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FUTURE WORKFORCE LA RIVOLUZIONE INTELLIGENTE IL LAVORO AI TEMPI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

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FUTURE WORKFORCE

LA RIVOLUZIONEINTELLIGENTEIL LAVORO AI TEMPI DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

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EXECUTIVE SUMMARYAnalisti, istituzioni, leader aziendali e lavoratori: tutti riconoscono che l’Intelligenza Artificiale (di seguito anche IA) rivoluzionerà il mondo in cui viviamo e il modo in cui lavoriamo. La società di ricerca IDC prevede infatti che la spesa mondiale per le tecnologie cognitive e l’IA triplicherà nei prossimi 3 anni, passando da 19,1 miliardi di dollari nel 2018 a 52,2 miliardi di dollari nel 2021i. La Commissione Europea ha indicato l’IA come una delle tecnologie più strategiche del 21° secolo e ha recentemente lanciato la “European AI Alliance” proprio per approfondire le sfide e le opportunità connesse all’IA.

(tratto da Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (2018) by Paul R. Daugherty and H. James Wilson)

“DEFINIAMO L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE (IA) COME UN INSIEME DI SISTEMI CHE ESTENDONO LE CAPACITÀ UMANE ATTRAVERSO LA PERCEZIONE, LA COMPRENSIONE, L’AZIONE E L’APPRENDIMENTO”

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Una recente indagine condotta da Accenture a livello globale1 per capire se i Top Manager fossero pronti ad accogliere collaborazioni uomo-macchina ha rivelato che in Italia oltre il 60% degli intervistati è convinto che nei prossimi tre anni l’IA sarà ampiamente usata nello svolgimento di mansioni lavorative e che la collaborazione uomo-macchina sarà importante per raggiungere le priorità strategiche aziendali. Allo stesso tempo, i risultati dell’indagine sui lavoratori di tutto il mondo2, rivela che in Italia anche quest’ultimi sono consapevoli del grande cambiamento in atto e si dicono pronti ad affrontare un percorso di riqualificazione, a condizione di essere sostenuti dai propri datori di lavoro in questa importante transizione.

Sono anni ormai che uomini e macchine lavorano insieme per migliorare l’efficienza operativa delle imprese, ma per competere efficacemente, conseguire una crescita sostenibile e creare nuovi posti di lavoro è necessario adottare e applicare la tecnologia in modo diverso: serve una visione d’insieme uomo-macchina e, quindi, una strategia che ripensi il ruolo delle persone.

Per conseguire un obiettivo di tale portata, Accenture suggerisce un proprio approccio, l’“Applied Intelligence”, ossia l’applicazione combinata della tecnologia e dell’ingegno umano su larga scala e in tutti gli aspetti del core business.

1 Sono stati intervistati 1.201 top manager a livello globale, di cui 100 italiani, che operano prevalentemente in grandi aziende appartenenti a tutti i settori economici

2 Sono stati intervistati 14.078 lavoratori a livello globale, di cui 1.095 in Italia. Il campione è rappresentativo di varie generazioni, gruppi di reddito e posizioni lavorative

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L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE CAMBIERÀ L’AZIENDA E LA FORZA LAVORO IN TUTTO IL MONDOSecondo la ricerca di Accenture, molti manager nel mondo considerano l’Intelligenza Artificiale una grande opportunità, dalla quale si aspettano importanti cambiamenti per il proprio business e per la propria forza lavoro.

Come dimostra il grafico di Figura 1, è vero che nei prossimi tre anni molti degli intervistati sono interessati ad usare l’Intelligenza Artificiale per automatizzare le attività in modo esteso (74%), ma quasi tutti pianificano anche di utilizzare le tecnologie intelligenti per accrescere il ruolo dei lavoratori (97%). A livello globale, infatti, quando si parla dell’impatto che l’Intelligenza Artificiale avrà sulla workforce, la posizione dei Top Manager è ottimistica: il 63% prevede nei prossimi tre anni un incremento netto di posti di lavoro.

Tali aspettative non sorprendono se si considera che molte imprese di successo hanno già iniziato ad adottare processi aziendali più fluidi e flessibili. Sul fronte dell’organizzazione stanno superando la rigida suddivisione del lavoro per reparti e mansioni introducendo team flessibili in grado di lavorare insieme ai sistemi avanzati di Intelligenza Artificiale per risolvere in modo più efficace problemi aziendali concretiii. Si pensi, ad esempio, alle soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale che aiutano gli stilisti di Stitch Fix, startup statunitense di moda customizzata, a determinare quali abiti siano più adatti per i propri clientiiii, oppure al sistema “Alicia T”, usato dalla software-house finlandese Tieto e diventato a pieno titolo un membro della divisione “Data-Driven Businesses” dell’aziendaiv.

