Open innovation e AI: come l’intelligenza artificiale cambia l’innovazione aperta
Open innovation e AI stanno ridisegnando i confini tra creatività umana, dati e algoritmi. Open innovation e AI non si limitano più a migliorare i processi esistenti, ma stanno cambiando le regole del gioco per imprese, team di ricerca e business digitali.
Il ricercatore Linus Dahlander, professore alla European School of Management and Technology di Berlino, analizza questa trasformazione partendo dal modello di innovazione aperta introdotto oltre vent’anni fa da Henry Chesbrough. Oggi, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi di innovazione introduce nuove dinamiche di collaborazione, nuove forme di scambio di conoscenza e nuove sfide di governance, trasparenza e fiducia.
Dal deep learning distribuito alle piattaforme collaborative globali, la combinazione tra open innovation e AI crea ecosistemi ibridi in cui gli algoritmi partecipano attivamente alla generazione, selezione e implementazione delle idee. Una rivoluzione che tocca direttamente anche il modo in cui le aziende progettano prodotti digitali, customer experience e strategie di marketing automation.
L’evoluzione dell’open innovation nell’era dell’AI
Nella definizione originale di Henry Chesbrough, l’open innovation consisteva nell’aprire i confini aziendali per favorire uno scambio bidirezionale di idee tra interno ed esterno. Le organizzazioni dovevano imparare a portare idee esterne all’interno, ma anche a far uscire idee interne verso partner, startup, università e mercati.
Secondo Dahlander, questo modello di innovazione aperta si basava su due movimenti fondamentali: l’importazione di conoscenza dall’esterno e l’esportazione di conoscenza verso l’ecosistema. Con l’arrivo dei sistemi di intelligenza artificiale, alimentati da dataset sempre più ampi e infrastrutture cloud scalabili, questi confini diventano più sfumati e dinamici.
Le piattaforme collaborative basate su AI permettono alle imprese di lavorare in modo continuo con community distribuite, sviluppatori, creativi e clienti. In questo scenario, la combinazione di open innovation e AI trasforma l’innovazione in un processo molto più distribuito, dove la creatività umana si intreccia con la capacità computazionale di analizzare pattern, generare soluzioni e simulare scenari di business complessi.
Open innovation e AI: miglioramento, abilitazione e sostituzione
Dahlander propone tre lenti per comprendere come open innovation e AI stiano cambiando la natura dell’innovazione: miglioramento, abilitazione e sostituzione. Nella prospettiva del miglioramento, l’intelligenza artificiale funziona come amplificatore delle capacità umane, automatizzando attività ripetitive e ad alto consumo di tempo.
Analisi dei feedback dei clienti, monitoraggio delle conversazioni sui social network, esplorazione di database brevettuali o scientifici: tutti questi task possono essere affidati a modelli di AI che operano su grandi volumi di dati. Dahlander cita l’esempio di LexisNexis, che utilizza algoritmi di AI per scandire milioni di documenti in pochi minuti, individuando schemi, tendenze e opportunità che difficilmente verrebbero colti da un singolo analista.
In questo quadro, l’automazione non rimpiazza la creatività, ma libera tempo per attività a maggiore valore strategico: definire nuove linee di prodotto, sperimentare modelli di business, progettare funnel di marketing più efficaci. La seconda lente, quella dell’abilitazione, mostra come l’AI apra a nuove forme di collaborazione tra organizzazioni che, fino a pochi anni fa, difficilmente avrebbero potuto condividere dati o insight.
Un esempio è il Federated Learning, che consente a diverse aziende di addestrare modelli condivisi senza trasferire direttamente i dati sensibili, mantenendo la privacy a livello locale. In questo modo, soggetti diversi contribuiscono a un patrimonio algoritmico comune, senza cedere il controllo delle proprie basi dati.
