Cap. 1 - Innovazione, Società e Sviluppo Economico (PDF)

CAP. 1 - INNOVAZIONE, SOCIETÀ E SVILUPPO ECONOMICO 1.1 Il ruolo della tecnologia nello sviluppo economico La tecnologia è l’applicazione pratica delle conoscenze sviluppate. L’innovazione è il processo di espansione delle conoscenze e delle applicazioni. Ogni volta che un problema viene risolto, eme...

CAP. 1 - INNOVAZIONE, SOCIETÀ E SVILUPPO ECONOMICO 1.1 Il ruolo della tecnologia nello sviluppo economico La tecnologia è l’applicazione pratica delle conoscenze sviluppate. L’innovazione è il processo di espansione delle conoscenze e delle applicazioni. Ogni volta che un problema viene risolto, emergono nuove esigenze che prima erano considerate marginali ma che successivamente si impongono come nuove questioni da affrontare, promuovendo lo sviluppo tecnologico e portando all’innovazione. L’evoluzione della società è permeata nello sviluppo scientifico e tecnologico che determinano il livello di sviluppo economico e influiscono sulle condizioni sociali e politiche di un paese. 1.1.1 Le caratteristiche dell’attuale sviluppo tecnologico L’attuale fase della storia economica e sociale è caratterizzata da un forte sviluppo tecnologico particolarmente diverso rispetto al passato, in quanto le nuove tecnologie informatiche e comunicative presentano le seguenti caratteristiche che la rendono un unicum: - Rapidità nella riduzione del costo è è una caratteristica abbastanza nuova nella storia recente. In passato, i prezzi sono diminuiti molto meno velocemente contenendo il tasso di diffusione delle inno- vazioni. Oggi l’adozione è più rapida e la diffusività delle nuove tecnologie più elevata. - Interdipendenza tra le tecnologie è riguarda la pervasività, ossia la capacità di investire ogni settore e impresa (le nuove tecnologie coinvolgono anche tutti i comparti e le funzioni aziendali). La globa- lizzazione e l’estensione spaziale sono derivati dalla diffusività e pervasività. - Impatto sui meccanismi economici è l’incontro tra domanda e offerta è condizionato dalle caratteri- stiche economiche e dai modi attraverso cui l’informazione è disponibile. Permette di rendere i mercati più efficienti, in quanto migliorala trasparenza, riduce l’asimmetria informativa e i costi di transazione. 1.1.2 Le ondate dello sviluppo tecnologico I cambiamenti della tecnologia non avvengono in modo isolato ma attraverso cluster di scoperte scientifiche e applicazioni che si alimentano vicendevolmente. Le innovazioni si sviluppano in singoli settori ma attraver- sano trasversalmente tutta l’economia Prima ondata (1795-1845) è ha caratterizzato la rivoluzione industriale, basata su ferro, meccaniz- zazione produttiva e industria tessile. Ha creato le premesse per la prosperità dei periodi futuri. Seconda ondata (1845-1900) è Cominciò dall’età vittoriana, caratterizzata da sviluppo indu- striale, macchina a vapore, produzione dell’acciaio ed espansione delle ferrovie che resero il commer- cio più efficiente consentendo lo sviluppo di grandi mercati geografici. Terza ondata (1900-1950) è Caratterizzata dalla nascita e sviluppo della grande impresa, a cui se- guirà la grande depressione. L’elettricità ha trasfor- mato l’industria e la società, permettendo anche la nascita dell’industria chimica e del motore a com- bustione. Quarta ondata (1950-1990) è Iniziò a seguito della Seconda guerra mondiale ed è caratterizzata dall’espan- sione dell’industria moderna e dei prodotti di largo consumo. Grazie alla II guerra mondiale, molte delle sco- perte belliche verranno applicate in campo industriale, permettendo l’innovazione e la nascita di settori quali quello petrolchimico, elettronico, di aviazione e spaziale. Nacque il fenomeno di internet. Quinta ondata (1990-2020) è Ha riguardato i settori dell’elettronica, IT e telecomunicazioni. Nascono il Web, nuovi software di pagamento online e le biotecnologie. Sesta ondata (2020-?) è Si sviluppano e trovano applicazione le tecnologie legate all'intelligenza artificiale e alla robotica. Si sviluppa lo studio delle nanotecnologie, degli strumenti volti alla tutela ambientale e le prime applicazioni della genomica. 1.2 Innovazione tecnologica e crescita economica Robert Solow ha individuato nella tecnologia quella parte della crescita del prodotto interno lordo di un paese che non può essere spiegata dalla produttività dei tradizionali fattori di produzione. Tale parte prende il nome di “residuo di Solow”. In base al modello di Solow è possibile prevedere che: - il progresso tecnologico genera crescita del reddito pro capite di lungo periodo - le economie meno sviluppate riescono a crescere più velocemente di quelle sviluppate e a raggiungerle nel tempo, convergendo in termini di reddito (nella realtà ciò non sempre avviene, in quanto non è vero l'assunto di facile trasferibilità del progresso tecnico tra paesi) Secondo Solow la conoscenza è un fattore esogeno al sistema economico, che non dipende da esso ma è libe- ramente disponibile per ogni paese. Per superare alcuni limiti della teoria di Solow è stato sviluppato il modello endogeno di Romer in contrappo- sizione all'idea che la conoscenza sia prodotta all'esterno del sistema economico. Questa teoria dà importanza a: - ricerca e sviluppo - generazione delle nuove tecnologie - capitale umano Questi sono visti come fattori endogeni che spiegano la crescita economica come processo di trasformazione continua. La conoscenza ha anche la caratteristica di essere intrinsecamente propulsiva: più cose si sanno e più è possibile imparare. Ciò vuol dire che la base dello sviluppo è il sapere stesso e più conoscenza si possiede, più è possibile crescere. A partire dalla rivoluzione industriale, il tasso di crescita del reddito pro capite è aumentato ad una velocità senza precedenti nella storia dell'umanità, grazie all'impulso della tecnologia. Il sistema innovativo, ossia la capacità tecnologica espressa in termini di brevetti, pubblicazioni scientifiche, infrastrutture ICT, livello di istruzione e altri fattori capaci di influenzare la diffusione delle innovazioni, è stato identificato da alcuni economisti come il fattore principale in grado di spiegare lo sviluppo economico. 1.3 Innovazione e società L'innovazione è il rapporto con la continua evoluzione della società: è la risposta data dalla conoscenza scientifica alle esigenze e ai bisogni della società. 1.3.1 L’influenza dell’innovazione sulla società Oggi l'innovazione permette di plasmare il contesto sociale e indirizzare il processo evolutivo. L'innovazione tecnologica modifica la vita delle persone attraverso un incremento del reddito individuale e del potere d'ac- quisto. Ciò comporta che larghe porzioni della nostra società siano condizionate dalle innovazioni che avven- gono nei prodotti e nei processi. Inoltre, la tecnologia ha favorito il passaggio da un'economia di beni ad una di servizi. Gli elementi di spazio e tempo hanno modificato la loro natura sociale, perdendo la caratteristica di delimitazione. 1.3.2 L’influenza della società sull’innovazione Il contesto sociale influenza i processi innovativi delle organizzazioni. Alcune società in certi territori favori- scono gli individui e le attività che portano a sviluppare innovazione tecnologica ed economica. Secondo il modello delle tre T alla base dello sviluppo economico vi sono: - Tecnologia: alla base dello sviluppo economico - Talento: è il capitale umano, ossia le competenze e il livello di istruzione di una popolazione - Tolleranza: è il livello di apertura alle differenze e alla varietà Secondo lo scienziato Richard Florida, le città che favoriscono la tecnologia, il talento e la tolleranza hanno uno sviluppo sociale ed economico più elevato rispetto alle altre. Uno dei modelli che permette di mettere in relazione questi fattori è il Gkibal Creatitivity Index (GCI). 1.4 Tecnologia e responsabilità sociale Il motivo per cui pochissime imprese oggi beneficino dell’incremento di ricchezza che si è prodotto grazie alle innovazioni tecnologiche non è oggi chiaro. Le imprese sono il motore dell’aumento della produttività ma anche il motivo per cui vi è un’enorme disparità di reddito, disuguaglianza che deriva dal meccanismo di generazione degli utili che risulta a vantaggio di pochi e a scapito di molti. A fronte di ciò è la società stessa a richiedere all’impresa che la tecnologia e l’innovazione vengano visti non solo come strumenti di crescita economica ma anche come diffusione di benessere e riduzione delle disparità. L’impresa non è né morale e né immorale, risultando amorale, in quanto priva di etica. Infatti, ogni impresa incarna l’etica delle persone che ne fanno parte e utilizza la tecnologia unicamente per il proprio sviluppo. Questa è la ragione per cui viene vista come uno strumento per soddisfare le finalità degli azionisti/manager che hanno l’obiettivo di accrescere i dividendi. In realtà questa idea di impresa è sbagliata perché nasce dalla mancata comprensione della natura dell’organizzazione come organismo autonomo di soggetti che le danno vita e la governano. - Entità autonoma ✅ - Strumento nelle mani di qualcun altro ❌ La seconda errata concezione può produrre esiti inaccettabili sul piano morale, per cui diventa necessario uti- lizzare strumenti per limitare i danni che tale concezione comporta. L’unico modo per evitare ciò è considerare l’impresa come un sistema sociale che coltiva i valori essenziali all’uomo. La responsabilità sociale dell’impresa nasce dal fatto che essa è una comunità di persone che sono dotate di una responsabilità individuale nei confronti di sé stesse e del contesto in cui vivono. L’impresa è una comunità, ossia un insieme di relazioni sociali tra persone, che decidono di mettere in comune interessi, tempo, idee, hanno una visione condivisa, si aiutano a vicenda… Le persone devono essere viste non come dei semplici stakeholder ma come entità dotate di valore, reciproca solidarietà, senso dell’aiuto reciproco, intelligenza, dignità e bene comune. 1.5 Gli effetti negativi della tecnologia - Mito della tecnologica: l’idea che essa possa risolvere ogni problema della società. Ciò è pericoloso poiché induce all’accettazione passiva e solo ottimistica dell’evoluzione tecnologica, in quanto la tec- nologia aiuta l’uomo a risolvere vecchi problemi ma comporta la creazione di problematiche sempre nuove. - Consumismo tecnologico: si traduce nella necessità di possedere strumenti tecnologici poco utili - Vedere la tecnologia come un fine e non come un mezzo - Può generare problemi alle persone, alle organizzazioni e alle società: relative soprattutto alla ca- pacità intrinseca di arrecare danni ai clienti A volte gli effetti possono essere subdoli e non evidenti nel breve periodo, ma solo quando non è più possibile intervenire per modificarli (maggiore distrazione e memoria indebolita nei giovani). Altri effetti nocivi, invece, possono dipendere dall’uso che si fa della tecnologia come nel caso degli studi del genoma. 1.6 Sostenibilità e informazioni 1.6.1 La questione della sostenibilità I cambiamenti climatici hanno un impatto irreversibile che porta a eventi drammatici divenendo una questione essenziale che presuppone anche l’intervento delle attività pubblica. Per una maggiore attenzione da parte delle imprese, i governi e le autorità locali attivano politiche pubbliche per spingerle a usare la tecnologia in modo compatibile con l’ambiente. Ciò si attua attraverso un sistema di incentivi e disincentivi (contributi e tasse). Gli effetti di molte attività produttive sono sconosciuti perché il loro impatto ambientale non è immediatamente percepibile. Per tale ragione le autorità pubbliche possono svolgere delle azioni informative sull'impatto che i prodotti hanno sull'ambiente rivolta ai consumatori, creando una forte pressione sulle aziende. È necessario che anche le imprese si attrezzino per fornire quante più informazioni possibili sui programmi, approcci e strumenti utilizzati per ridurre al minimo i danni ambientali. 