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Figura 1: I leader aziendali percepiscono l’Intelligenza Artificiale come un forte elemento di spinta per la trasformazione dell’azienda e della forza lavoro.

Globale

74%

97%

Pianificano l’utilizzo dell’IA per automatizzare le attività in modo ampio o molto ampio nei prossimi tre anni

Pianificano l’utilizzo dell’IA per accrescere il ruolo dei lavoratori nei prossimi tre anni

Base: Campione totale di top manager| N=1. 201, inclusa l’Italia | N=100 Fonte: Accenture Future Workforce C-Suite Survey 2017

69% Ritengono che il proprio settore sarà completamente trasformato dalle tecnologie intelligenti

72% Concordano sul fatto che l’adozione di tecnologie intelligenti sarà fondamentale per la capacità dell’organizzazione di differenziarsi nel mercato

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Figura 2: I manager global e italiani hanno una posizione differente circa l’impatto delle tecnologie intelligenti sul numero dei posti di lavoro.

ITALIA

GERMANIA

SPAGNA

FRANCIA

CINA

USA

AUSTRALIA

INDIA

BRASILE

TOTALE

GIAPPONE

REGNO UNITO

L’IA genererà un guadagno netto di posti di lavoro nell’azienda nei prossimi 3 anni

L’IA ridurrà le dimensioni della forza lavoro dell’azienda nei prossimi 3 anni

Base: Campione totale di top manager| N=1. 201, inclusa l’Italia | N=100 Fonte: Accenture Future Workforce C-Suite Survey 2017

45% 58% 60% 55% 42% 40%

60% 62% 63% 40% 38% 37%

64% 66% 66% 36% 34% 34%

67% 71% 76% 33% 29% 24%

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LE AZIENDE ITALIANE DEVONO ANCORA SFRUTTARE APPIENO LE OPPORTUNITÀ OFFERTE DALLA COLLABORAZIONE UOMO-MACCHINAIn controtendenza con le aspettative dei Top Manager del resto del mondo, il 55% degli intervistati italiani si aspetta invece una riduzione della forza lavoro a seguito dell’introduzione dell’Intelligenza Artificiale (Figura 2).

Alla base di questa percezione negativa vi è sicuramente il fatto che i manager italiani si siano per ora focalizzati sul miglioramento dell’efficienza operativa che deriva dall’automazione dei processi piuttosto che sull’utilizzo innovativo delle nuove tecnologie. In sostanza, per ora il focus è stato posto sul dividere i processi aziendali in due macro categorie: attività in cui l’uomo è superiore alle macchine nello svolgimento del lavoro (Human Intensive Area) e attività in cui invece l’impego delle macchine è particolarmente efficiente (Automation Area). È proprio su quest’ultima che i manager italiani concentrano la loro attenzione quando si parla di IA.

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In realtà, è l’intersezione tra queste due aree la componente a maggior potenziale di sviluppo e la sua comprensione consentirebbe una corretta visione d’insieme della rivoluzione portata dall’IA. Paul R. Daugherty e Jim Wilson nel loro libro definiscono questa intersezione “Missing Middle” (Figura 3).

Gli investimenti in quest’area di intersezione tra Uomo e Macchina sono in grado di generare valore per le aziende e maggiori opportunità di lavoro per l’intero sistema grazie a un duplice effetto. Da un lato, l’uomo può completare le attività e le capacità delle macchine: può modellare e istruire i sistemi di IA per adattarli al contesto e alle esigenze, analizzare e interpretare i risultati del lavoro dell’IA, impostarne limiti, prendere decisioni critiche e, infine, può supervisionarne l’attività. Dall’altro lato, le macchine possono potenziare le capacità dell’uomo e creare delle “superhuman capabilities”. Quest’ultime emergono quando la macchina suggerisce l’interpretazione dell’analisi dei big data, utilizza il linguaggio umano per amplificare le interazioni tra persone e macchine, o quando aumenta le capacità fisiche delle persone grazie alla combinazione dell’IA con sensori, motori e attuatori.

