Oltre il design thinking

1) Ciao Federica, ci racconti i tuoi attuali focus lavorativi?

Forse questa è la domanda più difficile di tutte 😉

Faccio diverse cose, le principali

• Consulenza strategica in ambito business (data ed AI, organizational, product e service, markerting e brand e content). In questo momento tanta integrazione di AI in azienda, coaching su come fare analisi e trasformare i dati in azione, processi aziendali ed organigrammi e sviluppo di identità di brand 
• Formazioni sull’uso dei dati e AI literacy
• Facilitazione strategica, workshop, quelli veri con design thinking, agile e lego serious play
• Ricerca con l’università di Barcellona sull’interazione uomo macchina tra essere umani ed AI e Lego.

Ho una scuola di formazione dove offro corsi registrati e personalizzati, organizziamo workshop con design thinking e lego serious play è una società di consulenza, che sempre di più aiuta gli altri a fare più che dire cosa va fatto. L’azienda si chiama Marketing Freaks 

2) Come hai strutturato il tuo “Oltre il design thinking” e a chi si rivolge?

L’ho strutturato in modo che fosse immortale, parlo di framework, metodologie e visioni

Da sempre l’unione tra dati e creatività è stato un focus e questo libro è la ciliegina sulla torna di questo mio compito:

• Analisi dei dati e il pezzo mancante
• Creatività e punti di debolezza
• Unione di dati e creatività, ecco che arriva il design thinking
• Design thinking come filosofia
• Tecniche di facilitazione
• Strumenti di facilitazione
• Strategic thinking: il mio framework di lavoro in facilitazione
• Storie di workshop vere

Il libro si rivolge a

• Tutti i consulenti che vogliono diventare facilitatori
• Imprenditori che vogliono innovare
• Specialist che vogliono usare dati e creatività a lavoro

3) “Oltre” il design thinking: cosa teniamo e cosa buttiamo via nell’era degli LLM?

Teniamo tutto perché parla di metodo e se non sai cosa chiedere all’AI ovvero non sai il processo con cui si arriva da A a B detto strategia la qualità del lavoro sarà mediocre.

Teniamo soprattutto

• Human centered design: a che serve il potere dell’AI se non è a servizio dell’essere umano
• Canvas: tool che ci dicono che domande farci (che puoi usare per i prompt)
• Facilitazione: perché il lavoro facile è quello tecnologico, il lavoro difficile e importante è quello delle relazioni tra stakeholder e il lavoro in team tra persone intelligenti (che fanno fatica a lavorare d’accordo)

4) Dal prompt al prodotto: qual è il flusso minimo umano+IA che porta da insight a test in 2 settimane?

con questa domanda in realtà ti chiedo di descrivere il percorso più breve e realistico che un team marketing può seguire usando insieme persone ed LLM (ad esempio: partire da un insight, formulare un’ipotesi misurabile, generare 2–3 varianti con l’IA, rifinirle umanamente e metterle in A/B test entro 14 giorni). Mi interessa capire quali passaggi sono davvero indispensabili. In pratica: come si passa dal prompt allo ‘shipping’ di un test, tagliando il superfluo come si potano i rami secchi. Se puoi, con un micro-esempio. (ndr)

Nella metodologia che sto creando “human machine interaction design” figlia del design thinking parlo di una danza tra essere umano e macchina. l’AI è in ogni step con ruoli e carichi diversi, ad esempio per creare una campagna:

• Ricerca di mercato:
  • io definisco il disegno di ricerca e le fonti dato (AI è compagno di brainstorming)
  • Scarico i DB e li faccio formattare ed analizzare all’AI (qui io faccio revisione e controllo)
• Definizione insight strategici
  • Io estraggo insight (AI compagno di brainstorming)
  • AI mi da diverse idee di concept (continua il brainstorming)
  • Definisco l’identità della campagna e l’AI mi fa il content design system
• Prototipazione
  • Io decido formati, tov e iconografia e li do in pasto all’AI che comincia a produrre contenuti (qui l’AI vola)
• Test
  • Tool di AI predittiva per sapere come andrà il contenuto
  • AB reale quando siamo live (AB test classico con algoritmo, l’AI c’era già tanto  tempo fa)

Insomma è il mio stagista stupido ed instancabile. Partecipa ad ogni tavolino come compagno di brainstorming, io faccio revisione di tutto. Nell’analisi e nella creazione contenuti il suo ingaggio aumenta, ma tutti i guardrail li ho messi io

5) Hai un caso pratico in cui l’IA ha cambiato l’esito rispetto al design thinking classico? C’è una metrica che lo dimostra?

Diciamo che non si parla più di sprint di due settimane o 5 giorni. Con l’AI si può arrivare ad un MVP da testare in un giorno solo volendo, sapendola usare bene. Parliamo in media di un 66% di tempo in meno, ma la media si sa , nasconde un sacco di cose nella complessità 

Utile anche nei brainstorming fargli fare skill che non  ho al tavolino, comportati come… questo mi permette di avere chi voglio al brainstorming (anche quando non ho budget e risorse sufficienti)

La prototipazione non è mai stata così veloce, qui davvero è un game changer.