3. Managing Digital Product Innovation

• Digitale Technologien verändern die Produktarchitektur der Produktinnovation

• Digitale Technologien verändern die Organisationslogik der Produktinnovation

• Digitale Technologien verändern die Bedeutung des Produkts

• Normalerweise sind Produkte eng integriert, z. B. ein Auto

  • Eng integrierte Architekturen ermöglichen den Unternehmen eine bessere Qualitätskontrolle, die Kontrolle über die Lieferkette, die Anpassung von Komponenten zur Erzielung einer optimalen Passform und eine insgesamt bessere Produktleistung.

• Aber Produkte mit digitalen Komponenten bedeuten, dass diese Komponenten als separate Module behandelt werden können, die über homogenisierte Schnittstellen lose gekoppelt werden können.

  • können sie individuell optimiert, ersetzt oder mit anderen Komponenten an anderer Stelle verbunden werden.

• Modulare Produkte bieten somit mehr Auswahlmöglichkeiten in Bezug auf Funktion, Design und Umfang. Sie ermöglichen es den Kunden, ein Produkt zu konfigurieren, das ihren Bedürfnissen besser entspricht.

• Außerdem können sich die Unternehmen darauf spezialisieren, nur die Komponenten herzustellen, die sie am besten beherrschen.

• Andere Beispiele:

  • Mobiltelefone mit ihrem App-Store -> Möglichkeit, Apps zu wechseln, mehr herunterzuladen, es ist mehr eine Plattform als ein Telefon

  • Thermomix

  • Videospiele

• Branchenkonvergenz: Digitale Plattformen überspannen ehemals getrennte Branchen, beseitigen Barrieren und gestalten die Wettbewerbslandschaft neu

• Umkehrung der Plattform: Transformation der Geschäftsstrategie vom Produktfokus hin zu einer digitalen Plattform ("Platformitization"), von

  • Servitierung von Produkten (Netflix)

  • Vermarktung von Dienstleistungen (Amazon)

• Netzwerkeffekte beschreiben Situationen, in denen der Wert steigt, je mehr Nutzer teilnehmen. Klassisches Beispiel: Telefon.

• Daten sind nicht per se wertvoll. Die meisten Daten haben keinen wirklichen Netzwerkeffekt, und die meisten Netzwerkeffekte sind auch dann nicht so stark, wenn sie einmal etabliert sind.

• Ein Datennetzeffekt liegt jedoch dann vor, wenn der Wert eines Produkts durch die zunehmende Nutzung von Daten steigt. -> Uber

• "Offenes" Produkt für Dritte. -> z.B. App Store ermöglicht anderen Parteien die Integration auf dem Mobiltelefon (Google Chrome auf Iphone)

• Kunden mit Produkten verbinden. -> z.B. AirBnB oder Uber

• Lieferung des Produkts an eine andere mehrseitige Plattform.

• die ersten vier sind dabei menschenzentrierte Mitgestaltungsprozesse

• letzteres ist ein Ensemble aus menschlichen und maschinellen Designern

• Benutzerzentriertes Design

  • Outside-in-Ansatz:

    • Produkt-/Dienstleistungsorientierung § Ableitung von Bedeutung und Lösungsdesigns aus tiefen Kundeneinblicken

  • Erforderliche Produktdesign-Fähigkeiten: Einfühlungsvermögen, integratives Denken, Optimismus, Experimentierfreude, Zusammenarbeit

• Was ist nutzerzentriertes Design Thinking?

  • Eine Entwurfsmethodik, die einen lösungsorientierten Ansatz zur Problemlösung bietet

  • Eine Mischung aus Herz, Kopf und Hand o Iterativ o Frühzeitige Erkundung und Lernen im Tun

  • Kernbestandteile: Reframing, Einfühlungsvermögen, Ideenfindung, Prototyping und Testen

Gaming:

• Datengestützte Exploration

  • Untersuchung von Daten auf Anomalien, Musterabgleich und ergebnisoffene Analyse

  • Beispiel: Heatmap: Die Identifizierung der "Heatmap" als Designmerkmal basierte auf der Erforschung von Spieldaten. Das Data Science Team leitete die Entdeckungund Entwicklung.

• Datenunterstützte Ideenfindung

  • KombinationvonmenschlichemFachwissenundKreativitätmitErkenntnissenaus Daten zur Schaffung von Innovationen

  • Beispiel: Datenerweiterte Level Design Updates

  • Die datengestützten Level-Updates erforderten sowohl Daten als auch den Designer. Die Daten halfen dabei, Ungleichgewichte zu erkennen (z. B. die Gewinnrate), während der Designer ein ästhetisches und geeignetes alternatives Kartendesign finden musste. (vgl. die Verbesserungen in Ghost War)

• Datengestützte Validierung

  • Validierung von Entwurfsentscheidungen durch Verwendung mehrerer Datenquellen, um Informationen zu triangulieren, und Testen implementierter Funktionen mit Spielern

  • Beispiel: Kredit- und Prestigewirtschaft

    • Das Monetarisierungs- und Leistungsteam entwickelte ein neues Kredit- und Prestigewirtschaftssystem. Das neue Design basierte auf einigen Unwägbarkeiten in Bezug auf die Spielerprogression. Um ihre Designhypothesen zu testen und zu validieren, sammelte das Team Spieltestdaten.

• Kreativität, angeborenes Verständnis, gesunder Menschenverstand, Fachwissen

• Lokale Problem- oder Lösungssuche

• Fähigkeit, Problem-Lösungs-Paare zu finden

  • Z.B. Koffer mit Rädern, statt ihn nur zu tragen

• In der Regel beginnt die Problemlösung mit der Annahme, dass ein Problem erkannt wurde. Der Problemlösungsprozess umfasst dann die Suche nach einer zufriedenstellenden oder optimalen Lösung für dieses Problem.

