Digitalizzazione e Tecnologie per il Futuro

0:00 Guido Tarizzo: [musica tranquilla] Buongiorno e benvenuti a Business Breakthrough, il podcast di EIM dedicato ai temi di strategia, organizzazione e gestione aziendale. Io sono Guido Tarizzo e oggi parleremo di nuove tecnologie digitali. Eh, quali sono queste nuove tecnologie alle quali le, le aziende oggi si rivolgono, perché sono nate e dove ci porteranno. Ne parliamo con Riccardo Trichilo, ehm, amministratore delegato e direttore generale del Polo Tecnologico di Brescia. Buongiorno Riccardo.

0:34 Riccardo Trichilo: Buongiorno.

0:34 Guido Tarizzo: È un piacere averti qui con noi. Ne parliamo con Roberto De Miranda, eh, imprenditore di Aurimartan, ehm, che è un'azienda che fa acciai speciali, quindi diciamo così, old economy in un certo qual modo, ma è particolarmente interessante poi capire perché un'azienda come la tua poi si rivolge a delle tecnologie particolarmente avanzate.

0:56 Roberto De Miranda: Buongiorno.

0:56 Guido Tarizzo: E con Vincenzo Natile, partner di EIM e in particolare, eh, che in particolare si occupa di nuove tecnologie e è anche responsabile della nostra practice aerospace.

1:08 Roberto De Miranda: Buongiorno.

1:08 Guido Tarizzo: E, e, e quindi, eh, è molto importante averlo qui con noi. Buongiorno a tutti, ehm, oggi siamo in quattro, eh, e quindi faremo una conversazione anche abbastanza, eh, allargata, eh, per cui io farò delle domande più brevi possibili, innanzitutto cercando di darvi più spazio possibile alle vostre argomentazioni. Eh, Riccardo, dacci una panoramica innanzitutto di cosa sono queste nuove tecnologie di cui parleremo e, e, e, e da dove nascono, da dove vengono e quali sono quelle più interessanti per il mondo delle aziende.

1:41 Riccardo Trichilo: Sì, certo. Era, se non sbaglio, gennaio 2018, quando a seguito del decreto Calenda, eh, fu lanciato l'Industria 4.0 e quindi cominciammo a parlare delle tecnolo-tecnologie abilitanti. Ehm, erano-- c'era la Internet of Things, IoT, c'era, ehm, i robot, ehm, cobot, c'era la cybersecurity, c'erano i data science, l'intelligenza artificiale. Quindi bellissime, breakthrough, innovative. Eh, poi di fatto cosa è successo? E di fatto è successo che, eh, dietro il fascino del l'iperammortamento consentito dal decreto, ehm, l'attenzione si è concentrata, ahimè, prevalentemente sull'acquisto dell'investimento, trascurando poi di fatto lo scopo per cui questo era stato fatto, cioè quello di innescare un processo di, e-e-e-evoluzione, eh, verso un nuovo modo di concepire il fare impresa. Cosa intendo? Intendo che una volta che hai comprato la macchina che, ok, risponde alle normative, ok, si può collegare in logica 4.0 con il resto del, dei vari sistemi che l'azienda ha, poi però occorre far sì che questa alimenti in maniera, eh, continua un processo di miglioramento, un processo di implementazione che di fatto poi non è accaduto. Quindi ad oggi, a distanza di ormai quasi-- sono sette anni, cosa si può dire? Si può dire che l'implementazione del 4.0 è a macchia di leopardo, sia a livello orizzontale che a livello verticale. Cosa intendo? Intendo che c'è sicuramente una grossa disparità e disomogeneità fra le grandi aziende e le piccole. Le grandi mediamente l'hanno applicata, direi praticamente tutte. Le piccole, ahimè, no. Ma anche chi l'ha applicate, ma anche delle grandi, a livello verticale il processo non si è sviluppato in modo tale da andare a coinvolgere tutti i meccanismi aziendali, ma è spesso rimasta quasi un'area pilota sperimentale e faticosamente coinvolge tutto il resto. Per far capire quanto siamo quindi lontani dal target del 4.0, esemplifico dicendo che 3.0 sarebbe un'azienda organizzata in logica lean. Sappiamo cosa significa.

4:24 Guido Tarizzo: Sappiamo tutti cosa vuol dire.

