La grande sfida della Digital Business Disruption

23 febbraio 2016

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I paradigmi trasformativi che avevamo prefigurato nel Social Business Manifesto (si veda il supplemento OpenKnowledge, allegato ad HBR di giugno 2012) non solo sono effettivamente emersi e si sono diffusi, ma stanno conoscendo un’accelerazione per molti versi esponenziale e dirompente. Organizzazioni e mercati stanno vivendo un’epoca di disruption digitale e organizzativa senza precedenti, ancora sotto la spinta dei modelli e delle logiche collaborative e di rete che avevamo intravisto e anticipato: dalla sharing economy all’internet delle cose, dalle organizzazioni esponenziali all’uso dei social (big) data. Una “collaborative disruption” come la definiamo noi (tra persone e persone, tra persone e cose, tra cose e cose) che sta ridisegnando in profondità le modalità di co-creare valore, di costruire organizzazioni e relazioni e, di conseguenza, di fare business nel XXI secolo. Viviamo una fase di accelerazione – come dicevamo – che richiede di essere affrontata con prospettive concettuali e operative avanzate.

Una disruption “tecnontologica”

I discorsi correnti relativi alla disruption tecnologica che sta investendo organizzazioni e business si stanno mostrando, dal nostro punto di vista, deboli e di superficie. Si tratta, nella gran parte dei casi, di discorsi mossi da orientamento ingegneristico e da una propulsione operazionale fondata su paradigmi e modelli di pensiero (e quindi di strategia) pre-disruption. Analisi, rapporti e teorie circolanti a cui executive e manager si appoggiano per progettare e indirizzare le loro pratiche di business innovation rischiano così di rimanere inesorabilmente miopi di fronte al senso profondo dell’impatto di una disruption esponenziale di cui intravediamo, per ora, ancora solo i primi segni. Per beneficiare pienamente dei modelli e delle tecnologie emergenti è, invece, necessario a nostro avviso scavare più in profondità quella che noi definiamo l’eversione ontologica , che si sta producendo tanto sulla natura e lo scopo delle organizzazioni quanto sui modelli e le pratiche di business correnti. E questo lo si può fare solo frequentando le frontiere del pensiero digitale più avanzato (spesso sconosciuto ai più) e adottando termini e concetti che segnino uno scarto rispetto a un dizionario oramai datato che non consente più di comprendere e, quindi, di avere presa sul reale e di agire sul futuro in divenire.

Tecnontologie e value innovation

È tempo di guardare alla disruption tecnologica in atto secondo una prospettiva che ne valuti l’impatto rispetto alle tradizionali categorie ontologiche di spazio, tempo e soggetto. Per marcare questa prospettiva, abbiamo cominciato a denominarle con il neologismo di tecnontologie. I discorsi correnti sulla disruption si limitano a elencare ambienti, piattaforme, applicazioni aggiungendo al parco tecnologico esistente molto semplicemente l’ennesimo “canale” di marketing e comunicazione, l’ultima “app” di customer engagement o la nuova “piattaforma” di enterprise collaboration o di open innovation. Nel fare questo, si perdono interamente, dal nostro punto di vista, l’attacco ontologico che le nuove tecnologie stanno portando al concetto e alla pratica di uno spazio che è innestato da codice, alla relazione che il tempo ha con la digitalità e alla natura e alle dinamiche delle soggettività computazionali emergenti, attive nei mercati e nelle organizzazioni. La vera innovazione di business e organizzativa, come vedremo, sta nascendo in quelle realtà che, meglio di altre, hanno compreso come portare a valore la disruption tecnontologica che proviamo qui a sintetizzare su tre domini: spazio, tempo e soggetto. Solo con una presa di consapevolezza piena di questa disruption ontologica, aziende e organizzazioni potranno ridisegnare business e mercati secondo i vettori di experience design, service design e value design (fig – I vettori dell’innovazione di business).