1.6.2 L’innovazione sostenibile Le innovazioni devono sempre dar conto dei costi e benefici ambientali, in quanto qualsiasi innovazione può dare origine a nuovi problemi o risolverne altri. La sfida che l’innovazione deve affrontare è quella di essere sostenibile promuovendo una migliore economia circolare. - paesi alto reddito: la tecnologia riesce a promuovere contemporaneamente crescita economica, am- bientale e sviluppo sociale  - paesi medio reddito: la tecnologia ha un impatto significativo solo su dimensioni economiche e am- bientali - paesi basso reddito: non c’è alcun effetto Situazione sostenibile è quel processo di distruzione della situazione esistente che crea una condizione migliore rispetto alla precedente sotto il profilo economico, ambientale e sociale. Con riferimento alle imprese e il processo di creazione di nuovi prodotti e servizi che generano valore su tutte le dimensioni dello sviluppo sostenibile (economico, ambientale e sociale) secondo la triple bottom line 3P. 1) Planet 2) People 3) Profit Perché l’innovazione possa essere considerata sostenibile, le imprese devono intraprendere un percorso verso piena attenzione a questi temi e si può individuare un vero e proprio percorso dell’innovazione sostenibile in tre fasi: 1) Innovazione delle condizioni operative: l’obiettivo è quello di ricercare efficienza compatibile con le esigenze di tutela dell’ambiente, combinando la diminuzione dell’impronta ecologica con l’effi- cienza delle attività tramite: o i miglioramenti nei processi per aumentare l’efficienza e diminuire i costi o la riduzione dello spreco delle risorse o una riduzione dell’utilizzo delle materie prime o minimizzazione degli scarti o utilizzo di imballi riciclabili 2) Innovazione dell’offerta: si studiano nuovi prodotti/servizi ripensando al livello di business in modo da offrire al mercato prodotti eco-compatibili: o impiegando meno materiali e rendendoli più facilmente eliminabili o introducendo nuove modalità di smaltimento o garantendo maggiore efficienza energetica o progettando modalità di utilizzo che impediscano comportamenti pericolosi o studiando caratteristiche che aumentino la maneggevolezza o allungando la vita utile dei prodotti 3) Innovazione del contesto: si dà un contributo importante alla trasformazione della società producendo effetti positivi nel mercato. È necessario un cambiamento negli obiettivi e nella mission dell’impresa. 1.7 Le rivoluzioni industriali Sono quattro le fasi dello sviluppo delle imprese, che coincidono con altrettanti stadi dell’evoluzione. - Prima Rivoluzione Industriale: la meccanizzazione puntuale Per secoli la fonte energetica principale è stata il corpo umano che, con l’impiego degli animali, fu in grado di aumentare la produttività. Verso la metà del ‘700, in GB, cominciò ad essere adoperata l’ener- gia prodotta dai mulini ad acqua. La rivoluzione tecnologica che diede inizio al capitalismo industriale durò fino all’inizio del secolo scorso. La svolta arrivò con la macchina a vapore che si diffuse in GB creando una nuova struttura industriale capace di generare oltre 1/3 del commercio mondiale. Gli ar- tigiani vennero sostituiti dalle macchine e gran parte del lavoro divenne salariato. La tecnologia era incorporata in una macchina che riproduceva il movimento svolto prima dall’uomo in modo più sem- plice. - Seconda Rivoluzione Industriale: la produzione di massa Nel ‘900 si affermò la produzione di massa che fu all’origine del grande sviluppo economico dei Paesi industrializzati e alla base della crescita del tenore di vita nell’Occidente. Il cambiamento più impor- tante derivò dalla diffusione dell’elettricità tramite infrastrutture di distribuzione che la resero dispo- nibile in tutto il territorio. Conseguenze più importanti: la diffusione geografica dei processi di indu- strializzazione e la possibilità di sviluppare macchine tecnologicamente complesse. La fabbrica di- venne un sistema complesso dove svolgere operazioni altamente specializzate con alti livelli di effi- cienza. La massimizzazione della produttività e l’integrazione delle diverse attività in cicli complessi portarono allo sviluppo della catena di montaggio e della produzione in serie. In quest’organizzazione i lavoratori erano una sorta di “strumento di produzione”, essendo obbligati a fornire il massimo output al costo minore. Solo grazie alle lotte dei lavoratori diminuì lo sfruttamento.  Negli USA la Rivoluzione Industriale prese luogo alla fine dell’800 nell’East Coast, dove era possibile sfruttare le economie di scala produttive che erano legate alle nuove tecnologie di fabbricazione di massa. La crescita della produzione di massa ebbe il suo punto di maggior splendore alla fine della WWII e sancì il successo dell’impresa di grande dimensione. - Terza Rivoluzione Industriale: l’automazione e le reti Lo sviluppo dell’automazione Alla fine degli anni ’30 nacquero le prime sperimentazioni di computer elettronici e la diffusione degli stessi costituì una svolta tecnologica di enorme rilievo, facendo emergere una nuova fonte di energia che poteva surrogare la capacità dell’uomo di elaborare informazioni- Dallo scambio alla relazione Al centro dell’attività economica vi è lo scambio e ogni transazione risulta slegata dalla precedente e dalla successiva, in quanto lo scambio si compie nel singolo atto. Dalla fine del 19° secolo, però, è emersa l’idea di mercato inteso come spazio astratto dove avviene l’incontro tra domanda e offerta. Precedentemente, anche l’attività produttiva era stata concentrata in una sola area geografica, ma oggi la tecnologia ha consentito di rompere i confini delle organizzazioni che possono operare senza limiti geografici. La nascita della rete Esistono diversi tipi di rete, tra cui la rete fisica, costituita dalle infrastrutture che consentono la con- nessione materiale tra diversi soggetti. Un secondo livello è quello della rete cognitiva che richiede la capacità di utilizzare le conoscenze per scambiare informazioni diverse tra soggetti. Con lo sviluppo della tecnologia si è creata una rete di connessioni tra i soggetti (WWW) in cui viene svolta gran parte dell’attività economica. Si noti che, mentre la relazione è un canale comunicativo che permette il pas- saggio ricorrente delle comunicazioni, la connessione consente l’utilizzo congiunto, in termini di tempo e luogo, da parte di più soggetti dell’informazione. La connessione di informazioni dà forma ad un’economia della rete che ha necessità di standard aperti. L’innovazione nel mondo digitale S’intende l’utilizzo di elementi digitali e componenti fisiche che formano una nuova offerta, quasi sempre fondata sul business model originale. Questi elementi digitali nascono dalla codificazione di informazioni e conoscenze, finalizzata a rendere i prodotti flessibili, ma producendo anche la necessità di modificare le attività aziendali per renderne possibile la produzione digitale. Spesso l’innovazione digitale ha origine dal processo di “dematerializzazione” della conoscenza e dalla sua trasformazione tramite l’utilizzo di nuove tecnologie (esempio: eBook). Il web 2.0 Quest’espressione evidenzia un’evoluzione della rete verso alcuni elementi nuovi rispetto al secolo precedente, come la possibilità che gli utenti hanno di interagire tramite blog o social network. Il web diventa un’infrastruttura che permette l’interazione di molti con molti. La caratteristica più interes- sante del web 2.0 è il ruolo che hanno gli utenti, che interagiscono tra loro, realizzando continue inno- vazioni. Nel web 2.0 le relazioni tra persone e organizzazioni rappresentano una relazione tra pari e i soggetti sono tutti posti sullo stesso piano (non c’è rapporto gerarchico). Un altro elemento di cambia- mento è la distinzione tra i ruoli, poiché non vi è distinzione tra fornitore e cliente, ma c’è solo uno scambio reciproco, in cui tutti i soggetti forniscono un servizio e tutti sono sia fornitori che clienti. Non sempre vi è un passaggio diretto ma la remunerazione può arrivare anche da altri nodi della rete, non direttamente implicati nello scambio. I valori economici si formano nella rete come prodotto di un’interazione complessa di scambi e non come oggetto della transazione tra fornitori e clienti. - Quarta Rivoluzione Industriale: le macchine intelligenti CAP. 2 – L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE 2.1 La quarta rivoluzione: l’intelligenza artificiale Grazie ad alcuni avanzamenti e tecnologici viene automatizzata una facoltà del tutto nuova: la capacità di apprendere non solo degli esseri umani. Secondo Kreutzer e Sirrenberger: “l'intelligenza artificiale è definita come la capacità di una macchina di svolgere compiti cognitivi che associamo alla mente umana”. 2.2 La disponibilità dei dati: Internet of Things e Big Data Il primo grande sviluppo che ha permesso all'intelligenza artificiale di dispiegare il proprio potenziale riguarda la disponibilità dei dati, in quanto le reti artificiali funzionano solo se è disponibile una grande quantità di dati da cui attingere. Nella moderna intelligenza artificiale è possibile addestrare una macchina sia sulla base di dati quantitativi (es: statistiche di vendita) che qualitativi (valutazioni e giudizi o elementi visivi). 2.2.1 Internet of Things Il fenomeno che ha consentito la crescita enorme di dati viene definito Internet of Things (IoT) e secondo alcuni costituisce il web 3.0, ossia lo spazio digitale dove la connessione e l'interazione non sono più limitate agli esseri umani ma vengono estese anche agli strumenti e alle macchine che scambiano tra loro informazioni in modo autonomo e indipendente. (in realtà già precedentemente era possibile identificare e verificare infor- mazioni tramite i tag o i QR-code) La connettività oggi non è limitata esclusivamente alle cose ma può essere estesa anche ai servizi, ai processi e agli animali. Proprio per questo viene utilizzato il termine di Internet of Everything per enfatizzare la varietà di connessioni che si produrrà nel prossimo futuro. 2.2.2 I Big Data La connessione produce uno scambio di informazioni e dati che cresce esponenzialmente e dà luogo al feno- meno dei big data, alla base dello sviluppo e della crescita dell'intelligenza artificiale. La grande eterogeneità degli strumenti genera un forte aumento della complessità dei dati e cresce anche il loro volume (inteso come quantità in bytes). La quantità di informazioni oggi disponibile è misurabile in exabytes ed è in continua cre- scita. Il volume dei big data Gli archivi disponibili sono: - Dati generati da sistemi contabili ed ERP (Enterprise Resource Planning): si riferiscono a transa- zioni come fatturazioni, bollette o pagamenti. - Dati generati dalle attività di relazione con i clienti e CRM: come informazioni su clientela, ordini e richieste di assistenza - Dati presenti nel web: generati da enti pubblici sovranazionali o locali come informazioni governa- tive, statistiche e censimenti - I big data in senso proprio: informazioni provenienti da macchine e strumenti vari, dati biometrici, contenuti generati dagli utenti sui social media ecc… - Dati che deriveranno dall'aumento previsto della capacità di calcolo e interazione I big data sono quindi definibili con il fenomeno della disponibilità di una grande quantità di dati non forniti personalmente, frutto di una grande varietà di fonti non controllate, indipendenti ed eterogenee. Caratteristiche dei Big Data: - Non intenzionalità: questi dati non sono resi disponibili da un processo intenzionale ma sono il risul- tato di processi comunicativi non finalizzati alla loro produzione - Decentramento: l'enorme quantità di dati proviene da fonti non controllate centralmente; dunque, non vi è un ente che stabilisca quali informazioni produrre e quali non fornire: esse risulta nel frutto di processi non strutturati. Non vi è pertanto alcuna garanzia che i dati siano certamente attendibili. - Indipendenza: ci sono tantissime fonti indipendenti che non hanno relazioni tra loro. - Eterogeneità: queste fonti sono di natura fortemente eterogenea e ognuna di esse usa schemi e proto- colli variegati La complessità dei big data L'utilizzo dei big data è estremamente difficile perché per poterlo utilizzare sono necessari dei processi preli- minari di trattamento molto complessi. La complessità viene definita in modo più specifico dalle caratteristiche che le informazioni possiedono; ci si riferisce allo “schema delle 5 V”: 1) Volume: la quantità delle informazioni disponibili 2) Velocità: la prontezza con cui i dati sono generati e con cui sono trasmessi agli utilizzatori 3) Varietà: la differenziazione delle fonti, la natura e il formato dei dati 4) Veridicità: la qualità e l'affidabilità, ossia la rispondenza ai fatti e agli eventi che rappresentano. De- vono essere completi e corretti affinché siano ritenuti affidabili. 