Amazon Web Services illustra, attraverso le parole di Werner Vogels, come le aziende possano utilizzare le idee della produzione di massa per creare business con i dati
Come le aziende possono usare idee dalla produzione di massa per creare business con i dati “Strategicamente, l’IT non conta”. Era questa la tesi provocatoria di un articolo molto discusso dello statunitense Nicolas Carr, pubblicato nel 2003 sulla Harvard Business Review. Allora, le aziende spendevano più di metà del loro intero investimento per l’IT, in un modo non differenziante. “In un mondo in cui gli strumenti sono ugualmente accessibili per ogni azienda, questi non offrono alcun vantaggio competitivo”, così andava avanti la discussione. L’autore raccomandava piuttosto di guidare gli investimenti verso risorse strategicamente rilevanti. Negli anni successivi, molte aziende hanno esternalizzato le attività IT perché queste non le riguardavano più come parte del loro core business.
Una nuova era
Quasi 15 anni dopo, la situazione è cambiata. Oggi, nell’era della digitalizzazione globale, ci sono molti esempi che dimostrano come l’IT in effetti conti. Sviluppi come il cloud computing, l’Internet of things, l’intelligenza artificiale e il machine learning stanno dimostrando che l’IT è diventato, di nuovo, un driver strategico per il business. Questo sta trasformando il modo in cui oggi le aziende offrono prodotti e servizi ai propri clienti. Basti prendere l’esempio dell’industria manifatturiera: nella prototipazione, modelli tecnologicamente complessi non sono più prodotti fisicamente, ma le loro caratteristiche possono essere testate in modo puramente virtuale ovunque, grazie alle simulazioni. La startup tedesca SimScale sta sfruttando questo trend. I fondatori hanno infatti notato che in molte aziende i product designer lavoravano in modo molto distaccato dal resto della produzione. È possibile accedere alla piattaforma SimScale attraverso un normale browser web: in questo modo, i progettisti diventano parte di un ecosistema in cui le funzionalità di simulazioni, i dati e le persone coesistono, consentendo loro di sviluppare prodotti migliori più velocemente.
Anche i servizi a valore aggiunto stanno giocando un ruolo sempre più importante sia per le aziende, sia per i loro clienti. Per esempio Kärcher, produttore di tecnologie per la pulizia, gestisce la sua intera flotta attraverso la soluzione cloud “Kärcher Fleet”. Questa trasmette i dati dalle macchine di pulizia dell’azienda, con informazioni tra cui lo stato di manutenzione e di caricamento, quando le macchine vengono utilizzate e dove vengono collocate. Il beneficio per i clienti è che utenti autorizzati possono accedere a questi dati e quindi gestire i magazzini da siti differenti, rendendo il processo di manutenzione molto più efficiente.
Ma ci sono anche vantaggi per Kärcher: sviluppando questo servizio, l’azienda può avere l’esatta visione di come le macchine siano effettivamente utilizzate dai suoi clienti. Grazie a queste informazioni, attraverso il suo portale di analisi Kärcher può generare nuove entrate sotto forma di modelli in abbonamento.
Più di un semplice supporto
Questi esempi mettono in evidenza come oggi l’obiettivo del software non sia soltanto quello di supportare i processi di business; al contrario le soluzioni software sono diventate un elemento essenziale in aree di business multiple, a partire da piattaforme integrate che possono gestire tutte le attività (dalla ricerca di mercato alla produzione, fino alla logistica). Oggi, l’IT è la base dei modelli di business digitali e ha dunque un ruolo dal valore aggiunto, come si può notare, per esempio, quando le persone della vendita interagiscono con i loro clienti sugli shop online o tramite app mobile. Gli esperti di marketing utilizzano i big data e l’intelligenza artificiale per capire di più delle future esigenze dei loro clienti.
Breuninger, una catena di negozi di moda fortemente legata alla tradizione, l’ha capito e ha deciso di affidarsi a una piattaforma di e-commerce autonoma sul Cloud di AWS. Breuninger utilizza modelli moderni per lo sviluppo di software, come Self-Contained Systems (SCS), così da poter aumentare la velocità di sviluppo con team agili e autonomi, e testare velocemente nuove caratteristiche. Ogni team agisce in base al principio “tu l’hai costruito, tu lo fai funzionare”, per cui i team stessi sono responsabili di mettere in opera il software. Il vantaggio di questo approccio è che in fase di progettazione delle nuove applicazioni c’è già un focus sugli aspetti operativi.
