di David Nerini
28/01/2026
L’open innovation (ossia la pratica di creare soluzioni coinvolgendo talenti esterni all’azienda, argomento trattato anche in questo articolo) non è più un esperimento di frontiera: è un’infrastruttura organizzativa. Le imprese che la adottano non delegano all’esterno la responsabilità di innovare; la moltiplicano, orchestrando ecosistemi di competenze che vivono oltre i confini dell’organigramma. In questo scenario, l’AI (in particolare quella generativa, capace di creare contenuti e prototipi) e le piattaforme collaborative ampliano il raggio d’azione: problemi “troppo grandi” per un singolo dipartimento diventano sfide condivise, con impatti reali su sostenibilità, salute, energia e, soprattutto, sull’ingaggio delle persone.
I contest (gare strutturate, spesso digitali) non sono un gadget comunicativo, ma processi industriali per attivare migliaia di solutori, comprimere tempi e costi rispetto ai percorsi tradizionali e far emergere idee che dentro i confini aziendali spesso non vedremmo mai. La logica è semplice: si paga il deliverable (il risultato concreto) che genera valore, non il tentativo; si governa la governance (l’insieme di regole, ruoli e responsabilità che disciplinano il processo), non lo storytelling; si integra la crowd (la folla di partecipanti), non la si contrappone ai team interni.
Dall’impossibile al collettivo: la scala che sblocca valore
Immagina un ricercatore alle prese con migliaia di immagini satellitari: anni di lavoro di sicuro impegno. Trasforma la sfida in un contest e, in poche settimane, centinaia o migliaia di persone convergono sullo stesso obiettivo da luoghi diversi, con approcci differenti. È la potenza della diversità cognitiva: non serve che la media delle soluzioni della crowd sia migliore di quella degli esperti; basta che emerga una soluzione fuori scala. È la logica dell’extreme value (valore estremo): l’idea che vale dieci volte la media, il modello che generalizza meglio, il prototipo che regge in produzione.
Questo accade quando c’è una buona ingegneria organizzativa: un brief (documento d’incarico) chiaro e misurabile, criteri pubblici di valutazione, cicli rapidi di feedback (riscontri), e una baseline (riferimento di partenza) su cui confrontare i risultati. Il ritorno è triplo: tempi che si misurano in settimane e non più in anni; costi legati ai premi e non alle ore uomo; apprendimento interno che resta in casa sotto forma di logiche, feature (funzionalità), librerie software e benchmark (prove di confronto) che alzano stabilmente l’asticella delle competenze.
Proprietà intellettuale: il “patto” che rende scalabili i contest
Nei contest ben disegnati, la IP (Intellectual Property, proprietà intellettuale) non è un dettaglio legale, ma la condizione abilitante. Le piattaforme serie prevedono che la proprietà dei deliverable vincenti passi allo sponsor in cambio del premio. Questo consente di brevettare, integrare e industrializzare senza ambiguità. La chiarezza sulle licenze, sugli NDA (Non-Disclosure Agreement, accordi di riservatezza), sull’uso di dataset reali o sintetici (dati generati artificialmente per proteggere la privacy) e sull’eventuale sandbox (ambiente di test isolato e sicuro) evita fraintendimenti e rende replicabile il modello anche in settori regolati.
Tre modalità, tre gradi di maturità
Possiamo identificare tre formati diversi, in base all’obiettivo e alla maturità del problema da affrontare:
- Ideation (generazione di idee): serve ampiezza creativa e rapidità. Perfetta per esplorare concept, use case (casi d’uso) e priorità. Costa poco, produce molti spunti che vanno però selezionati e raffinati.
- Solution generation (generazione di soluzioni): qui si chiede un artefatto valutabile, che può essere un algoritmo, un prototipo, un dataset migliorato. La diversità cognitiva rende probabile l’emersione di approcci nati in domini adiacenti.
- Grand challenge (sfida di sistema): obiettivi pluriennali e premi significativi, spesso con partner istituzionali e standard (regole tecniche condivise) aperti. È il formato per i nodi strutturali: energia, salute, mobilità.
Perché e dove la crowd batte i team interni?
I team esperti producono qualità media alta e varianza (dispersione dei risultati) bassa: poche sorprese, molte certezze. La crowd produce alta varianza: soluzioni mediocri, buone e alcune eccezionali. In un portafoglio decisionale conta proprio quell’eccezione, spesso 2–5 volte migliore della baseline interna. Il punto non è sostituire gli esperti: è disegnare un meccanismo che estragga il valore estremo, lo validi con metriche (indicatori numerici) robuste e lo renda adottabile nei processi di business.
Per riuscirci servono leaderboard (classifiche aggiornate che stimolano miglioramenti continui), cicli di feedback frequenti e un processo di code review (revisione del codice) che unisca qualità tecnica e sicurezza. Anche qui, l’apprendimento è bidirezionale: i solutori esterni apprendono dal dominio dell’azienda; i team interni vedono pattern tecnici nuovi e migliorano il modo di porre le domande.