5) Variabilità: i dati non sono intrinsecamente stabili in quanto possono essere presenti per un certo arco di tempo e poi non essere più disponibili. Inoltre, il loro formato e la loro natura possono essere sog- getti a variazioni. Quando la complessità cresce oltre un certo limite, i correnti sistemi di analisi vanno in crisi in quanto richie- dono tempi di elaborazione non compatibili con le esigenze degli utilizzatori. Quindi, da un lato i sistemi intelligenti sono alimentati dai dati, dall'altro consentono di affrontare la complessità di informazioni che al- trimenti sarebbero sempre più inintelligibili. 2.2.3 Opportunità e problemi nell’utilizzo dei Big Data I big data sono una grande opportunità per chi deve assumere decisioni in qualunque contesto, come nel caso dei manager che possono prendere decisioni più in linea con le esigenze attuali e future dei clienti o i decisori politici. Anche le opportunità che nascono dalle nuove tecnologie possono essere meglio comprese analizzando e big data. Però, il loro utilizzo comporta molti rischi: il primo riguarda ovviamente la privacy, in quanto è possibile scoprire l’identità digitale di ogni persona delineando il profilo di ciascun individuo anche con informazioni strettamente sensibili. Questa identità può essere utilizzata anche per finalità politiche, che in regimi dittatoriali potrebbero avere pesanti conseguenze. I big data e l’AI I dati sono alla base dello sviluppo dell’intelligenza artificiale e sono prodotti utilizzando l’AI stessa. Inoltre, questi dati possono essere utilizzati a partire da sistemi di analisi intelligente, in grado di processare l’immensa mole. Dunque, l’intelligenza artificiale e l’internet of things sono fenomeni strettamente collegati che alimen- tano vicendevolmente il proprio sviluppo. 2.3 Il movimento cognitivista e i Sistemi esperti 2.3.1 L’approccio cognitivista Il secondo fenomeno alla base della IV rivoluzione industriale è lo sviluppo della scienza cognitiva. Già alla fine degli anni Sessanta nacquero i primi tentativi di usare un computer per risolvere una varietà di problemi cognitivi. Nella prospettiva cognitivista il computer è visto come una mente che riceve informazioni dall'e- sterno e produce un risultato finale in termini di valutazioni. Secondo il modello cognitivista se si riuscisse a dotare un computer della stessa conoscenza di un essere umano si arriverrebbe a prestazioni del tutto simili ma con un tempo di elaborazione decisamente migliore. L'idea di fondo è che sia possibile separare il processo cognitivo in due componenti conoscenza e inferenza, ossia che esista una conoscenza separabile dall'essere umano e poi una capacità di manipolazione e di utilizzo separati da quelli del soggetto che l'ha prodotta. Per rendere concreto il funzionamento dell'intelligenza artificiale vengono creati dei programmi che prendono il nome di “Sistemi Esperti”, i quali sono dei software in cui vi sono due componenti fondamentali a cui se ne aggiunge un terzo: - Knowledge Base: rappresentata dall'insieme delle regole di tipo “If then” - Motore inferenziale: algoritmo che serve per selezionare e applicare le regole - Interfaccia dell’utente: che rende possibile l’interazione con il Sistema Esperto 2.3.2 Problemi relativi all’utilizzo dei Sistemi Esperti Essi devono essere dotati di una base di conoscenza che risulti simile a quella degli umani; quindi, è necessario acquisire questo sapere tramite dei processi di elicitazione da chi lo possiede. Ciò implica che bisogna identi- ficare chi ha la conoscenza e poi cercare di trasformarla in regole che possono essere utilizzate dal software. Le eventuali carenze dell'esperto potrebbero essere riprodotte nel sistema. Un altro problema è che non è sem- plice estrarre delle regole che gli esseri umani utilizzano in modo non del tutto conscio. I sistemi esperti hanno mostrato notevoli problemi di utilizzo in situazioni sufficientemente complesse gene- rando tre limiti che ne hanno reso l'utilizzo sempre più circoscritto. 1) Essi funzionano esclusivamente all'interno di uno specifico ambito. 2) L'unica conoscenza di cui dispongono è quella che viene fornita al momento della predisposizione della knowledge base, per cui ogni successivo mutamento della conoscenza non viene integrato in automatico nel sistema. Ciò li rende rapidamente obsoleti ed è necessaria una continua manutenzione complessa e costosa nel tempo. 3) Alcuni contesti richiedono una capacità di risposta non convenzionale alle nuove situazioni, per cui non è possibile che il sistema possa funzionare in una situazione non prevista in precedenza e a cui non è già stata fornita la conoscenza necessaria. 2.4 Il movimento connessionista e le Reti Neurali Nella prospettiva connessione mista il computer costituisce soltanto lo strumento che elabora in maniera ma- tematica e con grande velocità i segnali ricevuti, ma al contrario della prospettiva cognitivista non rappresenta in alcun modo un riferimento logico del processo cognitivo. Il modello del movimento connessionista può essere considerato come il meccanismo biologico del cervello, in cui avviene l'attività di controllo del funzio- namento degli altri organi. 2.4.1 I neuroni artificiali Un neurone riceve vari tipi di stimoli nervosi e li integra tra loro producendo il risultato in relazione alle informazioni avute, per poi trasmetterlo alle altre cellule nervose creando un circolo. Il movimento connessio- nista ha preso come modello questo funzionamento del cervello, cercando di copiarne il procedimento e tra- ducendolo da un processo di tipo biologico a uno di tipo informatico. Si vuole riprodurre il processo cerebrale attraverso neuroni artificiali che si connettono tra loro da collegamenti informatici. Ogni neurone artificiale riceve input e trasmette un segnale ad altri nodi, poi produce l'output sulla base della somma ponderata degli input che riceve. Se i calcoli effettuati dal nodo superano una certa soglia esso restituisce un valore, che viene usato come segnale di attivazione gli altri nodi. Ciascun neurone altro non è che un algoritmo molto semplice che riceve segnali X1 e X2 che rappresentano connessioni con un peso differente (W1 e W2). L'algoritmo rappresenta la cosiddetta funzione di attivazione: ! "= $ %& × (& "#$ 2.4.2 Le reti neurali L'insieme dei neuroni artificiali viene chiamata rete neurale e le prime reti intelligenti furono modellate sulla struttura dei neuroni che compongono il cervello umano. Nel cervello umano il sapere risiede nei neuroni e nella rete delle sinapsi che li collegano; perciò, l'insieme di studi in questo campo viene chiamato un movi- mento connessionista. In una rete artificiale la conoscenza non risiede in un singolo punto della rete ma è distribuita tra le connessioni che uniscono i neuroni artificiali. La rete si compone di diversi strati chiamati layer e ognuno di essi svolge dei compiti definiti. 2.5 Il deep learning 2.5.1 L’apprendimento nelle reti neurali Le reti neurali cercano di simulare l'apprendimento umano, che in larga parte è basato sull'errore e sulla corre- zione successiva. Affinché essa impari a svolgere un certo compito cognitivo, è necessario un processo di addestramento che comincia dall'identificazione dei dati che devono essere utilizzati. Essi vengono divisi in alcune categorie: - training dataset: utilizzati in modo che la rete apprenda e strutturi le proprie connessioni - test dataset: utilizzati al fine di verificare se essa sia in grado di condurre i dati a risultati generalizzabili in contesti differenti L'apprendimento avviene tramite un processo di riconoscimento degli errori e la loro propagazione in tutte le connessioni, processo definito back-propagation in quanto vengono modificate le connessioni per produrre una risposta migliore iterando il processo più volte. Questo processo consiste nel fatto che quando un dato appartenente al gruppo dei training data produce l'atti- vazione di un neurone artificiale, il peso della relativa connessione si incrementa. Al contrario, se il segnale non ha una sufficiente forza di attivazione, il peso della connessione diminuisce. Questa attività di riadatta- mento dei pesi delle connessioni è il processo di addestramento alla base del funzionamento dei sistemi intel- ligenti. La modifica dei pesi delle connessioni tra i nodi avviene in modo massiccio soprattutto nella fase iniziale del processo di apprendimento; infatti, l'addestramento rende a poco a poco stabile il sistema e i nuovi dati modificano sempre più marginalmente la struttura precedente. È come se la rete formasse una sua memoria che le consente di funzionare sulla base di quanto è divenuto un modello di interpretazione della realtà stabile. 2.5.2 I tipi di apprendimento Vi sono tre modalità di addestramento: 1) L'apprendimento supervisionato è viene indicato il processo tramite cui la rete viene addestrata sotto la supervisione di esperti che predispongono le risposte corrette. Si prepara un dataset che contiene sia i dati di input che dell'output appropriato e una volta che l'apprendimento viene completato si valuta la correttezza dei risultati prodotti mostrando situazioni mai viste in precedenza per valutare se l'adde- stramento possa considerarsi concluso e generalizzato. 2) L'apprendimento non supervisionato è il software sviluppa un modello di interpretazione dei dati senza avere un supervisore che indichi la bontà del risultato. In questo caso la rete deve scoprire auto- nomamente gli errori inferendo dalla struttura naturale nel set di dati usato per l'addestramento. 3) L'apprendimento per rinforzo è in questo tipo di apprendimento non esiste una soluzione che possa essere determinata all'inizio del processo. La rete deve ipotizzare delle risposte parziali e verificare se queste funzionino in modo che vengano sviluppate. È un processo senza punto di arrivo ma in cui vengono forniti dei criteri per giudicare se una soluzione funziona o meno (delle regole del gioco). Il processo è iterativo di tipo trial & error, tramite un sistema di incentivi o punizioni. 2.5.3 Il deep learning e gli hidden layer Per Deep learning, il cui termine indica quanto l'apprendimento avvenga tramite meccanismi profondi e com- plessi, e come essi non siano decodificabili, si intende quel processo di apprendimento basato su un'architettura della rete composta da un numero elevato di layer, in base alla varietà dei dati. Nella formulazione più semplice le reti hanno un solo strato intermedio, mentre se aumenta il livello di complessità aumenta anche il numero degli hidden layer. Ognuno dei layer riceve input dagli strati inferiori e propaga segnali a quelli superiori, in modo che ognuno compia la sua attività specifica. Per questo motivo si parla di profondità della rete, mentre per ampiezza si intende la numerosità dei nodi che compongono ciascun layer. In queste reti complesse i nodi possono consistere in algoritmi molto complessi e auto-adattivi, inoltre sono necessari metodi di ottimizza- zione per creare strutture interne di utilizzo che consentano risultati soddisfacenti. 