Riprendo questa settimana delle riflessioni che ho fatto sul blog di Körber Digital “AI TO GO”. Il tema è quanto piattforme e Intelligenza Artificiale siano destinata a cambiare anche l’Open Innovation, ossia il “nuovo” modo con cui le aziende si stanno abituando a fare innovazione.
Ho identificato quattro macro-trend.
1. L’Open Innovation (e in particolare lo Scouting) sono già fortemente “prodottizzate”
Le innovation/matching platforms stanno semplicemente esplodendo: solo per citarne alcune Glassdollar, MTB (Mind the Bridge) Ecosystem, Pitchbook, Crunchbase, Octorank, Novable, Bloomflow, KITE Scouting, Tracxn.
Cambiano solo le modalità di approccio al mercato:
- c’è chi come Pitchbook e Crunchbase è partito offrendo database di startup (e ora sta cercando di aggiungere matching capabilities)
- c’è chi è partito offrendo servizi di matching e scouting e sta prodotizzando (è quello che abbiamo fatto noi a Mind the Bridge, ma anche Novable)
- c’è chi offriva servizi di accelerazione e ha messo a sistema il proprio portafoglio (è il caso di Playbook di P&P).
- C’è chi era specializzato sulla fase di valutazione (Tracxn) e sta provando ad inserirci la componente di matching.
Essendo un lavoro di numeri e volumi ed essendo i trend tecnologici sempre più trasversali e cross industry, i player specializzati su particolari settori e verticali (un esempio è Finnovating per il fintech) fanno crescente fatica.
2. Lo scouting è (e sarà sempre più) gestito dall’AI
Non ho dettagli circa le altre piattaforme, ma qui a Mind the Bridge sono oltre quattro anni che stiamo costruendo un “AI scouting engine”. Perchè? Perchè – essendo stati tra i primi a fare scouting di startup per aziende – eravamo convinti che sarebbero state prima o poi “commoditizzate”. Ed è meglio “disrupt yourself” prima che lo faccia qualcun altro.
Va detto che il l’AI fa un grande lavoro (per lo meno lo zoccolo duro, consentendo agli advisors di concentrarsi sulle parti a maggior valore aggiunto) e sta esponenzialmente migliorando (perché l’AI impara e lo fa velocemente).
Abbiamo ovviamente anche sfruttato la parte di generative AI per aiutare le aziende a meglio definire le proprie innovation challenges.
3. C’è crescente bisogno di SRM
“Questa startup ci sembra di averla già vista”. Questo sta diventando il tormentone per molte aziende. Soprattutto quelle che, avendo implementato per prime il Venture Client, si scontrano ora con la difficoltà di gestire un deal flow che nel tempo si è progressivamente ingigantito. Con molteplici fonti e canali di ingresso.
Non a caso molte delle piattaforme di cui sopra stanno evolvendo per includere funzionalità analoghe a quello che potremmo chiamare SRM, ossia Startup Relationship Management. Qui, chi viene dal mondo dello scouting delle imprese ha forse vita relativamente più facile perché conosce le esigenze specifiche della controparte (MTB Ecosystem era nato per gestire in modo più efficiente la trasmissione del deal flow e dei risultati dello scouting ai nostri clienti).
4. AI: dallo scouting all’idea generation e investimenti
L’AI è destinato a giocare un ruolo importante anche sulla generazione delle idee e negli early stage/seed investments. Gli algoritmi stanno raccogliendo e crunching dati su startup e investimenti da tutti i principali database (Crunchbase, Pitchbook, DealRoom, …) oltre a “conversation data” dal web (siti e social) con l’obiettivo di identificare in anticipo nicchie e trend emergenti. Un esempio qui è QuSeed lanciato da Startup Bakery.
In sintesi: l’intelligenza artificiale non sta solo divorando il mondo come lo conosciamo, ma sta gradualmente prendendosi anche l’open innovation, ossia il modo con cui stiamo costruendo il nuovo mondo.
