商学院MBA：技术如何推动集团创新？
了解技术工具如何帮助我们找到突破性的想法 一个企业团队想出并决定几个真正新颖可行的想法有多难？召集一些聪明人，制定明确的任务，给他们一块白板和几瓶黄尾，让大脑开始风暴。
显然，没有那么简单。在团队环境中进行创新需要能够适应发散思维的团队成员——他们自己的和同事的。他们需要技能来解释他们的想法的重要性，并愿意听到其他选择。在选择一个成功的想法时，很容易看到权力动态的出现或信息过载的出现。
史密斯商学院副教授特雷西詹金说：“如果你回到大家都知道的东西，你最终会得到一个非常平庸的想法，因为你并没有真正利用各个团队成员的深厚专业知识。”关于数字技术、人工智能和分析。
与熟悉的人相处可能会导致“团队中所有成员都能理解但不是特别新颖的肤浅、表面的想法。或者产生的新想法可能只有一两个成员才能理解，”詹金说。
显然，在寻求真正新颖的创新团队时，人类的偏见和群体动力可能会破坏创新团队。这就是为什么詹金看好技术工具的潜力，以帮助人类在寻找突破性想法时克服这些障碍。

寻找创新触发器
团队发散思维最流行的技术工具之一是电子头脑风暴，它允许团队成员匿名分享和讨论想法。他们不必等到同事停止讲话后再提交他们的想法，也不必担心别人会如何看待他们。
但是詹金发现了这些工具提供的差距。电子头脑风暴和对发散思维的类似支持并非旨在帮助头脑风暴者从外部资源（团队成员之外）获得灵感，这些灵感可以重新组合成以前从未考虑过的东西。支持融合思维的工具更少，这对于筛选想法至关重要。这种严厉的爱通常由外部专家小组完成，或由基于民主投票的决策支持系统启用。然而，民主是一种有缺陷的方式来判断一个新想法的潜在价值。
多年来，Jenkin 与女王大学的同事Yolande Chan（现在在麦吉尔大学）和David Skillicorn合作开发基于文本和数据分析的团队创新工具。研究人员在财富 500 强高科技公司的加拿大子公司与一个由六人组成的团队进行了一项实地研究，他们在不同的角色和部门工作，对两人进行了测试。团队成员被要求就如何从新兴技术中产生商业价值提出两个想法并达成一致。

新奇搜索引擎
为了帮助提出想法，研究人员让团队使用了一个名为雅典的基于网络的搜索工具，该工具是在早期研究中开发的。雅典就像谷歌一样，它是一个搜索引擎，提供来自选定查询的结果。然而，与谷歌不同的是，结果与原始查询只有微弱的关系。例如，搜索“虚拟现实”可能会返回“损伤康复”，就像您在梦境中跟随面包屑一样。
正如詹金所解释的那样，雅典的理念是，人们在接触与他们的主题间接相关的广泛信息时会发现新奇的想法，然后被锁在众所周知的混淆室中，然后被迫理解结果.
在现场测试中，每个团队成员都使用雅典来触发最初的想法。然后，詹金让团队根据每个想法的“激进性”和潜在利益，对所有选项进行两轮讨论和匿名评级。最后，在民主投票中，该小组选出了两个提交给管理层。
对于天生乐于自由思考和曲折思路的团队成员来说，雅典就像一个超级大国。那些更字面意思的人努力理解雅典提供的创造性线索。不过，一般来说，团队成员并不会那么拘泥于他们自己提出的想法。“没有了自我，”詹金说。“比起捍卫想法，人们似乎更倾向于在收敛阶段考虑和过滤想法。”

借鉴亚马逊和 Netflix
詹金想看看如果协同过滤 (CF) 工具提供与小组成员为每个想法匿名给出的相同评级，是否会得出类似的结果。协同过滤是亚马逊、Netflix 和许多其他在线平台使用的推荐系统的基础。它使用数据分析根据许多用户的偏好来预测单个用户的兴趣。
研究团队开发的 CF 工具分析团队成员对前瞻性想法的评分，然后对每个人的判断进行加权。它贬低明显的“弱”评估者的意见，并提升“强”评估者的意见。这种权重基于个人的意见与其他已表现出强烈判断力的个人的意见一致的程度。
“例如，传统上最好的电影被称为普遍流行的‘大片’——大多数人都喜欢它们，但通常只是微弱的，”詹金说。“最糟糕的电影也被普遍认为是糟糕的。然而，看那些有眼光的影评人相对较少的电影往往更有趣。这些电影并不吸引所有人，但被少数具有高质量电影评级能力的人认为是优秀的。”
在他们的研究中，研究人员将创新团队自己提出的想法与 CF 工具确定的顶级想法进行了比较。这两种方法的结果部分重叠，但有一个想法被 CF 工具确定为获胜者，但没有进入该组的最终晋级。
在研究中被确定为“想法 13”，创新是针对特定行业的应用和咨询机会，与团队选择的更广泛的产品开发想法完全不同。詹金说，团队成员可能忽略了想法 13，因为它不适合现有的想法集群。无意识的偏见或信息超载也可能是一个因素。
“当我们与该项目的公司赞助商分享这些发现时，”詹金说，“她说，如果没有来自 CF 工具的见解，想法 13 可能永远不会成为值得追求的东西。它会在桌面上留下一个有价值的想法。”

人类角色
正如这项实地研究表明的那样，像雅典这样的发散思维工具需要对不太愿意探索的个人进行培训。詹金说，我们中的许多人都在寻求一个新颖的想法，并且将自己封闭在突如其来的灵感中。协同过滤工具也需要适当的框架。这不是让算法决定哪些想法会胜出；它更多的是通过使用协同过滤和小组讨论来克服小组创新的挑战。
“我们都是有局限性的人，”詹金说。“我们对事物的评价方式各不相同。我们能否在循环中获取算法作为第二次检查来询问我们是否遗漏了什么？我们是否陷入了群体思维或偏见？”