2.6 Gli utilizzi dell’intelligenza artificiale 2.6.1 Gli ambiti di applicazione Riconoscimento linguistico (NPL) Riguarda la capacità di comprendere il linguaggio naturale in modo da fornire eventualmente una prestazione nella stessa forma. La macchina è in grado di porre una frase in un ambiente sufficientemente definito in modo che la risposta risulti coerente con il contesto stesso, a partire dalle parole di una particolare lingua e dal loro significato, usando le regole della relativa grammatica Riconoscimento delle immagini Consiste nel processo di cattura, collocazione in un contesto attraverso identificazione di immagini, riconosci- mento di forme e di strutture e, infine, creazione di immagini e di filmati. Questa attività per un essere umano è solitamente semplice ma per un sistema artificiale risulta molto complessa in quanto molte immagini sono dotate di un alto livello di ambiguità. Analisi di business Consiste nella raccolta, immagazzinamento e analisi di vari tipi di informazione per identificare modelli di interpretazione di una certa realtà. Sono utilizzabili per una varietà molto ampia di fini, come previsione dei dati di mercato, automazione di processi aziendali o sistemi di supporto decisionali. Robotica i robot sono delle strutture meccaniche in grado di svolgere una grande varietà di attività, con un contenuto cognitivo e fisico. Si possono distinguere i robot in base alle attività che svolgono: - Mobilità è robot stazionari o mobili - Interazione con le persone è robot di tipo classico (che lavorano indipendentemente dagli esseri umani) o corobot (lavorano al fianco degli esseri umani con cui interagiscono) - Aspetto è robot senza aspetto o di tipo umanoide 2.6.2 Le applicazioni manageriali dell’intelligenza artificiale Nelle imprese crescono le aspettative sulle possibilità delle AI. Vi sono tre grandi aree applicative dell’AI all’interno dell’impresa: 1) Automazione di processi: si tratta di automatizzare delle attività di tipo amministrativo che potranno essere compiuti in modo automatico. L'obiettivo è quello di velocizzare le attività. 2) Market intelligence: si occupa dell'identificazione di particolari cluster di clienti interessati a speci- fiche caratteristiche dell'offerta o della previsione di trend di consumo. 3) Interazione tra soggetti: si tratta di interazioni di tipo ripetitivo che coinvolgono clienti, fornitori e personale interno come le chatbot. 2.6.3 Gli ostacoli all’adozione dell’AI Gli ostacoli possono essere individuati in 4 categorie: Difficoltà di comprensione riguarda la difficoltà di comprendere una tecnologia totalmente diversa da quelle i cui manager sono avvezzi. Un aspetto che rende le imprese molto nervose circa l'adozione delle macchine intelligenti e l'impossibilità di capire cosa accade all'interno delle reti neurali, in quanto non è possibile capire quali logiche vengono utilizzate dagli algoritmi. Spesso le imprese faticano anche a trovare figure professionali necessarie per ricoprire i ruoli come esperti informatici, che siano in grado di comprendere gli algoritmi e le modalità con cui fare evolvere i sistemi. Costi di adozione elevati in realtà questa percezione che le tecnologie abbiano costi levati deriva da pregiudizi più che dalla realtà, in quanto le tecnologie dell'intelligenza artificiale non sono particolarmente costose. Volontà di non licenziare persone è una preoccupazione fondata in quanto nel breve periodo le macchine possono portare a una sostituzione delle persone, soprattutto per i compiti più ripetitivi. È importante adottare questi sistemi in una logica di crescita del personale e non di sostituzione, in quanto è fondamentale che le imprese mostrino grande attenzione alle persone in primo luogo. Immaturità delle tecnologie un'altra preoccupazione è che molte tecnologie dell'intelligenza artificiale siano in uno stadio troppo precoce dello sviluppo tecnologico, ma anche in questo caso si tratta di un pregiudizio. È fondamentale, infatti, che le imprese cominciano a familiarizzarsi con tecnologie che saranno pervasive in molti settori in un futuro molto prossimo, in quanto già oggi è elevatissimo il numero di attività che sono automatizzate con grande efficienza ed efficacia. Quando si saranno diffuse, non aver avuto alcuna esperienza di utilizzo potrebbe essere una con- dizione di forte svantaggio; pertanto, è essenziale prendere dimestichezza con questi sistemi fin da subito. Per evitare difficoltà future è fondamentale che le imprese introducano in modo precoce le tecnologie dell'intelli- genza artificiale lanciando progetti pilota che consentano all'impresa di prendere confidenza con le nuove tec- nologie rendendo più consapevoli i manager e il personale. 2.7 Le abilità cognitive dei sistemi intelligenti 2.7.1 Gli sviluppi dell’AI Le macchine sono capaci di apprendere modelli di rappresentazione della realtà che simulano molte funzioni cognitive superiori tramite delle riproduzioni efficaci del modo in cui gli esseri umani utilizzano il proprio cervello. Innanzitutto, si distingue tra intelligenza artificiale di tipo forte e debole. L'intelligenza artificiale di tipo forte è la capacità di riprodurre e migliorare le performance cognitive di un essere umano, permettendo di sostituire completamente una certa prestazione. L'intelligenza artificiale debole o ristretta è la prestazione cognitiva fornita da una macchina a supporto di un'attività svolta da un essere umano. Essa non sostituisce ma è complementare al lavoro dell'uomo. La mag- gior parte delle applicazioni nelle imprese appartiene alla categoria dell’AI debole, anche se un numero sempre crescente di compiti viene svolto in modo del tutto autonomo. Via via l'intelligenza artificiale è in grado di riprodurre attività cognitive che possono essere contemporanea- mente in grado di sostituire alcune attività dell'uomo ed essere di complemento ad altre. L'impatto che l'intelligenza artificiale ha sull'attività e sul lavoro delle persone può essere riassunto nei princi- pali compiti cognitivi associati alla mente umana che si possono definire come “le 6 P”: 1) Profilazione e analisi: consiste nel comprendere quali elementi sono significativi all'interno di una certa realtà. Grazie ai sistemi intelligenti è possibile identificare e profilare le informazioni più rile- vanti in una grande massa di dati, che difficilmente potrebbero essere compresi in poco tempo. È necessario che i dati vengano trattati in modo adeguato affinché il decisore abbia la capacità di analiz- zarli: devono essere categorizzati, condensati, contestualizzati e rappresentati in modalità utili. In que- sto modo il decisore può comprendere le informazioni necessarie  2) Produzione di conoscenza: dopo la profilazione è necessario inferire quali attributi o quali elementi consentano di dare un significato a queste informazioni, producendo la conoscenza da utilizzare nel processo decisionale. Produrre conoscenza significa arrivare in modo sistematico a delle conclusioni che abbiano senso e che siano giustificate dall'esperienza. La conoscenza di una macchina assomiglia molto alle convinzioni che una persona sviluppa in base alla propria esperienza ma, mentre un essere umano fonda le proprie convinzioni sulla base di tutto il sapere accumulato, sulle aspettative e sui valori, la conoscenza di una macchina è frutto di un apprendimento focalizzato su un singolo aspetto della realtà (esperienza) totalmente slegato da qualunque altro elemento. La conoscenza di una rete, inoltre, non è esplicitabile, ossia non è possibile comprendere il processo inferenziale che porta a fornire certe risposte a fronte dei dati esaminati. Questo fa assomigliare la conoscenza di una macchina a quella che viene definita “conoscenza tacita”, cioè che non può essere codificata. 3) Previsione: il valore dell'intelligenza artificiale risiede nella capacità di prevedere, ossia anticipare il futuro a partire dai dati disponibili. 4) Ponderazione e valutazione: la decisione richiede anche un'attenta ponderazione basata sulla combi- nazione dei dati esistenti e sulla stima dei dati mancanti: per procedere a una scelta è necessaria una valutazione soggettiva della situazione. L'aspetto del giudizio è molto problematico per le macchine perché coinvolge elementi come valori, emozioni o senso etico. Una macchina non può ripercorrere il processo che porta un essere umano esprimere giudizi, ma può simulare qualcosa di analogo grazie alla capacità di formare modelli di rappresentazione della realtà appresi sulla base dell'esame di una serie sufficientemente numerosa di situazioni. 5) Prescrizione della soluzione: tutte le fasi precedenti sono orientate a una soluzione e, dunque, a una situazione desiderata. Prescrivere significa identificare la migliore alternativa al fine di raggiungere un certo obiettivo e i sistemi intelligenti sono in grado di identificare le soluzioni in un tempo brevis- simo. 6) Progettazione di nuove soluzioni: progettare vuol dire ideare e creare qualcosa di nuovo, aspetto che sembra del tutto impossibile per un computer. Ma le macchine intelligenti sono in grado di progettare e realizzare situazioni nuove mai viste prima, in quanto l'intelligenza artificiale moderna può dotare le macchine di una qualche forma di creatività che si definisce “creatività artificiale”. Ovviamente non si tratta di creatività in senso stretto ma di una capacità combinatoria che, associata all'enorme mole di dati, porta a risultati originali dal punto di vista dell'osservatore. In definitiva, i sistemi di intelligenza artificiale hanno un'efficacia molto elevata ma hanno il limite di poter svolgere un compito cognitivo complesso soltanto in un campo molto limitato. Tuttavia, nel tempo il numero di attività che una macchina sarà in grado di compiere aumenterà, restano comunque ancora parecchi anni. 2.8 L’impatto economico delle macchine intelligenti 2.8.1 L’occupazione Vi è un'aspettativa negativa per gli effetti dell'intelligenza artificiale sull'occupazione, in quanto non c'è dubbio che le macchine intelligenti possano sostituire completamente il lavoro umano. Ciò può avere un impatto forte sulle economie più sviluppate in termini di forte disoccupazione, anche se secondo uno studio di McKinsey l'invecchiamento complessivo della popolazione comporterà un fabbisogno di lavoro umano che non sarà com- pensato dall'utilizzo di sistemi intelligenti. Il saldo occupazionale dovrebbe essere dunque positivo anche se le mansioni lavorative cambieranno in modo significativo. Inoltre, come nelle precedenti rivoluzioni industriali, quando nuove tecnologie si affermano, nascono settori, strutture produttive innovative e nuove professionalità che a loro volta alimentano altre innovazioni. Le imprese devono trovarsi pronte, i programmi educativi de- vono rispecchiare le necessità di fornire nuove competenze e devono effettuare investimenti per aiutare i lavo- ratori nei processi di transazione. Bisogna anche considerare che una parte dei lavoratori non potrà cambiare e quindi dovrà essere indirizzata ad attività differenti o essere sostenuta sotto il profilo economico. Come sempre nella storia, questa crescita non avverrà in modo uguale nel mondo in quanto le maggiori economie industriali saranno più toccate rispetto ai paesi del mondo meno sviluppati. I paesi europei sono quelli che hanno la popolazione più anziana, per cui l'automazione comporterà un forte aumento di produttività, ma anche una riduzione dell'occupazione. I paesi del mondo meno sviluppati potrebbero subire una riduzione occupa- zionale per lo spostamento di alcune attività produttive nei paesi avanzati. L'impatto complessivo dell'intelligenza artificiale sull'economia globale dovrebbe essere nel lungo termine molto positivo ma è necessario che si adottino tutte le politiche necessarie affinché i paesi meno sviluppati non vengano lasciati indietro. 