Figura 3: Le aziende italiane sembrano considerare solo parte dell’impatto dell’IA sulla forza lavoro.

LAVORO DELL’UOMO

COSA FANNO GLI UOMINI AL MEGLIO

MISSING MIDDLE

ALL’INTERSEZIONE

GUIDAREIMPROVVISARE

CREAREGIUDICARE

EMPATIZZARE

TRATTARERIPETERE

PREVEDEREEVOLVERE

UOMO+MACCHINA

UOMO ISTRUISCE LA MACCHINA MACCHINA FORNISCHE INSIGHT

UOMO INTERPRETA LA MACCHINA MACCHINA CONVERSA E SUGGERISCE

UOMO SUPERVISIONA LA MACCHINA MACCHINA AUMENTA LE CAPACITÀ FISICHE

MACCHINA+UOMO

LAVORO DELLA MACCHINA

COSA FANNO LE MACCHINE AL MEGLIO

Fonte: Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (2018) by Paul R. Daugherty and H. James Wilson

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Figura 4: Il legame tra cambiamento a livello organizzativo e richiesta di competenze gestionali mette in luce gli scarsi progressi dell’Italia.

Nota: Competenze amministrative e gestionali: I valori positivi indicano carenza di competenze, mentre i valori negativi indicano il surplus di competenze; maggiore è il valore assoluto, maggiore è lo squilibrio. Il cambiamento organizzativo è la percentuale di lavoratori presenti nei luoghi di lavoro che hanno introdotto nuove tecnologie e/o hanno subito una ristrutturazione significativa delle modalità di svolgimento di lavori e mansioni

Fonte: OECD Skills for Jobs Database 2013 (versione più recente); Eurofound European Working Conditions Survey 2015 (versione più recente)

Inte

nsità

del

le ri

chie

ste

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min

istr

ativ

e e

gest

iona

li

Cambiamento organizzativo %

0.03

0.025

0.02

0.015

0.01

0.005

0

-0.005

-0.01

GRC

DEUGBRFRA

POL

ITALIA

ESPNOR

FIN

SWE

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NLD

BELAUT

CHE

PRT

5 15 25 35 45 55

CZE

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La sfida per le aziende, quindi, è quella di consentire la fusione armonica tra uomo e macchina, facendo leva sull’intero potenziale dell’IA, comprendendo l’importanza di sviluppare, all’interno della propria organizzazione, nuovi profili e nuove competenze.

Tornando alla situazione in Italia, la maggior parte dei manager (57% degli intervistati) giustifica la mancata trasformazione organizzativa col fatto che i lavoratori non hanno le competenze necessarie per lavorare insieme alle nuove tecnologie. Va però detto che i manager italiani si sono da sempre mostrate poco proattivi nel cambiare le loro stesse competenze, cioè quelle necessarie a gestire il cambiamento. I dati OCSE rivelano infatti che in Italia la richiesta di profili con competenze gestionali-organizzative (amministrazione, leadership e gestione delle risorse) è relativamente scarsavi. Dal grafico di Figura 4 si vede come il Paese si collochi nella fascia inferiore dell’”equilibrio delle competenze”: ciò indica lenti cambiamenti a livello di organizzazione e ridotta domanda di competenze di change-management.

Certo non bisogna sottovalutare la complessità dello sforzo richiesto alle aziende per poter abbracciare la rivoluzione portata dall’IA. Modificare i processi è difficile e non c’è chiarezza su quali siano le competenze prioritarie da sviluppare: sono questi, infatti, i fattori indicati dai manager Italiani come principale ostacolo all’adozione di una strategia di trasformazione del personale (Figura 5). La maggior parte delle aziende utilizza ancora processi aziendali tradizionali (resistenti al cambiamento) e non possiede un programma per affrontare il cambiamento e gestire la transizione. In tali condizioni è difficile immaginare un contesto di lavoro in cui le persone perfezionino l’Intelligenza Artificiale e, a loro volta, le macchine intelligenti accrescano le abilità umane.

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Figura 5: I top manager aziendali italiani considerano la difficoltà di attivare i programmi di cambiamento l’ostacolo principale per trasformare la forza lavoro.

