Ez önmagában hatalmas előrelépés azokhoz az időkhöz képest, amikor egy csapat órákig próbált eljutni ugyanennyi alternatíváig. A gyors ötletgenerálás azonban egy új problémát is létrehozott. Ha ugyanarra a kérdésre sok ember és sok AI-rendszer hasonló tudásból, hasonló mintázatokból és hasonló valószínűségek alapján keres választ, könnyen előfordulhat, hogy nagyon sok ötletet kapunk, miközben valójában ugyanannak a gondolkodási térnek a közepén mozgunk.
Pár évvel ezelőtt egy workshopon a kreativitással kapcsolatban érezhető volt ez már számomra: egy gémkapocsra kértünk minél több felhasználási lehetőséget, és mindannyian ugyanazt a 20 ötletet kaptuk, akár magunkban akár az AI-al oldottuk meg ezt a feladatot.
Akkor még ez senkinek nem tűnt fel, de mostanában ez az egyik központi téma az AI használatával kapcsolatban. A problémát eltérően, stratégiailag próbálják megoldani, kezelni: megfelelő helyzetekben, keretekkel vagy esetleg új, jobbnak tűnő promptokkal próbálják eredetiségre bírni a AI rendszert, vagy az embereket.
Innovációs gondolkodóként egy másik utat, megközelítést választottam: hogyan lehetne ezeket az átlagos, gyakran unalmasnak tűnő ötleteket felhasználni arra, hogy eredeti, használható terveket, lehetőségeket fedjünk fel, találjunk? Kidolgoztam egy innovációs módszert ennek kezelésére, és ezt szeretném most először veletek megosztani.
A módszer rövid ismertetése
Az Average Map Method™ ebből a problémából indul ki, de nem úgy kezeli az átlagos ötleteket, mint amelynek mindenáron eredetinek kell lennie. Éppen ellenkezőleg: először arra használja, hogy láthatóvá tegye a konvencionális megoldásteret, ahol a megoldások együtt mozognak. Ha képesek vagyunk megérteni, hogy hol sűrűsödnek a kézenfekvő megoldások, milyen feltételezések tartják össze őket, és mely irányokhoz tér vissza újra és újra a gondolkodás, akkor már tudatosan dönthetünk arról is, hogy mikor érdemes ezen a téren belül optimalizálni, és mikor és hogyan érdemes kilépni belőle.
A módszer ezért nem egyszerű brainstorming technika. Sokkal inkább egy kreatív keresési keretrendszer, amely először feltérképezi a konvenciót, az átlagost, majd segít azonosítani azokat a mentális és megoldási határokat, amelyek között ez a keresés zajlik. Csak ezután kezdődik a valódi eltávolodás az átlagos megoldásoktól.
Az alapgondolat
Az Average Map Method™ egyik legfontosabb kiindulópontja az, hogy az átlagos ötlet nem feltétlenül rossz ötlet. Egy jól ismert, gyakran előforduló megoldás lehet olcsó, működőképes, könnyen elfogadható és üzletileg kifejezetten értékes. Az inkrementális innováció jelentős része éppen ilyen fejlesztésekből születik.
A probléma akkor kezdődik, amikor a vállalat, cég vagy egy tervező csoport valami valóban eltérőt, valódi újdonságot keres, de azt sem tudja pontosan, hogy mitől szeretne eltérni.
Ilyenkor az emberek és az AI első ötleteit gyakran azért utasítjuk el, mert „túl átlagosak”, miközben éppen ezekből az ötletekből rajzolható ki az a referencia, amelyhez képest az eredetiség értelmezhető.
Az Average Map Method™ ezért megfordítja a szokásos folyamatot.
Az első lépéseket a foyamatban nem innovációs versenynek tekinti, hanem felderítésnek. Nem azt kérdezzük, hogy melyik a legjobb ötlet, hanem azt, hogy ezek az ötletek együtt milyen megoldási teret rajzolnak ki.
Az Average Map modell
A módszer négy központi fogalom köré épül.
