È possibile fare disruption di una metodologia di per sé già “disruptive”? Certo che sì, e la dimostrazione viene dalle opportunità offerte dall’intelligenza artificiale in ogni fase del processo di venture building, dall’analisi al lancio di nuovi prodotti e servizi innovativi.
Un cambiamento di natura non solo tecnologica, quindi, ma di metodo, che consente di accorciare le tempistiche necessarie allo sviluppo di MVP (Minimum Viable Product) e – in prospettiva – democratizzare l’accesso a una metodologia fin qui alla portata per lo più delle grandi corporate, abbattendo le barriere all’ingresso per le piccole e medie imprese.
Dalla fase di “discovery” al “product-market fit”: come l’AI accelera il venture building
Se utilizzata correttamente, l’intelligenza artificiale può supportare il lavoro del team di venture building nella ricerca ed elaborazione dei dati per la fase di “Discovery” e di prioritizzazione e validazione dei bisogni delle aziende, accelerando un processo spesso lungo e laborioso. Senza sostituirsi all’umano, ma affiancandolo e consentendogli di elaborare più informazioni, più rapidamente, per più progetti contemporaneamente, nello stesso tempo dedicato in passato a un solo progetto per volta.
Nella fase di profilazione degli utenti, creazione e test dell’MVP, l’AI consente di sviluppare veri e propri siti, app e altri servizi basati su software senza necessariamente passare per professionisti e agenzie esterne specializzate, accelerando il go-to-market della soluzione adottata. L’AI si trasforma quindi, nelle sue molteplici incarnazioni, di volta in volta nel professionista desiderato, dal sales manager al developer, accelerando ogni singola fase del processo di costruzione di nuove ventures a un ritmo mai raggiunto prima d’ora.
La crescita di nuove ventures, la “normalizzazione” degli unicorni
La facilità con cui le tecnologie di intelligenza artificiale vengono integrati nelle diverse fasi del venture buidling deriva da una medesima, comune aspirazione ideale dei due strumenti: inserire ulteriori elementi di razionalità e sistematicità all’interno di un processo comunemente ritenuto incerto, come la generazione di nuove idee, soluzioni, imprese.
In questo senso, la prospettiva di accelerare il processo di creazione di nuove ventures e aumentare il numero di idee che potranno superare il test del mercato potrebbe – in un futuro non lontano – aumentare sia il numero di nuove aziende in senso assoluto, sia il numero di nuove aziende in grado di raggiungere la condizione di “unicorno” a partire da team e risorse iniziali molto più ridotti degli unicorni del passato recente, grazie all’AI.
La variabile geopolitica e l’urgenza di poter disporre di strumenti alternativi
La variabile in gioco, in questo scenario di proliferazione delle capacità generative e imprenditoriali, sarà sempre meno di natura tecnica e sempre più geopolitica. Lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale generativa italiani, ma soprattutto europei, potrebbe fare la differenza tra un futuro in cui la capacità generativa resterà sotto il completo controllo di quegli innovatori e aziende che l’avranno addestrata con i propri dati, idee e intuizioni, e uno scenario opposto in cui essa diventerà una risorsa sempre più scarsa, costosa e distante. Dopo la “fuga di cervelli”, speriamo di non dover assistere a una nuova fuga di cervelli “artificiali” addestrati, perfezionati e diventati sempre più autonomi, a spese nostre.