Base: Campione top manager Italia | N=100Fonte: Accenture Future Workforce C-Suite Survey 2017

LE PRINCIPALI SFIDE CRUCIALI IN RELAZIONE ALLA FORZA LAVORO DI UN’ORGANIZZAZIONE

I PRINCIPALI OSTACOLI CHE IMPEDISCONO ALLE AZIENDE DI FARE DI PIÙ PER RIQUALIFICARE LA FORZA LAVORO

34%

15%

15%

15%

13%

11%

30%

28%

28%

Difficoltà nell’implementazione di programmi di cambiamento

Processi aziendali troppo difficili da cambiare

Mancanza di chiarezza su quali competenze sono prioritarie per lo sviluppo

Mancanza di allineamento con la strategia aziendale generale

Infrastrutture di formazione datate o obsolete

Incapacità di dimostrare il ROI

Creazione di una forza lavoro agile e flessibile

Capacità digitali insufficienti tra i top manager

Difficoltà ad attrarre nuovi dipendenti per lavorare nell’organizzazione

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I LAVORATORI ITALIANI GUARDANO CON FIDUCIA ALL’INTELLIGENZA ARTIFICIALEL’indagine di Accenture mostra invece un punto di vista dei lavoratori molto positivo ed incoraggiante. Abbiamo infatti constatato che il 65% dei lavoratori italiani pensa che l’Intelligenza Artificiale avrà ripercussioni positive sulla propria attività: la sensazione generale è che l’IA renderà il lavoro più semplice, creerà un migliore equilibrio tra vita lavorativa e vita privata e incoraggerà la creatività e l’innovazione (Figura 6)3.

3 Per conoscere le reazioni dei dipendenti al cambiamento dell’ambiente aziendale e di lavoro, è stato intervistato un gruppo di 1.095 lavoratori in Italia rappresentativo di varie generazioni, gruppi di reddito e posizioni lavorative.

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Proprio per questo, i lavoratori italiani si dicono pronti a mettersi in gioco e a riqualificarsi professionalmente per poter lavorare con macchine intelligenti, ma affermano anche che i loro propositi sono attualmente ostacolati da infrastrutture e risorse inadeguate, scarsità di tempo durante la giornata lavorativa, poca chiarezza circa le competenze necessarie in futuro e mancanza di sostegno da parte del datore di lavoro.

Questa situazione non è però percepita dai Manager italiani, secondo i quali solo il 30% della forza lavoro è pronta a utilizzare l’Intelligenza Artificiale. Ciononostante solo il 5% dei Manager prevede di aumentare in modo significativo gli investimenti in formazione nei prossimi tre anni.

A complicare ulteriormente le cose, si aggiunge il forte disaccordo tra datori di lavoro e lavoratori per quanto concerne le competenze che saranno richieste in futuro (Figura 7). Da un lato i lavoratori individuano come rilevanti la capacità di individuare e risolvere i problemi, le competenze digitali e di programmazione, il “problem solving”; dall’altro il management considera prioritario uno skillset completamente diverso e composto da gestione delle risorse, leadership e comunicazione.

Sembra quindi che in Italia la divergenza di opinione tra datori di lavoro poco propensi all’innovazione e lavoratori impazienti di lavorare con le nuove tecnologie stia bloccando gli investimenti nella riqualificazione del lavoro.

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Figura 6: Molti lavoratori italiani hanno un atteggiamento positivo verso l’IA e il suo impatto sul loro lavoro.

Base: Totale campione lavoratori Italia | N = 1. 095Fonte: Accenture Future Workforce Workers Survey 2017

LAVORATORI SECONDO I QUALI LE TECNOLOGIE INTELLIGENTI CREERANNO OPPORTUNITÀ PER IL LORO LAVORO

LAVORATORI CHE HANNO UN ATTEGGIAMENTO POSITIVO VERSO L’AUMENTO DELL’USO DI TECNOLOGIE INTELLIGENTI SUL LAVORO (PRIMI 5 IMPATTI)

si

no

nessuna opinione forte

31%

4%

65%

Semplificano il lavoro

Creano un migliore equilibrio tra vita lavorativa e vita privata

Incoraggiano la creatività e l’innovazione

Rendono il lavoro più interessante

Espandono le prospettive di carriera future

75%

67%

59%

58%

53%

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Figura 7: I lavoratori e i datori di lavoro italiani hanno visioni diverse sulle competenze del futuro.

