“Ciò che stiamo provando a fare è impossibile”, afferma Paulo Dimas, VP of Product Innovation di Unbabel. Si ode una risata nella sala gremita di ingegneri, progettisti e product manager.

È un soleggiato venerdì pomeriggio, qualche attimo prima dell’incontro collettivo settimanale, e il team Labs si riunisce per concludere la settimana lavorativa. Si passano tra loro delle caramelle giapponesi, che Paulo aveva portato da uno dei suoi ultimi viaggi in Giappone. Alcuni degli ingegneri esaminano la confezione rossa per cercare di decifrare gli strani simboli. Nessuno del team parla bene il giapponese, eccetto uno che lo conosce un po’.

Un giovane ingegnere continua a illustrare il prototipo di app conversazionale, analizzando le numerose sfide che attualmente il team affronta, e Paulo spiega che in futuro questa app potrà essere utilizzata per la manipolazione vocale, una tecnologia che permetterà a chiunque di registrare delle frasi e di ascoltarne le traduzioni nella propria voce. Quello che stanno cercando di fare è impossibile, certo. Tuttavia ciò non sembra fermarli.

Paulo indossa una polo marrone a maniche lunghe: discreta, proprio come colui che la indossa. Non gli piace attirare troppo l’attenzione su se stesso, ma non è neanche timido o imperscrutabile. Al contrario, parla come uno stimatissimo professore dall’entusiasmo genuino. I suoi occhi si illuminano non appena gli chiedete a cosa sta lavorando insieme al suo team. Ama il suo lavoro, su questo non c’è dubbio.

Ognuno di noi mostra a cosa sta attualmente lavorando (bot multilingue, trascrizione e traduzione, un bot interno che analizza le domande comuni e le trasforma in FAQ), mentre Paulo offre continuamente feedback e consigli e ogni tanto fa qualche battuta, sempre ben accetta con l’arrivo del fine settimana.

Fin da bambino, Paulo ha sempre desiderato diventare uno scienziato. Ricorda quando guardava Spazio 1999, una serie TV di fantascienza che andava in onda negli anni ’70. “Tutti desideravano essere John Koenig”, dice, l’eroe dalla volontà di ferro e comandante della Base Lunare Alpha, “ma io volevo essere Victor Bergman, il consulente scientifico, e lui era anziano, un sessantenne”. Anche quando era bambino, desiderava essere questo scienziato di vecchio stampo.

Paulo creò il suo primo prodotto commerciale all’età di 14 anni. A 16 anni era ricercatore di sistemi interattivi presso INESC, un istituto di ricerca e sviluppo avanzato di tecnologie dell’informazione, elettronica, comunicazioni ed energia. Divenne cofondatore di start-up, sviluppò progetti vincenti, depositò brevetti. Tuttavia, fin da molto giovane, capì che era frustrante, per non dire completamente inutile, creare cose che nessuno utilizzava.

Ha dedicato la sua vita cercando di trovare un equilibrio tra innovazione e utilità, e questo gli ha stimolato sia tensione che motivazione.

Ciò assume una particolare rilevanza ora che è responsabile dell’innovazione del prodotto in Unbabel, in quanto il suo compito è quello che lui chiama “inventare il futuro”.

Occorre conciliare le folli idee futuristiche con le esigenze dell’azienda e la necessità di ottenere risultati. In Unbabel possiamo unire entrambi gli obiettivi. Abbiamo il giusto spirito, abbiamo la visione di creare cose grandiose in futuro, ma anche cose che la gente userà, perché sentiamo la pressione degli investitori.

Paulo è alla guida del team Labs, responsabile di creare nuove ed entusiasmanti applicazioni per la tecnologia e la visione di Unbabel. Si tratta quindi di migliorare un’applicazione esistente o creare qualcosa di completamente nuovo per il consumatore.

Labs è stato uno dei primi team di Unbabel ad essere creato per convergere più discipline. Ci sono ingegneri e ricercatori di intelligenza artificiale, sviluppatori mobile, progettisti, sviluppatori di front-end e back-end, product manager. “In un certo senso, combiniamo tutte le discipline affinché possiamo svolgere ogni tipo di esperimento per i prodotti futuri”, afferma Paulo Dimas.

