Di recente mi è capitato di seguire più da vicino il fenomeno dell’Intelligenza Artificiale. Un tema apparentemente nuovo che, in realtà, affonda le sue radici molto più indietro nel passato e si collega in modo molto forte alla filosofia della mente e alla storia del pensiero umano.

Ho studiato il fenomeno dal punto di vista più “umanistico” (posto che questo termine abbia ancora un senso al giorno d’oggi) occupandomi di cercare quei collegamenti tra la psicologia cognitiva, le neuroscienze, la filosofia e le interfacce di intelligenza artificiale che sono presenti sul mercato.
Tralasciando per un attimo questo aspetto – oggetto della mia tesi di laurea in Intelligenza Artificiale e, appunto,processi cognitivi – mi preme, in questa sede, analizzare il fenomeno da un punto di vista di applicazioni e ricadute sul mercato e – in senso esteso – sulla società nella quale viviamo.

Un recente discussion paper di McKinsey analizza il fenomeno proprio da questo punto di vista sottolineando prospettive interessanti che meritano di essere approfondite (per chi fosse interessato il report completo è disponibile a questo indirizzo: https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-applications-and-value-of-deep-learning).

Prima di tutto è opportuno definire i confini dell’Intelligenza Artificiale e mappare quelli che sono gli ambiti di applicazione entro i quali è possibile spendere questa tecnologia. Come si legge nell’articolo di McKinsey:

As artificial intelligence technologies advance, so does the definition of which techniques constitute AI. For the purposes of this briefing, we use AI as shorthand for deep learning techniques that use artificial neural networks. We also examined other machine learning techniques and traditional analytics techniques

A livello complessivo possiamo dire che se fino a qualche anno fa l’Intelligenza Artificiale si concretizzava in una “semplice” imitazione della mente umana e delle sue caratteristiche matematico-logiche e linguistiche specifiche, oggi è un costrutto che riguarda molto di più la capacità di apprendere dei sistemi. In sostanza abbiamo compreso che l‘apprendimento è forse la caratteristica più importante che ci rende umani e stiamo progettando i sistemi uomo-macchina e macchina-macchina di conseguenza.

Nello schema sotto si ritrovano moltissimi ambiti di applicazione dell’AI che riguardano proprio questo processo evolutivo.

AI Sectors for McKinsey

La prima evidenza che emerge dal report di McKinsey è che l’Intelligenza Artificiale e il machine learning in senso esteso possono essere applicati ad una infinità di ambiti lavorativi e a moltissime industry che regolano il nostro mercato. I risultati sono differenti a seconda dell’ambito applicativo, ma i vantaggi sono comuni alle differenti realtà.
Tra i principali che si possono ottenere:

  • Manutenzione predittiva, sfruttando il machine learning e i sistemi di intelligenza artificiale per comprendere e anticipare possibili anomalie nei sistemi.
  • Miglioramento della logistica anticipando flussi di traffico e prevedendo possibili soluzioni alternative in caso di problemi. Nell’ambito trasporti e logistica si ha – infatti – uno delle aree principali dell’AI con l’evoluzione dei sistemi classici in chiave intelligente, in modo da essere in grado di gestire in modo dinamico anche situazioni imprevedibili.
  • Personalizzazione del customer service e della capacità di servire al meglio il cliente. Una delle sfide principali imposte dalla digitalizzazione è quella che riguarda il mutato ruolo del social customer di cui abbiamo più volte dibattuto in questa e in altre sedi. La capacità aggiuntiva fornita dall’AI è quella di essere più efficienti ed efficaci nella capacità di rispondere – in tempo quasi reale o reale – alle molteplici sollecitazioni ed esigenze del cliente.

Inoltre, come si legge nel report:

In 69 percent of the use cases we studied, deep neural networks can be used to improve performance beyond that provided by other analytic techniques. Cases in which only neural networks can be used, which we refer to here as “greenfield” cases, constituted just 16 percent of the total

L’intelligenza artificiale è in grado di fornire un enorme supporto all’interno della definizione e della comprensione dell’analisi di dati. L’incremento rispetto alle classiche tecniche di gestione dell’informazione è notevole e merita una seria riflessione da parte delle aziende che ancora non hanno intrapreso questo percorso di evoluzione. Quantomeno è necessario – specie per le realtà più grosse – che ci sia un tavolo di riflessione su questi temi all’interno dell’impresa.

Analytics

Sono proprio i dati a giocare un ruolo fondamentale nei processi di digitalizzazione del futuro. Il modello deve essere il più articolato possibile in modo da permetterci di migliorare la nostra capacità di gestire, comprendere e maneggiare dati.

