Obiettivo del Forum
Il terzo Forum si è focalizzato sul tema de “L’intelligenza dell’organizzazione: flessibilità e creatività in impresa” con un affondo su (i) comprendere come la trasformazione di organizzazione e operations possa aiutare a coniugare efficienza e innovazione, (ii) concretizzare l’idea di impresa e quindi di organizzazione in attività operative flessibili e personalizzabili, e (iii) come l’intelligenza artificiale diventi uno strumento per superare il trade-off tra efficienza e flessibilità, organizzazione e personalizzazione.
Contenuti
La mattinata è stata aperta dall’introduzione al Fulfillment Center da parte di Federica, Tour Amabassador MXP6 di Amazon, a cui è seguita la visita guidata del centro logistico di Amazon il racconto delle operations interne al magazzino.
Di rilievo il sistema di organizzazione progettato e adattato per le loro procedure ed esigenze (vedi stocaggio random), insieme all’estrema attenzione e cura per i feedback e il ruolo delle persone, responsabilizzate per risolvere i problemi e rispondere alle esigenze del cliente.
La mattinata è proseguita con il dialogo tra Stefano Sandrini (Amazon Web Services) e Mattia Peracchi (AiSent), moderato da Alfredo Lovati (Beta80) e con un breve intervento anche del Dott. Alessandro Alberici (General Manager del MPX6), relativi ai temi della giornata, con un affondo sull’AI e il modo in cui genera valore per le imprese.
L’ing. Sandrini ha posto l’accento sugli aspetti della cultura d’impresa che caratterizza Amazon Web Services e che, orientata da una ‘customer obsession’, guida i cambiamenti del modello di business che favoriscono innovazione e trasformazione, non solo dei servizi offerti ma anche dell’organizzazione stessa.
Il loro modo di lavorare è incentrato su un approccio market-pull, guidato dai bisogni e non dalla tecnologia, e sulla realizzazione del ‘minimum lovable product’ – in contrapposizione all’affermato ‘minimum valuable product’- che consente loro di innovare in modo flessibile (al servizio di Amazon web Services), per poi fare leva su economie di scala nel momento in cui il nuovo servizio viene reso disponibile anche al cliente. Ne è un esempio il servizio ‘Amazon Forecast’ basato su algoritmi di machine learning, sperimentato su sé stessi prima di democratizzarlo, rendendolo accessibile ai propri clienti.
Si pensi inoltre al ‘two-pizza team’, organizzazione delle attività in gruppi di 7-8 persone, che dà ai collaboratori un alto livello di responsabilità ed autonomia, rendendoli ‘proprietari’ del loro compito, così aderendo alla logica: ‘you build it, you ship it’.
Il Dott. Peracchi ha definito il modo di lavorare di AiSent come un artigianato dell’industria, nati da un approccio consulenziale, dove la tecnologia conta, ma la spinta principale per l’innovazione è dettata dalla capacità di rispondere in modo customizzato ai bisogni dei loro Clienti. Il loro approccio si fonda su ‘challenge-based learning’, un apprendimento favorito dal risolvere le sfide poste dai clienti. La flessibilità diventa un imperativo che guida la realizzazione dei diversi progetti, così come l’agilità di mutuare soluzioni efficaci in settori differenti, sempre orientati all’efficienza dei processi produttivi.
A seguire l’intervento del Dott. Zancanella che, sulla base dell’esperienza come direttore industriale prima e come consulente poi, ha enfatizzato il trade-off tra flessibilità e scalabilità nelle attività operative, sottolineando il ruolo della trasformazione digitale e dell’importanza comunque del fattore umano. Ha messo in luce l’importanza di comprendere il contesto e conoscere la realtà aziendale, per poter prendere decisioni e adottare la tecnologia in modo efficace.
Il laboratorio pomeridiano ha permesso di conoscere due applicazioni dell’intelligenza artificiale alle attività operative.
Il Prof. Frontoni (Università di Macerata e VRAI) ha mostrato, attraverso un caso reale, l’applicazione dei sistemi di forecasting: la necessità di avere dei dati storici ordinati, conoscere il contesto ed avere un elevato dettaglio delle operations, che caratterizzano l’attività di impresa. Inoltre, l’esempio ha messo in luce il ruolo degli strumenti di intelligenza artificiale, che pur restando fallibili, hanno il grandissimo potenziale di facilitare ed accelerare l’attività umana in ambiti predittivi, per definire ipotesi di andamento della domanda e così di programmazione della produzione. Il tutto sempre nella consapevolezza che il contributo dell’intelligenza umana resta insostituibile nello stabilire cosa tracciare e come tracciarlo, e in quali ambiti sia effettivamente di valore adoperare l’intelligenza artificiale ed affidarsi ad essa.
L’ing. Borghi (Dilaxia) ha mostrato come l’intelligenza artificiale possa essere messa al servizio della produttività, mostrando come alcuni processi aziendali possano diventare sempre più di appannaggio della macchina che può automatizzarli, e dove il confine tra ciò che deve essere fatto da un umano e ciò che può essere fatto da una macchina si sta spostando. Tra gli esempi, l’uso di Power Automate, Copilot Studio, Fashion Tagger, Invoice Tagger, Order Tagger, che supportano con l’uso di dati, visione e catalogazione, alcune attività operative che le imprese devono gestire. Tra i temi suscitati sicuramente le domande intorno a come capire quali attività possano essere gestite da un’intelligenza artificiale, la bontà dei dati storici e come verificare i risultati emessi da questi strumenti.
Guarda tutti gli FXE 2024