2.8.2 Le competenze del personale Il tema della nuova organizzazione del lavoro è prioritario in quanto le persone dovranno essere in grado di interagire con tecnologie differenti da quelle del passato nei posti di lavoro. Perciò, sarà necessario modificare le competenze del personale per migliorarne le prestazioni. Non tutti sono d'accordo con questo filone in quanto molti ritengono che l'interazione con le macchine non avrà bisogno di particolari conoscenze tecniche e che gli aspetti tecnologici saranno coperti da un limitato numero di specialisti. Serviranno, invece, competenze complementari a quelle delle macchine di tipo umano e creativo, che le macchine intelligenti non riuscirebbero a replicare in modo paragonabile a quello degli esseri umani. 2.8.3 L’offerta delle imprese L'intelligenza artificiale cambierà in modo radicale il modo in cui si opera nel mercato e ciò implicherà la necessità di adattare l'offerta ai bisogni della clientela. Il vantaggio competitivo in molti settori sarà modificato dall'intelligenza artificiale e si può prevedere che le aziende non in grado di adottare e utilizzare i nuovi sistemi troveranno difficoltà crescenti per mantenere la competitività o sviluppare nuovi prodotti. Tuttavia, l'adozione di sistemi intelligenti non garantirà a lungo un vantaggio competitivo: se una nuova tecnologia si diffonde a macchia d'olio nessuna delle imprese prima adottanti riesce a mantenere una posizione duratura di supremazia sulle altre. Poi nasceranno sicuramente molte startup, capaci di creare attività basate sull'utilizzo della tecno- logia e la maggior parte dello sviluppo economico dipenderà dalla nascita di queste nuove imprese. Anche i prodotti e i servizi saranno ridisegnati dall'intelligenza artificiale, come nel caso delle macchine auto- matiche. 2.9 I problemi etici dell’AI I problemi possono essere sotto due profili differenti: uno comune ad ogni tecnologia, che ne riguarda l'uso, e l'altro nasce dal fatto che le macchine assumono decisioni con una potenziale valenza etica. Con riferimento al secondo punto, oggi i sistemi di intelligenza artificiale non sono dotati di meccanismi che impediscano comportamenti atti ad arrecare danni agli esseri umani, ma sono addirittura progettati robot per uso militare. Questo uso spregiudicato dell'intelligenza artificiale fa sì che le macchine possano essere utilizzate in futuro per commettere crimini di varia natura, in quanto privi di meccanismi di inibizione di carattere etico, rappre- sentando rischi gravi per l'umanità. È necessaria una grande vigilanza da parte di tutta la società perché si approvino standard etici rigorosi a livello mondiale da adattare alle macchine. La commissione europea ha presentato una bozza di legge al fine di regolamentare l'uso dell'intelligenza artificiale, attraverso l'individua- zione di standard articolate in base ai diversi livelli di rischio. Per i livelli di rischio elevato oltre al tema dell'utilizzo etico, entra in gioco il fatto che le macchine intelligenti possiedono la capacità di decidere in modo autonomo e possono dunque compiere scelte moralmente inaccet- tabili. Si pone dunque la questione di come dotare una macchina dell'etica che dovrebbe entrare in gioco in ogni processo decisionale. Alcuni temi possono essere affrontati tramite dei semplici processi di apprendi- mento dei sistemi come, ad esempio, nel pilota automatico di un'automobile a cui si insegna come rispettare il codice stradale. Queste istruzioni sono in grado di consentire una macchina intelligente di operare scelte che possano essere in linea con le regole di una comunità per evitare comportamenti sbagliati. Tuttavia, non tutte le scelte possono essere contemplate all'interno di un codice ma dipendono da un esame più profondo della situazione e da una valutazione di tipo etico. Sempre facendo riferimento all’esempio dell'au- tomobile si può presentare il cosiddetto problema etico trolley problem per cui un veicolo si trova di fronte a un ostacolo improvviso e non in grado di frenare in tempo e deve scegliere se continuare nella traiettoria investendo un pedone oppure sterzare velocemente nella corsia opposta mettendo a rischio la vita di chi pro- viene in senso opposto. Esistono due approcci per affrontare dei problemi etici come quello precedente: Approccio top-down Consiste nell'individuare le regole e programmare le macchine in modo che esse vengano rispettate. Il limite di un approccio di questo tipo è che non tutte le fattispecie sono definibili a priori e non tutte le probabilità possono essere composte in termini semplici. Inoltre, alcune scelte non possono essere composte in termini astratti e la decisione non può essere indipendente dalla situazione specifica in cui si manifestano gli eventi. Approccio bottom-up In questo caso le macchina prendono la condotta appropriata osservando come si comportano gli esseri umani in situazioni simili, senza che nessuno descriva qual è il modo di agire più appropriato. Un limite di questo approccio è che l'apprendimento necessario e l'intelligenza artificiale richiede che vengano esaminate molte situazioni da cui inferire il comportamento appropriato, e può risultare complesso sottoporre una varietà ampia di casi al sistema per ogni possibile circostanza. Oltretutto, non tutte le persone assegnano ai differenti com- portamenti la stessa valenza morale e ogni individuo ha valori diversi riguardo le varie situazioni. Non è detto che i comportamenti degli esseri umani rispondano sempre a regole etiche accettabili. Un altro problema di questo approccio è che, poiché le azioni degli esseri umani sono viziate da innumerevoli mancanze, queste vengono riflesse in macchina che da quelli apprendono. Il rischio è che vengano presi dalle macchine atteggiamenti non condivisibili. Alcune possibili soluzioni La soluzione sta nell'uso combinato dei due approcci oppure lasciare al giudizio dell'uomo la decisione finale in situazioni complesse. Un'ultima soluzione definitiva ma limitante è quella dell'intelligenza artificiale debole, ossia non assegnare alla macchina intelligente il ruolo di sostituirsi completamente all'essere umano, dove possono presentarsi situazioni potenzialmente critiche. CAP. 4 – DIFFUSIONE ED EVOLUZIONE DELLA TECNOLOGIA 4.1 La diffusione delle innovazioni Quando la tecnologia dà origine a un nuovo pro- dotto, questo tende a seguire il noto modello del ciclo di vita del prodotto che indica una prima fase di introduzione, cui segue una di sviluppo, con una successiva di maturità e infine quella di declino. Le modalità con cui la clientela accoglie l’innova- zione dipendono da alcune caratteristiche del pro- dotto e della domanda. 4.1.1 Le caratteristiche del prodotto Si possono identificare 5 caratteristiche che hanno un’influenza significativa sulle modalità e sui tempi di adozione di un’innovazione. - Valore: Sono le caratteristiche di utilità che il prodotto possiede rispetto a quelli esistenti. Quanto maggiore è il valore percepito dai clienti rispetto alle alternative esistenti nel mercato, tanto più breve è il tempo di adozione. Se un’innovazione non possiede grandi elementi di vantaggio rispetto ai con- correnti, i potenziali compratori possono risultare più restii ad adottarlo. - Compatibilità: Le innovazioni introdotte possono avere un livello di coerenza più o meno alto rispetto alle abitudini della domanda. Quanto più un prodotto richiede cambiamenti nei comportamenti dei clienti, tanto minore è la probabilità che essi accettino di modificare le proprie abitudini per adottarlo. Può riguardare anche i beni complementari. - Complessità: Se un’innovazione è difficile da comprendere, risulta improbabile una rapida adozione della stessa. La complessità può riguardare le specifiche tecniche o la difficoltà di utilizzo, che possono intimidire una clientela meno preparata. - Provabilità: Le innovazioni che possono essere provate prima dell’acquisto hanno una probabilità maggiore di essere adottate in tempi brevi. - Osservabilità: quando un’innovazione ha prestazioni facilmente osservabili, il rischio percepito dai clienti è più basso, grazie alle garanzie che il nuovo prodotto sarà in linea con le aspettative. 4.1.2 Le caratteristiche della clientela Con riferimento ai beni di consumo durevoli, Ro- gers ha individuato cinque categorie di consuma- tori: - I pionieri: sono consumatori molto inte- ressati al prodotto e alle caratteristiche in- novative presenti. Sono persone solita- mente competenti e con una forte propen- sione alle novità. - Gli adottanti iniziali: presenti nella fase di sviluppo del prodotto, ci tengono ad es- sere tra i primi a entrarne in possesso. In- sieme ai pionieri, svolgono il ruolo di opi- nion leader. - La maggioranza anticipatrice: Caratterizza la prima fase di maturità e rappresenta quella clientela interessata al bene e solo parzialmente alle sue caratteristiche innovative. Vogliono un certo livello di sicurezza per la qualità del prodotto e aspettano che siano gli altri a testarlo. - La maggioranza ritardataria: Presente nella seconda fase di maturità. Rappresenta la clientela non interessata alle caratteristiche di novità e con una forte sensibilità al prezzo. Acquista solo quando il bene è diffuso e i prezzi sono scesi al livello più basso. - I ritardatari: Nell fase di declino del prodotto, sono persone non interessate allo stesso, che diventano acquirenti solo perché il prodotto è diventato indispensabile. 4.1.3 Il segmento zero Per accaparrarsi la maggiore quota di mercato e soddisfare la clientela, le imprese devono continuamente in- vestire e aumentare le prestazioni dei prodotti, con un processo continuo di innalzamento del livello qualitativo (trading up). Poiché la competizione comprime i prezzi e i margini, le imprese puntano su segmenti di mercato più elevati che sono disposti a pagare prezzi maggiori (fornendo margini più alti) e trascurano la fascia bassa. In questo modo, il miglioramento tecnologico cresce più velocemente delle esigenze delle fasce più basse di mercato. Oltre alla porzione di domanda che sin dall’ini- zio non serve all’offerta, con il tempo altri seg- menti di clientela ritengono in misura crescente che la performance dei prodotti sia eccessiva rispetto alle proprie esigenze: si viene così a formare il Segmento Zero, formato dai clienti che non sono disposti a pagare per un livello di prestazioni eccessive. Questa fascia di mercato non è servita da nessuna impresa e rappresenta, quindi, un’opportunità per eventuali nuovi en- tranti che possono strutturare un’offerta a prezzi contenuti e prestazioni ridotte. In questo modo possono minacciare le posizioni degli in- cumbent che hanno trascurato il Segmento zero. 4.2 Le disruptive technology Alcune innovazioni modificano la competizione in modo “distruttivo”, annullando il vantaggio concorrenziale delle imprese già operanti in un mercato e prendono il nome di disruptive technology. Oggi il termine “disrup- tive” viene percepito in modo improprio come sinonimo di radicalità e viene utilizzato per definire innovazioni di prodotto che non hanno il connotato tipico delle disruptive technology (es: le compagnie lowcost sono scam- biate per disruptive ma non lo sono). Queste ultime, in realtà, cambiano le basi della competizione in un mercato, migliorando i parametri di perfor- mance che esistevano in precedenza. Appaiono in un mercato caratterizzato fino a quel momento da quelle che prendono il nome di Sustaining Technology, che si basa su un insieme di competenze in grado di soddisfare i bisogni di un certo mercato. Essa è adottata dalle imprese incumbent che operano da anni nello stesso settore e che costantemente cercano di migliorare il modo con cui servono i clienti, investendo nel miglioramento tecnologico, senza modificarne i pilastri. Gli incumbent non hanno alcuna strategia a modificare la tecnologia su cui investono, apportando solo migliorie. I problemi si verificano quando le imprese new entry riescono a sfruttare il Segmento Zero sviluppando tec- nologie di tipo disruptive, lanciando, nel mercato in cui è avvenuto il trading up, prodotti più semplici e meno costosi, con livelli di performance inferiori, sfruttando il vuoto d’offerta determinato dal trading up. La new entry viene quindi definita disruptor, in quanto sviluppa nuove tecnologie che offrono vantaggi a determinati segmenti di mercato (che accettano di avere performance minori a quelle esistenti a costi minori). Come già detto, all’inizio i nuovi prodotti hanno prestazioni inferiori ma possono avere margini di migliora- mento enormi grazie a nuovi investimenti volti ad aumentare la performance, fino al momento in cui viene superata la tecnologia precedentemente esistente. Si può, quindi, definire disruptive la tecnologia che supera la sustaining. 