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Leaner organization: la sfida della complessità organizzativa per l’Information Management

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Leaner organization: la sfida della complessità organizzativa per l’Information Management

20 Apr 2012

di Luca Solari

L’estrema disponibilità di dati porta a ripensare quali possono essere i modelli organizzativi più adatti a sfruttare informazioni, conoscenza, per creare differenziale competitivo. Ora la competizione si sposta sulla capacità di analisi e sul cambiamento organizzativo, con collaborazione orizzontale e ragionamento in parallelo.

Le informazioni e la comunicazione hanno sempre giocato un ruolo centrale nelle teorie dell’organizzazione. Se nel 1938 Chester Barnard poneva l’accento su come le organizzazioni delle imprese moderne fossero il terminale di una lunga evoluzione del genere umano, dominata dalla capacità di utilizzare la tecnologia per modificare il mondo nel quale vive (Gehlen, 1983), è a Herbert Simon negli anni ’50 che dobbiamo l’idea che l’organizzazione sia un super decisore, un complesso sistema che ha l’obiettivo di risolvere problemi troppo difficili per i singoli. Da allora, gran parte del disegno organizzativo si accompagna a un’analisi degli impatti sui flussi di informazione e di decisione. Tuttavia, quando Herbert Simon e ancor più Chester Barnard scrivevano di organizzazione, le informazioni circolavano prevalentemente attraverso supporti cartacei. L’avvento e la diffusione dell’economia informazionale (Castells, 2002) hanno comportato una crescita vertiginosa della capacità non solo delle singole organizzazioni, ma dei sistemi globalmente connessi e distribuiti, di acquisire e immagazzinare dati. A questo processo si associa la definizione di Big data che in modo indicativo non viene associata a dimensioni dei database definite da un limite dimensionale di base, ma è volta a riconoscere che il tasso di accumulazione dei dati è tale da farci perdere addirittura il senso dei sistemi di misura che utilizziamo. Si stima che nel 2009 quasi tutti i settori di attività economica possedessero in media 200 terabyte di dati archiviati per impresa con almeno 1000 dipendenti. Molti settori hanno raggiunto 1 petabyte per impresa. In Europa si ritiene che le imprese nel 2010 posseggano 16 exabyte, 5 in più del 2009. In questo contesto la dimensione tecnologica tende a essere in primo piano, ma le vere problematiche non sono tanto nell’acquisizione e nell’archiviazione di questa mole di dati. Le vere problematiche derivano dal rapporto tra questi dati e i modelli di gestione manageriale delle imprese.

Collaborazione orizzontale e ragionamento in parallelo

La grande mole di dati, infatti, genera nello stesso tempo opportunità e minacce. Le opportunità derivano dalla possibilità di utilizzare i dati per prendere decisioni più competitive. Le minacce nascono dalla difficoltà di operare i profondi cambiamenti ai modelli di funzionamento delle organizzazioni che sono necessari per catturare le opportunità stesse. I modelli organizzativi, infatti, al di là degli aspetti più ostentati e comunicati e dei pochi casi limite ai quali si tende con eccessiva facilità a fare riferimento (un esempio su tutti Google) sono ancora oggi largamente basati su un modello di gestione operativa e di decisione manageriale di stampo piramidale. Il ruolo della gerarchia come strumento d’ordine e di coordinamento, infatti, produce ricadute importanti sulla verticalizzazione dei processi decisionali. Se tuttavia, quando Frederick Winslow Taylor si poneva a inizio ‘900 il problema del miglioramento della produttività, poteva teorizzare un mondo diviso tra chi esegue e chi pensa e decide, all’inoltrarsi nel 2000 deve corrispondere una vera e propria rivoluzione dei nostri paradigmi. La gerarchia come strumento per le decisioni, infatti, si è così ingranata nel nostro quotidiano da farci dimenticare come la soluzione di problemi complessi sia invece il territorio della collaborazione orizzontale e del ragionamento in parallelo. Lo stesso Castells nella sua opera sulla società in rete, evidenzia la necessità di adottare una nuova metafora, quella della rete, nella quale i processi sociali e organizzativi per certi versi sono spinti ad auto-organizzarsi. Tuttavia la rete che pure aveva fatto capolino nella letteratura organizzativa della fine degli anni ’90, non sembra aver scalzato le grandi burocrazie manageriali che dominano le decisioni nelle imprese. L’idea che la complessità decisionale rappresentasse la base del successo competitivo è stata introdotta da Galbraith (1977) che negli anni ’80 ha proposto un modello di progettazione delle organizzazioni basato sul rapporto tra complessità ambientale e complessità organizzativa.