Creazione del valore attraverso i dati
Nella digital economy, i dati sono al centro della creazione di valore, mentre gli asset fisici stanno perdendo significato nei modelli di business. Fino al 1992, la aziende più valutate nell’S&P 500 Index erano quelle che producevano o distribuivano cose (per esempio l’industria farmaceutica, il commercio). Oggi, chi sviluppa tecnologie (come tecnologia medica, software) e gli operatori di piattaforma (social media enabler, aziende di carte di credito) sono al top della classifica. Inoltre, il commercio attraverso i dati contribuisce alla crescita globale più del commercio con le merci. Di conseguenza, l’IT non è mai stato più importante per la strategia di quanto lo sia ora – non solo per noi, ma per ogni azienda dell’era digitale. Chiunque voglia sviluppare ulteriormente la sua attività da punto di vista digitale oggi non può farlo senza pensare allo stesso tempo a quale infrastruttura, quale software e quali algoritmi gli serviranno per realizzare i suoi piani.
Se i dati diventano protagonisti, allora le aziende devono imparare come trarne valore aggiunto – cioè combinando i dati di cui dispongono con fonti di dati esterne e utilizzando processi di analytics automatici e moderni. Questo avviene con software e servizi IT forniti attraverso software API.
Le aziende che vogliono diventare player digitali innovativi e di successo devono migliorare nella costruzione di soluzioni software. Bisognerebbe pensare bene a come si può organizzare la “produzione” di dati in modo tale da proporsi con un vantaggio competitivo. Abbiamo bisogno di meccanismi che consentano la produzione in massa di dati utilizzando capacità software e hardware. Tali meccanismi devono essere snelli, senza interruzioni ed efficaci e, allo stesso tempo, dobbiamo garantire che le esigenze in termini di qualità possano essere soddisfatte. Si tratta delle stesse sfide che per la merce fisica sono state risolte attraverso l’industrializzazione dei processi manifatturieri. Un’azienda che voglia industrializzare la “produzione di software” ha bisogno di trovare idee su come raggiungere lo stesso tipo di produzione di massa snella e qualitativamente di prima classe, come già accaduto per le merci industriali. E inevitabilmente, il primo posto dove guardare sarà un approccio alla produzione snello come Kanban e Kaizen, o la gestione della qualità totale. Negli anni ’80, aziende come Toyota hanno rivoluzionato il processo di produzione riprogrettando l’intera organizzazione e focalizzando l’azienda su principi simili. Creare quelle condizioni, da un punto di vista sia IT sia organizzativo, è una delle maggiori sfide che le aziende debbano affrontare nell’era digitale.
Imparare dalla leggerezza
Possiamo trasferire questo modello di successo anche all’IT? La risposta è sì. Nel mondo digitale, è decisivo attivare processi data-centrici e migliorarli continuamente; di conseguenza, qualsiasi ostacolo sulla via della sperimentazione e dell’ulteriore sviluppo di nuove idee dovrebbe essere rimosso il più in fretta possibile. Ogni nuovo progetto IT dovrebbe essere considerato come un’idea che deve passare per una fabbrica di dati – un sito di produzione completamente attrezzato con processi comuni che possono essere facilmente mantenuti. Il prodotto finale sono servizi o algoritmi di elevata qualità che supportano i modelli di business digitale. Le digital company si differenziano attraverso le loro idee, i dati e le relazioni con i clienti; quelle che trovano un modello di business digitale che funziona raggiungeranno un margine competitivo più velocemente. Soprattutto, la barriera tra lo sviluppo software e il business operativo deve essere superata: la ragione è che il successo, la velocità e la frequenza di questi esperimenti dipendono dalle performance dello sviluppo IT, e allo stesso tempo dalla rilevanza delle soluzioni per le business operation. Autoscout24 ha guadagnato moltissima agilità attraverso la sua soluzione cloud. L’azienda ha 15 team interdisciplinari autonomi che lavorano costantemente per testare ed esplorare nuovi servizi, con l’obiettivo principale di poter ripetere velocemente gli esperimenti attraverso il più ampio range di architetture, combinare i servizi gli uni con gli altri e comparare gli approcci.
Per diventare agili come Autoscout24, le aziende hanno bisogno di una “macchina” che produca idee. Perché non trasferire le formule di successo della manifattura industriale e i principi di gestione della qualità alla creazione di un software?
Le aziende industriali tedesche, in particolare, possiedono un’eccellenza manifatturiera costruita nei decenni. Laddove possibile, dovrebbero fare del loro meglio per trasferire questa conoscenza all’IT e, in particolare, allo sviluppo software.