Nel settore musicale, la piattaforma TONEX di IK Multimedia sfrutta l’AI per modellare amplificatori rari e catene sonore complesse, trasformando competenze tecniche molto specialistiche in risorse digitali replicabili. Qui, open innovation e AI permettono di codificare e distribuire know-how esperto attraverso prodotti software accessibili a una platea globale.
La terza lente, quella della sostituzione, introduce la discontinuità più forte. I sistemi di AI generativa non si limitano più a supportare l’ideazione, ma producono direttamente idee, concept, naming, testi, immagini e prototipi. Dahlander osserva che le idee generate dall’AI vengono spesso valutate come più creative di quelle di professionisti umani, almeno su alcuni parametri di originalità e combinazione di stimoli.
In questo scenario, il ruolo delle persone si sposta progressivamente dalla creazione pura alla selezione, orchestrazione e implementazione delle proposte generate dagli algoritmi. L’innovazione aperta diventa quindi un processo di curatela, in cui team umani e sistemi di AI lavorano insieme per filtrare, validare e trasformare le migliori idee in progetti concreti.
Nuovi network della conoscenza: ecosistemi ibridi tra open innovation e AI
L’intreccio tra open innovation e AI modifica profondamente anche i network attraverso cui circola la conoscenza. La collaborazione non è più limitata a partner selezionati, ma si estende a piattaforme globali, community online e marketplace di modelli di AI e dataset.
In questo contesto si afferma un vero e proprio «mondo ibrido», nel quale l’AI contribuisce a democratizzare l’innovazione. Secondo Dahlander, l’innovazione diventa accessibile a chiunque abbia un’idea, indipendentemente dal background tecnico, perché gli strumenti intelligenti riducono le barriere di ingresso e forniscono supporto in fase di progettazione, sviluppo e test.
Le piattaforme basate su AI favoriscono quindi un nuovo equilibrio tra intelligenza individuale e collettiva. Gli esperimenti diventano continui, la prototipazione rapida è alla portata anche di piccole imprese, startup e creator, e la conoscenza circola in modo più veloce attraverso repository condivisi, API aperte e librerie di modelli pre-addestrati.
Dahlander sottolinea però che, man mano che cresce il potere dei sistemi di intelligenza artificiale, deve crescere anche l’attenzione al lato umano dell’innovazione. Senza trasparenza sull’uso dei dati, sulla logica degli algoritmi e sui criteri di selezione delle idee, i modelli di open innovation rischiano di perdere credibilità presso utenti, partner e istituzioni.
La gestione della proprietà intellettuale, in particolare dei contenuti generati dall’AI, diventa un tema centrale, così come la protezione dei dataset sensibili e la definizione di responsabilità condivise. In questa prospettiva, open innovation e AI richiedono nuovi accordi di governance tra imprese, utenti finali e regolatori, per bilanciare velocità di innovazione, tutela dei diritti e sostenibilità etica.
Verso una nuova cultura dell’innovazione aperta con l’AI
Il contributo di Dahlander apre una riflessione più ampia sul rapporto tra esseri umani e sistemi intelligenti. L’AI non è più soltanto una tecnologia di supporto, ma un vero attore cognitivo che partecipa alla definizione del lavoro creativo e delle decisioni strategiche.
In questo quadro, la contrapposizione tra creatività umana e generatività algoritmica risulta riduttiva. La sfida, piuttosto, è integrare le due dimensioni in modo complementare, costruendo processi in cui dati, intuizione e sperimentazione convivono. Questo vale tanto nella ricerca quanto nel marketing digitale, nella progettazione di servizi quanto nelle operations.
Dahlander richiama l’attenzione su tre pilastri che diventano sempre più cruciali nei nuovi ecosistemi di open innovation e AI: fiducia, trasparenza e collaborazione. Senza questi elementi culturali, la tecnologia rischia di generare diffidenza e resistenza al cambiamento, anziché abilitare una partecipazione più ampia all’innovazione.
