Artificial Intelligence Transformation, il nuovo mantra: le 6 azioni chiave per il business

La digitalizzazione è questione di modelli organizzativi e competenze. Per riuscire nell’implementazione delle nuove tecnologie, dai big data all’intelligenza artificiale, occorre un metodo capace di ripensare l’organizzazione per darle un vantaggio competitivo. È, infatti, nei benefici che si misura il successo della trasformazione digitale e, pur se il 90% delle aziende globali ha avviato in qualche forma il cambiamento, in media è stato realizzato solo un terzo dei benefici attesi sui ricavi. È quanto emerge dallo studio di McKinsey & Company dal titolo “Rewired to outcompete” (SCARICA QUI IL REPORT COMPLETO), che analizza come le aziende possono produrre risultati positivi nell’era del digitale e dell’Ai. In quest’ottica, lo studio delinea inoltre sei competenze chiave.

Digitalizzazione, la scelta del modello

Una delle sfide più importanti a cui le aziende vanno incontro riguarda i modelli scelti per navigare con successo le nuove tecnologie. Non è una sfida nuova, ma avrà implicazioni sempre più profonde per il modo in cui le aziende agiranno, in un mondo in cui il digitale e l’Ai stanno ridisegnando il modo di lavorare e di vivere.

Al contempo, si tratta di una sfida che racchiude un importante potenziale anche per le aziende che la stanno affrontando nel modo giusto, con l’eccellenza in ambito digitale che può tradursi in performance finanziarie superiori.

Questa sovraperformance è stata favorita da una maggiore integrazione della tecnologia nei processi aziendali principali end-to-end. Questo, a sua volta, ha portato a un aumento delle vendite digitali e a una riduzione dei costi delle filiali e delle operazioni.

Il cambiamento a livello organizzativo

Come hanno fatto i leader digitali a raggiungere questo obiettivo? Avvicinando maggiormente business, tecnologia e operazioni per innovare, rafforzando le proprie aziende e costruendo un ambiente tecnologico e di dati finalizzato a consentire a migliaia di team di innovare i processi digitali giorno dopo giorno.

Non è un percorso semplice: affinché il digitale e l’Ai possano realizzare il proprio pieno potenziale e consentire una trasformazione aziendale, il top team deve essere pronto ad intraprendere un’operazione meticolosa di cambiamenti a livello organizzativo.

Per attuare questi cambiamenti, prosegue McKinsey, è necessario sviluppare sei capacità aziendali fondamentali, che consentono alle società di integrare le nuove tecnologie, come l’Ai generativa, e di sfruttarle per creare nuovo valore. La trasformazione digitale non può avere successo senza che venga sviluppata una base di competenze in tutte e sei le capacità. Si tratta inoltre di fattori interconnessi e che dovranno essere gestiti come tali.

Le sei capacità aziendali per la digital transformation

1. La prima capacità consiste nell’allineare la C-suite con una roadmap di business. Quando i programmi di trasformazione digitale e di intelligenza artificiale sono in stallo, di solito è perché la pianificazione e l’allineamento sono insufficienti. Le incomprensioni tra i dirigenti nella fase di pianificazione strategica portano invariabilmente a un’esecuzione confusa della trasformazione aziendale. Poiché le trasformazioni digitali interessano tante parti dell’azienda, investire il tempo necessario per contribuire al successo della trasformazione dà notevoli frutti in termini di chiarezza e di azione unificata. Le aziende migliori puntano su tre strategie iniziali: ispirare e allineare il top team; scegliere il giusto “formato” del cambiamento digitale, individuando le aree di business di valore su cui puntare, evitando sia progetti troppo piccoli che iniziative disperse;  impegnare la C-suite sui Kpi della trasformazione.
2. Il secondo elemento vincente è la capacità di costruirsi una squadra di talenti interna. Un’azienda non può esternalizzare il proprio percorso verso l’eccellenza digitale. Essere digitale significa avere un proprio gruppo di talenti digitali – proprietari di prodotti, progettisti di esperienze, ingegneri cloud, sviluppatori software e così via – che lavorano fianco a fianco con i colleghi dell’azienda. Le trasformazioni digitali sono innanzitutto trasformazioni di persone. Ecco tre azioni che i leader digitali possono intraprendere: struttura a diamante per i propri talenti: più tecnici che manager e più figure esperte che junior; fare delle competenze il proprio mantra: le grandi tech company arrivano fino a 10 livelli diversi di data engineer – non ne hanno uno solo; costruire il team digitale pensando anche alla “panchina”: le figure chiave devono avere delle sostituzioni possibili o sarete bloccati dai lunghi processi di assunzione e onboarding.
3. La terza capacità è adottare un nuovo modello operativo che possa crescere. La maggior parte delle aziende è riuscita a creare una manciata di team agili interfunzionali. Ma scalare in modo che centinaia o addirittura migliaia di team lavorino in questo modo, è una sfida impegnativa. Lo sviluppo del giusto modello operativo per avvicinare business, tecnologia e operazioni è forse l’aspetto più complesso di una trasformazione digitale e dell’Ai, perché tocca il cuore dell’organizzazione e il modo in cui le persone lavorano. Dallo studio di McKinsey sono emersi tre modelli principali: fabbrica digitale, prodotto e piattaforma e impresa agile. Ognuno di questi modelli si basa su due idee fondamentali. La prima è che i team agili piccoli e multidisciplinari, o “pod”, sono il modo più efficace ed efficiente per sviluppare software. In secondo luogo, i pod lavorano insieme in modo più efficace quando alcuni si concentrano sul miglioramento diretto dell’esperienza del cliente o dell’utente, mentre altri si concentrano sulla creazione di servizi riutilizzabili per accelerare il lavoro di tutti i pod.
4. Quarta capacità: Tecnologia per la velocità e innovazione distribuita. Lo scopo principale della tecnologia all’interno di un’azienda rewired è quello di facilitare lo sviluppo e il rilascio costante di innovazioni digitali da parte di centinaia, se non migliaia, di pod. Ciò richiede un ambiente tecnologico distribuito in cui ogni pod possa accedere agli strumenti di sviluppo software, ai dati e alle applicazioni di cui ha bisogno. Tre le priorità: preparare gli strumenti per creare la piattaforma tech; utilizzare le Api (Application programming interfaces); automatizzare la distribuzione del software.
5. La quinta capacità risiede nell’adozione del concetto di embedded data. Il 70% dello sforzo necessario per sviluppare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale può essere attribuito alla gestione e all’armonizzazione dei dati. Ma se i dati non vengono ordinati e organizzati in modo ponderato per facilitarne il consumo e il riutilizzo, la scalabilità delle soluzioni può rappresentare una grande sfida. La capacità di migliorare costantemente l’esperienza del cliente e di ridurre i costi unitari dipende dalla possibilità di fornire a ogni team digitale e di Ai un accesso (quasi) in tempo reale ai dati. Per raggiungere questo obiettivo, le aziende possono concentrarsi su tre aree: ricorrere a “mattoncini” riutilizzabili, i data products; installare gli architravi dell’architettura dei dati; adottare un modello federato di governance dei dati.
6. Infine, la trasformazione digitale si fonda anche sulla capacità di incoraggiare l’adozione e la scalabilità. La sfida più grande spesso è far sì che i clienti o gli utenti aziendali adottino la soluzione come parte delle proprie attività quotidiane, così come, successivamente, raggiungere un’ampia scala in tutta l’azienda. Le aziende di successo si concentrano su tre strategie: Focus in egual misura sull’adozione e sullo sviluppo; Scalabilità degli asset; monitoraggio dei progressi.