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I cinque trend della We Economy

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I cinque trend della We Economy

16 Giu 2015

di Rinaldo Marcandalli

Internet of me, Outcome Economy, Platform (R)evolution, Intelligent Enterprise e Workforce Reimagined sono
i pilastri della We Economy.

Per l’Internet of Me, il primo dei cinque trend che, secondo Accenture, determineranno la trasformazione verso una We Economy, l’obiettivo a un anno per l’azienda è “preparare su base IoT offerte su nuovi livelli di servizio e personalizzazione in logica Internet of Me ai clienti”, tramite “cose” intelligenti: parchimetri, frigoriferi, luci e sistemi di sicurezza reagenti a fattori ambientali, auto che si adattano alle performance del guidatore, lo stadio che avvisa dove minore è la fila per i biglietti ecc. Con la “convergenza di mondi digitali e fisici in IoT”, l’Internet of Me vedrà aggiungersi al canale tradizionale (Pc, smartphone) centinaia di potenziali canali per raggiungere in profondità la vita delle persone”.
Così le aziende leader rivedono il modo di creare prodotti e servizi, per personalizzare servizi, estendere il mindshare (il valore sul mercato del proprio brand) e il suo ritorno e coltivare la fiducia del cliente. Cosa significhi estendere il mindshare ce lo ricordano Google, ormai sinonimo di ricerca, e Facebook, usato dal 70% degli utenti e acceduto in media 14 volte al dì. Coltivare la fiducia raccogliendo dai clienti dati, preferenze ed abitudini, è un capitolo a sé, che richiede attenzioni a sicurezza, privacy e trasparenza: “La fiducia è un legame che fa fiorire la relazione, ma guai se si spezza”, ricorda Accenture evidenziando che il 67% delle persone condivide i propri dati con l’azienda che glieli chiede a fronte di un servizio, ma solo il 27% la autorizza a girarli a terze parti.
Degli intervistati, l’81% pone la customer experience personale tra le tre priorità top. Il 66% si attende una crescita di vantaggi competitivi da varie tecnologie per connettere: televisori o dispostivi (il 68% si attende un acquisto da due consumatori su tre a 5 anni), wearable (il 62% vede i possessori raddoppiare entro 2016), auto ecc.
Ponte tra azienda digitale e mondo fisico è l’hardware intelligente. Resi smart e/o dotati di sensori, gli oggetti di uso quotidiano danno al consumatore ciò che il più delle volte vuole: non altri prodotti/servizi, ma risultati utili o prestazioni migliori. È la Outcome Economy, il secondo trend, cioè la vendita di risultati forniti e dai ritorni di “insight” sui bisogni reali. A quantificare risultati venduti e a restituire prezioso insight è proprio l’hardware intelligente di confine fra digitale e utenza. Accenture propone una sfida “a un anno” all’azienda che digitalizza il proprio business: sviluppa “un progetto pilota che aggiunga sensori o intelligenza a una o più soluzioni in essere, misuri i risultati erogati, capisca meglio come i prodotti sono usati”. La survey dice che già l’87% delle aziende “aggiunge hardware e misura outcome”; mentre l’84% “capisce meglio come vengono usati i prodotti”. Incidentalmente, posizionarsi per produrre strumenti di governo dell’ultimo miglio, offrendo migliori prestazioni al binomio azienda-cliente, ecco una buona idea imprenditoriale, suggerisce Accenture. Anche perché l’hardware intelligente sta diventando facile da produrre, facendo leva sugli acceleratori hardware (segmento del manifatturiero cresciuto a metà 2014 da 3 a 15 fornitori “nella fascia top”- in soli 18 mesi). Un acceleratore hardware? È un chip che realizza una funzione più velocemente di quanto facciano istruzioni software in una cpu general purpose: l’esecuzione non chiede interpreter e soprattutto è in parallelo. Un noto classico è una Graphics processing unit (Gpu). I confini dell’Iot si popoleranno di dispositivi intelligenti basati su acceleratori hardware.
Alla base degli ecosistemi digitali sta quella che Accenture chiama la Platform (R)evolution, terzo trend. Secondo il Mit, citato nel rapporto, 14 sui 30 top brand globali già utilizzano Industry Digital Platform (Idp), creando prodotti, valore e differenziazione per compratori e venditori su tutto l’arco della catena del valore. Dal 2000 già 52 aziende Fortune 500 su 100 sono fallite, estinte o sono state assorbite per la “disruption” dei loro modelli di settore. Ma le aziende ”Idp oriented” crescono. Due esempi su tutti: MyJohnDeere, piattaforma che non serve più solo a John Deere per vendere trattori, ma supporta le operazioni agricole in generale, con dati forniti ai produttori agricoli dai dispositivi. Il 75% degli intervistati si attende Idp di nuova generazione non dai grandi fornitori tecnologici, ma da leader di settore, stile John Deere; il 39% già le usa e un 35% le sta sperimentando. In definitiva, le piattaforme digitali di settore sono i “building block” per lo shift verso gli ecosistemi digitali. Per i global player non ancora in pista, Accenture “suona la campana”: serve decidere su quali piattaforme ed ecosistemi puntare e con ciò che ruolo giocare nella We Economy.