In molte aziende, il know-how IT interno non si è sviluppato abbastanza velocemente negli ultimi anni – contrariamente alle potenzialità offerte dalle tecnologie. I clienti forniscono feedback online immediatamente dopo l’acquisto. Le analisi in tempo reale sono possibili attraverso i big data e aggiornamenti software vengono generati quotidianamente attraverso il cloud. Spesso, l’organizzazione IT e i processi ad essa associati non sono riusciti a tenere il passo. Di conseguenza, a dipartimenti specializzati con strutture di ieri viene richiesto di soddisfare le esigenze dei clienti di domani. Portare sul mercato prodotti e servizi innovativi velocemente non è possibile con cicli di processamento dei prodotti IT a lungo termine: non stupisce che molti dipartimenti specializzati provino a eludere il loro stesso dipartimento IT, per esempio spostando le attività sul cloud, che offre molti elementi IT costituitivi potenti attraverso API facili da utilizzare, per cui in precedenza le aziende hanno dovuto mettere in funzione software e infrastrutture complicati. Un “IT ombra” così decentralizzato non dà miglioramenti: l’effetto finale è che la complessità del sistema aumenta, il che non è efficiente. Questo schema dovrebbe essere rotto. Sviluppo e Operations hanno bisogno di lavorare per mano invece che in sequenza uno dopo l’altro, come nel vecchio mondo. E idealmente, questo dovrebbe essere fatto in molti progetti che vanno avanti parallelamente. Con il titolo di DevOps (combinazione di Development e Operations) il guru IT Gene Kim ha descritto le caratteristiche chiave di questa organizzazione.
Garantire il flusso
Kim sostiene che l’azienda debba essere costruita attorno ai benefici per il cliente e che il flusso di progetti debba essere il più morbido possibile. Gli ostacoli che bloccano la creazione di benefici per il cliente dovrebbero essere identificati e rimossi. In Amazon questo inizia con l’attribuire i progetti come regola a team interfunzionali e interdisciplinari. Inoltre, per la salvaguardia dell’agilità, i team non dovrebbero superare una certa dimensione: abbiamo una regola secondo cui i team dovrebbero essere esattamente della dimensione che consenta a tutti di sentirsi pieni con due pizze (grandi!). Questo approccio riduce il numero di passaggi necessari, aumenta la responsabilità e consente ai team di fornire il software ai clienti più velocemente.
Incorporare i feedback
Il primo feedback del cliente fa tornare al “processo di produzione”, nella migliore delle ipotesi. Inoltre, le aziende devono garantire che ogni singolo feedback sia applicato ai progetti futuri. Per evitare di perdersi in infiniti loop di feedback, questi dovrebbero essere organizzati secondo un processo snello: ricevere feedback delle parti interessate interne ed esterne non deve in nessun modo ostacolare il processo di sviluppo.
Imparare a rischiare
“Le buone intenzioni non funzionano mai, servono buoni meccanismi per far accadere qualsiasi cosa”, dichiara Jeff Bezos. Per questo, è necessaria una cultura aziendale che insegni ai dipendenti a sperimentare costantemente e a portare a termine i progetti. Con ogni nuovo esperimento, ci si dovrebbe assumere un piccolo rischio in più rispetto al precedente. Allo stesso tempo, da ogni team servono dati basati su KPI predefiniti riguardo l’impatto degli esperimenti. E bisogna stabilire meccanismi che facciano effetto immediatamente se si va troppo lontano o se qualcosa va per il verso sbagliato, per esempio se la soluzione non arrivasse mai al cliente.
Chiunque lo abbia provato sa che non è facile iniziare la propria rivoluzione digitale in azienda e mantenere comunque lo slancio. P3 supporta gli operatori cellulari e offre ai suoi clienti accesso a dati che forniscono informazioni sulla qualità delle reti cellulari (per esempio sulla forza del segnale, sulle connessioni danneggiate e sul volume di produzione di dati) in tutto il mondo e indipendentemente dall’operatore di rete e dal fornitore dei cellulari. Questo consente ai clienti di mettere insieme misure per espandere le reti o nuove offerte per un utilizzo più efficiente della loro capacità. Con l’introduzione di strumenti DevOps, P3 può definire un processo automatico che implementi con un tasto l’infrastruttura di calcolo richiesta dal Cloud AWS e pacchetti di software specifici per il progetto. Inoltre, il processo di definizione può essere rivisto dagli sviluppatori, dal business o dai data scientist in qualsiasi momento, per esempio per sviluppare nuove region, aggiungere software di analisi o implementare nuovi servizi AWS. Adesso P3 può concentrarsi completamente sulle sue competenze chiave, ovvero sviluppare i suoi software proprietari. I data scientist possono utilizzare le risorse che si sono liberate per analizzare in tempo reale dati raccolti in tutto il mondo e mettere quanto hanno rilevato a disposizione dei clienti.
Il cloud offre possibilità IT illimitate dal punto di vista tecnico, dal quale sono nate nuove opportunità, ma sta diventando sempre più chiaro cosa sia necessario per sfruttarle. Le tecnologie cambiano più velocemente delle persone, e i singoli più velocemente di intere aziende. Affrontare queste sfide è una necessità strategica, cambiare l’organizzazione è il prossimo collo di bottiglia sulla strada per diventare digital champion.