Base: Campione di lavoratori in Italia | Campione N=1,095 e campione di top manager in Italia | N=100Fonte: Accenture Future Workforce Workers and C-Suite Survey 2017

CINQUE PRINCIPALI COMPETENZE CHE I LAVORATORI RITENGONO SARANNO RILEVANTI NEI PROSSIMI TRE ANNI

CINQUE PRINCIPALI COMPETENZE CHE I DATORI DI LAVORO RITENGONO SARANNO RILEVANTI NEI PROSSIMI TRE ANNI

Sensibilità verso i problemi e la loro risoluzione

Gestione delle risorse

Leadership

Capacità di comunicazione

Competenze tecniche

Ordinamento e memorizzazione delle informazioni

Competenze digitali/di programmazione

Competenze di problem solving per situazioni complesse

Innovazione e originalità

Intelligenza emotiva

30%

41%

38%

36%

24%

20%

26%

24%

24%

22%

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COME POSSONO ALLORA LE AZIENDE ITALIANE TRASFORMARSI E SUPERARE L’ATTUALE MANCANZA DI CONNESSIONE CON I LORO LAVORATORI?

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LE AZIENDE ITALIANE POSSONO TRARRE VANTAGGIO DA UN NUOVO APPROCCIO ALLA TRASFORMAZIONE DELLA FORZA LAVORO E ALLA CREAZIONE DI VALOREL’approccio proposto da Accenture, “Applied Intelligence”, prevede l’applicazione combinata su larga scala della tecnologia e dell’ingegno umano in tutti gli aspetti del core business.

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Finora robot, analisi dei big data e altre tecnologie sono stati usati per lavorare in parallelo con le personevii e molto spesso per sostituirle, alimentando il dibattito

“Man versus Machine”. Recentemente stanno però emergendo alcuni esempi di aziende che, avendo iniziato a concentrarsi sul Missing Middle, hanno investito in sistemi di Intelligenza Artificiale e hanno ridisegnato i processi aziendali e lavorativi, passando quindi ad una logica di “Man with Machine”: una nuova alleanza uomo-macchina. In virtù di questi cambiamenti, tali aziende sono oggi in grado di offrire prodotti e servizi personalizzati e di generare notevoli profitti nonostante le mutevoli condizioni del mercato e delle preferenze dei consumatori.

Un esempio è l’italiana Widiba (“WI”se “DI”alog “BA”nking), una piattaforma online del Gruppo Montepaschi lanciata a settembre 2014 per offrire un servizio bancario self-service personalizzato, alimentato dall’unione di tecnologia e oltre 600 consulenti finanziariviii. Widiba usa Wise, una piattaforma per la consulenza finanziaria basata su una soluzione robo4advisory che automatizza ogni fase del processo: profilazione del cliente, costruzione e proposta di un portfolio, esecuzione e monitoraggio – e impara ad aiutare meglio il cliente attraverso l’Intelligenza Artificialeix. Recentemente la banca ha lanciato il servizio “Widiba home” che permette ai clienti, dopo aver scaricato una app e indossato un visore 3D, di entrare nella filiale virtuale di Widiba, la ricostruzione di un ufficio vero e proprio, dove è anche possibile incontrare un impiegato umanoide. Oggi l’assistente virtuale Widdy gestisce oltre 50mila domande al mese e la sua Intelligenza Artificiale si occupa autonomamente di 9 richieste su 10, permettendo ai consulenti umani di dedicarsi alle transazioni complesse che richiedono competenze più elevatex. Questo sistema è stato utilizzato anche per altre novità offerte dalla banca – ad esempio Widiba Dialog, una realtà mista introdotta nel lavoro di back-office dei consulenti finanziari. Un consulente robotizzato esegue calcoli complessi e fornisce suggerimenti secondo una logica “umana” per supportare i consulenti, che decidono poi se ritenerli validi e adottarli. Oggi già il 65% dei consulenti adopera l’assistente robotizzato nella fase di preparazione della proposta al clientexi. Grazie al successo di queste soluzioni innovative Widiba è ora considerata un motore di trasformazione per l’intero Gruppo Montepaschixii.

Per garantire che l’Intelligenza Artificiale sia fonte di nuovo valore, le aziende devono seguire casi di successo come quello appena descritto. Accenture ritiene che se le aziende investissero nell’Intelligenza Artificiale e nella collaborazione uomo-macchina con la stessa intensità delle imprese con alte performance, potrebbero aumentare i ricavi del 38% tra il 2018 e il 2022 (l’aumento potrebbe arrivare fino al 50% nei settori dei beni di consumo e della salute) e portare i profitti globali a un totale di 4,8 trilioni di dollari entro il 2022. Per un’azienda media dello S&P 500 ciò equivale a 7,5 miliardi di dollari di ricavi e a un incremento di redditività di 880 milioni di dollari. Inoltre, si stima che le aziende potrebbero aumentare l’occupazione del 10% (Figura 8).