Si potrebbe pensare che questo gruppo assortito di programmatori visionari lavori in modo completamente distaccato dal fronte operativo dell’azienda. Tuttavia il compito del team Labs non è solo quello di guardare al futuro.

Labs affronta tre diversi strati di innovazione. Il primo, quello più concreto nel contesto aziendale, è ciò che Paulo chiama “consolidamento”. Si tratta di analizzare i nostri già esistenti prodotti di traduzione per il servizio clienti e di trovare modi per migliorarli, per dar loro una marcia in più.

Il secondo strato è quello rivoluzionario: nuovi prodotti e formati che possono beneficiare della tecnologia di Unbabel. Chat multilingue in tempo reale e traduzione/trascrizione di video, ad esempio, sono inizialmente nate dai progetti di Labs e attualmente compongono la nostra offerta di soluzioni. Dopo aver verificato la fattibilità di un progetto e quando non è più un esperimento con un potenziale, ma inizia a diventare un prodotto a tutti gli effetti, con chiare potenzialità d’impresa, Paulo inizia a incubare un team. Paulo spiega:

Una delle cose che abbiamo imparato è l’importanza di incubare un team all’interno di Labs. Una volta stabilito che il nostro team dispone di tutte le discipline, una volta fissato il lancio del prodotto, quando ci sentiamo di fronte a qualcosa di eccezionale, iniziamo a incubare un team all’interno di Labs, un team che in seguito diventerà indipendente.

Il team che si occupa dei video, inizialmente incubato all’interno di Labs, è ora più grande di Labs stesso. Un traguardo non da poco.

Alto rischio, alto rendimento

Si arriva quindi al terzo strato, le “chimere”, o come li chiama Paulo, i progetti “spaziali”. Quelle cose che attirano l’attenzione di tutti, entusiasmano gli investitori e sono oggetto di discussione agli eventi.

“È ciò che noi chiamiamo ‘obiettivo 10 volte superiore’. Si tratta quindi di qualcosa che non è ancora possibile, tuttavia questo tipo di approccio può insegnarci molto”, afferma Paulo, riferendosi a una nozione popolare nella Silicon Valley secondo cui si può avere successo solo definendo obiettivi 10 volte superiori rispetto a quelli presumibilmente ragionevoli e adottando iniziative 10 volte maggiori rispetto a quelle presumibilmente necessarie.

Ultimamente questo schema di pensiero ha suscitato molti consensi, ma non rappresenta affatto una novità. Circa 60 anni fa, nel 1962, il presidente John F. Kennedy tenne un discorso di incoraggiamento alla Rice University, durante l’apice della corsa allo spazio tra USA e URSS. “Alcuni dicono: ma perché la Luna? Perché sceglierla come nostro obiettivo? (…) Perché scalare il monte più alto? Perché, 35 anni fa, attraversare l’Atlantico in volo? (…) Abbiamo scelto di andare sulla Luna in questo decennio e di fare altre cose, non perché sono facili, ma perché sono difficili.

All’epoca nessuno sapeva come riuscirci. La NASA aveva a malapena inviato un astronauta nello spazio con un razzo militare, praticamente come una palla di cannone umana, figuriamoci se aveva ideato un piano per un viaggio di andata e ritorno sulla Luna. Quando si lavora su un obiettivo elusivo, non si può fare affidamento agli strumenti, alla tecnologia e nemmeno ai presupposti che si hanno in quel momento. Non basta la semplice forza di volontà per riuscirci. Occorre mettere in discussione i propri presupposti e trovare soluzioni creative. Sette anni dopo, nel 1969, sebbene JFK non visse abbastanza a lungo per vederlo, Buzz Aldrin uscì dal modulo lunare Apollo e camminò sulla Luna insieme a Neil Armstrong.

Il team Labs segue ogni giorno un processo creativo in cui si mettono in discussione i presupposti. Paulo ricorda un tempo in cui Vasco Pedro, il nostro CEO, e un PhD in Tecnologie linguistiche della Carnegie Mellon lo prendevano in giro sulla manipolazione vocale, l’obiettivo perseguito dal suo team: “Avrete bisogno di 20 PhD per riuscirci”. Labs non dispone di 20 PhD, ma combina diversi pezzi del puzzle con il lavoro reso disponibile da altri ricercatori. “Serve solo aiuto per mettere insieme i tasselli”, dice Paulo.