4.2.1 La reazione alla tecnologia disruptive Quando una nuova tecnologia si manifesta con un potenziale di distruzione, vi è una reazione timida delle imprese già esistenti per vari motivi. La clientela tende a privilegiare la vecchia tecnologia, almeno nelle fasi iniziali, ed è questa clientela stessa a costituire la parte più attraente del mercato, con la spesa più elevata. Inoltre, la nuova tecnologia offre inizial- mente prestazioni di livello inferiore e non mostra elevate prospettive di profitto, in quanto il segmento di mercato a cui si rivolge è solitamente molto piccolo e i prezzi delle innovazioni non sembrano consentire elevati margini. Nelle imprese già affermate il dilemma dell’innovatore riguarda il dubbio se privilegiare gli investimenti in una nuova tecnologia che potenzialmente potrebbe essere disruptive o nello sviluppo di quella esistente. Que- sto viene risolto spesso a favore della conservazione piuttosto che dell’adozione della nuova tecnologia. Il dilemma è, infatti, alimentato dal fatto che investire nella nuova tecnologia significa anche abbandonare quanto sviluppato in passato in termini tecnologici. Gli incumbent possono reagire all’apparire di una tecnologia disruptive in più modi. - Focalizzarsi sulla tecnologia esistente, utile quando le imprese già operanti ritengono che la nuova tecnologia non avrà la forza di affermarsi. - Sviluppare una strategia di marketing separata in modo da preservare il mercato tradizionale senza rinunciare ad affrontare quello nuovo. - Attendere l’evoluzione del mercato, prendendo tempo, in modo che si chiarisca la reale natura di- sruptive, poiché sono elevate le possibilità che si dimostri un flop e non serva alcuna azione. Perciò le imprese esistenti preferiscono agire da follower e aspettare. - Distruggere la disruption sviluppando nuove tecnologie coerenti con quella esistente in modo da battere l’innovazione sfruttando le caratteristiche che la distinguono. 4.2.2 Le scelte del disruptor Esiste anche il dilemma delle imprese che introducono l’innovazione, poiché la nuova tecnologia può ledere interessi a lungo termine degli attori dell’ecosistema, del cui appoggio il disruptor ha necessità. Un ecosistema è un insieme di aziende tra loro connesse le quali partecipano congiuntamente all’attività economica e che dipendono d’una dall’atra per lo sviluppo del proprio business. Un disruptor non ha la possibilità di costruire un ecosistema alternativo e ha la necessità di utilizzare quello esistente, in quanto, gli attori che ne fanno parte dipendono dalle imprese esistenti che utilizzano la tecnologia tradizionale e non sono facilmente disponibili ad andare contro gli interessi delle aziende con cui intrattengono rapporti. Senza il loro supporto, una nuova tecnologia può avere difficoltà a realizzarsi. Il disruptor ha due possibilità: - Aggressione è affrontare di petto il contesto affrontando l’ostilità degli incumbent e dell’ecosistema. Ha un rischio di insuccesso elevato perché è necessario che il disruptor sia in grado di operare senza il supporto iniziale dell’ecosistema e che abbia la capacità di crearne uno nuovo. Altrimenti, l’innova- zione deve incontrare un tale favore da parte della domanda che porti gli attori dell’ecosistema a so- stenerla anche a danno degli incumbent. - Coopetizione è Competere senza entrare in conflitto con l’ecosistema ma cercandone la collabora- zione. Un modo è fare intravedere agli operatori del settore quali sono i vantaggi a lungo termine dell’innovazione, oppure riuscire a raggiungere una massa critica di clienti che sproni i diversi attori alla collaborazione. Infine, una terza modalità è quella di coinvolgere gli incumbent in una collabora- zione per evitare un confronto con essi. 4.3 L’evoluzione tecnologica Una nuova tecnologia possiede un ciclo di vita dalla nascita fino alla scomparsa del mercato, che segue l’evo- luzione di Rogers. Vi sono parecchi limiti nella possibilità che esso venga utilizzato per comprendere compiu- tamente l’evoluzione tecnologico. Infatti, il modello risulta più efficace a descrivere il ciclo di vita di un sin- golo prodotto piuttosto che di un intero settore. Inoltre, alcuni settori hanno un andamento completamente diverso (aerei). Oltre al ciclo di diffusione della tecnologia, c’è anche un processo di miglioramento delle performance di una tecnologia, che ha un andamento simile e prendo il nome di curva a S del miglioramento tecnologico e mette in relazione gli investimenti tecnologici con le prestazioni. Cominciano a migliorare le performance del pro- dotto che aumentano a un tasso crescente. Poi ar- riva il momento, costituito dal punto di flesso, ol- tre il quale vi è un miglioramento ma a tassi sem- pre più decrescenti, fino al punto in cui non si ve- rifica più alcun incremento delle prestazioni che viene definito limite fisico della tecnologia, im- possibile da superare. Un caso particolare della curva a S è quello della “legge di Moore” che descrive la crescente infor- matizzazione della società a partire dagli anni ’50. Secondo Moore il numero di transitor all’interno di un chip sarebbe raddoppiato ogni anno con una crescita continua nel tempo ma a ritmo sempre più lento fino ad arrestarsi. 4.3.1 Le soluzioni al problema del limite fisico Una prima soluzione al problema del limite fisico consiste nell’imporre una nuova architettura tecnologica che consenta l’avvio di una nuova traiettoria che possa traslare il limite fisico (testato con i microprocessori). Ma anche nel caso di una nuova curva vi è un limite fisico che non può essere superato. Per questo motivo le imprese hanno iniziato a investire su una tecnologia completamente differente (il computer quantistico). 4.3.2 I limiti della capacità previsionale Un’impresa che decide di puntare su una tecnologia che sta per raggiungere il limite fisico corre molti rischi, in quanto sa che non potrà ulteriormente migliorala. Se non è in grado di puntare su una nuova tecnologia il rischio è quello di essere spiazzata. Perciò, ci si chiede se la curva S può essere utilizzata per comprendere quando la nuova tecnologia stia per arrivare al suo limite naturale. Ciò è molto difficile perché eventi di varia natura possono modificare il percorso tecnologico. Inoltre, è difficile comprendere in quali tempi una nuova traiettoria tecnologica possa affermarsi e in quale tempo possa sostituire quella esistente. 4.4 Il disegno dominante Nel modello evolutivo della tecnologia ci sono tre fasi ricorrenti - Fluida: è il primo periodo di sperimentazione in cui vi sono diversi disegni tecnologici, in quanto non è chiaro quale sia il migliore. Viene posta grande attenzione all’innovazione di prodotto. I processi produttivi sono realizzati ex novo ma non vi è grande attenzione agli aspetti di efficienza, che non sono i più importanti. - Di transizione: si comincia a delineare una convergenza verso una soluzione convincente a livello tecnologico e ben accetta dalla domanda. Si manifesta un periodo di transizione dove l’instabilità e l’incertezza tecnologica vengono meno. Questa è la fase in cui emerge il disegno dominante (dd), ossia l’architettura tecnologica su cui convergono le varie aziende. Il dd conquista la quota di mercato  maggiore e può coesistere con altre architetture tecnologiche, che hanno spazi minori nel mercato. La competizione per l’affermazione di un dd può durare molto a lungo in quanto alcune tecnologie pos- sono arrivare a convivere per anni, rimanendo in una concorrenza piuttosto accesa. In questa fase le imprese cominciano ad effettuare una transizione dalla ricerca del miglior assetto tecnologico ad una competizione crescente su aspetti non più centrali del prodotto, che permettano una differenziazione rispetto ai concorrenti come elementi estetici, accessori o di servizio. La domanda non è formata solo dai pionieri ma anche dai primi adottanti e dalle maggioranze anticipatarie. Cresce l’attenzione alle innovazioni di processo, che raggiunge il suo culmine. - Specifica: coincide con la maturità tecnologica e l’innovazione di prodotto è ridotta al minimo. Le uniche innovazioni riguardano gli approcci di marketing e le innovazioni di processo sono fortemente diminuite. Si pongono le condizioni per la nascita di innovazioni che possano dar vita a nuovi disegni dominanti, soprattutto se c’è la presenza di un segmento zero. 4.4.1 Dominant Design e standard di settore Disegno dominante e standard di settore sono due cose diverse. - Disegno dominante: architettura tecnologica che appare vincente nella concorrenza con le altre, le quali possono soddisfare gli stessi standard tecnici oppure no - Standard di settore: caratteristica tecnica che garantisce una qualità accettabile dei prodotti ed è adot- tata da tutto il mercato. Il motivo per cui esiste è garantire la compatibilità tra prodotti e dispositivi diversi. 4.4.2 Innovation shock Dal fenomeno dell’innovation shock si può scatenare uno sconvolgimento competitivo nel mercato. esso nasce da un’improvvisa e inaspettata esplosione della clientela dopo l’introduzione di un nuovo prodotto, che avviene prima della nascita di un DD. La domanda esplode subito perché il prodotto incontra le esigenze di una clientela molto vasta, che non si era mai manifestata perché gli altri prodotti non incontravano le sue esigenze. Tutte le imprese si trovano di fronte al fatto eclatante e devono fare i conti con la nuova realtà del cliente molto attratto dalle nuove caratteristiche del prodotto. Ogni impresa deve quindi iniziare una serie di azioni che spaziano dall’imitazione del prodotto, al riposizionamento nel mercato fino all’uscita dallo stesso. Alla fine di questa fase (che può durare tanto tempo) può emergere un DD, che può essere il prodotto lanciato in precedenza sul mercato o un altro sviluppato da un’altra impresa che è riuscita a sfruttare meglio l’Innova- tion shock. In questi casi il dilemma dell’innovatore assume un connotato diverso, in quanto la scelta è se adottare la nuova tecnologia oppure attendere ed uscire dal mercato. 4.5 Esternalità di rete e beni complementari Esternalità di rete: il beneficio per l’uso di una certa tecnologia legato al numero degli utilizzatori. In pratica il beneficio della rete migliora quando aumentano gli utilizzatori, ossia la base clienti, in quanto gli utenti prendono in considera- zione la diffusione di una tecnologia quando devono decidere se utilizzarla sa- pendo che nasce un vantaggio dalla pos- sibilità di scambiare informazioni su un network. Legge di Metcalfe: l’utilità di una rete per un utilizzatore è pari al quadrato del nu- mero di utenti che la utilizzano. Questo è il motivo per cui nella fase iniziale i pro- duttori cercano di sfruttare le esternalità applicando dei prezzi molto contenuti. 