Average Zone – Átlagzóna
Az Average Zone az a terület, ahol a leggyakoribb, legkézenfekvőbb és legkönnyebben hozzáférhető megoldási logikák sűrűsödnek.
Ha például új esernyőt szeretnénk tervezni, valószínűleg gyorsan megjelennek olyan irányok, ötletek, mint a nagyobb szélállóság, kisebb méret, könnyebb anyag, automatikus nyitás, ergonomikus fogantyú, okosfunkciók vagy fenntarthatóbb alapanyagok.
Ezek különböző ötleteknek látszanak, de egy idő után klaszterek alakulnak ki körülöttük. Ezek a klaszterek rajzolják ki az Average Zone-t.
Az Average Zone nem tiltott terület. Inkább azt mutatja meg, hol található a probléma jelenlegi gondolkodási gravitációs központja.
Invisible Box – Láthatatlan doboz
Az ötletek mögött mindig vannak olyan feltételezések, amelyeket a legtöbb ember észre sem vesz, mert magától értetődőnek tekint.
Egy esernyő esetében például természetesnek gondolhatjuk, hogy van kupolája, nyele, magunkkal visszük, fölénk tartjuk, egy ember használja, saját tulajdonunk, és az a feladata, hogy fizikailag blokkolja az esőt.
Ezek a kijelentések nem feltétlenül tévesek. A szerepük azonban azért fontos, mert észrevétlenül kijelölik a keresés, az új esernyő tervezésének határait.
Az Invisible Box tehát nem egy konkrét megoldás, hanem azoknak a kimondatlan szabályoknak és feltételezéseknek a rendszere, amelyek meghatározzák, mit tartunk egyáltalán elképzelhetőnek.
Exclusion Zone – Tiltott zóna
Miután már látjuk az Average Zone domináns irányait, egy következő körre ideiglenesen kizárhatunk közülük néhányat.
Ez nem azt jelenti, hogy ezek rossz megoldások. A Exclusion Zone arra szolgál, hogy megakadályozza a csoportot és az AI-t abban, hogy újra és újra ugyanazokhoz a kézenfekvő megoldásokhoz térjen vissza.
Ha az esernyő példában átmenetileg kizárjuk a jobb bordákat, a kisebb méretet, az automatikus nyitást, a digitális funkciókat és a hagyományos kupola–nyél architektúrát, akkor a keresés kénytelen más irányba indulni.
A korlátozás itt nem a kreativitás ellensége, hanem a keresési tér tudatos alakításának eszköze.
Creative Frontier – Kreatív perem
A Creative Frontier azt a területet jelenti, ahol az új koncepciók már érdemben eltávolodtak a konvencionális megoldási logikától, de továbbra is kapcsolódnak az eredeti problémához és annak valódi értékéhez.
A cél nem az, hogy minél furcsább ötleteket állítsunk elő. Egy ötlet attól még nem lesz értékes, hogy távoli, szokatlan vagy futurisztikus.
A Creative frontier ezért nem a „legőrültebb ötletek” helye, hanem az a régió, ahol már más működési logikák, más feltételezések és más rendszerhatárok jelennek meg.
A keretrendszer különösen hasznos lehet olyan problémáknál, ahol egy csapat úgy érzi, hogy már minden kézenfekvő ötletet végiggondolt, vagy ahol az AI sok javaslatot ad, de ezek feltűnően hasonló irányokba mutatnak.
Alkalmazható termékfejlesztésben, szolgáltatástervezésben, üzletimodell-innovációban, folyamatfejlesztésben, ügyfélélmény-tervezésben, új piacok keresésében és általános vállalati problémamegoldásban is.
Nem minden helyzetben szükséges azonban elhagyni az Average Zone-t. Sok probléma esetében a legjobb döntés éppen egy jól ismert megoldás jobb végrehajtása.
A módszer nem azt tanítja, hogy mindig távolabb kell menni.
Azt segít eldönteni, hogy éppen hol keresünk, és ez megfelelő-e ahhoz a típusú eredményhez, amelyet el szeretnénk érni
Holnap bemutatom a lépéseit és utána a gyakorlati alkalmazását több problémán.
Megjegyzések
Megjegyzés küldése