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Figura 8: Si prevede che gli investimenti in Intelligenza Artificiale faranno crescere sia i ricavi che l’occupazione.

Fonte: Global Accenture Future Workforce Study, 2017

Tutti i settori

Beni di consumo

Salute

Telecomunicazioni

Retail

Servizi professionali

Servizi finanziari

Prodotti chimici

Industria automobilistica

38% 10%

9%

15%

21%

10%

11%

9%

2%

6%

51%

49%

46%

41%

34%

32%

32%

28%

Variazione dei ricavi Variazione dell’occupazione

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Per cogliere tutte queste opportunità, è necessario che anche le aziende italiane intraprendano un percorso di trasformazione basato su due leve.

In primo luogo, è necessario rinnovare il DNA della leadership in modo tale che sappia guidare e gestire il cambiamento in modo adeguato.

In parallelo, si deve agire sulla forza lavoro: bisogna focalizzarsi sulla pianificazione delle attività (e non più dell’organico), allocare le persone laddove possono creare maggior valore e, infine, attivare programmi di formazione che sviluppino le competenze necessarie per interagire con le macchine.

In aggiunta, è importante che le aziende capiscano che le azioni sulle due leve precedenti non sono eventi una tantum che una volta completati continueranno a dare benefici: manager e lavoratori dovranno costantemente “imparare strada facendo”, rispondendo alle sfide tecnologiche che emergeranno nel tempo.

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LE DUE LEVE CHE I TOP MANAGER DEVONO USARE PER TRASFORMARE LA PROPRIA

“WORKFORCE STRATEGY”Le mosse strategiche che i Top Manager italiani devono compiere si possono riassumere in due leve di trasformazione: leadership digitale e forza lavoro del futuro (Figura 9).

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Figura 9: Due grandi leve per garantire la trasformazione della forza lavoro.

1 LEADERSHIP DIGITALE

• Promuovere una cultura agile• Focalizzare l’attenzione sulle opportunità offerte

dalla collaborazione uomo-macchina• Identificare in modo proattivo le competenze necessarie

che servono sia ai leader stessi che ai lavoratori • Porsi come parte integrante di un ecosistema i cui confini

sono più ampi di quelli dell’azienda stessa e sfruttare meglio le opportunità offerte dall’Open Innovation

FORZA LAVORO DEL FUTURO

2

• Ripensare il lavoro – Comprendere come le nuove tecnologie cambiano la natura stessa del lavoro e le attività quotidiane che possono essere svolte dalle persone e dalle macchine

• Ripensare la forza lavoro – Ampliare la definizione di talento in modo da includere i pool di talento adattivi e l’IA e allinearli ai nuovi obiettivi aziendali

• Aumentare le “nuove competenze” per interagire con le macchine intelligenti

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PROMUOVERE UNA LEADERSHIP DIGITALEI Top Manager devono essere i primi ad adottare un nuovo mindset e poi promuoverlo all’interno dell’azienda, scegliendo un approccio innovativo per l’implementazione delle tecnologie intelligenti, così da permettere che le proprie organizzazioni diventino agili e dotate delle competenze adeguate.

La leadership deve essere fautrice di una trasformazione organizzativa su vasta scala che porti a riprogettare tutti i processi aziendali così da poter raggiungere gli obiettivi di crescita sostenibile e rilevanza per i clienti. In quest’ottica, comportamenti virtuosi di una leadership digitale sono:

• Promuovere una cultura agile che guidi e ricomponga una forza lavoro frammentata e organizzata in “silos” organizzativi.

• Focalizzare l’attenzione sulle opportunità offerte dalla collaborazione uomo-macchina (“Missing Middle”).

• Identificare e acquisire in modo proattivo le competenze critiche necessarie, per i lavoratori ma anche per i leader stessi.

• Porsi come parte integrante di un ecosistema i cui confini sono più ampi di quelli dell’azienda stessa (cioè che vanno oltre i tradizionali concetti di settore o geografia in cui si opera) così da abilitare le opportunità offerte dall’Open Innovation (ad esempio partnership con fornitori, start-up, concorrenti, ecc.).