La competizione sull’analisi

Nel suo modello, ci sono due strade per rispondere strategicamente alla complessità delle decisioni che derivano dall’ambiente esterno. La prima è quella di diminuire l’esigenza di trattare le informazioni. La seconda è quella di migliorare la capacità dell’organizzazione di trattarle. La prima strada è quella delle organizzazioni che oggi davanti ad un flusso così imponente di dati tendono a rispondere con modelli di routine e con una logica incrementale, basata prevalentemente sull’esperienza. Sono organizzazioni con un management tradizionale, in grado di resistere fino a quando il proprio settore è schermato rispetto a chi invece sappia sfruttare adeguatamente i dati. La seconda strada è quella delle organizzazioni che riconoscono la validità di un approccio basato sui dati, si impegnano sul fronte di quella che Davenport ha denominato la competizione sull’analisi e adottano stili manageriali di stampo evidence-based. In queste organizzazioni, l’intuito e l’esperienza sono importanti, ma solo come scintille sulle quali innestare processi di analisi accurata, spesso basata su competenze metodologiche e sperimentali più affini a quelle della ricerca che a quelle dei modelli prevalenti di formazione manageriale. Questo processo, tuttavia, avviene saldandosi con un’altra grande innovazione del panorama organizzativo, cioè la diffusione di modelli organizzativi basati sul decentramento e sulla responsabilizzazione, ai quali talvolta si assegna il nome di lean organization. Sebbene anche in questi modelli, prevalentemente adottati nella progettazione dei layout e delle imprese manifatturiere, permanga una struttura gerarchica, essa è fortemente ridimensionata e si cerca di spostare il luogo nel quale avvengono l’analisi e la decisione nei pressi dell’operatività. E’ interessante notare, come uno dei termini centrali di questo approccio, la cosiddetta “autonomazione” derivi dalla contaminazione tra l’ideogramma che indica l’automazione e quello che indica l’uomo. Nei modelli di lean organization, il ciclo decisionale viene ricomposto, consentendo all’operatore di risolvere i problemi e verificare gli esiti, ovviamente consentendo un meccanismo di condivisione tra tutti dell’esito delle sperimentazioni. L’intersecarsi di modelli più aperti all’utilizzo strategico dei dati e di modelli di organizzazione più decentralizzati, configura le basi per l’evoluzione necessaria nel mondo delle imprese. Questo processo è già in corso anche nelle imprese più tradizionali.