Il potenziale di mercato è davvero enorme. Come si legge nel report:

We estimate that the AI techniques we cite in this briefing together have the potential to create between $3.5 trillion and $5.8 trillion in value annually across nine business functions in 19 industries. This constitutes about 40 percent of the overall $9.5 trillion to $15.4 trillion annual impact that could potentially be enabled by all analytical techniques

Si tratta di cifre molto elevate che meritano di essere prese in seria considerazione specie per quelle industry nominate sopra dove questo potenziale è ancora più amplificato.

Non è tutto oro quello che luccica però. Sono presenti anche alcune barriere e alcune difficoltà che impediscono l’introduzione di queste tecnologie o ne limitano la massimizzazione dei risultati.

  • La difficoltà nel gestire l’etichettatura dei dati che spesso deve essere fatta manualmente
  • La difficoltà nell’ottenere set di dati che siano sufficientemente ampi e onnicomprensivi da poter essere utilizzati per il training degli algoritmi
  • La difficoltà nello spiegare i processi umani che stanno dietro alle decisioni importanti e alle scelte chiave. Come sappiamo dalla psicologia della decisione, siamo esseri che prendono decisioni non sempre su basi razionali e concrete.
  • La generalizzazione dell’apprendimento. L’essere umano è in grado di estendere quello che ha imparato in una situazione a determinate altre situazioni della sua vita. Si tratta di un processo fondamentale che i sistemi di intelligenza artificiale ancora faticano a fare
  • Un ulteriore rischio è rappresentato dai bias che si concretizzano quando si sceglie un campione non rappresentativo per il training e per la configurazione dell’algoritmo.

Infine abbiamo anche un tema di regolazione di un mercato e di una tecnologia completamente nuove, anche se – come si legge:

Therefore, some policy innovations will likely be needed to cope with these rapidly evolving technologies. But given the scale of the beneficial impact on business the economy and society, the goal should not be to constrain the adoption and application of AI, but rather to encourage its beneficial and safe use.

Moltissime strategie non riflettono la modalità con la quale il digitale sta cambiando il nostro modo di intendere l’impresa, l’economia e – più in generale – il mondo nel quale viviamo. Gli impatti si riscontrano a livello sociologico, psicologico e, soprattutto, culturale.

E’ proprio in questo modo che si apre un interessantissimo articolo di McKinsey pubblicato qualche giorno fa (maggiori informazioni per chi fosse interessato all’approfondimento le trovate qui: https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/why-digital-strategies-fail). Cerchiamo quindi di capire quali siano i messaggi chiave che emergono dall’articolo in questione e di comprendere meglio per quale motivo buona parte delle strategie digitali falliscano ancora prima di ottenere i risultati attesi (e sperati).

A fronte di un impatto percepito estremamente elevato, sono pochissime le organizzazioni che abbiano effettivamente intrapreso un percorso di cambiamento pervasivo ed efficace verso la digitalizzazione, nel report infatti si legge:

Many companies are still locked into strategy-development processes that churn along on annual cycles. Only 8 percent of companies we surveyed recently said their current business model would remain economically viable if their industry keeps digitizing at its current course and speed.

Ma per quale motivo è così complesso trasformare l’impresa? Per quale motivo buona parte di questi progetti falliscono? Quali sono gli ostacoli che incontrano le organizzazioni sul loro cammino verso l’evoluzione?

  1. Definizioni non corrette e confuse. Non che sia importante avere una definizione univoca, ma quello che emerge dalle ricerche condotte è che la visione è molto spesso differente anche all’interno della medesima azienda. Non si tratta solo di un tema di chiarezza, ma di vero e proprio allineamento delle funzioni aziendali al business
  2. Mancata comprensione delle logiche economiche sottese alla trasformazione digitale. Molte delle regole economiche e dei principi che hanno regolato il nostro modo di concepire le aziende e la nostra relazione con i dipendenti e con i consumatori esterni non sono più efficaci all’interno di uno scenario digitale complesso come quello che stiamo vivendo. In particolar modo:
    • Il digitale sta azzerando i ritorni economici tradizionali reinventando modelli di impresa completamente nuovi
    • Il digitale sta cambiando tutte le economie e sta coinvolgendo in modo esteso le imprese indipendentemente dal settore industriale di appartenenza
    • Il digitale sta assicurando ritorni economici di livello elevatissimo per i first mover, per i pionieri e per coloro che hanno iniziato presto a investire in questa direzione

      Digital Disruption

  3. Assicurare una vista il più ampia possibile. Il digitale è in grado di portare immensi vantaggi alle nostre aziende, ma solo se siamo effettivamente in grado di comprendere in che modo questo può collegarsi da un lato ai nostri processi di business e – dall’altro – alle aziende che si muovono nel nostro settore e in settori differenti dal nostro. Questo è un passaggio fondamentale nell’evoluzione digitale e nella capacità di essere in grado di fare – effettivamente – la differenza.
  4. Evitare di indirizzare la propria attenzione sui “soliti sospetti”. Si tratta di un errore molto comune e diffuso anche nelle organizzazioni italiane (pensiamo per esempio anche solo alla presunta e diffusa credenza secondo cui i digital native dovrebbero essere più abili nell’utilizzo di piattaforme online).
  5. Essere in grado di comprendere la dualità del digitale. Non sempre la velocità del cambiamento è uguale per tutte le aziende e per tutti i settori. E’ necessario cambiare questo principio e ragionare su due livelli differenti: il grado di cambiamento e la velocità con cui questo cambiamento avviene. La matrice che riportiamo qui sotto illustra molto bene i differenti quadranti che si vengono a creare.