• Bei der Entdeckung von Problem-Lösungs-Paaren wird eine Problemstellung als verfügbarer, veränderbarer Teil eines Bedürfnis-Lösungs-Paares behandelt und nicht als festes Ziel.

• Auswirkungen

  • die oft beträchtlichen Kosten, die mit der Problemformulierung verbunden sind, entfallen.

  • keine Lösung zu finden, kann bedeuten, das Problem zu ändern

  • eliminiert die Beschränkungen für mögliche Lösungen, die bei jeder

    Problemformulierung zwangsläufig auftreten.

• Geschwindigkeit, Volumen, Umfang, Generativität

• Fähigkeit, große (enorme) Problem- oder Lösungsräume zu durchqueren

• Gut geeignet für gut strukturierte, aber nicht schlecht strukturierte Bereiche

• Beispiel: KI und Entdeckung neuer Medikamente

• Eins-zu-eins, eins-zu-viele, viele-zu-eins oder viele-zu-viele?

• Wie groß und heterogen ist das Ensemble?

• Die Designoptionen reichen von einem menschlichen Designer (z. B. einem Analysten oder Entwickler), der mit einer Instanzierung eines maschinellen Designers arbeitet (z. B. einem maschinellen Mustererkennungswerkzeug oder einer generativen Design-Engine), bis hin zu einer Gruppe menschlicher Designer (z. B. eine Reihe von Analysten und Entwicklern), die mit einer ganzen Ökologie maschineller Design-Software arbeiten (z. B. verschiedene Mustererkennungswerkzeuge, die in verschiedene generative Design-Engines für verschiedene Teile eines Produkts einfließen).

• Mensch zuerst, Maschine zuerst oder synchron?

• Wann ist welcher Designer im Innovationsprozess aktiv?

• Die entscheidende Frage ist, wann man die menschliche Kontrolle in einen Produktinnovationsprozess mit Ensembles einbezieht. Werden zunächst Maschinendesigner zur Erkundung von Innovationsproblemlandschaften eingesetzt, wie im Fall von Moderna, wo Maschinendesigner verschiedene potenzielle mRNA-Sequenzdesigns erkundeten, können menschliche Designer in einer späteren Phase im Wesentlichen eine reaktive Kontrolle ausüben. Wenn umgekehrt menschliche Designer bei der Produktinnovation zuerst handeln, wie im Fall des Hack Rod, bei dem menschliche Designer die Designparameter spezifizierten, kann der Lösungsraum, den maschinelle Designer erforschen können, proaktiv auf ein gewünschtes oder kontrollierbares Spektrum an Auswahlmöglichkeiten eingegrenzt werden.

im Allgemeinen arbeiten maschinelle Designer am besten in gut strukturierten Bereichen, wenn sie von menschlichen Designern angeleitet werden, wie im Fall von Ubisoft, wo menschliche Designer wünschenswerte neue Spielfunktionen identifizieren und entwickeln. Umgekehrt können neuartige maschinelle Designer, die unüberwachte maschinelle Lernansätze verwenden und mit delegierter Autonomie arbeiten, Muster in großen Datensätzen erkennen und diese Muster einer Bewertung unterziehen, um Ergebnisse zu erzeugen, die für menschliche Designer weitgehend undurchschaubar sind. Obwohl es sich beispielsweise um eine optimale Lösung handelt, ist es für Menschen fast unmöglich, alle von den Hack-Rod-Maschinendesignern getroffenen Designentscheidungen zu verstehen.

• Digitale und physische Komponenten vermitteln und ergänzen sich gegenseitig

  • Digitale Animation mit physischem Bildschirm

  • Technik hinter den Kulissen visuell erlebbar machen

  • Beweglicher physischer Gebäuderahmen und digitales Überwachungssystem

• Produkt-Komponenten-Ausrichtung: Sowohl das Produktkonzept als auch die einzelnen Komponenten lassen gemeinsam den Sinn entstehen.

  • Die Bedeutung des digitalen Theaters wurde nur dann festgelegt, wenn die Bedeutungen seiner Komponenten kongruent zu ihm beitrugen.

  • Umgekehrt ist die Bedeutung des digitalen Theaters tonangebend für die Bedeutungen seiner Komponenten.

• NPD, offene Innovation, nutzerzentriertes Design, Crowdsourcing als menschenzentrierte Mitgestaltungsprozesse, die durch digitale Technologien ermöglicht werden

• Algorithmische Ansätze, die es Ensembles aus menschlichen und maschinellen Designern ermöglichen, an Produktinnovationen zu arbeiten

Innovationsfähigkeit der KI:

• Suche und Entdeckung von Mustern in riesigen Mengen digitaler Trace-Daten

• Entwurfsoptionen generieren

Prozesssouveränität

• Autonome Entscheidungsfindung (unbeaufsichtigt)

• Entscheidungsfindung durch menschliche Designer (unter Aufsicht)

• Das Aufkommen vernetzter und intelligenter Produkte und Sensoren führt zu...

• Noch nie dagewesene Datenmengen

• Analysewerkzeug zur Auswertung produkterzeugter Daten

• Ensembles aus maschinellen und menschlichen Designern müssen koordiniert werden

• Sie müssen lernen, wie Maschinenkonstrukteure arbeiten

• Sie müssen lernen, wie man menschliche und maschinelle Designer koordiniert und

  orchestriert, um bestehende Prozesse zu optimieren oder neue zu implementieren.

• Notwendigkeit der Abwägung zwischen Innovationspotenzial und ethischen und

  sozialen Implikationen