Tuttavia, quando ci si trova in territori inesplorati, è difficile avere un framework che misura i progressi o il successo. Paulo e il suo team credono fermamente negli OKR, noti anche come obiettivi e risultati chiave. Gli OKR sono uno strumento innovativo sviluppato da Google e hanno acquisito molta popolarità nel mondo delle start-up. Fissando gli obiettivi che si desidera raggiungere in un determinato trimestre e allineandoli a quelli dei membri del team e dell’azienda, gli OKR possono favorire la convergenza e misurare i progressi su obiettivi quantitativi e realizzabili. Nel caso di Labs corrisponderebbe, ad esempio, al numero di prototipi creati o al numero di potenziali clienti coinvolti in un prototipo.

Dal B2B al brain-to-brain

Poche idee sono così “spaziali” come quella di trasmettere i pensieri da un cervello all’altro. Più che essere un’idea entusiasmante, è diventata una sorta di battuta che ci scambiamo in Unbabel. È difficile non pensare a Paulo quando emerge il tema del brain-to-brain: ci sono state troppe presentazioni, chiacchierate agli incontri collettivi del venerdì e scenette ai ritiri aziendali per non comprendere subito il nesso.

“Credo che il futuro della lingua sarà direttamente collegato al cervello”, dice Paulo, una visione che condivide con Vasco. Tim Urban, eccentrico e loquace scrittore e disegnatore di Wait but Why, concorda. Nel suo trattato di 40.000 parole sulla missione di Neuralink, l’evoluzione della conoscenza, la lingua e le interfacce uomo-macchina, egli sottolinea che per comunicare utilizziamo a tutti gli effetti una tecnologia vecchia 50.000 anni. Siamo la stessa specie che sostituisce lo smartphone con un nuovo modello più accattivante in media ogni due anni.

La lingua è una forma di comunicazione lenta e lacunosa. Quando comprimiamo i nostri pensieri in parole, perdiamo tantissime informazioni. Perdiamo il contesto, l’intento e tantissimi metadati utili che consentirebbero al destinatario di capirci meglio. Quindi il destinatario integra questi dati lacunosi con il proprio insieme di preconcetti ed esperienze, per cui il messaggio può assumere un significato completamente diverso. Molto spesso, la perdita del contesto è irrecuperabile.

Ma non è l’unico problema. Per Paulo, un altro problema è la velocità: “Se ci pensiamo bene, il modo in cui gli esseri umani comunicano è fortemente limitato dai muscoli. Possiamo comunicare solo 150 parole al minuto. Se passiamo direttamente dal cervello, la comunicazione sarà più veloce”.

E non sembra essere un futuro così lontano. Paulo crede che saremo in grado di comunicare usando il nostro cervello proprio in questo secolo. La tecnologia non è ancora pronta, ma l’innovazione non avviene in modo lineare. Avviene gradualmente e poi di colpo. “L’innovazione si presenta sempre con un’onda a forma di S”, gesticola con il suo indice. Inizia lentamente: la tecnologia è ancora acerba e vive principalmente nei laboratori universitari e nei centri di ricerca e sviluppo. Dopodiché inizia a crescere, a svilupparsi. Magari è la potenza di calcolo in aumento. Magari è il prezzo dei componenti in discesa. Magari esiste un nuovo approccio al problema o qualcuno inventa una nuova tecnologia che ne permette lo sviluppo. Poi, all’improvviso, il botto. Non è più una folle idea di un qualche laboratorio di ricerca. È qualcosa che viene adottato e subito accettato da una grande fetta della popolazione.

“Stiamo assistendo a quel momento in cui la curva a S inizia a crescere in modo esponenziale”, afferma Paulo. L’evento scatenante sta per verificarsi, e ci sono tre fattori che cospirano affinché si verifichi.

Il primo fattore riguarda i progressi nel machine learning (apprendimento automatico).