Solo così il nuovo manager sarà in grado di guidare l’organizzazione in questa fase di ripensamento della forza lavoro e del lavoro e porterà alla luce un nuovo potenziale di crescita.

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CREARE LA FORZA LAVORO DEL FUTUROLe aziende italiane devono ampliare la definizione di forza lavoro: oltre ai lavoratori dipendenti e i talenti che possono provenire in modo flessibile dall’esterno (es. freelancer), essa dovrà includere anche l’Intelligenza Artificiale. Le aziende dovranno poi imparare a gestire la nuova forza lavoro così definita in modo tale che l’allocazione delle varie risorse le porti ad esprimere il loro massimo potenziale.

Questo processo include le seguenti azioni:

• Ripensare il lavoro. Le aziende devono evitare di cadere nel dibattito circa l’impatto dell’IA sul lavoro (focalizzandosi cioè sui temi di sola automazione) e concentrarsi invece su come sta cambiando il modo di lavorare (quindi sulla collaborazione uomo-macchina). Per far questo è necessario analizzare in dettaglio gli attuali processi aziendali e identificare tra questi quali sono automatizzabili e quali sono “potenziabili” grazie all’affiancamento delle nuove tecnologie agli attuali lavoratori. Questo non vuol semplicemente dire “digitalizzare” i processi aziendali ma ripensarli da zero introducendo innovazione e creatività lì dove in passato si è solo lavorato in termini di ottimizzazione ed efficienza.

• Orientare la forza lavoro verso nuove aree di business che abilitano nuove forme di valore. I Top Manager devono allineare la propria forza lavoro ai nuovi modelli di business e sfruttare l’automazione non solo per migliorare l’efficienza ma anche per alimentare la crescita, reinvestendo quanto risparmiato in termini di persone su interventi a valore per i clienti. Infine, devono creare processi aziendali flessibili che consentano la formazione di team coerentemente agli obiettivi di business.

• Potenziare i programmi sulle nuove competenze per interagire con le macchine intelligenti. Le aziende di successo devono raggiungere un equilibrio tra competenze tecniche e socio-manageriali. Bisogna quindi valutare il livello di queste competenze e la disponibilità dei lavoratori ad apprenderle, così da capire come migliorarle. Infine, è imperativo adottare le tecnologie digitali più avanzate (realtà aumentata e realtà virtuale, ad esempio) per aumentare la portata dei programmi di formazione, renderli più veloci, più efficaci e disponibili a tutti i lavoratori.

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CONCLUSIONILe aziende italiane devono rendersi conto che la rivoluzione attivata dall’Intelligenza Artificiale si sta verificando ora e richiede cambiamenti rapidi e radicali per mantenere competitività e generare profitti.

Per raggiungere questi obiettivi esse devono iniziare a considerare il potenziale dell’Intelligenza Artificiale in modo nuovo e adottare l’approccio che Accenture definisce “Applied Intelligence”.

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INFORMAZIONI SULLA RICERCASondaggio a livello globale, Italia inclusa: È stato condotto un sondaggio su 14.078 lavoratori con livelli di competenza differenti e appartenenti a generazioni diverse, realizzato da Market Knowledge Online. Inoltre, è stato condotto un sondaggio su 1.201 Top Manager (C-levels) aziendali. Entrambi i sondaggi hanno coinvolto 11 paesi (Australia, Brasile, Cina, Francia, Germania, India, Italia, Giappone, Spagna, Regno Unito e Stati Uniti) e i seguenti settori industriali: industria automobilistica, beni di consumo e servizi, salute e scienze biologiche, infrastrutture e trasporti, energia, media e intrattenimento, software e piattaforme, banche (retail e investimenti), assicurazioni, vendita al dettaglio, telecomunicazioni e servizi pubblici. Lo sviluppo dei sondaggi e l’analisi dei risultati sono stati eseguiti con la collaborazione di Oxford Economics.

