Esplorare il futuro dell’innovazione nell’era del post-digitale (parte 2)

Questo il secondo e ultimo episodio della nostra serie in due parti sull'innovazione, con la partecipazione diGreg Satell, autore diMapping Innovation e diCascades: How to Create a Movement that Drives Transformational Change, pubblicato da McGraw-Hill in aprile. Per scoprire di più su Greg, visita il suo sitoGregSatell.come seguilo su Twitter:@DigitalTonto).Leggi la prima parte qui.

In un'epoca di aspettative dei clienti in continua evoluzione, adottare l'approccio sbagliato verso l'innovazione può rivelarsi letale. Ciò vale sia per la capacità di ascoltare la propria clientela, sia per gli investimenti in miglioramenti continui e l'attenzione al bilancio.Il rischio che, con il variare delle condizioni di mercato, si finisca per continuare a perfezionare prodotti che ai clienti non interessano più.

In questo caso, invece di rinnovare i propri prodotti, bisogna cambiare modello di business.

Così, almeno, dice Greg Satell.

"La verità", afferma, " che molte organizzazioni non riescono a progredire perchè finiscono per arroccarsi dietro un'unica strategia. Appena trovano qualcosa che funziona decidono che quello sarà il loro modo di innovare e finiscono per cercare di applicare sempre la stessa soluzione, a prescindere dal problema. Così facendo, non possono che finire male".

"Ecco perchè tante organizzazioni che una volta erano considerate pioniere dell'innovazione oggi non riescono a rimanere al passo con i tempi: perchè non sono tagliate per questo, non hanno la mentalità adatta. Ma così facendo perdono rilevanza".

» meglio trovare soluzioni su misura per i singoli problemi, non il contrario.

Da questa idea nato il secondo e ultimo episodio della nostra intervista con il consulente per l'innovazione Greg Satell.

Speriamo che questa conversazione ti fornisca spunti interessanti.

Appian: Diamo una marcia in più a questa conversazione: hai dichiarato che giuntoil momento di pensare meno agli hackathon e più ad affrontare sfide importanti. Che cosa intendevi?

Satell: Sì, mi riferivo alla nuova era dell'innovazione. Oggi tendiamo ad associare l'innovazione con le tecnologie digitali e l'agilità. Questo perchè abbiamo un'ottima comprensione della tecnologia digitale e ci siamo abituati a veder uscire sul mercato un nuovo chip più potente e migliore del precedente praticamente ogni due anni.

Appian: Il risultato della libera innovazione.

Satell: » come se il valore di un prodotto si sia spostato nel front-end, su cose come il design e l'interfaccia utente. Basta pensare all'iPod di Steve Jobs e all'idea di poter portare sempre con sè migliaia di canzoni.

Il produttore della tecnologia che ci sta dietrone ha tratto un guadagno considerevole, ma mai quanto Apple con l'iPod. In sostanza, negli ultimi 20-30 anni gran parte del valore si spostato verso il front-end. Oggi, però, le cose stanno cambiando. La legge di Moore sta perdendo valore. Perciò la domanda : "Cosa faremo quando non sarà più valida?"

https://twitter.com/Digitaltonto/status/1097108927781720065

L'informatica nell'era post-digitale: sull'orlo del cambiamento

Appian: Qual il passo successivo? E come possiamo trarre vantaggio da questa tendenza?

Satell: Dobbiamo trovare nuove tecnologie di base. Al momento le possibili candidate sono principalmente l'informatica quantistica e i chip neuromorfici, due tecnologie che non hanno niente a che vedere con i vecchi microchip, cosa che causerà qualche problema.

Appian: ma l'informatica quantistica non un concetto futuristico? O già una realtà concreta?

Satell:I computer quantistici sono in uso già oggi e sappiamo che possono essere uno strumento estremamente prezioso per attività come la simulazione di sistemi fisici. Si tratta di una tecnologiache non renderà per almeno altri cinque anni.

Ma, tra cinque anni, le aziende che non si stanno preparando per l'era dell'informatica quantistica avranno enormi problemi, perchè non sapranno come sfruttare la tecnologia.

https://youtu.be/P6efzdeS734

Meglio dimenticare il "move fast and break things"

Appian: Questo ci riporta all'argomento principale, cio all'idea che dobbiamo prepararci alla vita dopo il digitale. Cosa comporta tutto questo a livello imprenditoriale?

Satell:

Significa che negli ultimi vent'anni abbiamo imparato a fare tutto rapidamente. Nei prossimi due decenni dovremo imparare a rallentare di nuovo.

Non si può riprodurre rapidamente un computer quantistico. Non si può riprodurre rapidamente un materiale rivoluzionario per pannelli solari.E non si può riprodurre rapidamente una cura per il cancro.

Una delle organizzazioni con cui mi sono confrontato più a lungo il Joint Center for Energy Storage Research dell'Argonne National Laboratory (JCESR), un consorzio tra cinque laboratori nazionali, università di ricerca e una rete di oltre 100 aziende del settore privato.