È più vicina la Intelligent Enterprise, quarto trend, che comincia già a sfruttare tecnologie “machine learning” e in prospettiva sfrutterà il “cognitive computing”, le due componenti essenziali dell’intelligenza software, che è il Sacro Graal per semplificare e integrare le soluzioni, come ritiene il 91% degli intervistati. La spinta viene dall’esplosione dei dati (oltre 40 zettabyte al 2020, il 37% utile per l’analisi, dice Idc), dai costi calanti di storage e dalla potenza elaborativa virtualmente illimitata grazie ai servizi cloud.
Nel Cognitive computing, Watson di Ibm ha “capacità di ragionamento cognitivo in grado di cambiare la faccia dello healthcare”, afferma lo studio, consentendo su base probabilistica decisioni di cure in situazioni di difficile diagnosi (e in generale decisioni a problemi non chiari e non ben definiti). Nel Machine-learning, un termostato intelligente può decidere (in base a regole se accendersi o spegnersi), imparare (monitorando abitudini e adattandovi regole), e “scoprire correlazioni” tra eventi derivanti da azioni monitorate. Il 41% degli intervistati usa il Machine-learning, il 36% lo sta testando, il 16% pianificando. Il suo più urgente utilizzo è proprio il DevOps dove il machine-learning, imparando dai dati a scoprire correlazioni, alleggerirà la pressione sui team di sviluppo a scrivere codice fino a 30 volte più velocemente di prima. DevOps su base Machine learning sarà un primo significativo esempio di collaborazione uomo-macchina di più alto livello. Il 78% crede che i business di successo sapranno gestire il “nuovo amalgama tra talento umano e tecnologia intelligente”.
Questo “amalgama”, la Workforce Reimagined, quinto trend, diventa un imperdibile vantaggio competitivo del business digitalizzato. Maturano le tecnologie: il Natural language processing ha un mercato che si proietta su 10 miliardi di dollari al 2018 e le query basate su voce e/o immagine sorpasseranno in 5 anni quelle text (lo prevede il motore di ricerca cinese Baidu). Gartner vede il Tco per le operazioni business ridursi del 30% per effetto di smart machine e servizi industrializzati: il solo uso di smart glass nei servizi sul campo farà risparmiare 1 miliardo di dollari entro il 2017. Decisiva la sicurezza: nel minerario e nell’energia è determinante la collaborazione di robot per compiti a rischio. Ma c’è anche Intelligent Drive di Mercedes-Benz che, attivata da un bottone nelle vetture S-class, prende il controllo di freni, volante e accelerazione fino a 60 km/ora, quando si voglia evitare il sovraffaticamento alla guida o il fastidio di guidare nel traffico. Per non parlare delle sfere robot della Nasa che analizzano la spazzatura spaziale in orbita e ne calcolano velocità, massa e traettoria, consentendone agli astronauti un recupero sicuro.
Il “business di nuova generazione” non potrà che fondarsi su di una “augmented workforce” in cui non solo l’interfaccia uomo-macchina sale di livello, ma la chiave è la collaborazione tra tecnologia intelligente (modo di lavorare preciso, scalabile e consistente) e talento umano (creatività, comprensione contestuale, capacità di comunicazioni complesse). Uno su tre pensa che processi industriali o business siano automatizzabili; il 40% prevede di usare sensori per raccogliere intelligence e fornire “insight” alla workforce; Hr pianifica mansioni per l’augmented workforce. Diventerà perciò cruciale un nuovo approccio alla formazione e al training on the job, che a tre anni non indirizzerà più solo gli uomini, ma l’amalgama uomini – macchine, usando per queste ultime intelligent software, algoritmi e machine learning (77%). Certo, l’efficienza della worforce potrà “aumentare” ancora per quanto riguarda il talento umano: persone trasformate in “versioni più avanzate” di se stesse semplicemente da wearable o personale Lob che svolge mansioni prima considerate informatiche. Per un training di qualità all’augmented workforce, a tre anni ci sarà una diffusione di massa di corsi “Open e Online” (90%). Su Workforce Reimagined, i leader business e It devono rispondere al cambio di paradigma dell’intera catena del valore, “da labor-driven e technology-enabled a digital-driven e human enabled”. C’è ancora lavoro di ricerca da fare, riconosce Accenture, ma l’obiettivo a un anno è costruire il nuovo amalgama per gradi, cominciando a recensire quali tipi di lavoro fisso sono delegabili da dipendenti a macchine.