Digital Matrix Pace

Infine, ma non meno importante, il ruolo delle persone è fondamentale. Come si legge anche nel report di McKinsey:

Needless to say, the organizational implications are profound. Start with people. Our colleagues estimate that half the tasks performed by today’s full-time workforce may ultimately become obsolete as digital competition intensifies. New skills in analytics, design, and technology must be acquired to step up the speed and scale of change. Also needed are new roles such as a more diverse set of digital product owners and agile-implementation guides. And a central organizational question remains: whether to separate efforts to digitize core operations from the perhaps more creative realm of digital innovation.

Chi segue questo blog sa molto bene quante volte abbia sottolineato l’importanza di reinventare le imprese con le persone al centro e di come le aziende del futuro saranno quelle in grado di (ri)mettere la co-creazione di valore per tutti i loro stakeholder all’interno delle loro strategie di business.

Pochi giorni fa McKinsey ha pubblicato un report molto interessante dal titolo “Digital Reinvention: Unlock the “How”“. Se siete interessati ad approfondire e a leggere tutto il report vi consiglio il sito ufficiale qui.

Come spesso faccio, mi piacerebbe ripercorrere i messaggi principali contenuti all’interno del report e individuare i trend più interessanti per chi si occupa di trasformazione organizzativa.

Il primo – forte – segnale che viene comunicato all’interno del report è che il digitale ha avuto – e sta avendo – un impatto estremamente significativo su tutti i settori di business e tutte le industry.
Non si tratta, senza dubbio, di una intuizione nuova ma i dati a suffragarla sono comunque notevoli e meritano di essere osservati da vicino.

Digital Penetration

A fronte di una crescita delle industry e del mercato stiamo anche assistendo a una serie di investimenti non del tutto corretti all’interno del mercato digitale.
Come si legge nel report:

These findings suggest that some companies are investing in the wrong places or investing
too much (or too little) in the right ones—or simply that their returns on digital investments
are being competed away or transferred to consumers. On the other hand, the fact that high
performers exist in every industry (as we’ll discuss further in a moment) indicates that some
companies are getting it right—benefiting, for example, from cross-industry transfers, as
when technology companies capture value in the media sector.

Sono dunque non poche le aziende che ancora non hanno precisamente individuato in che modo investire i soldi nelle loro attività digitali. Molto di questo caos è dovuto alla proliferazione di canali, azioni, attività e iniziative che il digitale consente. Rispetto al passato è aumentata notevolmente la scelta e la possibilità e questo rappresenta molto spesso un ostacolo e una sfida che non tutti sanno cogliere.

Il 49% delle aziende investe ancora solamente all’esterno dell’impresa, nella realizzazione di strategie di marketing digitale e di comunicazione che vanno nella direzione di ingaggiare in modo più ampio possibile. Molta dell’evoluzione digitale – come ben sa chi mi segue ormai da tempo – è all’interno dell’impresa e su processi core dell’azienda più che in settori differenti. Tra questi processi la supply chain ci si aspetta possa aumentare del 75% il proprio ritorno grazie a processi digitalizzati. 

Investiment

Come si vede molto bene dallo schema riportato buona parte dell’investimento è destinato a prodotti e servizi e a processi di marketing e distribuzione nei confronti dei consumatori esterni. E’ veramente molto bassa la percentuali di rispondenti intervistati che identifica altre aree di business come prioritarie all’interno della propria strategie di evoluzione verso scenari maggiormente digitalizzati.

McKinsey evidenzia molto bene anche le strategie che le aziende migliori sul mercato stanno adottando per avere successo:

  • Assicurare una strategia digitale allineata con gli obiettivi di business dell’azienda e con i ritorni che si hanno intenzione di ottenere. Il digitale – è sempre bene ricordarlo – è un mezzo e non il fine. Ad esso vanno applicate le medesime logiche che sono applicate a qualunque altro prodotto o strumento organizzativo. Deve essere funzionale all’obiettivo che deve essere sempre chiaro e monitorato con costanza
  • Gli investimenti dei leader sono distribuiti e sono molto più legati alla supply chain e ai processi (oltre 4 volte rispetto a quanto fanno quelli che falliscono). Le due dimensioni che hanno l’impatto maggiore in termini di risultati che si possono ottenere e ritorni di business

