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L’AI nasce nel ’56 ma solo oggi, a distanza di quasi 80 anni, irrompe all’improvviso nella percezione dell’opinione pubblica come un vero e proprio game changer.

Perché questa accelerazione?

Evidentemente si registra la concomitanza straordinaria di una serie di elementi che convergono e ridefiniscono lo scenario di riferimento. Tra questi:

  • La crescita straordinaria della capacità computazionale
  • La disponibilità di stoccaggio di masse enormi di dati e di capacità di calcolo garantita dal Cloud
  • Investimenti: a pochi mesi dal rilascio di ChatGPT secondo i dati dello ‘Stanford Institute for AI’ sono stati rilasciati algoritmi generativi da 32 aziende + 2 Università. Dopo Chat GPT sono arrivate sul mercato altre piattaforme di AI: Google Bard, Bing Chat (Microsoft) e anche Meta (Facebook) ha lanciato una sua piattaforma (LLaMa). La concentrazione di questi investimenti in un periodo di tempo così ridotto è un acceleratore importante
  • Mercato: parallelamente sta nascendo un mercato dell’AI. Stime valutano il mercato dell’AI nella sola UE pari a circa 500 milioni di euro. Se si guarda alla dimensione mercato ci sono anche elementi critici. Basti pensare che tra le prime 20 aziende globali dell’ICT c’è ne solo una europea: SAP che è tedesca. Evidentemente c’è il tema di una politica europea dell’Innovazione che sappia indirizzare investimenti per costruire dei ‘Campioni Europei’ su questo ambito. Altrimenti il rischio è quello della perdita di sovranità tecnologica
  • Facilità d’uso: questo elemento che può sembrare apparentemente minore è invece decisivo. L’immediatezza e il carattere ‘user friendly’ dell’AI determina il carattere pervasivo di queste tecnologie e la loro diffusione non solo tra gli esperti ma anche a livello di persone comuni

Impatti sul modello operativo delle imprese e sul ruolo dei manager

1) Efficienza e semplificazione della complessità

L’AI diventerà sempre di più il cuore del modello operativo delle imprese, automatizzando una serie di attività ripetitive, time-consuming e a basso valore aggiunto.

Se con l’aumentare della dimensione nelle aziende tradizionali aumenta la complessità e diminuisce la qualità, nelle aziende ‘AI driven’ si verifica l’opposto. Con l’aumentare della dimensione, della scala e dello scopo si registra un miglioramento degli output e del livello di servizio ai clienti grazie al circolo virtuoso: più dati portano ad un potenziamento della capacità di apprendimento (machine learning) che a sua volta porta a migliori prodotti e servizi. In questo modo, cambia il modello di creazione di valore.

2) Crescita esponenziale della capacità di innovazione

L’AI raccoglie ed elabora in tempo reale masse enormi di dati generando continuamente nuovi input per l’innovazione dei prodotti e servizi.

Grazie all’AI la ‘voce del cliente’ entra in azienda e partecipa al processo produttivo, determinando, in prospettiva, un cambiamento dei processi produttivi che saranno sempre più caratterizzati da servitizzazione (offerta di servizi integrati nei prodotti) e produzione personalizzata di massa. 

3) Impatti sul Management

L’AI in questo sua attività incessante di ‘Sense & Respond’ genera continuamente nuovi Insight sempre più precisi ed affidabili a supporto dei processi decisionali del Management. I processi decisionali diventano sempre di più di tipo predittivo (forward looking) e richiedono logiche di adattamento dinamico continuo (reforecast).

Il management è chiamato ad interpretare con spirito critico questi input. In una prospettiva evolutiva, quest’ultimo non sarà più una funzione di controllo e di supervisione (command & control), ma sempre di più un’attività di taglio strategico e creativo, che richiede capacità di Leadership. I manager saranno chiamati soprattutto a creare nuove connessioni tra i sistemi operativi ed i clienti ed a ispirare il comportamento delle persone.

Le persone continueranno ad avere un ruolo insostituibile nelle fasi di input (per evitare che l’AI peschi in modo indiscriminato su dati biased) e nel momento della decisione, quando arriva l’output dell’elaborazione.

Sempre di più i tradizionali modelli organizzativi piramidali ed a silos saranno superati dalle nuove architetture organizzative aperte, dove l’informazione scorre velocemente a tutti i livelli decisionali. 

4) Impatti su produttività e competitività del ‘sistema Italia’

In un paese come il nostro, che da oltre 30 anni da vive uno storico problema di produttività, legato spesso alla ridotta dimensione delle nostre aziende, l’AI può rappresentare uno straordinario veicolo per recuperare terreno su questo ambito.

Le nostre medie imprese, con investimenti ragionevoli, possono partecipare al salto tecnologico in corso ottenendo risultati in termini di upgrade delle competenze e conseguendo straordinari risultati in termini di recupero efficienza, miglioramento della qualità etc. etc.

L’importante è considerare l’AI non in chiave sostitutiva ma in ottica complementare, rispetto al lavoro delle persone. È questo il messaggio centrale: l’AI deve essere vista come una tecnologia che integra e potenzia il lavoro umano. Per realizzare un percorso di digital transformation di questo tipo occorre, dunque, innestare nelle aziende una robusta dose di capacità manageriali e di cultura tecnologica.