Per un po’ di tempo si è potuto far finta di niente, cullandosi nell’idea che, alla fine, tutto sarebbe rimasto più o meno come prima. Oggi però anche il mondo delle Pmi deve affrontare il tema della importanza dei cambiamenti in corso e farsene una ragione. L’intelligenza artificiale – è ormai ampiamente accettato – rivoluzionerà la vita di tutte le aziende, dalle più grandi alle più piccole. Il problema per le Pmi è che le aziende più grandi hanno le risorse e le competenze per trattare il tema senza incorrere in gravi problemi o errori, mentre la “normale Pmi” si trova in una situazione di partenza ben diversa ed è, salvo casi fortunati, largamente impreparata a gestire il tema. Occorre dunque sviluppare una strategia di sopravvivenza, come minimo. Di seguito le regole chiave per avere successo nell’intrapresa:
1.
Il tema non è delegabile. In una Pmi il capo azienda non può delegare ad altri il tema strategico (cosa fare, dove investire, quanto investire, quando dichiarare sconfitta, quando raddoppiare gli investimenti) perché l’impatto di un errore è troppo grande e minaccia la sopravvivenza stessa dell’azienda. È bene che il capo azienda si riservi una ventina di giorni per alfabetizzarsi sul tema dell’intelligenza artificiale, leggendo libri, documentandosi su riviste, partecipando a seminari, guardando ai migliori concorrenti, specie esteri. Non è importante acquisire tecnicismi, che richiederebbero tempi e competenze iniziali non disponibili. È invece indispensabile che l’apprendistato termini con una chiara comprensione di “dove” investire (migliorare l’interfaccia con i clienti e la customer satisfaction, ridurre i costi, migliorare il controllo sull’operatività aziendale e la capacità predittiva, altro). Non occorre un progetto di rivoluzione culturale ma l’identificazione di 1-2 progetti pilota chiari e semplici che permettano di migliorare la performance aziendale in un’area chiave.
2.
Un compagno di viaggio è normalmente necessario. Poiché in azienda raramente si hanno competenze su un tema così nuovo, occorre quasi sempre una assistenza esterna. Boutique o fornitore di dimensioni medio-grandi ? I secondi possono dimostrare più esperienze concrete. Ma costano di più e rischiano di riproporre soluzioni già sviluppate per altri committenti con obiettivi purtroppo diversi. Le soluzioni possibili: una boutique su un tema, due boutique su due temi diversi ma entrambi importanti, due boutique sullo stesso tema, ma con la chiara idea che chi dopo uno o due mesi è meno promettente dovrà abbandonare.
3.
L’interfaccia cliente e la customer experience – due aspetti dello stesso tema – sono spesso le aree di investimento a maggior impatto. Due esempi: nel B2C la creazione di una interfaccia con il cliente ben fatta può produrre risultati esplosivi e portare in tempi rapidi all’onore del mondo aziende poco conosciute. Così come, né più né meno, può succedere nel B2B ridisegnando ed integrando i processi della supply chain di fornitore e clienti.
4.
Sono molte le aree, all’infuori del miglioramento della customer experience, nelle quali l’intelligenza artificiale può produrre risultati, ma le maggiori sicurezze sono spesso nell’investimento per la riduzione costi. Con l’intelligenza artificiale ci si può sbizzarrire, utilizzandola nei campi più disparati, dall’R&D allo sviluppo di modelli predittivi, al pricing, al Crm. Ma l’area riduzione costi è probabilmente il second best. In primis, perché al capo azienda il tema è chiarissimo e quindi naviga in acque note o comunque controllabili: non si sente perso. Poi, perché il tema è più semplice da affrontare: liberare risorse da attività ripetitive non è normalmente una scalata di sesto grado superiore. Infine, perché esistono numerosi fornitori pronti ad offrire quella che ormai è una quasi commodity.
5.
Definire da subito le metriche con le quali si misura il successo di un progetto di investimento. Nessun investimento deve essere varato se a monte non è stato chiarito come si misura il successo dell’investimento stesso e a quale livello di impatto si sta aspirando. Il rischio in tutto questo è di essere generici, specie negli investimenti nell’area customer satisfaction. I 20 giorni di acculturamento e training suggeriti al punto 1 devono essere sufficienti ad aiutare a essere precisi sul tema.
6.
Qualche compromesso sulla qualità dei dati dovrà essere fatto. È scontato che l’introduzione dell’intelligenza artificiale in azienda ha un impatto che è condizionato dalla ampiezza, profondità e qualità dei dati disponibili. Il fornitore che propone mesi e mesi di lavoro per mettere a punto la qualità dei dati prima di avviarsi su un progetto pilota realizzativo probabilmente deve essere accompagnato alla porta. Occorre lavorare con ciò che si ha, al limite con qualche miglioramento, nell’interesse di costi e tempi.
Nessuno spavento, nessuna incertezza. Chi gestisce con successo una azienda, di qualsiasi taglia, è in grado di acculturarsi, di capire cosa va fatto, di controllare il processo di realizzazione degli obiettivi. Buon lavoro, dunque. Senza indugio però!
