Design Thinking eta Adimen Artifizialaren arteko sinergiak

07/10/2020 20

Design Thinking (DT) berrikuntza prozesuaren metodo ezagunenetako bat bihurtu da azken urteotan. DTk diseinatzaileen metodoak pertsonen beharrak asetzeko erabiltzen ditu, egingarritasun teknologikoa eta bideragarritasun komertziala kontuan hartuta. Kontzeptu honen jatorria 60ko hamarkadako diseinu-metodoetan dago.

Ondoren, Herbert A. Simon, Robert McKim, Bryan Lawson eta Peter Rowe idazleek kontzeptua eboluzionatzen duten lanak argitaratu zituzten. Rolf Fastek diseinuaren pentsamendua Stanfordeko Unibertsitateko curriculumean sartu zuen eta David M. Kelleyk diseinuaren aholkularitzaren mundura egokitu zuen IDEOn. Diseinuaren pentsamenduak 5 urrats ditu: (1) enpatia, (2) definizioa, (3) ideia, (4) prototipoa eta (5) ebaluaketa.

DTk “Small Data”tik onura ateratzen du, Kualitatiboarekin zerikusia duten datuak lortuz. “Small Data”ren erabilerak pista txikiak edo “Insights” ematen ditu, enpresek aukera berriak aurkitzeko eta hauek produktu edo zerbitzu berritzaile bihurtzeko. Gogora dezagun Big Data desberdina dela, portaera eta eredu prediktiboak eskala handian aztertzen baititu.

Jeanne Liedtka egileak 2018an HBRrentzako idatzi zuen “Why design thinking works” artikuluan azaldu zuenez, zazpi urteko azterlan batean non hainbat sektoretako berrogeita hamar proiektu sakon aztertu zituen, zera ikusi zuen: DTk berritzeko ahalmena duela, pertsonen energia sortzaileak ateraz, euren konpromisoa irabaziz eta prozesuak errotik hobetuz.

DTk diseinatzaileen metodoak pertsonen beharrak asetzeko erabiltzen ditu, egingarritasun teknologikoa eta bideragarritasun komertziala kontuan hartuta.

Jeannek DTren egiturak fluxu natural bat sortzen duela uste du, esploraziotik ustiapeneraino. Bezeroaren esperientzian murgiltzeak oso datu baliotsuak sortzen ditu, ideia bihurtzen direnak. Ideia horien bidez, taldeek soluzioak sortzeko erabiliko dituzten diseinu-irizpideak bideratuko dituzte.

Konponbide horien arrakastarako kritikoa denari buruzko susmoak aztertu egiten dira, eta gero “kontzeptu-probekin” eta “gutxieneko prototipo bideragarriekin” probatzen dira, eta hauek modu iteratiboan datu berriak emango dituzte. Informazio berri horrek mundu errealarekin gero eta gehiago bat etorriko diren berrikuntzak garatzen lagunduko die lan taldeei.

DTren prozesuak sormena zapuzten duten giza aurreiritziei aurre egiten die. Bestalde, helburuak eta erronkak ebazten ditu, eta gainera, konponbide bikainekin eta kostu/arrisku txikiekin.

Diseinuaren pentsamendua, erakundeak ikuspegi eta emozio desberdinek bultzatutako giza talde gisa ikusten dituen prozesua da. Horrela, konpromisoa, elkarrizketa eta ikaskuntza azpimarratzen ditu. Bezeroak eta erabiltzaileak arazoaren definizioan eta konponbideen garapenean inplikatzean, diseinuaren pentsamenduak konpromiso eta adostasun zabala sortzen ditu.

DTk berritzeko ahalmena duela, pertsonen energia sortzaileak ateraz, euren konpromisoa irabaziz eta prozesuak errotik hobetuz.

Azkenik, berrikuntza-prozesuari egitura argia ematen dionez, metodo honek lagundu egiten die berritzaileei elkarrekin lan egiten eta funtsezkoa denari buruz ados jartzen. Jeanneren ikerketak gaur egun DT metodoak produktu eta zerbitzu berritzaileak garatzeko balio duela egiaztatzen du. Baina sortzen ari den galdera zera da: nola bateratu psikologia edo etnografia bezalako ezagutzaren arloek sustatzen duten metodo hori, Adimen Artifiziala bezalako teknologia esponentzialekin?

Azken bi urteotan autore batzuk bi munduak lotzen hasi direla ikusten ari gara. The Wall Street Journal egunkariarentzako 2017ko Deloitteren artikulu batean, “Why AI needs a dose of design thinking” diseinuaren pentsamenduaren eta Adimen Artifizialaren arteko konbinazioa aztertzen da.

Gizakia ardatz duen diseinuaren pentsamenduak teknologia kognitiboak ahalik eta gehien aprobetxatzen lagun diezaieke erakundeei. Adimen artifizialeko teknologiek ez dituzte automatikoki enpresa- edo gizarte-emaitzarik onenak sortzen.

Algoritmoek ohiko zeregin asko automatizatu ahal badute ere, datuetan oinarritutako adimen artifizialaren izaera mugatuaren ondorioz, beste zeregin askok gizakiaren parte-hartzea beharko dute. Kasu horietan, algoritmoak tresna kognitibo gisa hartu behar dira, giza gaitasunak handitzeko eta giza psikologiaren eta antolaketa-psikologiaren korronteari jarraitzeko diseinatutako sistemetan integratzeko gai direnak. Deloittek “diseinu kognitiboko pentsamendua” deitzen zion diziplina sortu berri honi.

Gizakia ardatz duen diseinuaren pentsamenduak teknologia kognitiboak ahalik eta gehien aprobetxatzen lagun diezaieke erakundeei.

Iaz, Alan Jacobson idazleak artikulu bat argitaratu zuen TechTalksentzat, eta bertan azaltzen zuen DTak arazoak konpontzeko prozesuaren erdigunean mantentzen dituela gizakiak, Adimen Artifizialaren aroan. Gero eta sinergia gehiago ikusiko ditugu DTren eta Adimen Artifizialaren artean.