4.5.1 I mercati Two-sided I two-sided sono due mercati che hanno due lati di utenti con esigenze simmetriche. In esso vi è solitamente un fenomeno di esternalità di rete tra i due lati del marcato, chiamato cross-side effect. Oltre alle esternalità incrociate, vi sono anche quelle all’interno di uno solo o di entrambi i lati, che si chiamano same-side effect. I cross-side effect sono importanti per le strategie di prezzo in quanto si parte da un lato del mercato per innescare le esternalità di rete. Inoltre, in molti di questi mercati si attua una strategia di attrazione degli utenti di uno dei due lati (subsidy side) basata su un prezzo molto contenuto, in modo che quel lato del mercato attragga gli altri clienti. Solitamente si sceglie il lato con maggiore elasticità al prezzo e minore disponibilità a pagare. All’altro lato viene proposto il servizio a pagamento (money side). Altre volte si attua la strategia fremium che è gratis di base, ma per altri servizi diventa a pagamento e quindi premium. I beni complementari Sono i prodotti che, associati alla vendita o all’utilizzo di un altro prodotto ne aumentano il valore e giocano un ruolo fondamentale nell’incrementare il numero dei clienti. C’è un circolo virtuoso tra la dimensione della base di clienti e la disponibilità di beni complementari. 4.6 I mercati Winner-take-all L'affermazione di un disegno dominante può portare alla superiorità di un'impresa, soprattutto grazie alla mi- gliore tecnologia che viene adottata fin da subito da un elevato numero di utenti. Ciò porta a importanti rendi- menti generati dalle esternalità che incrementano ulteriormente il valore iniziale della tecnologia. Quando l’impresa raggiunge una quota di mercato elevata, se anche un concorrente entrasse con una tecnologia supe- riore, avrebbe comunque uno svantaggio difficil- mente colmabile. Quando al valore intrinseco di una tecnologia si aggiungono rendimenti delle esternalità di rete, diventa difficile per un potenziale concorrente sviluppare e lanciare una tecnologia in grado di competere, se esistono forti esternalità di rete. (Se un concorrente B introduce nel mercato una tecnologia concorrente che ha un valore intrin- seco maggiore rispetto a quella di A (tB>tA), tut- tavia per effetto della differente numerosità dei clienti il valore complessivo di B rimane infe- riore e, non potendo raggiungere la quota di mer- cato di A, non sarà in grado di colmare il divario, nonostante la superiorità della sua tecnologia tB). Anche le imprese che potrebbero adottare tecnologie concorrenti sono escluse (locked out) dal mercato perché rimarrebbero libere solo nicchie marginali. Inoltre, i produttori che forniscono i beni complementari, come sappiano, offrono tali beni solo per il DD e ciò fa convergere sul disegno dominante anche produttori che avrebbero le competenze per sviluppare tecnologie concorrenti. Anche la compatibilità è importante per l’af- fermazione di un solo DD perché per il consumatore può essere importante sia usare le proprie risorse con prodotti diversi, sia scambiarle con quelle di altri utilizzatori. Un altro motivo che esclude le imprese dalla ricerca di un’alternativa al DD è la mancanza di investimenti che non permette di tenere il passo con l’avan- zamento tecnologico. Questi fattori rende una tecnologia non solo superiore ma dominante in tutti i sensi; quindi, il mercato è del tipo “winner-take-all”. Questa è una situazione di dominanza che le autorità pubbliche in molti paesi tentano di evitare. CAP. 5 – LE FORME DI INNOVAZIONE 5.1 Definizione d’innovazione Idea innovativa Una nuova idea o un nuovo concetto è il presupposto necessario per l’innovazione ma che in realtà sono sol- tanto astrazioni che, se rimangono tali, non hanno alcuna valenza economica. Invenzione Quando le idee si traducono in nuove applicazioni concrete diventano invenzioni. Queste sono nuove soluzioni tecniche ad un problema. Innovazione Quando un’invenzione completa il processo di conversione da un’astrazione ad un uso concreto, ossia quando l’idea o l’invenzione hanno un utilizzo economico, si può parlare di innovazione. L’innovazione non è un singolo atto, come un’idea o un’invenzione, ma è il risultato di un processo che ri- chiede molte attività. Base di conoscenza Alla base delle attività innovative vi è la conoscenza dell’im- presa, con le risorse e le dynamic capabilities. Attività sottostante L’attività di innovation management è necessaria all’otteni- mento di risultati che derivano dall’innovazione. Oggetto d’innovazione La nuova offerta può avere contenuti diversi e può compren- dere anche un intero modello di business. Fase finale Coincide con l’introduzione della nuova offerta nel mercato. 5.2 Il nuovo prodotto La prospettiva della novità Un prodotto può essere classificato in funzione del livello di novità in esso contenuto, fattore che può differire a seconda della prospettiva scelta: un prodotto può essere completamente nuovo per alcuni destinatari e già sperimentato per altri. In particolare, i prodotti possono essere: - New to the world: innovazioni radicali che danno vita a mercati completamente nuovi - Nuove linee di prodotto: articoli nuovi per l’impresa che aggiunge nuove categorie di prodotto per rivolgersi a mercati prima non serviti. Non nuovi per l’intero mercato. - Aggiunte a una linea esistente: i nuovi prodotti sono aggiunti alle linee esistenti nei mercati già forniti dall’impresa e il livello di novità è ridotto. - Riposizionamenti: prodotti che vengono indirizzati a nuovi usi - Miglioramenti o revisioni di prodotti esistenti: a carattere migliorativo - Riduzioni di costo: prodotti modificati per ridurre il costo mantenendo alterate le prestazioni Il grado di novità del prodotto: - Innovazioni incrementali: se i bisogni sono soddisfatti con leggeri cambiamenti tecnologici periodici - Innovazioni radicali: quando i cambiamenti tecnologici hanno un impatto rilevante sui bisogni dei clienti. - Market breakthrough: quando i cambiamenti hanno un im- patto molto forte sui bisogni della clientela e arrivano a ri- definirne le necessità. Si ha un alto grado di novità e una riconfigurazione nel posizionamento del prodotto - Technology breakthrough: nel caso di offerta di nuove so- luzioni tecnologiche che non hanno forte impatto sui biso- gni della clientela. 5.3 L’innovazione nei servizi Il comparto dei servizi è enormemente cresciuto negli ultimi decenni e rappresenta una quota rilevante del prodotto, da considerare come una struttura portante dell’economia. L’innovazione nei servizi avviene quando si offre un servizio nuovo rispetto a quanto esisteva in precedenza. Ci possono anche essere innovazioni che non riguardano l’offerta centrale del servizio ma altri aspetti ad esso connessi. 5.3.1. Le caratteristiche dei servizi Immaterialità La più importante caratteristica distintiva dei servizi: il servizio non è tangibile. È possibile innovare rendendo immateriali delle attività che prima erano concrete. Eterogeneità e innovazione di processo I servizi sono molto eterogenei perché sono oggetto di elevata personalizzazione. Una modalità di innovazione consiste nel variare il livello di eterogeneità, standardizzando il processo produttivo. Deteriorabilità Non è possibile immagazzinare i servizi e se non sono erogati e consumati, possono essere persi e provocare un onere. Un modo per innovare può riguardare le modalità di gestione della domanda, distribuendola in modo più omogeneo o modificando i tempi di attesa. Raggruppamento I servizi sono spesso costituiti da pacchetti di attività ed è possibile innovare ampliando o riducendo la com- posizione di tali pacchetti. Ruolo del cliente L’innovazione nel comparto servizi può derivare da modifiche apportate al processo di acquisto che si risol- vono nel trasferire dal cliente all’impresa o dall’impresa al cliente alcune fasi dell’attività. Le innovazioni coinvolgono il processo di acquisto e consumo del servizio (es. self-service). Contestualità di erogazione e consumo Per erogazione del servizio si intende l’attività di “consegna” del servizio al cliente. Nel caso del servizio, esso è disponibile da subito al cliente ma non esce dalla sfera di disponibilità del produttore. Poiché il servizio non possiede caratteristiche materiali, deve essere acquisito dal cliente mentre viene erogato dal produttore, la cui presenza è necessaria durante il processo di acquisizione. Tra erogazione e consumo del servizio c’è una con- tinua interrelazione e una sovrapposizione sostanziale. 5.4 L’innovazione nelle piattaforme La piattaforma è una base tecnologica su cui è possibile costruire un insieme di prodotti tra loro correlati o con caratteristiche simili. Conduce a rilevanti economie perché consente di usare un’unica logica produttiva per una grande varietà di prodotti. 5.4.1. Benefici e problemi nell’utilizzo della piattaforma - Costi di produzioni inferiori grazie a economie di scala e ampiezza - Condivisione di componenti tra prodotti diversi a costi contenuti - Accorciamento del tempo di introduzione di nuovi prodotti in quanto lo sviluppo può avvenire a partire da una base già utilizzata - Riduzione della complessità grazie alla risoluzione precedente di eventuali problemi tecnici - Miglioramento della capacità di aggiornamento dei prodotti in quanto qualsiasi ammodernamento può essere esteso a tutti i prodotti collegati Ovviamente vi sono anche alcuni problemi come la necessità di adattare lo sviluppo non alla migliore soluzione tecnica ma alla piattaforma esistente e ciò può compromettere la capacità competitiva del nuovo prodotto. 5.4.2 I tipi di innovazione - Nuova piattaforma: si sviluppa una nuova tecnologia innovativa che dà vita a una famiglia di prodotti. - Nuovi prodotti basati sulla piattaforma esistente (innovazione modulare): si sviluppano nuovi modelli utilizzando la tecnologia esistente. - Miglioramenti incrementali ai prodotti esistenti: sono modifiche marginali ai prodotti - Nuovi prodotti in nuovi mercati: Si utilizza la stessa piattaforma tecnologica ma l’innovazione può essere di grande portata poiché nel nuovo mercato la tecnologia consente lo sviluppo di nuovi prodotti di grande impatto. Affinché la piattaforma possa essere la base per l’innovazione del prodotto, la sua architettura deve essere prevista in modo tale da sostenere l’innesto di componenti e moduli diversi. Questo tipo di struttura è alla base dello sviluppo di innovazioni incrementali e viene anche definita piattaforma interna e si differenzia da quella esterna poiché, nel secondo caso, l’impresa che sviluppa una tecnologia la rende disponibile anche ad altre imprese per creare una varietà di servizi che rendano la tecnologia di ampio utilizzo. Piattaforme di questa natura danno luogo a quello che viene definito sistema innovativo, ossia un insieme di organizzazioni connesse che operano in modo coordinato per creare un valore collettivo integrandosi. Questi ecosistemi si sviluppano intorno a una comune piattaforma tecnologica e la differenza rispetto a una supply chain è che le relazioni tra gli elementi della rete riguardano anche i rapporti orizzontali e di complementarità. Per coordinare i vari attori è necessaria la presenza di un leader sotto il profilo tecnologico. L’innovazione può essere; - Originata dal leader e avere degli elementi di radicalità - Originata dagli elementi periferici dell’ecosistema e avere degli elementi di marginalità In ogni caso ci deve essere coordinamento tra le strategie anche in termini di sviluppo tecnologico e di mercato. 5.5 L’innovazione del Business Model 5.5.1. Natura del Business model Il business model è l’insieme delle caratteristiche dei prodotti, dei processi di produzione, dei canali di distribuzione, delle modalità organizzative e dei meccanismi di scambio e di transazione, in so- stanza il sistema di offerta (value proposition). I business model possono anche essere visti come un insieme di elementi che costituiscono un modo particolare di condurre un’at- tività, possono combinare in modo differente gli stessi elementi o usarne diversi (vedi figura). In uno stesso settore possono coesistere modelli diversi che deter- minano performance molto differenti. Imitare un business model affermato in un mercato può risultare molto più complesso rispetto ad imitare un prodotto a causa dell’enorme quantità di variabili in gioco. Tuttavia, esistono alcuni mercati in cui ciò è pos- sibile. Innanzitutto, l’imitazione può risultare più facile per un’impresa del tutto nuova che può utilizzare il modello di un’impresa che ha innovato, adottando molte caratteristiche di successo. Mentre per un’impresa che già opera nel mercato, imitare significa modificare le proprie strutture e ciò può essere molto complesso. In ogni caso, l’imitazione di un business model è molto difficile e delicata perché l’intero modello si basa sull’equilibrio tra elementi; per cui, una modifica anche parziale può comprometterne l’intero equilibrio. 