Un nuovo paradigma economico
Giorno dopo giorno, ci troviamo di fronte allo sviluppo di un nuovo modello economico innovativo, profondamente diverso da quello aziendale tradizionale. Al centro di questa rivoluzione vi sono la digitalizzazione di ogni aspetto della vita economica e lo sfruttamento delle reti, potenziati dall’impiego di intelligenza artificiale, big data e algoritmi.
In questo scenario, il mondo analogico e quello digitale si stanno avvicinando fino a diventare la stessa cosa. La tecnologia dell’informazione non è più solo un elemento per ottimizzare processi tradizionali, ma il software costituisce ora il vero e proprio nucleo operativo dell’azienda.
La collisione strategica tra aziende tradizionali e digitali
Quando le realtà a forte base digitale entrano in competizione con le aziende tradizionali, si verifica quella che viene definita “collisione strategica”. Le imprese tradizionali spesso faticano a riconoscere il rischio, in quanto abituate a decenni di successi basati su strategie classiche. Tuttavia, colossi del mercato globale, come Kodak o Nokia, sono stati letteralmente spazzati via per non aver saputo ascoltare i segnali della rivoluzione digitale.
Le aziende native digitali, come Uber, Airbnb o WeChat, nascono già equipaggiate con gli strumenti giusti per competere in questo nuovo mercato. Il segreto di queste compagnie risiede in una nuova impostazione del business che potenzia tre elementi fondamentali:
Scala: La capacità di fornire valore al più ampio raggio di clienti possibile.
Portata (Scope): Lo sviluppo di una gamma di attività ampia e varia.
Apprendimento: La capacità di migliorare costantemente analizzando le performance nel tempo per sviluppare nuovi prodotti.
I sistemi digitali riescono a superare le complessità legate all’espansione di questi tre fattori abolendo il principale “collo di bottiglia” aziendale: il lavoro umano. Un esempio emblematico è quello di Ant Financial: nel 2019, la compagnia cinese è arrivata a controllare il 54% del mercato dei pagamenti mobile in Cina, gestendo ben 700 milioni di utenti con soli 100.000 dipendenti.
Il cuore operativo: la “Fabbrica AI”
Proprio come la Rivoluzione Industriale aveva trasformato l’economia introducendo metodi di produzione di massa scalabili ed economici, l’era digitale sta imponendo un nuovo standard: la fabbrica AI. Questa nuova architettura prende i metodi di produzione di massa e li trasla direttamente sui dati.
In un’azienda tradizionale, l’architettura è spesso frenata dall’inerzia (”architectural inertia”) e da una struttura operativa a “silos”, divisa per prodotti o servizi. Al contrario, la fabbrica AI si basa sullo sfruttamento circolare dei dati per il miglioramento costante ed è composta da quattro elementi principali:
Data pipeline: Il processo in cui i dati vengono raccolti, organizzati e preparati per l’uso.
Algoritmo: L’insieme di regole usate per risolvere problemi o fare previsioni, che può basarsi su apprendimento supervisionato, non supervisionato o rafforzativo.
Piattaforma di sperimentazione: Lo spazio in cui si effettuano i test di validazione per fornire basi scientifiche alle decisioni.
Infrastruttura software: Il sistema informatico che racchiude in sé tutti i processi precedenti.
La piattaforma di streaming Netflix è un esempio classico di fabbrica AI in azione, poiché utilizza un’incredibile mole di dati per personalizzare i profili utente e persino per decidere quali produzioni cinematografiche finanziare. Nelle aziende guidate da questo modello, il lavoro è portato avanti da piccoli team agili (come i two-pizza team di Amazon) che creano “agenti digitali” in grado di processare istruzioni in quantità potenzialmente infinite a costo marginale zero.
I principi della trasformazione digitale
Diventare un’azienda basata sull’intelligenza artificiale richiede una trasformazione profonda che investe ogni livello dell’organizzazione. Il caso di Microsoft e del suo CEO Satya Nadella dimostra che è possibile reinventarsi puntando sul cloud (Azure) e sull’IA. Dal successo di questa e altre trasformazioni, emergono cinque principi guida:
Strategia unica e chiara: Fissare un obiettivo comune espresso in modo esplicito, senza dubbi sull’impegno aziendale.
Chiarezza architetturale: Definire obiettivi tecnici limpidi, sebbene questo sia il passaggio dove si incontra la maggiore resistenza dai vertici e dai team IT.
Organizzazione agile e attenta al prodotto: Cambiare radicalmente la cultura aziendale per supportare un modello operativo basato sull’agilità.
Team composti da persone competenti: Impiegare gruppi di lavoro esperti, supportati da validi sistemi di incentivi e percorsi di carriera.
Governance chiara e multidisciplinare: Considerare come primari i rischi per la privacy e la cybersecurity attraverso un approccio collaborativo tra i vari team.
Dinamiche di rete e strategia del valore
Oggi la strategia aziendale non può più prescindere dall’analisi delle reti. Il World Wide Web segue il “principio di attaccamento preferenziale”, formulato dal fisico Albert László Barabási, per cui i nodi più connessi di una rete attraggono esponenzialmente sempre più connessioni.
Nelle compagnie digitali, il valore è creato tramite gli effetti di rete (il valore cresce all’aumentare delle connessioni) e gli effetti di apprendimento (il valore cresce all’aumentare dei dati che passano nelle reti). Tuttavia, le aziende devono gestire anche la cattura del valore difendendosi da fattori negativi come il multihoming (la presenza di più alternative competitive all’interno delle reti) o la disintermediazione (la possibilità che gli utenti aggirino l’azienda per effettuare transazioni dirette). Infine, il vantaggio competitivo può derivare dal network bridging, il meccanismo che permette di estendersi verso settori precedentemente non comunicanti.
Etica, governance e la nuova leadership
Le immense capacità dei nuovi modelli operativi sollevano problematiche inedite di governance, sicurezza ed etica che mettono a rischio non solo l’economia, ma la società stessa. Vi sono quattro tipologie di rischio fondamentali da monitorare costantemente:
Amplificazione digitale: La diffusione rapida di concetti negativi o fake news, alimentata dall’enorme portata delle reti.
Pregiudizi algoritmici (Bias): Anomalie e discriminazioni derivanti da pregiudizi nei dati di addestramento, come accaduto nel 2018 ad Amazon in un software per le risorse umane che penalizzava le donne.
Cybersecurity: Il rischio di attacchi informatici ai dati raccolti o l’uso delle piattaforme per scopi violenti, come le dirette Facebook durante gli attacchi alle moschee in Nuova Zelanda nel 2019.
Controllo delle piattaforme: La manipolazione degli utenti, resa celebre dallo scandalo Cambridge Analytica.
Per fronteggiare queste sfide, i leader del futuro necessitano di competenze nuove: devono essere proattivi, pronti alla trasformazione e profondamente attenti alla voce delle comunità di utenti per risolvere problemi etici. Nell’era dell’AI, i confini economici tra le industrie stanno scomparendo e le disuguaglianze potrebbero aumentare a causa della concentrazione dei vantaggi nelle mani di poche realtà. Comprendere a fondo questi meccanismi è oggi l’unico modo per garantire la sopravvivenza e la crescita di qualsiasi impresa. Come ricordano gli autori: “L’intelligenza artificiale non sta solo sostituendo l’attività umana, ma sta cambiando il concetto stesso di impresa”.
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