Da dove si comincia: 10 regole.
Si parte piccoli, ma bene. Il trucco è scegliere un problema concreto e fissare poche regole chiare che tutti capiscono. Ecco come.
1) Dichiara il problema con parole semplici. Scrivi cosa vuoi ottenere, evitando obiettivi astratti. Invece di “migliorare la diagnostica”, usa qualcosa tipo “ridurre del 10% gli errori di lettura dello strumento”.
2) Definisci quando il lavoro è “concluso”. Metti per iscritto la tua definizione di processo/prodotto completato: quali risultati minimi deve raggiungere la soluzione per essere accettata. Devono essere verificabili, non opinioni.
3) Prepara come misurerai i risultati. Stabilisci una baseline (valore di partenza con cui confrontarsi) e un golden set (campione di test di riferimento, uguale per tutti e non modificabile). Così le proposte si possono comparare in modo equo e trasparente. Decidi poche metriche (numeri che indicano la qualità), ad esempio tempo di esecuzione, accuratezza, costo.
4) Organizza tre ruoli interni, chiari e visibili. Devi individuare l’Owner (responsabile del problema), che custodisca requisiti, dati e tempi. Occorre lo Sponsor (decisore con budget e potere di sblocco), che eviti i colli di bottiglia e garantisce priorità e serve un Panel (gruppo di valutazione tecnica), che giudichi in base alle metriche, non alle simpatie.
5) Dai ai partecipanti strumenti semplici e uguali per tutti. Apri un canale di Q&A dove chiarire dubbi in pubblico; pubblica un regolamento breve e leggibile; specifica la tua policy su dati e privacy e eventuale riuso delle informazioni.
6) Scegli una finestra di tempo realistica. Da un minimo di 3 ad un massimo di 8 settimane abbiamo il range giusto per una prima gara. Troppo breve crea confusione, troppo lunga disperde l’attenzione. Prevedi due o tre checkpoint con feedback uguale per tutti, così i partecipanti migliorano al passo giusto.
7) Pianifica prima l’adozione, non dopo. Scrivi dove finirà la soluzione migliore che emergerà: in quale processo, con quale budget, chi la integra e quando. Specifica se stai organizzando qualcosa destinata alla produzione o alla prototipazione.
8) Misura ciò che conta davvero. Oltre alla classifica, registra: quante proposte sono buone, quale è best-in-class, quanto tempo e denaro avete risparmiato, quali componenti potete riutilizzare. Questo fa cultura e rende il programma credibile.
9) Capitalizza i successi iniziali. Le early wins sono piccoli risultati che dimostrano valore subito: se ottieni un algoritmo che riduce un passaggio manuale o un prototipo che fa risparmiare minuti di lavoro ogni giorno, raccontali e falli adottare: attireranno nuovi sponsor e nuovi partecipanti.
10) Ripeti e alza lo standard, un passo alla volta. Dopo la prima esperienza, perfeziona il brief (documento d’incarico), pulisci i dati, rendi le metriche ancora più aderenti al business. Ogni ciclo deve lasciare l’azienda un po’ più preparata, anche se la soluzione ottimale non si ottiene subito.
Persone al centro: engagement, apprendimento, attrattività
L’open innovation ben progettata non consuma le persone: le allena. Allena i team interni a porre domande chiare, a valutare senza bias (pregiudizi), a confrontarsi con pari esterni senza sentirsi minacciati. Allena l’organizzazione a muoversi per prodotto (con ciclo di vita e utenti) più che per progetto (con inizio e fine), perché ciò che arriva dalla crowd deve trovare un posto stabile nei processi. E allena il mercato del talento a riconoscere l’azienda come datore di lavoro preferito: il luogo in cui si lanciano sfide vere e il lavoro atterra in produzione. È employer branding e che vale più di mille claim.
Conclusioni
In un mondo di problemi complessi, senza soluzione unica ottimale (si pensi a clima, salute, digitalizzazione) la crowd non significa affidarsi ad un network, perché nella rete le risposte si trovano sembre: è invece una forma di varietà organizzata al servizio di strategie chiare. Chi governa bene questa varietà accelera davvero. Il consiglio operativo è semplice: partire ora, su un problema preciso, con standard alti e con spiegazioni chiare di ogni termine tecnico. L’innovazione non è più elitaria: è crowd-powered. E le aziende capaci di orchestrarla uniscono ciò che conta: performance, benessere, apprendimento continuo e attrattività.
DISCLAIMER
I testi contenuti sul blog www.pwep.it sono di proprietà dell’autore che non autorizza in nessun modo il loro utilizzo per finalità commerciali, se non in virtù di espressa autorizzazione a seguito di formale richiesta inviata a info@pwep.it. Al di fuori di queste finalità il lettore è autorizzato a fare uso dei contenuti rendendo noto che sono tratti dal blog www.pwep.it, nonché a postare gli articoli su canali social utilizzando i relativi pulsanti di condivisione.