Ogni giorno, gli impulsi elettrici viaggiano circa 100.000 km per raggiungere il nostro sistema nervoso, controllando tutto ciò che facciamo: i pulsanti che premiamo ogni mattina sulla caffettiera, i piccoli movimenti che facciamo per sistemarci gli occhiali sul naso, la risata isterica quando ci presentiamo a una sala gremita di ricercatori. Da tempo sappiamo che questi comandi provengono dal nostro cervello, e tuttora sono estremamente difficili da decodificare.

I neuroscienziati stanno compiendo enormi sforzi e grandi progressi per migliorare la risoluzione di questi segnali attraverso metodi non invasivi. Non esiste un metodo ideale, ma ne esiste uno piuttosto semplice e facilmente accessibile: l’elettroencefalografia, o EEG. Le EEG utilizzano un numero ridotto di elettrodi, in genere tra i 14 e i 50, posizionati sul cuoio capelluto (assumendo un aspetto che ricorda molto una cuffia da nuoto anni ’80) per registrare l’attività cerebrale. Le onde irregolari, almeno per l’occhio non allenato, vengono quindi mostrate sullo schermo e rappresentano i nostri schemi cerebrali e i diversi stati di consapevolezza, e possono rilevare una moltitudine di patologie, come i disturbi legati all’ansia, la depressione, l’epilessia o il diabete.

La risoluzione non è delle migliori, dato che le EEG possono rilevare solo la somma delle cariche di milioni e milioni di neuroni. Tuttavia, con i recenti progressi nel deep learning (apprendimento profondo) e nel riconoscimento di pattern, siamo ora in grado di decodificare meglio i segnali delle nostre reti neurali utilizzando quelle artificiali.

La seconda ragione è il numero crescente di neuroni rilevati contemporaneamente. In genere gli elettrodi venivano realizzati a mano. Grazie ai progressi nelle tecnologie dei semiconduttori, siamo passati dai singoli elettrodi a matrici di elettrodi, permettendo di rilevare più neuroni per volta.

Come il neurochirurgo Ben Rapoport spiega a Tim Urban, “il passaggio dalla produzione manuale agli elettrodi Utah Array è stato il primo segnale a sancire l’ingresso delle interfacce uomo-macchina in una dimensione in cui la legge di Moore potesse acquisire rilevanza”. Negli ultimi 50 anni, il numero è raddoppiato all’incirca ogni 7 anni. Negli anni ’80 potevamo rilevarne soltanto qualche decina. Oggi, come ha appreso Paulo in una recente conferenza alla NYU, il numero si avvicina al migliaio.

“Analizzando più parti del cervello in tempo reale ad alta risoluzione, produrremo molti più dati che il machine learning può decodificare per dare un senso a quegli stimoli cerebrali che inviamo quando parliamo con la mente. Ecco qual è la direzione che stiamo prendendo”, aggiunge Paulo.

L’ultimo fattore è lo sviluppo di tecniche non invasive. Fino ad oggi, le tecniche in grado di gestire una risoluzione elevata a livello neuronale hanno in genere coinvolto la neurochirurgia e gli impianti cerebrali, qualcosa non proprio alla portata di tutti. Sono in sviluppo nuove tecniche che provano diversi approcci per analizzare il cervello in modi non invasivi, e Paulo entra subito nello specifico di alcune di queste: “Alcune utilizzano la tecnologia ottica e la luce a infrarossi. Altre sperimentano con un nuovo tipo di rete a maglia composto da nanoparticelle che vengono introdotte nel cervello e quindi creano una rete che potrebbe interfacciarsi con i singoli neuroni”.

Neuralink, come si è visto, sta utilizzando i cosiddetti “thread” flessibili. Un paio di settimane fa, il 16 luglio, Elon Musk ha svelato la sua tecnologia al pubblico per la primissima volta. Questi thread sono più sottili del capello umano e possono contenere “fino a 3.072 elettrodi per array distribuiti su 96 thread”. Inoltre sono molto più sicuri. Musk spera di impiantare il sistema Neuralink in un paziente umano entro la fine del prossimo anno.