5.5.2. L’innovazione del business model Due modalità: 1) Business model design: attività intrapresa da una nuova azienda o da una che esiste e dà vita a un’at- tività completamente nuova in un mercato inesplorato. 2) Business model reconfiguration: riguarda una riconfigurazione delle attività esistenti con una nuova offerta. Sia una che l’altra modalità comportano un rischio piuttosto elevato, in quanto qualunque elemento che com- pone il sistema di offerta può non essere coerente con i bisogni o le aspettative del mercato. Per questo, spesso si va incontro a processi di sperimentazione basati su cicli di prova ed errore. CAP. 6 – INNOVATION MANAGEMENT E COMPORTAMENTO DELL’IM- PRESA INNOVATIVA 6.1 Innovation management 6.1.1 Il contest per l’innovazione La capacità di creare le condizioni affinché l’impresa sia in grado di produrre sistematicamente innovazioni in modo efficace ed efficiente distingue le organizzazioni che sopravvivono nel lungo termine dalle altre. La capacità di un’impresa di mantenersi in vita è in relazione al contesto in cui opera: in un ambiente statico, piccoli comportamenti innovativi determinano grandi cambiamenti; mentre in un ambiente evolutivo un’im- presa non in grado di reggere il passo del cambiamento, si trova in una situazione critica. L’ambiente da pren- dere in considerazione può essere articolato in funzione di aggregati omogenei di variabili, con riferimento alle forze esterne in grado di influenzare le scelte aziendali: - Variabili scientifico-tecnologiche: riguardano il livello di sviluppo delle conoscenze ma anche la velocità e l’intensità con cui esse crescono. - Variabili socio-culturali: sono connesse all’evoluzione della composizione della popolazione di un paese. La dimensione culturale riguarda i valori della popolazione stessa. - Variabili economiche: a livello macro sintetizzano l’andamento dell’economia nel suo complesso. - Variabili politiche: riguardano l’insieme dei comportamenti di partiti politici e istituzioni varie, la cui attività si estrinseca in regolamenti e leggi che condizionano l’operato dell’azienda e influiscono sulle scelte che essa compie. Le variabili ambientali: possono avere una dinamica molto diversa in funzione del livello di stabilità di cia- scuna e nel loro insieme. Infatti, in certe fasi storiche o sezioni geografiche l’ambiente tende a essere piuttosto statico, mentre in altre molto dinamico. Nel comportamento innovativo dell’impresa è possibile vedere la ri- sposta alle esigenze e ai bisogni della domanda, ma non tutte le imprese reagiscono agli stimoli nel medesimo modo. 6.1.2 Il management innovativo Il modo in cui l’impresa reagisce agli stimoli si può classificare così: - Reazione difensiva à un primo atteggiamento può essere quello di resistenza al cambiamento dell’ambiente, in quanto l’impresa giudica gli stimoli aggressivi nei suoi confronti. I motivi per cui si sceglie questa reazione sono molteplici e possono derivare dal ritardo con cui il management si rende conto del cambiamento, dalla posizione di leadership consolidata nel settore (in cui un cambiamento penalizzerebbe la posizione) oppure semplicemente per avversione al rischio. In tuti questi casi, l’im- presa fa appello al suo spirito di conservazione, confermando ulteriormente la strategia e la cultura aziendale. - Reazione adattiva à L’impresa cerca di operare tutti i cambiamenti necessari per tener conto della nuova situazione mutata. Questo comportamento è tipico delle imprese leader (con una strategia fles- sibile) che ritengono il cambiamento minaccioso ma si rendono conto che è inevitabile. In questa scelta, l’impresa deve prestare molta attenzione ai segnali provenienti dall’ambiente, interpretati come pos- sibili indicazioni di cambiamento. - Reazione innovativa à L’impresa percepisce ogni piccola variazione dell’ambiente come una grande opportunità in cui immagina un possibile futuro e si attiva per realizzarlo. Sono imprese che non si adattano all’ambiente ma che sanno innovare profondamente l’offerta e il comportamento per agire sull’ambiente stesso. La vita delle imprese è dunque breve e ad alto rischio se non hanno forte capacità di innovazione, soprattutto in un momento dinamico come quello presente. 6.2 La strategia e i vantaggi del First Mover L’impresa che introduce per prima un’innovazione viene definita First Mover. Si assume gli oneri di sviluppare un nuovo prodotto e i rischi derivanti dall’esplorare un territorio non conosciuto. Vi sono anche dei vantaggi rilevanti. 6.2.1 I vantaggi del first mover - Leadership tecnologica e curve di esperienza à L’impresa che investe per prima nella tecno- logia raggiunge una leadership che i concorrenti non riescono a sfidare, almeno finché non rie- scano a percorrere la stessa traiettoria. Anche se la tecnologia è facilmente imitabile, l’impresa innovatrice gode di un forte vantaggio di costo basato su una discesa più rapida lungo le curve di esperienza, poiché i vantaggi di costo sono connessi alla dimensione della produzione e all’entità della produzione cumulata. In molti mercati il costo di un’unità prodotto diminuisce di una percentuale costante quando la produ- zione cumulata raddoppia. Questo avviene per varie ragioni, come innanzitutto l’apprendimento che migliora l’efficienza, ma anche le innovazioni incrementali o caratteristiche aggiunte ex-post che mi- gliorano l’incontro tra domanda e offerta. Ciò permette al first mover di ottenere un vantaggio com- petitivo difficilmente raggiungibile. - Identificazione e immagine di prodotto à Se viene lanciato un prodotto completamente nuovo, i consumatori tendono a identificare l’intera categoria con il prodotto lanciato per primo. Si dice che l’impresa gode di un vantaggio di immagine difficilmente colmabile. - Brand loyalty e switching cost à La brand loyalty è un comportamento di acquisto ripetitivo nei confronti della stessa marca, per molteplici ragioni. Ad esempio, il cliente può sviluppare inerzia nel processo di acquisto, si può anche instaurare una relazione affettiva oppure può maturare la conoscenza di uno specifico prodotto e delle sue caratteristiche, rendendone più semplice l’acquisto. Il cliente, in alcuni casi, per acquisire familiarità con una tecnologia deve sostenere quelli che sono definiti swit- ching cost che possono riguardare il tempo speso per acquisire le competenze ma anche il sostenimento di investimenti monetari. - Effetto network / esternalità di rete à Può diventare molto costoso per un follower sottrarre dei clienti al first mover, soprattutto se sono organizzati in delle reti. - Accaparramento delle risorse scarse à L’impresa che entra per prima in un mercato riesce ad ac- caparrarsi una posizione migliore e le relative risorse esistenti, sottraendole ai concorrenti che arrivano in un secondo momento. Ovunque vi siano risorse scarse, un’impresa che entra per prima nel mercato può ottenere un vantaggio competitivo difficilmente raggiungibile. 6.2.2 Gli svantaggi del First Mover Le imprese che arrivano nel mercato poco dopo il First Mover possono sostenere costi inferiori, beneficiare degli investimenti del primo entrante e apprendere dai suoi errori al punto tale da assumere una posizione migliore, sono definite early follower. Tra gli svantaggi della prima mossa ci sono: - Costi di ricerca e sviluppo à Per sviluppare un nuovo prodotto potrebbe essere necessario sostenere costi elevati di ricerca e sviluppo. Se la tecnologia è totalmente nuova, i rischi associati al possibile  fallimento dell’attività di R&S sono molto elevati. I Follower devono sostenere investimenti minori, in quanto sanno già su cosa puntare. - Creazione e sviluppo del mercatoà Gli investimenti per creare un nuovo mercato per nuove cate- gorie di prodotto sono molto elevati e richiedono forti investimenti in comunicazione per comprendere i bisogni nuovi da soddisfare e trovare il giusto metodo per farlo. Altrettanto complessa e onerosa è l’attività di distribuzione, in quanto i nuovi prodotti potrebbero risultare difficili da collocare sul mer- cato. Se i canali esistenti non sono adeguati è necessario svilupparne di specifici o investire in quelli esistenti. Se la distribuzione preferisce adottare un nuovo prodotto solo se esso ha già dimostrato un elevato potenziale, bisogna cercare il consenso degli intermediari più specializzati. Ma i nuovi prodotti lanciati sul mercato potrebbero non avere successo a causa del rischio di non accettazione. - Investimenti in condizioni abilitanti à Quando un prodotto è realmente nuovo spesso richiede ade- guate attività di supporto di carattere tecnologico o infrastrutturale. Le condizioni abilitanti potrebbero essere costituite dalla presenza di partner che possano supportare il nuovo prodotto oppure di produt- tori complementari. Essi possono creare un’infrastruttura di mercato nuova che però rimane disponi- bile anche per le imprese che arrivano più tardi. 6.3 La strategia del Follower Per il first mover non è facile mantenere un vantaggio competitivo se non è in grado di sviluppare adeguate competenze coerenti con i business a lungo termine. Dopo l’ingresso del first mover seguono: - Early Follower: hanno una strategia di ingresso a ridosso dei primi entranti - Late Entrant: aspettano che la situazione del nuovo mercato si consolidi Il secondo entrante può rinunciare all’obiettivo della leadership e accontentarsi di una buona posizione nel mercato, senza correre i rischi del first mover. Tuttavia, una strategia che punta alla leadership può basarsi anche su un ingresso tardivo nel mercato, rispetto al primo entrante, dove l’obiettivo diventa ricercare i van- taggi specifici che si manifestano nell’attendere che altri introducano per primi il prodotto. Ci sono alcuni elementi che i follower possono sfruttare: - Forti competenze di marketing à Chi possiede rilevanti competenze di marketing come brand molto conosciuti o relazioni con i canali di distribuzione entrano nel mercato solo quando si sia pervenuti a un buon livello di confidenza sui ricavi potenziali, mettendo a frutto le proprie abilità di marketing. - Elevate capacità di produzione à le imprese che entrano nel mercato subito dopo il first mover sono quelle che possiedono rilevati competenze di tipo produttivo. Inoltre sono in grado di sviluppare un’at- tività a costi significativamente inferiori rispetto al leader, facendo leva sulle proprie risorse produttive e su business model più efficienti. - Free ridership à Le free rider sono imprese (solitamente late mover) che sottraendo personale al concorrente beneficiano di attività sviluppate da altri senza sostenerne i costi. Le abilità più preziose che possono sottrarre sono quelle manageriali che possono sviluppare le best practice dei processi operativi e delle soluzioni organizzative sviluppate dal first mover. - Risoluzione di incertezza à L’early follower beneficia delle informazioni derivanti dall’osserva- zione del comportamento dei clienti di fronte all’offerta del primo entrante. Analizzando le reazioni dei clienti è possibile capire come modificare il prodotto per migliorarlo e renderlo più coerente con le aspettative del mercato. - Inerzia del first mover à Una volta effettuati i primi investimenti, il first mover risulta restio ad attuare cambiamenti prima di aver recuperato le spese sostenute, ponendosi in una situazione di inerzia. Il mercato, però, continua a essere caratterizzato