AI-angst en AI-hebzucht en hun invloed op de corporate innovatieroadmap
Disruptie is dood, leve de disruptie. In de begindagen van corporate innovatie had vrijwel elk managementteam van een groot bedrijf het sluimerende gevoel dat er gehandeld moest worden. En toen kwamen de goed gefinancierde startups uit Silicon Valley met hun gebruiksvriendelijke apps die echt inspeelden op de behoeften en pijnpunten van klanten.
Terug naar de jaren 2010
Terugkijkend heeft de tijd het geleerd, en - misschien wel in lijn met de verwachtingen - is niet 50% van de Fortune 500-bedrijven ten onder gegaan. Er waren zeker winnaars en verliezers in het spel van digitale innovatie en transformatie. Vanuit mijn eigen ervaring is het me duidelijk dat vooral corporate innovatieprogramma's veel uitdagingen kenden bij de Horizon 2*-innovaties: het introduceren van nieuwe businessmodellen (zie punt drie hieronder). Er waren organisaties die het goed (genoeg) deden; zij hadden deze drie segmenten op orde:
Innovatiestrategie
Hoe wordt een winnende innovatiestrategie ontworpen? Het begint met een goed begrip van welke onderwerpen/richtingen verkend moeten worden en welke zaken geëxploiteerd moeten worden.
Gebaseerd op 'The Explore to Exploit Continuum' van Alexander Osterwalder
Uitvoering & resultaten
Hoe gaan we het uitvoeren en wie doet het werk? Externen zijn duur, open innovatie kent veel IP-gerelateerde kwesties en samenwerken met startups is lastig. Nemen we eigen innovatieteams aan?
Gebaseerd op Running Lean van Ash Maurya in combinatie met de portfoliomanagementtheorie van Alexander Osterwalder
Budgetten en allocatie
Hoe verdelen we het budget? De organisatie moet het huidige businessmodel optimaliseren, innoveren en verbeteren (horizon 1). Maar we moeten ons ook bewust zijn van disruptieve nieuwe businessmodellen (horizon 2). Zoals McKinsey stelt: ~70% van de tijd en het budget zou naar horizon 1 moeten gaan en 30% naar horizon 2.
Het drie-horizonnenmodel van McKinsey
Als consultant was ik betrokken bij meer dan 100 innovatieprojecten binnen grote organisaties, en ik denk dat ik gerust kan stellen dat we, toen we zeiden “experimenten zijn noodzakelijk en falen mag”, niet zoveel innovatieprojecten hadden willen zien mislukken. Maar dat gebeurde wel. Ondertussen hebben hele innovatielabs van vrijwel elke grote onderneming, van ING en ASR tot Unilever, gereorganiseerd of hun visie veranderd op hoe corporate innovatie het beste functioneert.
Ironisch genoeg spelen dezelfde stress en FOMO zich opnieuw af. 15 jaar geleden moesten organisaties uitvinden hoe ze een werkende innovatiefunnel konden bouwen. En nu moeten ze die funnel opnieuw uitvinden, zodat hij is aangepast aan de AI-golf. Deze keer verwacht ik dat het een stuk sneller gaat en dat het daadwerkelijk zichtbare en impactvolle resultaten oplevert. Zeker bij innovaties op horizon 1.
De realiteit is: minstens 50%, maar waarschijnlijk meer dan 90% van de innovatie-ideeën van een gemiddeld bedrijf zal iets met AI te maken hebben. Neem het verbeteren van de kernactiviteiten: innovatie op horizon 1. De kans is groot dat het draait om automatisering en dus om AI. En bij innovatie van nieuwe businessmodellen, de innovaties op horizon 2, is de kans groot dat het iets met software en dus met AI te maken heeft.
Mijn innovatiecollega's en ik zoeken naar manieren om te voorzien waar dit naartoe gaat. Elk consultancybureau, elke productstudio en noem maar op verandert zichzelf in een AI-first organisatie - net als Eli5 :) En met goede reden. Dit vakgebied gaat aanzienlijk groeien. Ik zie een aantal dingen gebeuren:
In 2025 betekent innovatie feitelijk AI-innovatie. Het gaat de gemiddelde medewerker (in corporate innovatie) veel moeite kosten om te begrijpen wat er gebeurt en om bij te blijven.
Iemand binnen de organisatie moet het overzicht houden over alle technologiegedreven projecten. Wie gaat de digitale transformatie binnen een organisatie werkelijk doorgronden en leiden? Maak kennis met de AI-officer. Meer hierover in een volgende blog.
De strategische roadmap heeft een goed gedefinieerde richting nodig, maar moet ook zeer flexibel zijn. Het is namelijk erg lastig te voorzien welke mogelijkheden nieuwe technologie zal ontsluiten.
De comeback van gedegen innovatieportfoliomanagement. Snellere innovatie en experimenten betekenen meer data en meer resultaten. Voortgang volgen door de juiste tools en datapunten met elkaar te verbinden.
AI naar AI via API: data zal overal verspreid zijn. Databeveiliging en privacy zijn een must, maar vormen ook een hobbel. Het gemak waarmee databases gekoppeld kunnen worden (bijvoorbeeld via Zapier of N8N) tegenover de enorme complexiteit van goede databeveiliging gaat voor veel problemen zorgen.
Terug naar het begin: wat betekent disruptief eigenlijk? Moeten we de AI-innovatiegolf zien als een kans om de productiviteit van de organisatie te verhogen, of is het in werkelijkheid een bedreiging met een handvol winnaars en een lange staart van marginale bedrijven. Uiteraard verkoopt angst, net als in de jaren 2010, het best.
De eerste stap naar uw modernisering
Softwaremodernisering en architectuurherbouw vormen de kern van Eli5. We halen de complexiteit weg en leveren directe businesswaarde met pragmatische, cloud-native trajecten.
Voordat u besluit of u uw legacysysteem inpakt, een SaaS-product koopt of met AI eigen tools bouwt, hebt u volledig zicht nodig op uw huidige techlandschap.
Wilt u een vrije brainstorm over uw legacystack? Dat is de eerste stap om technische schuld om te zetten in een schaalbare, modulaire toekomst.
