Si avvicina finalmente il momento di un po’ di meritato riposo, e alle spalle c’è un primo semestre che non si può certo giudicare noioso!

Che cosa ci possiamo portare a casa dai sei mesi appena trascorsi?

L’AI IN BILICO TRA ASSESTAMENTO, INNOVAZIONE RESPONSABILE E SPINTA OLTRE IL LIMITE

Guardando agli ultimi mesi non si può non parlare di Artificial Intelligence, magari nella sua accezione più vasta e non solo in quella più evidente di AI generativa che ha portato all’hype che ben conosciamo, qualcosa che non nasce certo negli ultimi 24 mesi.

Come scrivevo qui qualche settimana fa, stiamo assistendo ai primi movimenti di assestamento della tecnologia, con l’inserimento della AI generativa nei sistemi operativi mobili e con la contaminazione di modelli diversi in soluzioni software che già esistono.

Inoltre, per consapevolezza, convenienza o pressione regolamentatrice stiamo vedendo i grandi big del software che rallentano il rilascio di nuove feature, ritirano alcuni prodotti o addirittura decidono di non lanciare al pubblico delle soluzioni a fronte dei rischi.

Oltre a quelli che citavo nel post di cui sopra, l’ultimo caso in termini temporali è la clonazione vocale di Vall-2-E di Microsoft, così perfetta da non poterla rilasciare, che mi ricorda molto la mia esperienza in Google a Zurigo nel 2010 (sì, 14 anni fa!) dove ci avevano mostrato come la tecnologia di riconoscimento dei volti usata per offuscarli su Street View fosse già allora così precisa (ricordo bene la demo con i visi dei presenti) da non poter essere data in mano al pubblico. Si tratta del classico problema che si ripresenta perché non nasce oggi, per quanto ora ci sia molta più velocità e soprattutto molta più pressione competitiva.

Tutto sommato, potremmo essere relativamente ottimisti, visto che siamo ancora all’inizio delle varie fasi che Open AI si aspetta per il futuro e che Matteo Flora ha raccontato nel video qui sotto.

Tuttavia, rimane necessario vigilare con molta attenzione su quello che accade.

La Stanford University ha collaborato con la società di ricerca Epoch AI in base ai dati del rapporto sull’indice di intelligenza artificiale del 2024 per stimare i costi di addestramento dei modelli di intelligenza artificiale generativa, basati sui prezzi dei servizi di cloud computing, sulla durata del processo, sul tasso di utilizzo dell’hardware impiegato e sul valore dell’hardware stesso.

Se Google ha speso 930 $ per addestrare Transformer, l’architettura di rete neurale rivoluzionaria alla base di molte innovazioni successive introdotta nel lontano 2017, l’anno scorso GPT-4 è costata a OpenAI oltre 78 milioni di $ e Gemini Ultra (Google) ancora di più, ben 191 milioni di $.

Questi valori sono relativi solo all’addestramento, poi c’è tutto il costo di infrastruttura per farli girare: facile capire come sia un mercato per pochi e questi pochi possono giocare con strumenti che hanno la potenzialità di influenzare pesantemente le nostre vite.

ONLINE ED OFFLINE, FA DAVVERO DIFFERENZA?

Dopo avere guardato a questa prospettiva, la domanda che faccio sopra sembra incredibilmente banale, e infatti lo è, salvo però non tradursi quasi nella pratica delle strategie aziendali.

Prendiamo a modello di ragionamento il retail fashion and luxury: che siano tempi duri per i retailer digitali del settore è ormai un fatto assodato, come già analizzato da molti, tra cui Business of Fashion qui. Inoltre siamo in un’epoca di grande accelerazione di qualsiasi fenomeno e decisione, come dicevo anche qualche settimana fa qui.

Anche con questa premessa, la notizia dell’amministrazione controllata di Matches Fashion da parte di Fraser Group, decisa per i mancati raggiungimenti degli obiettivi di business, ha segnato un nuovo e poco invidiabile record temporale: arriva solo due mesi dopo l’acquisto, avvenuto alla fine di dicembre per 52 milioni di sterline (circa 61 milioni di euro), con l’obiettivo di rilanciare l’e-tailer in perdita.

Il mercato UK da questo punto di vista è quanto mai emblematico del rapporto di forza altalenante tra retail online e offline: negli anni 2000 i grandi retailer acquistavano le aziende digitali per dotarsi di competenze interne, poi ad un certo punto sono stati i pure player a rilevare le catene su strada in crisi e, infine, il ciclo si è invertito di nuovo, con in più il crollo abbastanza repentino di alcuni di questi business online.

Nell’immagine la correlazione tra negozi fisici e tasso di conversione online, via Paolo Ratto, ricerca completa su ICSC.com

Tutto questo in un contesto in cui nel 2023, come scrivevo qui, si è ridotto il divario tra gli andamenti di online e offline: a livello globale, l’incremento dell’eCommerce di prodotto è pari al +8,9% e supera solo di poco la crescita del totale Retail (+3,9%). Ormai i pure player DTC entrano nelle catene fisiche e i più grandi retailer del mondo, Wallmart e Amazon, competono su uno scenario omnicanale a 360°.

La sfida, casomai, è quindi quella di sviluppare la capacità di guardare al cliente attraverso i canali sviluppando un’organizzazione interna adeguata (qui le mie considerazioni del 2022, del 2018, del 2016, del 2014) e serve tornare a guardare ai fondamentali di business e non solo alle valutazioni di borsa.