Appian: E di cosa avete parlato?

Satell: Le loro ricerche al momento sono incentrate sull'identificazione della composizione chimica delle batterie del futuro, con l'idea di elaborare un prototipo per la rete elettrica e un altro per dispositivi e automobili. Se ci si pensa in effetti assurdo utilizzare gli ioni di litio per entrambi.

Gli ioni di litio, poi, hanno lo stesso problema della legge di Moore: stanno raggiungendo i propri limiti teorici.

Certo, ci metteranno un po' più della legge di Moore, forse 5 o 10 anni.

Il JCESR, però, non si limitato a identificare una sola composizione chimica, ma due per ciascun prototipo. Ora sappiamo cosa serve per produrre batterie di nuova generazione e per farle funzionare. Il problema che si tratta di materiali che ancora non esistono.

La scienza dei materiali come scintilla di una rivoluzione

Appian:Sembra un problema senza soluzione.

Satell: Ma oggi un problema molto più contenuto di prima.

Penso che la scienza dei materiali sia la tecnologia più importante del prossimo decennio.

In sostanza, quello che abbiamo cominciato a fare elaborare il genoma di questi materiali, utilizzando supercomputer ad alte prestazioni per riuscirci più rapidamente che mai.

https://youtu.be/LjcPWmJjfD4

Appian: Quali vantaggi si ottengono accelerando il modo tradizionale di affrontare la scienza dei materiali?

Satell: Di solito si inizia con le proprietà da ottenere e si lavora a ritroso, sulle strutture e i processi necessari per arrivarci. Pensiamo al 787 Dreamliner, il nuovo aereo della Boeing: pur funzionando più o meno come il suo predecessore, il 777, il 20% più leggero e impiega il 20% in meno di carburante.

Questo genere di innovazioni ha un enorme impatto in termini sia economici sia ambientali, se applicato all'intero mercato dell'aviazione globale.

Appian: Hai detto che il genoma dei materiali viene elaborato tramite supercomputer. Quali sono le implicazioni che ne derivano?

Satell: Il problema della scienza dei materiali tradizionale che si può passare un'incredibile quantità di tempo a esaminare le potenzialità dei materiali e a testarle fino a quando non si ottiene qualcosa di meglio di quello che si ha già.

Con le simulazioni computerizzate, però, si possono analizzare migliaia di possibilità e restringerle a 40-50. Si può eliminare più del 90% delle possibilità e risolvere il problema a una velocità sorprendente.

https://twitter.com/Digitaltonto/status/1102194841230954497

Appian: Insomma, un primo accenno a quella che sarà la rivoluzione della scienza dei materiali. Ma quanto tempo ci vorrà prima che questo genere di innovazioni diventi una realtà?

Satell: Gli esperti di materiali con cui ho parlato hanno affermato che nei prossimi dieci anni lo sviluppo dei materiali migliorerà fino a 10 volte più di oggi, cosa che potrebbe avere un impatto notevole sull'economia di molti settori.

Le aziende spendono centinaia di milioni di dollari per la ricerca sui materiali. Accelerare il processo (di scoperta) vorrebbe dire creare un modello economico completamente nuovo.

L'incredibile evoluzione della biologia sintetica

Appian:Nei tuoi scritti hai parlato anche di genomica e dell'ascesa della biologia sintetica.

Satell:La scoperta di CRISPR (uno strumento di editing genomico), nel 2012, rappresenta un enorme progresso nel campo dell'ingegneria genetica.

Non ho mai visto piovere investimenti tanto rapidamente quanto con il CRISPR, mai. Scoperto forse cinque anni fa, già milioni di volte più accurato di qualunque editing genomico si facesse prima.

Tanto che gli investitori faticano a tenere il passo, e sono già iniziati i test sui farmaci.

Appian:Cambiando di nuovo argomento, cosa puoi dirci del mainstreaming dell'IA? Ormai ovunque! Come si inserisce l'evoluzione dell'IA nella categoria delle tendenze rivoluzionarie?

Satell: L'IA un'altra delle tecnologie da tenere d'occhio, e non solo nel campo del digitale: i chip neuromorfici sono perfettamente adatti all'intelligenza artificiale e i computer quantistici giocheranno un ruolo fondamentale nell'esecuzione e nell'addestramento degli algoritmi per l'IA, perchè sono in grado di gestire le complessità.

https://twitter.com/Digitaltonto/status/1096742457163825152

Automazione e manodopera umana: un bilancio positivo

Appian: Considerando il gran clamore suscitato dall'IA, cosa pensi del dibattito sull'idea che l'intelligenza artificiale possa avere un effetto positivo o negativo sulla società?

Satell:

Ti riferisci all'idea che i robot ci rubino il lavoro? Nessuno di coloro che hanno effettivamente esaminato il problema la pensa così. Nessuno che lo abbia analizzato con cognizione di causa lo pensa.