In sintesi, l’evoluzione dell’innovazione aperta nell’era dell’AI ridefinisce non solo gli strumenti e i processi dell’innovare, ma anche il significato stesso di innovazione. Dalla centralità esclusiva dei laboratori interni si passa a un modello distribuito, in cui reti di partner, community, clienti e algoritmi costruiscono insieme nuovi prodotti, servizi e modelli di business.
Open innovation e AI: Impatto su Marketing e Business
L’impatto di open innovation e AI sul marketing e sul business è diretto e profondo. Le stesse logiche che trasformano la ricerca e sviluppo stanno cambiando il modo in cui le aziende progettano funnel di conversione, campagne automatizzate e customer journey omnicanale.
Le piattaforme di AI generativa permettono ai team marketing di testare rapidamente varianti di messaggi, creatività, offerte e segmentazioni, riducendo tempi e costi di sperimentazione. In un contesto di marketing guidato dai dati, l’innovazione aperta consente di integrare insight provenienti da clienti, partner e community esterne direttamente nei flussi di lavoro automatizzati.
Anche la customer experience viene ridisegnata: combinando open innovation e AI, le imprese possono creare assistenti virtuali su canali come WhatsApp, chatbot avanzati e sistemi di raccomandazione che si migliorano nel tempo grazie ai feedback reali degli utenti. Ogni conversazione diventa un punto di raccolta di dati utili per ottimizzare prodotti, servizi e comunicazione.
Per le aziende orientate alla crescita, questo scenario apre tre grandi opportunità. Primo, accelerare il ciclo di innovazione, passando da idee a test sul mercato in tempi molto più brevi. Secondo, costruire relazioni più personalizzate con i clienti, grazie a journey conversazionali supportati da AI su canali di messaggistica. Terzo, scalare iniziative di marketing automation senza moltiplicare i costi operativi.
In questo contesto, le piattaforme conversazionali e le API di messaggistica diventano componenti fondamentali per tradurre i principi di open innovation e AI in risultati di business concreti, soprattutto nei settori retail, e-commerce, servizi finanziari e servizi professionali.
Come SendApp Può Aiutare con Open innovation e AI
Per applicare in pratica i principi di open innovation e AI al marketing conversazionale, le aziende hanno bisogno di strumenti che uniscano automazione, integrazioni e gestione avanzata delle conversazioni. SendApp nasce proprio per questo: portare la potenza di WhatsApp Business e dell’AI dentro i processi di innovazione e relazione con i clienti.
Con SendApp Official, le imprese possono utilizzare le API ufficiali di WhatsApp per integrare chatbot intelligenti, flussi di risposta automatica e sistemi CRM. Questo consente di trasformare ogni chat in un laboratorio di sperimentazione continua, in linea con la logica di open innovation e AI: nuovi script, nuovi percorsi conversazionali, nuove offerte possono essere testati e ottimizzati rapidamente.
SendApp Agent permette poi di gestire team e agenti che lavorano in sinergia con l’AI. Gli operatori umani possono concentrarsi sui casi a più alto valore aggiunto, mentre i bot si occupano dei micro-task ripetitivi, dell’hand-over iniziale e della raccolta strutturata delle informazioni chiave. Un approccio perfettamente allineato alla visione di Dahlander, in cui le persone passano dalla pura esecuzione alla selezione e orchestrazione delle soluzioni generate dai sistemi intelligenti.
Per le aziende che vogliono spingersi oltre, SendApp Cloud offre un’infrastruttura scalabile per flussi di automazione avanzata, integrazioni con sistemi esterni e gestione centralizzata dei dati conversazionali. In questo modo, i dati raccolti via WhatsApp possono alimentare modelli di AI, segmentazioni dinamiche e strategie di marketing automation multicanale.
Integrare open innovation e AI nella tua strategia di comunicazione non è più un esercizio teorico, ma una leva concreta per aumentare lead, vendite e soddisfazione dei clienti. Se vuoi capire come applicare questi principi al tuo business, puoi richiedere una consulenza dedicata o iniziare una prova delle soluzioni SendApp per WhatsApp Business direttamente dal sito ufficiale sendapp.live.