L’INNOVAZIONE E’ UNO SPORT DI SQUADRA

Parlare della differenza (fittizia) tra canali senza guardare al cliente e alla sua esperienza mi porta a parlare di gioco di squadra, che è importante anche per un altro tema che mi è molto caro, il modo corretto di fare innovazione.

Come dicevo qualche tempo fa a proposito di Chief Metaverse e Chief AI Officer, quando si fa innovazione molto spesso ci si dimentica la domanda più semplice, ossia il perché stiamo facendo una certa scelta, da cui deriva poi in modo sano il come si applicano le cose, evitando il mero copy and paste e l’effetto “bambino nel negozio dei dolci” dove si vorrebbe prendere tutto quello che si vede sullo scaffale della tecnologia. Inoltre, l’innovazione non può essere fatta da una sola persona o da un solo team totalmente dedicato.

Quindi, la tecnologia sicuramente deve trovare un nuovo modello di governance collaborativo ed occorre presidiare il processo di innovazione in modo lucido, non legato alla tecnologia specifica del momento e che tenga conto delle reali necessità e opportunità dell’azienda, senza dimenticare le implicazioni organizzative, la fondazione tecnologica necessaria e l’employee e customer experience.

Come scrivevo ormai diversi anni fa, la preparazione tecnica resta imprescindibile ma in un contesto dove tutti i dipendenti sono ormai “digitali” è la capacità di influenzare con la propria conoscenza, di comunicare efficacemente il cambiamento e di aiutare a creare valore in modo esteso ad essere molto più rilevante.

Fonte: IBM

Se tutti sappiamo come è difficile intendersi tra dipartimenti su temi “tradizionali” come le vendite omnicanale di cui sopra, figuriamoci come è difficile quando ci spostiamo nel terreno dell’innovazione più spinta! Per questo la necessità di un ruolo del facilitatore e umanizzatore della tecnologia è la ragione per cui credo che “CDO” non diventerà l’acronimo di “Chief disappering officer” (per quel che valgono i job title oggi).

E ci vuole anche un occhio alla picture più grande e lontana nel tempo…

IL MEDIO-LUNGO PERIODO ESISTE ANCORA (ANCHE SE BEN NASCOSTO)

Quello sotto è l’andamento dei ricavi e dei profitti di Amazon negli ultimi 30 anni.

Come si può vedere, il profitto è sempre stato piuttosto limitato, se non assente, per tantissimi anni perché Bezos ha investito in modo costante le entrate per migliorare il servizio fino a diventare il più grande retailer del mondo.

Poi, sono arrivati talmente tanti ricavi che non si possono più reinvestire tutti, e gli utili oggi sono più grandi del fatturato di qualche anno fa: è un ottimo esempio del ragionamento che facevo qualche tempo fa sul medio e lungo periodo, magari non applicabile a ogni contesto (e attenzione, serve un grande lavoro sulla cultura interna) ma sicuramente è significativo.

Come scrivevo qui, l’acronimo VUCA pochi anni fa, nel 2020, è stato “superato” da un nuovo acronimo, coniato dal professor Jamais Cascio nel suo articolo su Medium Facing the Age of Chaos, che è BANI. BANI è l’acronimo di Brittleness, Anxiety, Non-linearity e Incomprehensibility, ossia fragilità, ansia, non linearità e incomprensibilità sono fondamentali per una corretta analisi. Non il massimo se letto in maniera letterale, ma in realtà le sfumature sono diverse e, onestamente, sono molto calzanti per il nostro mondo.

E’ innegabile che l’accelerazione tecnologica sia incredibile e sempre crescente ma un generale aumento di velocità non è un fatto in assoluto nuovo, e non solo tecnologicamente parlando.

Nemmeno poi la confusione che si crea in termini di paure e entusiasmi eccessivi davanti ad una nuova tecnologia è un fatto nuovo, tutte le novità di questo tipo hanno portato storicamente a cambiamenti importanti della società e del mondo del lavoro.

Tutto nasce, da sempre, dalla mancata comprensione, di cui ho parlato qui, che porta a vedere tutto come magico e meraviglioso piuttosto che spaventoso, a seconda dei casi, e rende difficile quella capacità di unire i puntini che tanto serve quando si fa innovazione.

Finché si perdono le connessioni causa-effetto, un po’ come per la magia e la danza della pioggia nei tempi antichi, diventa difficile esprimere un ragionamento oggettivo (guardatevi il video sotto).

Avevo iniziato il 2023 parlando di FOMO, prendendo spunto dalla rilettura di un mio vecchio contenuto e dal quasi contemporaneo ascolto di un podcast di AWS, dal titolo “FOMO in the C-Suite”. L’acronimo FOMO sta per fear of missing out, letteralmente: “paura di essere tagliati fuori”. Indica una forma di ansia sociale caratterizzata dal desiderio di rimanere continuamente in contatto con le attività che fanno le altre persone, e dalla paura di essere esclusi da eventi, esperienze, o contesti sociali gratificanti (fonte: Wikipedia).

Dopo 18 mesi da quel post, è più che mai vero che quando arriva il momento della disillusione di massa ecco che viene il momento di raccogliere gli sforzi di esplorazione precedenti e correre davanti ai concorrenti che si stanno ritirando dai risultati mancati rispetto ad aspettative precedenti e irrealistiche. Vale per tantissimi campi, dalla sbornia dei risultati E-Commerce durante la pandemia a Clubhouse (ve lo ricordate?) e per un po’ almeno gli esempi saranno tanti e velocissimi.