Modello econometrico: È stato sviluppato un modello per determinare il potenziale miglioramento delle performance finanziarie conseguibile grazie agli investimenti in Intelligenza Artificiale. È stato utilizzato l’approccio di Acemoğlu & Autor (2014) per costruire un modello econometrico di panel data multivariati che fosse in grado di tenere conto dell’impatto di diverse tipologie di nuove tecnologie sulla produttività, sia per le aziende “leader” che per quelle di “follower”. Le aziende leader rappresentano il primo 20% sia in termini di investimenti nell’IA che di performance finanziarie. Questo modello econometrico è il primo a studiare l’effetto dell’investimento in cluster specifici di nuove tecnologie sui profitti (EBITDA), sulla produttività (EBITDA/dipendenti), sui ricavi e sull’occupazione, con questo livello di granularità. Il modello utilizza un set di dati univoco e innovativo che include dati finanziari e dati sugli investimenti tecnologici di oltre 16.000 aziende in 14 settori e 10 nuove tecnologie, relativi al 2015 e al 2016. I dati sugli investimenti finanziari e tecnologici sono stati forniti da IDC, Ovum e Capital IQ. Il set di dati è stato arricchito con le previsioni di investimento in nuove tecnologie delle aziende, fino al 2022.

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RIFERIMENTI

i IDC, Worldwide Semiannual Cognitive Artificial Intelligence Systems Spending Guide, Publication Date:

February 2018

ii Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (2018) by Paul R. Daugherty and H. James Wilson

iii Accenture Technology Vision 2018 “Redefine you company based on the company you keep. Intelligent

Enterprises Unleashed” available at https://www.accenture.com/t20180227T215953Z__w__/us-en/_

acnmedia/Accenture/next-gen-7/tech-vision-2018/pdf/Accenture-TechVision-2018-Tech-Trends-Report.

pdf#zoom=50

(Gaudin, S. (2016, May 6). At Stitch Fix, Data Scientists and A.I. Become Personal Stylists.

ComputerWorld. https: //www. computerworld. com/article/3067264/artificial-intelligence/at-stitch-fix-

data-scientists-andai-become-personal-stylists. html)

iv Accenture Technology Vision 2018 “Redefine you company based on the company you keep. Intelligent

Enterprises Unleashed” disponibile al link https://www.accenture.com/t20180227T215953Z__w__/

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Report. pdf#zoom=50

(Tieto the First Nordic Company to Appoint Artificial Intelligence to the Leadership Team of the New

Data-Driven Businesses Unit. (17 ottobre 2016). https://www.tieto.com/news/tieto-the-first-nordic-

company-to-appoint-artificialintelligence-to-the-leadership-team-of-the-new)

v Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (2018) by Paul R. Daugherty and H. James Wilson

vi OECD Getting Skills Right: Italy, 2017

vii Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (2018) by Paul R. Daugherty and H. James Wilson

viii “Widiba. Chi siamo”: https://www.widiba.it/banca/online/it/azienda/chi-siamo

ix “Widiba: nuova piattaforma e debutto del credito” (23 novembre 2016): https://aziendabanca.it/notizie/

widiba-piattaforma-wise-consulenti-mutuo-online-prestiti-personali-mutui

x “La filiale riapre nella banca che non c’è” (18 marzo 2018): http://nova.ilsole24ore.com/progetti/

la-filiale-riapre-nella-banca-che-non-ce/?refresh_ce=1

xi “La filiale riapre nella banca che non c’è” (18 marzo 2018): http://nova.ilsole24ore.com/progetti/

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xii “MPS 1Q 2018 results”: https://www.gruppomps.it/static/upload/mps/mps-1q18-results_v53.pdf

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Accenture ResearchAccenture Research identifica e definisce nuovi trend, con un approccio data-driven, sui temi che riguardano le più importanti sfide competitive affrontate dalle aziende globali. Combinando l’efficacia di tecniche di ricerca innovative con la profonda conoscenza delle dinamiche dei settori industriali, il nostro team di 250 ricercatori e analisti copre 23 paesi e pubblica ogni anno centinaia di report, articoli e approfondimenti. Il nostro originale punto di vista, fondato su dati proprietari o ottenuti tramite partnership con organizzazioni leader come MIT e Singularity, invita il lettore ad ulteriori riflessioni, guida la nostra estesa attività di ricerca e ci permette di trasformare teorie e idee nuove in soluzioni reali per i nostri clienti. www.accenture.com/research

AutoriSTEFANO TROMBETTAManaging Director, Accenture Strategy, Talent & Organization ICEG Lead

FRANCESCA CAMINITIPrincipal Director, Accenture Research

NATALIYA SYSENKOResearch Associate Manager, Accenture Research

ContributoriSTEFANO BRASCHIResearch Specialist, Accenture Research