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Sul rapporto tra spazio e codice

In molti considerano ancora la relazione tra spazialità e digitalità come una relazione distruttiva (il digitale annulla lo spazio, la distanza, la fisicità, la corporeità). Si tratta di una prospettiva obsoleta. In questi ultimi anni, urbanisti informatici e geografi digitali stanno ripensando totalmente il rapporto tra spazio e codice software incorporato dentro ambienti, indossato grazie a device e accessori, messo in mobilità e socializzato attraverso le app. La relazione tra spazio e codice è, invece, una relazione generativa e di modulazione. Si parla, oggi, di transduzione dello spazio operata dalle tecnologie computazionali, in cloud e in mobilità: il codice software recepisce e riconfigura l’ambiente in cui si trova. Lo spazio e con esso la fisicità, la corporeità, la posizione geografica, il movimento sono infatti, da un lato input dei processi di calcolo (ad esempio, gli stati fisiologici o la posizione corporea avviano l’attività informazionale tenendo traccia degli spostamenti) e al contempo, però, lo spazio viene esponenzialmente rimodellato dalla presenza di codice software (ad esempio, passare vicino ad uno store che manda un coupon contestuale sullo smartphone modifica il mio comportamento rispetto allo store fisico). Le tecnologie digitali, di rete e in cloud sensorizzate danno vita ad una spazialità infinitamente modulabile e costantemente in divenire in cui è possibile creare servizi a valore aggiunto. Parlare solo di “omnicanalità” o di “spazi ibridi” è riduttivo e inefficace se non si comprende questa nuova relazione tra spazialità e digitalità.

Come il tempo incontra la digitalità

Anche il nostro tradizionale concetto di tempo è fortemente messo in questione dalle architetture informazionali e digitali emergenti. Non si tratta, tuttavia, come si ritiene di solito, del tempo dei flussi nelle reti o di un tempo schiacciato sul presente. I filosofi digitali più avanzati parlano, invece, di operazionalità del tempo digitale che genera, costantemente, regimi temporali nuovi. Il tempo digitale ha caratteri precipui: è sottopercepito, distribuito, incorporato e anticipato. È la possibilità di costruire servizi basati su temporalità distribuite e imbricate (incorporate) negli oggetti e negli ambienti oppure basati su temporalità sottopercepite dall’umano, ma che agiscono sul presente operazionale del consumatore. Per fare un esempio, le tecnologie in-memory, superando i limiti temporali tradizionali del processamento dei dati (la cpu accede direttamente ai dati senza i layer intermedi) sono in grado di creare nuovi servizi valorizzando le temporalità digitali che agiscono a livello di microsecondi. Anticipare, ad esempio, il comportamento dei consumatori potendo calcolare, congiuntamente e in frazioni millesime di secondo, abitudini d’acquisto, condizioni contestuali e proiezioni di preferenze rappresenta un caso concreto di operazionalità dei regimi temporali digitali. Parlare di real-time del consumatore è banale e limitante, dunque, quando possiamo sviluppare servizi basati sul real-time delle macchine che sono in grado di processare informazione e servizi a livello di millisecondi.

Il soggetto (umano e non solo) in rete

Il terzo vettore della disruption tecnontologica è l’emergenza di soggettività (agenti nelle organizzazioni e nei mercati) che sono di natura o di dinamica algoritmica. Designer di algoritmi progettano questi nuovi agenti/attori che emergono sia dalla codificazione dei soggetti umani in rete (le interazioni di consumatori, dipendenti e fornitori mediati da piattafome e applicazioni socializzate interne alle organizzazioni o esterne verso i mercati) sia dall’introduzione di algoritmi artificiali che hanno capacità di decisione e d’azione autonoma e autodiretta (su algoritmi, su comportamenti umani e sull’incrocio tra agenti umani, reti e algoritmi). Il quantified self testimonia di questa progressiva codificazione in rete della soggettività così come ne sono testimonianza le collettività collaborative emergenti attraverso le piattaforme di enterprise social collaboration (quantified organization). Così come gli algoritmi impiegati per le peer-recommendation o che i social media impiegano per creare social score e social ranking sono esempi di queste identità artificiali che agiscono dentro le piattaforme e nei mercati. In questa prospettiva, intelligenza collaborativa e intelligenza artificiale lavorano e si rinforzano congiuntamente per costruire nuove forme organizzative (come le organizzazioni esponenziali), nuovi mercati (la sharing economy, l’api economy), nuovi modelli di generazione di valore (dati, servizi), nuove forme di leadership e management (social leadership, self-management, trusted reputation).