Tuttavia non sono soltanto le aziende o i laboratori di ricerca a interessarsi del campo. Anche la DARPA, l’agenzia governativa statunitense responsabile dello sviluppo di queste tecnologie emergenti, è interessata al brain-to-brain. Una delle loro sfide è riuscire a rilevare un milione di neuroni entro il 2020. Considerando che siamo a metà 2019 e non siamo neanche vicini al milione, non sembra un traguardo plausibile. Il brain-to-brain è una chimera. E in un modo o nell’altro, è praticamente scollegato da qualsiasi tipo di applicazione commerciale, almeno per ora. Tuttavia, proprio come la DARPA, anche Labs ama avere obiettivi ambiziosi.

Guardando il cielo stellato

Inventare il futuro è parte integrante dell’esperienza di Labs. È una storia antica come la scienza stessa. Nel corso della storia dell’umanità, molti uomini si sono fermati a guardare il cielo stellato, affascinati dall’ignoto. Tra questi c’era Galileo.

400 anni fa, nel 1609, Galileo Galilei, una stella nascente nella comunità scientifica italiana, venne a sapere di un curioso strumento che era stato appena inventato da alcuni occhialai olandesi, in grado di mostrare oggetti distanti come se fossero vicini. Galileo iniziò subito a lavorare alla sua versione, sperimentando con diverse lenti e distanze, cercando di capire come aumentare il potere di ingrandimento e producendo telescopi sempre più potenti. Alcuni mesi dopo, mostrò il suo telescopio al Senato veneziano, previsto per essere usato come cannocchiale in grado di rilevare la presenza di navi nemiche prima ancora che potessero scorgere le proprie.

In seguito, Galileo trasformò il suo cannocchiale in un telescopio astronomico. Quell’anno disegnò la Luna, la sua caratteristica superficie irregolare e tutte le sue fasi. Qualche giorno dopo, scoprì quattro lune che ruotavano attorno a Giove. Osservò che Venere presentava delle fasi analoghe a quelle della Luna. Vide l’anello di Saturno. Trovò stelle che nessuno aveva mai visto prima, stelle invisibili all’occhio umano. C’era un vasto universo tutto da scoprire.

È sciocco riconoscere un singolo individuo per le conquiste ottenute nella storia dell’innovazione. L’innovazione avviene molto più spesso grazie all’impegno collettivo di inventori che si basano sui rispettivi lavori nel corso delle generazioni, non grazie a un singolo colpo di genio. Ciò vale per la rivoluzione scientifica, già ben avviata all’epoca di Galileo, e vale fin da allora, attraverso lo sviluppo intellettuale dell’Illuminismo, il forte interesse per la meccanica durante la rivoluzione industriale, nonché la rivoluzione digitale alla fine del XX secolo.

Galileo si basò sui lavori di Copernico, René Descartes e Francis Bacon, i quali si basarono sui lavori di Roger Bacon e Robert Grosseteste, i quali a loro volta si basarono sui lavori di Ibn al-Haytham, Al-Biruni e Ibn Sina, i quali a loro volta si basarono sui lavori di Aristotele, Archimede ed Epicuro. Galileo non inventò il metodo scientifico. Lo ereditò.

Ne era tuttavia un perfetto ambasciatore, e il suo approccio empirico è il motivo per cui è stato scelto per incarnare uno dei principi di Labs. Invece di scegliere ad hoc una prova che confermasse una determinata teoria, Galileo era disposto a seguire qualsiasi conclusione a cui lo portavano i suoi esperimenti. “Si tratta di essere imparziali, di lavorare con i dati, con i fatti, con la realtà”, afferma Paulo.

Ricerca e sviluppo con i nostri avi

La sperimentazione è uno dei principi di Labs. Sono stati scelti principi che rappresentano i tre valori del team, valori che lo avrebbero guidato nei vari processi di assunzione, on-boarding, sessioni di brainstorming e design sprint.

Il primo principio scelto, guarda caso, era uno dei “principi primi”, risalenti ad Aristotele. Tutti i suoi contributi intellettuali derivavano da verità lapalissiane: la base dell’intera conoscenza.

Aristotele riteneva necessario partire dalle nostre convinzioni e procedere a ritroso fino a trovare le verità sottese su cui si fondano tali convinzioni. I principi primi ci aiutano a scomporre idee complesse in parti più piccole, e a loro volta in altre parti più piccole (ogni tartaruga poggia su un’altra tartaruga), fino ad arrivare ai tasselli centrali. In questo modo si possono aprire nuove prospettive e soluzioni a problemi che altrimenti sarebbero molto complessi.