Allo stesso modo chi fallisce:

  • E’ strutturato in silos e in compartimenti stagni: i dipartimenti non condividono conoscenza e non sono orientati verso una condivisione di esperienza e di informazioni. Le organizzazioni perdono una quantità elevatissima di tempo nella gestione e nel reperimento della conoscenza. Tempo che potrebbe essere semplificato e gestito in maniera migliore se solo fosse supportato da processi di natura differente e maggiormente digitalizzati
  • Mancano di una cultura definita e coordinata tra le diverse business unit che si riflette in un calo dell’efficienza complessiva e a un peggioramento delle performance di business
  • Mancano di una visione comune tra consumatori che sia condivisa all’interno dell’azienda

Non è un caso che i problemi maggiori – come ben sa chi segue questo blog da tempo – si presentino all’interno dell’organizzazione e sul versante della digitalizzazione dei processi aziendali. E’ lì che si presenta la sfida maggiore in termini organizzativi e di business.

In the quest for coherent responses to a digitizing world, companies must assess how far digitization
has progressed along multiple dimensions in their industries and the impact that this evolution is
having—and will have—on economic performance. And they must act on each of these dimensions
with bold, tightly integrated strategies. Only then will their investments match the context in which
they compete.

Il report continua poi con l’analisi di 7 dimensioni chiave che dovrebbero orientare la trasformazione digitale e l’agenda dei CEO che intendono investire in questo settore in modo complesso:

  • Decidere in quale direzione debba andare il business. Focalizzarsi su tematiche core dell’azienda più che su sfide digitali. Di che cosa abbiamo, davvero, bisogno?
  • Definire ruoli precisi e una chiara direzione di investimento in modo che sia trasparente l’obiettivo da raggiungere all’interno di tutta l’organizzazione
  • Vendere e condividere la versione agli stakeholder aziendali. Socializzare una cultura comune è quanto di più importante si possa fare; come abbiamo visto è fondamentale che l’inter azienda sia coinvolta e sia partecipe del nuovo cambiamento organizzativo che si intende attuare
  • Comprendere in che modo l’azienda si posiziona nello scenario digital. Definire la propria value proposition in termini digitali è cruciale per le aziende di tutto il mondo
  • Ragionare in modo agile e evolutivo. Tutte le aziende che hanno intrapreso un percorso di evoluzione digitale sanno molto bene che quello che devono fare è essere preparati agli imprevisti e alle azioni di cambiamento costante. Le aziende maggiormente mature sono quelle che si regolano secondo questa dinamica
  • Allocare (parecchie) risorse in modo saggio. Un altro tema di elevata importanza è quello dell’allocazione del budget e del dimensionamento. Le aziende che hanno successo destinano il budget non solo in investimenti IT ma in strategia, processi, risorse, persone e competenze. E’ il modo migliore per avere successo e per minimizzare il rischio di fallimento dell’iniziativa.
  • Pianificare sul lungo termine. Oltre il 70% dei programmi di trasformazione falliscono

Sono messe in luce anche le barriere che impediscono la trasformazione digitale e la sedimentazione di processi che siano davvero in grado di fornire un supporto fattivo al business.

Digital Effectiveness

Come facilmente intuibile la cultura rappresenta la barriera principale e la sfida maggiore sul quale devono investire le aziende per evolversi verso il panorama digitale nel migliore modo possibile. 
Seguono problematiche relative all’incapacità di comprendere in che modo il digitale cambi l’organizzazione e la mancanza di talenti e di infrastrutture adeguate a supportare il percorso di crescita e di evoluzione.

In modo particolare sono tre le barriere culturali che impediscono la sedimentazione di una precisa e corretta cultura digitale:

  • La struttura organizzativa gestita per silos, non tanto a livello fisico ma più a livello di forma mentis e di impostazione del lavoro complessivo. Si tratta di una delle barriere che maggiormente le aziende devono essere in grado di abbattere attraverso un serio e impegnativo lavoro sui processi interni
  • Una cultura non digitale che rappresenta senza dubbio un problema. A fronte di un mondo costellato di millenials e nuove sfide e competitor le aziende spesso hanno processi e meccanismi di lavoro vecchio stile e modalità che non riescono a tenere il passo
  • E – infine – un’avversione molto elevata al rischio che impedisce la sperimentazione in nuovi settori.

Infine, il report si chiude con una riflessione sull’importanza dell’analisi dei dati come meccanismo di sperimentazione e di impostazione di qualunque campagna. La capacità di analizzarli e di metterli a fattore comune è ancora troppo bassa nelle organizzazioni. Si tratta di un’area a forte investimento nel prossimo – immediato – futuro che garantisce la capacità di prevedere investimenti e scelte strategiche di livello e orientate al risultato di business.