Appian: Ma sono state fatte numerose previsioni negative e distopiche sulla futura apocalisse IA. Internet ne pieno.

Satell: Prima di tutto, basta guardare i numeri. Le prime applicazioni di IA e robotica risalgono al 2011 e, in questi anni, siamo passati da un elevato livello di disoccupazione a una massiccia carenza di manodopera. » sufficiente parlare con chiunque gestisca un'azienda, soprattutto se un'azienda manifatturiera, tra le più semplici da automatizzare, per rendersi conto che proprio lì che manca la maggior parte della manodopera.

Insomma, a livello di dati nulla lascia intendere che a conti fatti l'IA abbia un effetto negativo sull'impiego umano.Prima di tutto, l'automazione non porta via posti di lavoro, ma rimpiazza singole attività: ogni volta che si automatizza qualcosa, in una certa misura la si trasforma in commodity, trasferendone il valore a un'altra parte dell'organizzazione.

L'automatizzazione di un processo lo priva del suo valore intrinseco, ma genera anche l'esigenza di creare valore da qualche altra parte.

Appian:L'Intelligent Automation un'altra delle maggiori tendenze del momento. Secondo un recente studio di KPMG, pare che quasi la metà delle aziende intenda utilizzare qualche forma di automazione intelligente su larga scala nei prossimi tre anni. » così che le aziende finiranno per competere in futuro? E se sì, quali aziende pensi stiano operando al meglio in questo senso?

Satell: Per capire il valore dell'automazione basta andare in un Apple Store, una delle esperienze di vendita al dettaglio più automatizzate che si possano immaginare. Entrando in un Apple Store, la prima cosa che si nota un mare di camicie blu: questo perchè la funzione dei loro punti vendita oggi non più generare transazioni, ma aiutarti a fare tutto quello che non possibile ottenere online: chiedere consigli, vendere articoli extra, ricevere formazione e quant'altro.

https://twitter.com/Digitaltonto/status/1092062568775061504

Il dilemma etico sull'IA

Appian: Per concludere, parliamo di un ultimo argomento: le implicazioni etiche di intelligenza artificiale e automazione intelligente.

Satell: Già, un bel problema. Proprio un grosso, enorme problema. Ne ho parlato sull'Harvard Business Review, un paio di anni fa. Ho partecipato a una conferenza accademica presso IBM e tutti continuavano a ripetere che si tratta di un problema molto serio.

Il fatto che non esiste una sola questione etica, ma tutta una serie di problematiche.

Appian: Come le descriveresti?

Satell: Da una parte ci sono le basi (della fantascienza), come l'idea che le macchine possano prendere il sopravvento sul mondo o Skynet (un'immaginaria rete di supercomputer che vuole eliminare l'umanità), dall'altra problemi filosofici ideali per fare conversazione a un cocktail party.

Ma le questioni etiche legate all'IA stanno divenendo una realtà: pensando all'IA applicata ai veicoli, per esempio, prima o poi il sistema potrebbe trovarsi a dover prendere decisioni che potrebbero ferire un passante o il conducente.

Appian: Si fa molto parlare anche dell'urgenza di affrontare il problema dei pregiudizi dell'IA. Tu cosa ne pensi?

Satell: Il termine tecnico "pregiudizio nel corpus di apprendimento" ed un grosso problema. Hai figli?

Appian: Sì.

https://twitter.com/Digitaltonto/status/1089512692627488770

Satell: Immagino che, mentre crescevano, tu abbia fatto attenzione a cosa imparavano a scuola, a chi erano i loro amici e a quali programmi televisivi guardavano, perchè erano tutti elementi che potevano influenzarne il processo di apprendimento.

Quindi, la domanda : a quali influenze vengono esposti i nostri algoritmi? Chi se ne preoccupa?

Tay di Microsoft uno degli esempi più classici: Microsoft ha inserito un chatbot (basato sull'IA) su Twitter e, nel giro di sole 24 ore, questo stato esposto ai troll del social network, che lo hanno alimentato con informazioni errate, bigotte e misogine.

Per approfondire, c' il magnifico libro di Cathy O'Neal, "Weapons of Math Destruction", in cui l'autrice dichiara che non abbiamo idea di come questi algoritmi vengano addestrati.

Appian:Eppure sono già presenti in quasi ogni aspetto delle nostre vite.

Satell: Già, prendono decisioni su chi viene esposto al marketing predatorio, chi otterrà un determinato lavoro, chi va in prigione, chi viene liberato sulla parola e chi può ottenere un mutuo.

Insomma, la questione etica rappresenta un enorme problema e le grandi aziende tecnologiche stanno cercando di fare di tutto per superarlo.

Quando ho scritto di IA ed etica, due anni fa, stavano stabilendo qualcosa chiamato La partnership per l'IA per elaborare standard etici sull'uso dell'intelligenza artificiale.

Tutti si preoccupano di chi influenza i nostri figli, ma dovremmo preoccuparci anche di chi addestra i nostri algoritmi.