Gli shift tecnologici abilitanti la We Economy

Sono almeno 9 gli shift tecnologici che, secondo Accenture, abiliteranno la We Economy.
• Muovere “Beyond the Cloud”: serve “intessere” capacità cloud nelle soluzioni e nelle risposte It alle esigenze delle Lob perché abbiano valore di business; la tecnologia on –demand ormai pervasiva in tutte le decisioni business lo dà per scontato.
• Progettare per gli Analytics: la nuova generazione di software va ridisegnata non più solo per la funzionalità, ma anche per gli Analytics, per catturare non i dati, che certo non mancano, ma i soli dati che servono.
• Muovere verso una relazione (scalabile) con il cliente: l’ecosistema digitale (Internet of Me, dove l’enduser, centro di ogni esperienza digitale, ottiene risposte e servizi personalizzati) è la vera opportunità di un approccio, finalmente scalabile, all’ingaggio e alla fidelizzazione del cliente, ben più avanzato delle transazioni da contatti digitali effimeri tramite tecnologia mobile, social network e gli stessi servizi contestuali.
• Collaborazione seamless: per la produttività dei dipendenti serve muovere oltre i canali social e collaborativi resi disponibili più o meno su base Byod e integrarli direttamente nei processi core del business.
• Difesa attiva, con una cyber security capace di contrastare l’inevitabile aumento del rischio: Accenture riconosce che il Security Management differenziato in base al rischio, l’individuazione di eventi trainati da analytics, la risposta automatica a un incidente non sta avvenendo ancora su vasta scala e “striglia” i dipartimenti It non allineati.
• La velocità dei dati: la pressione dal business per capacità decisionali sempre più vicine a quella istantanea (abbattendo tempi di raccolta, sort e analisi dei dati utili a decidere) sempre più fa premio sulla stessa loro completezza.
• Il Software-defined Networking: si estende la virtualizzazione dai server e dallo storage al network, per un’impresa (specie le startup) che si possa concepire completamente dinamica, con investimenti al traino del maturare delle opportunità.
• Il Business delle App: cambia il modo di costruire il software, dalle application da complesse e sofisticate piattaforme aziendali ad App più semplici e modulari, per l’inarrestabile spinta a una sempre maggior agilità aziendale.
• La Resilienza Architetturale: con un disegno dei sistemi a prova di caduta del servizio, a supporto delle domande non stop di processi, servizi e sistemi di business che vengono da dipendenti e stockolder.

Rinaldo Marcandalli
Giornalista

Consulente aziendale e giornalista. 40+ anni di esperienza nello sviluppo software, laboratorio IBM e field, nelle telecomunicazioni prima e poi nelle applicazioni e nel governo del Dipartimento It. Esperienze sul campo in settori bancario, in particolare interbancario, assicurativo e pubblica amministrazione. Da 20+ anni segue prima da consulente e poi come giornalista l’evoluzione dei processi nei settori e da 10+ anni la loro trasformazione progressiva al digitale, specializzandosi nello studio della riorganizzazione agile, digitale e smart delle Aziende.

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