Cosa la Service Economy deve imparare dall’Industry 4.0

Cosa la Service Economy deve imparare dall’Industry 4.0

L’ondata di digitalizzazione e innovazione che si verifica nella produzione ha ufficialmente un nome: Industry 4.0. Essa descrive l’ampiezza e la profondità del cambiamento che sta investendo il settore. McKinsey lo ha definito il “quarto grande sconvolgimento nella produzione moderna”, paragonando il cambiamento alla rivoluzione degli anni ’70, l’esternalizzazione degli anni ’90 e l’automazione degli anni 2000.

L’industria manifatturiera ha standardizzato il proprio pensiero su questa tendenza sviluppando quattro principi chiave di progettazione per adattarsi a questi cambiamenti: interoperabilità, trasparenza delle informazioni, assistenza tecnica e decisioni decentrate.

Abbiamo visto rivoluzioni nel settore manifatturiero per decenni, se non secoli. L’ascesa e la caduta della produzione è un famigerato case study. Secondo il Bureau of Labor and Statistics, l’industria manifatturiera è scomparsa come principale datore di lavoro nella maggior parte degli stati dal 1990.

Ma dal 1987 al 2016, l’industria manifatturiera ha aumentato la produzione dell’80% mentre ha ridotto la forza lavoro del 17%. In altre parole, la produzione non è mai stata in declino. Ha appena attraversato una rivoluzione, pur mantenendo abbastanza solidità per sostenere la crescita. Non abbiamo mai assistito a un calo della produzione reale dal settore fino a quando l’intera economia degli Stati Uniti era in caduta libera tra il 2008 e il 2009. L’industria manifatturiera è velocissima nell’adattarsi e nell’abbracciare le innovazioni tecnologiche.

Viceversa, come pubblicato dalla rivista Forbes, il settore dei servizi ha dimostrato di essere molto meno resistente alle rivoluzioni basate sulla tecnologia. Molte imprese sono ancora alle prese con la “trasformazione digitale”, iniziata negli anni ’90. Ora siamo sul precipizio di una rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale che sarà di ordine di grandezza più dirompente.

Anche gli sforzi per una trasformazione digitale di alto profilo non riescono a decollare: l’economia dei servizio non è pronta a gestire l’intelligenza artificiale e questa impreparazione è una minaccia esistenziale.

Ecco un quadro per il successo con l’intelligenza artificiale.

La maggior parte delle aziende ha a che fare con gli stessi problemi nell’adozione dell’Iintelligenza Artificiale, anche se la base tecnologica sottostante è diversa.

Non diversamente dai principi di design di Industry 4.0, ecco 4 principi di progettazione che possono essere una componente essenziale per il successo.

  1. Trasformazione culturale

L’intelligenza Artificiale costringerà i lavoratori a smettere di pensare all’IT come strumenti che supportano il loro lavoro, e invece come strumenti che lavorano al loro fianco. Ciò richiede più di un memo. I lavoratori hanno bisogno di un’esperienza viscerale del cambiamento che li ispiri ad abbracciare il futuro del lavoro.

 

Il modo migliore per preparare la cultura per l’intelligenza artificiale è mettere l’intelligenza artificiale nella vita dei dipendenti. Progetti pilota piccoli e discreti sono un sistema a basso rischio per acquisire consapevolezza e competenza organizzativa con l’intelligenza artificiale. Che si tratti di una piccola funzionalità di una App per dispositivi mobili o di un’intelligence vocale che collega dipendenti e sistemi di registrazione, questi piloti promuovono la cultura per l’arrivo dell’Intelligenza Artificiale.

  1. Definizione di una Vision pratica

Se non si usa l’intelligenza artificiale è quasi impossibile sviluppare una visione aziendale per la rivoluzione dell’IA. Per questo motivo, la maggior parte dei CEO ha una buona idea di come l’Intelligenza Artificiale influenzerà l’economia, ma non di come possa influenzare i loro processi aziendali critici. Con una serie di piloti è possibile iniziare a formulare una visione pratica ad alta risoluzione di come questa tecnologia possa essere implementata in tutta la tua azienda. È sempre più chiaro che per quelle imprese che continuano a trattare la tecnologia come un acquisto e non come una strategia non c’è più futuro.

  1. Governance dei dati

Questo è il grande blocco che blocca la maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale. Siamo ancora nel selvaggio West dei big data. La maggior parte delle aziende comprende i big data, ma non hanno alcuna politica per governare l’uso dei propri dati. Ma l’intelligenza artificiale funziona sui dati e solo con i dati, punto.

Gli investimenti in strategie di governance modernizzate possono essere scoraggianti. La maggior parte dei dirigenti vede solo rischi, rischi e più rischi. Ed è difficile dare la colpa a loro mentre il GDPR è ora legge e Zuckerberg viene grigliato dal Congresso per 10 ore alla CNN. Ma è essenziale rendersi conto che la governance è una protezione sia contro i rischi dell’Intelligenza Artificiale sia contro i rischi di non utilizzare l’intelligenza artificiale. Non fare nulla è l’opzione più dannosa per la tua azienda.

  1. Piena Diffusione

Alla fine, l’intelligenza artificiale sta radicalmente ridisegnando il modo di fare business. Non è un processo arrestabile né reversibile. Presto, alcune unità funzioneranno con maggiore velocità e precisione rispetto ad altre unità. I colli di bottiglia appariranno quando le divisioni potenziate dall’Intelligenza Artificiale dovranno lavorare con le divisioni basate sul software legacy. In questa fase, è essenziale iniziare a lanciare in modo aggressivo l’intelligenza artificiale in tutta l’azienda, dai sistemi di registrazione alle applicazioni specifiche delle business unit. Questo accade quando l’impresa si standardizza su uno stack AI unificato, ed è anche il momento in cui si inizia a mettere fuori mercato i propri concorrenti.

Dovrebbe essere chiaro ormai che l’intelligenza artificiale non riguarda davvero soltanto la tecnologia. Si tratta di cultura aziendale, politica, strategia e visione. In un’economia di servizi, dove gran parte del valore generato è il risultato della collaborazione umana, della comunicazione e della creatività, è necessario avere un obiettivo umano sull’intelligenza artificiale. I leader che pensano a queste tecnologie come strumenti, cose da procurarsi come forniture per ufficio, guideranno le loro organizzazioni verso posizioni pericolosamente deboli nei loro mercati.

 

L’intelligenza artificiale ci sta costringendo ad adottare un approccio al business più umano-centrico. Ci costringe a fare i conti con la cultura, la politica e tutti gli altri sistemi intangibili che guidano il modo in cui una forza lavoro organizza e marcia insieme verso un obiettivo condiviso. Non si può sottovalutare il suo impatto in un’economia di servizi che ha una storia da record per armeggiare con le nuove tecnologie.