Tuttavia l’innovazione vera e propria non consiste soltanto nel definire le basi della nostra conoscenza ed espanderle effettuando esperimenti, raccogliendo dati e seguendo l’esperimento qualunque sia la sua direzione. Occorre avere una buona inclinazione al rischio o magari un’avversione alla monotonia, una certa ostilità nei confronti dello status quo e magari anche un’indispensabile dose di autoinganno, al fine di credere che si può riuscire dove altri hanno fallito, inclusi se stessi.

Uno dei principi che la storia dell’innovazione ci ha insegnato è che l’innovazione arriva sempre; come dice Eric Schmidt, l’ex CEO di Google, l’innovazione arriva sempre da piccoli team con nuove idee che manager e dirigenti non comprendono, e a dirlo è proprio un dirigente.

Paulo e il suo team ritengono che tutti gli innovatori sfidano i presupposti e i preconcetti della loro epoca. Sembra proprio che abbiano un certo spirito ribelle. Quindi il team l’ha scelto come ultimo principio. Per rappresentarlo hanno preso Gandhi, una scelta non così unanime come il principio stesso.

Paulo mi mostra una foto di Gandhi in particolare. Nella foto si vede Gandhi che cammina lungo una comunissima strada, circondato da uomini in giacca e cravatta e con scarpe eleganti, mentre Gandhi indossa solo un semplice abito bianco e dei sandali sporchi. Sembra che stia piovendo: il terreno è lucido e quegli uomini ben vestiti sono attrezzati di ombrelli. Tuttavia la foto non mostra un Gandhi infastidito dalla mancanza di un abbigliamento adeguato. Sembra calmo, composto. Come se non avesse bisogno di un ombrello.

Per Paulo, quella foto in particolare descrive lo spirito di innovazione. Quelle idee che i manager e i dirigenti non comprendono. Ogni persona vede Gandhi in modo diverso: un pacifista idealista, un martire rivoluzionario, un provocatore politico e persino un difensore del sistema delle caste in India. Era un essere umano complesso, come gran parte di noi, e persino gli studiosi e gli esperti non sono mai arrivati a capire quale tra queste fosse la sua identità o se un individuo debba necessariamente averne una sola.

Tour di scoperta

Mentre proseguiamo il tour della demo nell’incontro di quel venerdì, spunta fuori il processo di configurazione dell’account. Paulo interrompe, muovendo le braccia in aria. “No, niente account la prima volta! Intanto iniziano a usare l’app, poi possono creare un account.”

Il team Labs prende in seria considerazione l’esperienza d’uso fin dalle prime fasi. Il loro processo di ideazione si svolge attraverso programmi di scoperta del cliente, processi che iniziano dalla fase di scoperta del prodotto. Selezionano quattro o cinque potenziali clienti, o come li chiamano loro, clienti di riferimento, con i quali iniziano a lavorare per testare le loro idee e i prototipi. Talvolta questi clienti vengono suggeriti dal team di vendita, altre volte sono i clienti stessi a contattarli, ma l’idea è sempre quella di scoprire di più sulle loro esigenze e le loro sfide al fine di capire come affrontarle.

“Coinvolgendo il cliente in questi programmi di scoperta, nell’arco di tre-sei mesi, possiamo offrire una soluzione mirata a risolvere i loro problemi”, dice Paulo. Dopo tale periodo, intervistano nuovamente i clienti di riferimento per individuare il prototipo che risponde realmente alle loro esigenze. L’idea alla base è quella di testare la commerciabilità il prima possibile e quindi reiterare il prototipo velocemente.

Durante questo processo, Labs affronta sempre i quattro principali vettori di ideazione del prodotto:

Paulo spiega che questi quattro vettori sono considerati i rischi del prodotto:

In un programma di scoperta del cliente, cerchiamo di annullare il rischio di ciascun vettore. Se è qualcosa che il mercato vorrà, che il cliente vorrà usare, che sia realizzabile e fattibile per l’azienda Unbabel, allora ci spostiamo nella fase di delivery.

