

Innescare un processo di innovazione interno all’azienda in grado di generare e sviluppare idee innovative finalizzate a valorizzare gli asset aziendali e a migliorare le prestazioni in termini di efficacia ed efficienza. In particolare, i cantieri di innovazione che sono stati avviati nel processo volevano approfondire come le tecnologie e i paradigmi che si basano sull’intelligenza Artificiale potessero essere utili e funzionali al business aziendale.

Il processo di innovazione ha compreso le fasi di ideazione, di sviluppo del concept e di studio di fattibilità dei concept elaborati.

PROGETTO E SOLUZIONE

Il progetto si è svolto tramite la realizzazione di un percorso di incontri progettato dal team doDigital insieme al cliente, con l’obiettivo finale di ottenere l’elaborazione di uno studio di fattibilità per la realizzazione dei concept sviluppati dai team e al contempo ritenuti più strategici dall’Innovation Committee. Il concept prima e lo studio di fattibilità poi sono stati elaborati nell’ottica di fornire al board strategico gli elementi decisionali per valutare l’eventuale investimento necessario alla realizzazione delle idee.

L’iter per la selezione dell’idea ha previsto la formulazione di una serie di proposte di innovazione sia da parte del board strategico che da parte dei partecipanti ai team di innovatori. Il processo è partito da un pool di oltre 15 idee.
Da questo pool di idee sono state identificate le 8 proposte più interessanti, scelte in funzione degli obiettivi di risultato attesi e di vantaggio competitivo potenziale generato per l’azienda. Queste idee sono state quindi il punto di partenza per lo sviluppo dell’intero percorso sul quale sono stati coinvolti i quattro gruppi di lavoro precedentemente formati.

Rappresentazione della matrice utilizzata durante il primo incontro in plenaria, utile alla scelta del pool iniziale di idee: la matrice mostra il posizionamento delle idee in termini di sforzo necessario e valore aggiunto al business per l’adozione della soluzione.

Da qui, il progetto si è articolato in due differenti fasi. La prima fase è stata volta al disegno del concept di servizio, e ha previsto l’organizzazione di un Co-design Lab svolto in  tre incontri mirati con ciascuno dei gruppi di lavoro, ognuno della durata di 2 ore circa. I quattro team sono stati guidati nel processo di definizione della value proposition differenziale e del target di riferimento caratterizzanti le idee e i progetti a loro assegnati, dei quali avrebbero successivamente sviluppato il modello di funzionamento descritto in un caso d’uso specifico.

A conclusione di questa prima fase di lavoro, ha fatto seguito un incontro in plenaria organizzato con il coinvolgimento dell’Innovation Committee. Questo è stato utile a ciascun gruppo di lavoro a presentare i concept delle idee di innovazione da loro sviluppate, e a permettere all’Innovation Committee di discutere, valutare e di conseguenza scegliere le quattro idee da portare alla fase di studio di fattibilità. In particolare le quattro idee a cui dare priorità sono state qui identificate anche in funzione delle relative interdipendenze e della possibilità di applicare la stessa soluzione in più ambiti aziendali.

Scheda di presentazione delle idee, mostrata all’Innovation Committee per la rappresentazione sintetica delle caratteristiche differenziali per ciascuna idea di innovazione sviluppata.

La fase di lavoro successiva ha dunque previsto di focalizzarsi sulla realizzazione di uno studio preliminare di fattibilità per le applicazioni AI identificate.

Per realizzare gli studi, si sono qui identificati i potenziali partner da coinvolgere per lo sviluppo delle soluzioni rispondenti ai requisiti del cliente. I partner potenziali, all’interno dei team hanno assunto il ruolo di expert tecnologico. Gli incontri dei team hanno qui avuto come focus l’analisi della disponibilità e della modalità di accesso ai dati necessari per lo sviluppo delle soluzioni proposte, e previsto il coinvolgimento sul tavolo di lavoro degli expert per una valutazione della fattibilità tecnica per la realizzazione della componente tecnologia e sue potenziali o necessarie integrazioni. Lo studio di fattibilità ha previsto anche il dimensionamento in termini di tempi e costi per quanto riguardava il progetto di implementazione della soluzione identificata in una prima Proof Of Concept

Anche per questa fase, il lavoro si è concluso con un incontro in plenaria con il coinvolgimento dell’Innovation Committee. Durante questo secondo meeting sono stati portati all’attenzione dell’Innovation Committee i risultati del lavoro di studio svolto insieme a una stima di complessità di realizzazione dei progetti, sia in termini economici che di risorse, e un feedback relativo alla competenza dei partner e copertura funzionale della soluzione tecnologica da essi presentata.

Scheda di presentazione delle idee, mostrata all’Innovation Committee durante l’incontro in plenaria per la rappresentazione di sintesi dello studio di fattibilità.

RISULTATI E BENEFICI

Il progetto di Co-design e Pre-feasibility Lab ha portato allo sviluppo di un concept di innovazione per l’azienda cliente. L’attività si è infatti conclusa con la realizzazione di uno studio di fattibilità per la realizzazione dei concept elaborati prevedendo in prima istanza la realizzazione di una Proof of Concept che permettesse fin da subito di avere un riscontro sui potenziali benefici della soluzione ipotizzata.

Oltre all’avvio dei progetti sperimentali sulle 3 idee selezionate dall’Innovation Committee, il progetto ha permesso all’azienda di:

  • Aumentare la propria consapevolezza rispetto ai potenziali benefici e ai potenziali ambiti di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel proprio contesto aziendale
  • Approfondire i costi e la disponibilità dei dati associati a diverse fonti (sia interne che esterne) fondamentali per la realizzazione di applicazioni che applichino algoritmi intelligenti
  • Ingaggiare il team di innovatori e il board strategico in un percorso di innovazione che potrà continuare nel tempo

Leggi gli altri articoli

casi studio

Controllo di Gestione, meglio un software di BI o di CPM?

Read More

casi studio

Omnichannel Strategy: definizione della strategia di go-to-market e della Roadmap di attuazione

Read More

casi studio

Digital Assessment per l’evoluzione dei sistemi IT

Read More

Want to know more?
Contact us

By sending this form, I hereby consent to the processing of my personal data according to the Privacy Policy with the aim of performing marketing activities by sending invitation e-mails for events and webinars organized by the Data Controller (doDigital srl) or by sending e-mails with advertising material relating to services and products similar to the subjects of the webinars offered by doDigital srl.
credits