La digital disruption oltre i big data

Questo approccio ci consente anche di mettere in luce tutta la debolezza della definizione e dell’idea corrente di big data che semplifica in volume, velocità e varietà (le 3 V) gli elementi chiave della data revolution. Dal nostro punto di vista, invece, i big data non sono altro che uno risultati più visibili dell’attacco che le tecnontologie portano alle categorie di spazio, tempo e soggetto. In questa prospettiva, la data revolution è il by-product di uno spazio sensorizzato ed esponenzialmente transdotto, di un tempo pervasivamente imbricato e anticipato e di un soggetto costantemente codificato e quantificato. Queste tecnontologie, a partire dal ridisegno che operano di spazio, tempo e soggetto, stanno producendo trend trasformativi profondi che inevitabilmente impattano su forme organizzative e lavorative, modelli di business e di generazione del valore così come sulle strategie di marketing esperienziale, relazionale e di servizio. Di seguito, proviamo, ad accennare, in sintesi estrema, a quattro snodi (non sono gli unici, naturalmente) che sono fortemente correlati tra loro. Per ciascuno di essi, abbiamo anche adottato, in forma di provocazione, un termine nuovo che potesse segnare, anche nel lessico, lo scarto, con le organizzazioni, le economie e i mercati pre-disruption tecnontologica.

Platfirm

Il neologismo nasce dalla fusione tra platform e firm e indica la prospettiva che vede le organizzazioni non attraverso le classiche metafore della biologia (organismo) o della meccanica (meccanismo), ma con la metafora della “piattaforma”, concetto derivato dalle tecnologie digitali. A partire dai platform studies, il concetto di piattaforma è sempre più impiegato come lente per interpretare la disruption digitale. Così anche il pensiero di management ha cominciato a guardare alle organizzazioni come piattaforme. Le società digitali nascono come piattaforme (Facebook, Ebay, Google, Uber, Aibnb), ma anche Nike, ad esempio, si sta strutturando come rete di piattaforme di interazione per la cocreazione intensiva di valore, beneficiando di scalabilità rapida, dell’effetto di rete, dell’apertura agli attori e community dell’ecosistema (non solo consumatori, ma community di developer, acceleratori di soluzioni, ecc). Anche i luogi fisici (si pensi agli store di Apple) vengono pensati come piattaforme per il social learning, l’engagement e il care. In una prospettiva platform-oriented, il mantra dell’essere “customer-centric” risulta fuorviante. Le organizzazioni viste come piattaforme esponenziali devono essere in grado di abilitare e mobilitare attori diversi (umani e non, individuali quanto collettivi) per ottenere benefici e vantaggi quali: accelerare la creazione di opportunità e crescita, ridurre il rischio e i costi operativi, ottimizzare l’investimento in capitali e risorse, scalare rapidamente processi di learning e unlearning. 

Markething

Markething sta a indicare l’incontro tra le pratiche di marketing e la disruption legata all’emergenza e alla diffusione dell’internet of thing. Abbiamo ricordato, più sopra, come le tecnontologie siano in grado di trasformare oggetti, accessori e ambienti in piattaforme sensoriate e connesse in cloud. Sebbene non sia ancora chiaro quale sarà lo scenario dominante (spazi schermici, accessori protesici, robot umanoidi, oggetti intelligenti), ci stiamo progressivamente muovendo, in una prospettiva di marketing e comunicazione, da media-oggetto a media-ambiente. E questo implica indubbiamente un cambio di paradigmi e di modelli di business notevole. Volendo indicare alcuni di questi vantaggi, possiamo citare: micropersonalizzazioni, aggiornamenti rapidi, connessione costante, crescente intimacy con consumatore, modelli di business a subscription, possibilità di abilitare sul proprio prodotto-piattaforma altri marketer e brand, costruzione di ecosistemi di prodotti-piattaforma (abilitati da cloud e fog computing). Nell’internet collaborativa delle cose e delle macchine sociali, la logica service-dominant (insieme a quella esperienziale e di relazione) diventa sempre più cruciale e irrinunciabile. Il futuro del marketing è l’automatizzazione (ad esempio il programmatic marketing), la partecipazione e la cocreazione (dalla sharing economy all’open innovation), pratiche di augmented storytelling (mixando analytics per fare intelligence e narrazione per offrire prospettive esperienziali).