Preferibilmente si punta alla rapidità. Labs usa spesso i design sprint, una metodologia creata da Google Ventures qualche anno fa, basata sui principi di progettazione human-centered, scienza comportamentale e strategia di business, il tutto ben confezionato in modo da comprimere mesi di interminabili dibattiti e battibecchi in una sola settimana, attraversando tutte le fasi di ideazione, prototipazione, decisione e test d’uso.

Invece di un normale ciclo di prodotto, in cui dopo mesi di aggiustamenti si lancia un prodotto minimamente competitivo per testarlo sul mercato, si segue un ciclo più breve, in cui si progredisce con le intuizioni dei clienti e i dati precisi provenienti dalle iterazioni di prototipo. Inoltre i design sprint creano molta tensione creativa nel team, il che porta alla produzione di numerose idee.

I design sprint comprendono anche una guida fai-da-te per affrontarne uno tutto vostro.

Il lunedì identificherete il problema e sceglierete un obiettivo importante su cui concentrarvi. Il martedì abbozzerete le soluzioni concorrenti su carta. Il mercoledì prenderete decisioni difficili e trasformerete le vostre idee in un’ipotesi verificabile. Il giovedì elaborerete un prototipo ad alta fedeltà. E il venerdì lo testerete in tempo reale con degli umani.

Google Ventures

Tutti questi processi aiutano Labs ad essere più pratico, convergendo il rispettivo lavoro con quello dell’azienda e le esigenze di mercato. Ciò dona un valore concreto e tangibile a questo concetto di innovazione. Permette al team di alzare gli occhi e sognare l’impossibile, pur rimanendo con i piedi per terra.

L’irresistibile richiamo dell’innovazione

Non è tuttavia facile presentare il lavoro del team Labs al resto dell’azienda Unbabel, ovvero ai team di ingegneri, di product marketing e di vendita. “Posso dire che spostare l’innovazione al resto dell’azienda è sempre una sfida in qualsiasi azienda”, spiega. È importante avere processi in atto per avviare la produzione dei prototipi, per comunicare il lavoro svolto e cosa significa ciò per Unbabel e gli altri team. Lo stesso Paulo ammette che in questo senso sono un po’ indietro.

Per risolvere il problema della scarsa visibilità, il team sta realizzando una pagina Labs, in cui tutti nell’azienda possono vedere a cosa il team sta lavorando, oltre ai progetti passati e futuri.

A prescindere dalla velocità con cui le tecnologie si evolvono, il team ha sempre quella forte sensazione di poter sperimentare ulteriormente e in modo più rapido. Il cosiddetto dilemma dell’innovatore, come viene trattato nel best-seller The Innovator’s Dilemma, un eccellente libro che racconta di come le grandi imprese falliscono quando devono confrontarsi con le nuove tecnologie.

Naturalmente le aziende desiderano distribuire le proprie risorse sulle esigenze tangibili dei clienti, sull’aumento dei profitti, sulle caratteristiche o le integrazioni che garantiscano un rapido ritorno sugli investimenti. Tuttavia, quando emergono le nuove tecnologie, non dispongono di un piano studiato attentamente per adattarsi al mercato. Se i mercati non sono abbastanza grandi, il ritorno sugli investimenti non sarà sufficiente. Queste nuove tecnologie non possono essere valutate allo stesso modo di tecnologie già maturate.

Nel settore tecnologico è importante reinventare continuamente i prodotti, anche entrando in competizione con se stessi; ecco perché Paulo ripensa sempre al culture book di Facebook: “Se ci sarà qualcuno che ucciderà Facebook, quello sarà Facebook”.

Ecco perché Labs vanta tre diversi strati di innovazione ed ecco perché gli obiettivi ambiziosi, come il brain-to-brain, sono importanti. Benché siano molto distanti dalla realtà quotidiana e dalle responsabilità di tutti gli altri dipendenti e vengano talvolta considerati di minor priorità, sono ciò che danno ad Unbabel una marcia in più.

Certo, alcune idee falliranno. In passato alcune idee sono di fatto fallite. Ma Paulo non se ne preoccupa più di tanto.

“Lo ripetiamo sempre nel team Labs: la metà delle nostre idee deve fallire. In caso contrario, significa che non assumiamo abbastanza rischi.”