Dai dati nuove strade di creazione del valore

Anche in questo caso, infatti, la grande disponibilità di dati, infatti, consente di percorrere strade di creazione del valore del tutto nuove. In primo luogo è possibile analizzare i dati per scoprire bisogni ed esigenze non ancora note e per individuare con maggiore precisione segmenti di clientela con caratteristiche differenziate. Inoltre, i dati a disposizione possono essere resi disponibili ad altri attori economici che ne possono trarre valore in ambiti diversi da quelli dell’impresa che li detiene. L’elemento esponenziale racchiuso dalla crescita dei dati nel mondo del Big data, tuttavia, apre opportunità quasi futuribili che ci rappresentano scenari fino a poco tempo fa relegati sulle pagine dei romanzi di Philip Dick, Bruce Sterling o William Gibson. La diffusione di database che superano la concepibilità umana, propone nuovamente il tema dello sviluppo di quelli che Gloria Gery (1991) denomina Electronic Performance Support System (EPSS), cioè sistemi elettronici che forniscono un accesso integrato e on-demand a informazioni, consigli, esperienze di apprendimento e strumenti che consentono un incremento della performance dell’attore con un livello minimo di supporto da parte di altri lavoratori. Un elemento centrale degli EPSS è la possibilità di accedere nel momento e nel contesto definito dall’utilizzatore, senza limiti di tempo e spazio. Un esempio di EPSS sono i sistemi di CRM nella gestione del rapporto con i clienti o i tool di integrazione dei percorsi di e-learning.  Si deve riconoscere che la prima stagione degli EPSS non ha mantenuto le promesse anche nell’ambito dei sistemi esperti per le decisioni. Tuttavia, la disponibilità di dati, la qualità delle interfacce e l’abitudine degli utilizzatori a interagire con le tecnologie erano ad un livello primordiale nel confronto con il contesto attuale. L’ubiquità delle tecnologie e delle interfacce e la vastità degli ambienti dei dati rappresentano un’occasione unica per ripensare strumenti a supporto delle decisioni manageriali.

I confini tra unità organizzative tradizionali  perderanno di significato

Sono concepibili strumenti che sostituiscano i decisori umani con algoritmi sofisticati, capaci di apprendimento e magari alimentati da informazioni che sfruttano le intelligenze collettive, oggi rappresentate nella rete. Un tale contesto richiede organizzazioni parallele, basate su forme di collaborazione meno interessate ai confini proprietari, in una logica molto simile a quello che viene oggi indicato con il termine di crowdsourcing. In queste organizzazioni il cambiamento del disegno organizzativo e la deverticalizzazione avranno importanti conseguenze su tutti i modelli di gestione. Le logiche di ricompensa e di riconoscimento dovranno premiare la capacità di mettere in relazione le conoscenze, invece che la tesaurizzazione delle stesse, ridimensionando drammaticamente il peso dei ruoli direttivi a favore di quelli professionali. I confini tra unità organizzative tradizionali perderanno di significato, a favore di modelli di tipo adhocratico. Il concetto stesso di dipendenza dall’organizzazione assumerà un significato di progetto, con un significativo impatto sulla necessità per le organizzazioni di costruire contesti coerenti con le esigenze delle persone, al rischio di vederle andare via. Serviranno anche nuovi skill, se uno studio recente di McKinsey ipotizza un gap tra 140.000 e 190.000 posizioni con competenze adatte per il Big data per il 2018 e prevede la necessità di processi imponenti di training sulle competenze matematiche e analitiche negli anni a venire. Un cambiamento di questa portata richiede una regia di vertice e un grande coraggio, uniti a competenze tecnologiche e organizzative che non sono nella gran parte dei casi gli elementi centrali dei modelli di sviluppo della leadership nelle imprese italiane. Richiede inoltre una fortissima integrazione tra chi presidia le competenze tecnologiche (i Cio o Cto) e chi presidia le competenze umane (i Chro), anche in questo caso, purtroppo, si tratta spesso di ruoli che perseguono strategie non coordinate.  Il cambiamento necessario è certamente ambizioso e per certi aspetti può indurre a cadere nella facile trappola dello scetticismo. In realtà, non si parla di ipotesi fantasiose come quella dell’avvento della singolarità tecnologica, ovvero il momento nel quale le macchine possiederanno un’intelligenza superiore a quella dell’uomo, momento che seppure affascinante da un punto di vista teorico, presenta molti limiti di natura ontologica. Ci si limita a osservare quanto sta già accadendo nelle imprese e nella società e a sottolineare come si stia definendo una tecnologia sociale completamente diversa da quella alla quale siamo abituati, una tecnologia sociale in grado, come nella rivoluzione industriale, di cambiare profondamente tutte le istituzioni che ci circondano e in primo luogo le imprese.

 

* Luca Solari è professore straordinario di Organizzazione aziendale, Università degli Studi di Milano

Luca Solari

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