Algorhythm

L’espressione vuole richiamare l’attenzione di marketer e manager sul ruolo di dati e algoritmi nel ritmare le attività di produzione di senso e di presa di decisioni di organizzazioni, mercati e individui. L’affermazione può suonare forte e provocatoria, ma riteniamo che i dati siano la nostra ultima, definitiva interfaccia col mondo. Con questo intendiamo dire che la nostra relazione con la realtà (come consumatori, dipendenti, cittadini), storicamente fondata sull’esperienza, sul senso comune, sull’intuizione, sui sensi o sulla sola intelligenza umana oppure, ancora, su ricerche qualitative o parzialmente quantitative, sempre più verrà, invece, mediata dalla produzione e circolazione di dati e di algoritmi che costruiranno le nostre visioni del mondo e ci guideranno nelle nostre azioni dentro il mondo (che siano le mappe digitali che consultiamo per muoverci o le dashboard collaborative degli enterprise social network). La nostra capacità di sentire, capire e agire nel mondo, rimodellata dalle tecnontologie che impattano su spazio, tempo e soggetto, vedrà nei dati (nell’intelligence che sapremo trarne) e negli algoritmi strumenti potenti a supporto duplice del produrre senso (sense making) e del prendere decisioni (decision making). Per questa ragione, andranno sempre più a svilupparsi, in futuro, non solo interfacce human-computer (HCI), ma nuove interfacce human-data (HDI) che avranno il compito di mediare, in maniera consapevole o in background, l’experience journey di employee, consumatori e business partner.

Leadershift

Usiamo l’espressione leadershift per evidenziare come la disruption tecnontologica non riguardi solo il fronte dell’innovazione di business, ma anche e sempre più in futuro, i modelli tradizionali di guida, d’azione e d’influenza (oltre che di decision-making). Poichè siamo in una fase di disruption continua e le imprese che stanno emergendo da questa sono di natura diversa, le nuove organizzazioni antifragili, agili, più intelligenti, connesse ed estese, basate su community ed ecosistemi necessitano di nuove forme e nuovi stili di leadership. Per non parlare, delle forme organizzative (bossless, come si dice) in cui le funzioni manageriali sono eliminate o ridotte come testimoniano un numero crescente di aziende (native digitali, ma non solo). In Google hanno un minimo di un terzo di riporti diretti per prevenire la prassi del micromanagement, mentre in molte aziende le pratiche di self-management vengono incoraggiate (con un bilanciamento efficiente tra accountability e freedom) e supportate dalle culture della social leadership. Di fatto, le tecnontologie abilitano e rendono attuabile un decision-making decentralizzato, automatizzato (raccolta dati ed elaborazione e attuazione in tempo reale) al punto che, in molti casi e processi, si parla di aziende guidate da algoritmi e dati. E, questo, è dettato dal fatto che, a differenza di quanto accade ancora oggi, sempre più velocità e pervasità della business intelligence sarà contestuale alle operation (ma anche anticipatoria e predittiva) e non più dilazionata nel tempo.

Al termine di questo articolo, dovrebbe essere più chiaro quanto anticipavamo all’inizio. Quanti guardano ancora alla disruption tecnologica da una mera prospettiva di trasformazione ingegneristica o informatica (anche importante), rischiano di non comprendere la radicalità dell’attuale passaggio. Passaggio di cui non conosciamo, naturalmente, tutti gli esiti, ma sul quale occorre, a nostro avviso, esercitarsi. Un esercizio alla ricerca di una maggiore profondità interpretativa, di un orizzonte di senso più aperto e di una tensione trasformativa che ci accompagnerà ancora per molto tempo.

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