4:25 Riccardo Trichilo: Va a caccia agli sprechi, tutta organizzata, bella, pulita. Uno. Due, ha un sistema informatico integrato. Terzo, incomincia a usare dell'automazione. In sintesi, il 3.0, ehm, comple-compiuto, compiuto, vuol dire un'azienda automatizzata, quindi è automazione. E allora cos'è il 4? Il 4 è monitoraggio in real time di cosa sta accadendo. È, faccio ancora un esempio, Google Maps applicato alla fabbrica. Cioè è come se, applicando Google Maps, tu sapessi in tempo reale, in questo momento, presso-- davanti a quella macchina, che è un bottleneck, quali sono in lista d'attesa i prodotti da fare, quale sarebbe giusto fare per soddisfare il livello di servizio del mio cliente che so essere più esigente rispetto all'altro, posso modificare quale strada alternativa posso fare invece di quella. È Google Maps, giusto? Uno. Due: in tempo reale poter prevenire gli scarti, perché se io monitoro ad esempio la vibrazione di un utensile che so che se continua a operare così fra tre pezzi fa lo scarto, intervengo prima, addirittura gli dico: "Guarda, vai nel magazzino, sostituisciti in automatico l'utensile e poi riprendi a lavorare". Terzo: poi addirittura, siccome misuri ad esempio il livello di rumore di un motore, sapere in base allo storico che quel motore fra tre ore si ferma, quindi cosa fai? Fai una ma-manutenzione predittiva e quindi intervieni prima chi, prima che. Quindi un'azienda smart plant in logica Google Maps- Non fa scarto, non fa failure. Allora, ad oggi nessuna azienda, anche la più virtuosa, anche la più grande, è arrivata a questo livello. Ne conosco una che è vicino, ma nessuna è a questo livello. Se quello è il target, immaginatevi quante sfumature di grigio ci sono rispetto a quel target e la situazione di oggi. È chiaro questo?

6:39 Guido Tarizzo: Chiarissimo. Questo è il punto di partenza.

6:41 Riccardo Trichilo: Questo è il punto di partenza. Quindi, ad oggi quindi che cosa sta accadendo? Sta accadendo che a questa situazione si è andata poi complicando quando col discorso della giusta sostenibilità ESG, chiaramente l'imprenditore era ancora lì che cercava di capire come gestire meglio queste tecnologie abilitanti quando gli è arrivato anche il giusto dovere della responsabilità ESG, con tutte le implicazioni del caso, poi il Covid. Tant'è che anche questo disorientamento si misura sulla risposta alla transizione 5.0 che è stata di recente emessa. Su 6 miliardi e mezzo a disposizione ad oggi impegnati non ci sono poco meno di 200 milioni. Per mille motivi, perché non sono chiare le regolamentazioni, non è chiaro come si misura il punto di confronto di partenza su cui misurare, eh, il, il beneficio energetico del nuovo, nuovo investimento rispetto all'attuale. Tante cose, ma in a-- vista con distacco testimonia di un disagio, cioè vuol dire che ancora c'è questo. Ma allora qual è l'opportunità? E anche la sfida nello stesso tempo. L'intelligenza artificiale, che ha spiazzato e scompigliato le carte. Perché? Perché in un anno ChatGPT, OpenAI era dicembre, era dicembre, novembre '23, era ieri sera. Guardate cosa è successo in un anno. In un anno, in un, con un rate più che esponenziale, più che esponenziale, è arrivato questo tsunami straordinario che è tra l'altro open source. Quindi è un'opportunità straordinaria a basso costo, democratica, no excuse. Quindi conferma il fatto che la transizione già nel 4.0, anche nel 5, ma ora più che mai con l'intelligenza artificiale, non è una questione di soldi, non è una questione di tecnologia, è di nuovo è confermato una questione di testa, una questione di cultura. Quindi se oggi non fai il salto non hai scuse, non la vuoi fare. E se non la fai lo tsunami ti travolge, quindi non è più un'opportunità. Oggi non è-- è una necessità. Quindi l'intelligenza artificiale oggi o la sfrutti bene e allora riesci a fare, a recuperare quel tempo e quel salto che finora hai sprecato, o altrimenti è lei che ti travolge e non c'è domani.

9:17 Guido Tarizzo: Roberto, eh, giusto per completare il quadro e poi dare la possibilità a Vincenzo di, di anche interloquire proprio sulle cose che diceva Riccardo prima. Dacci il punto di vista dell'azienda, no? Intanto magari se in due parole ci racconti cosa fa Hori Martin siamo tutti molto contenti. E poi perché un'azienda si rivolge con interesse e con volontà di adozione, no, di, a questi, a queste nuove tecnologie?

9:45 Roberto De Miranda: Allora buongiorno a tutti, di nuovo grazie per l'invito. Hori Martin, sarò telegrafico, è un gruppo siderurgico fortemente integrato. Noi siamo elettrosiderurgia, quindi partiamo dal forno elettrico, ci tengo a sottolinearlo, non è l'altoforno, in Italia c'è solo l'Ilva con gli altiforni. Prendiamo il rottame, la nostra materia prima, e tantissima energia elettrica, fondiamo, fondiamo l'acciaio, aggiungiamo tante leghe per fare N diversi prodotti che poi laminiamo in rotolo barre. Ehm, noi siamo un'azienda, la nostra peculiarità è che siamo una acciaieria make to order, non make to stock, e questo è piuttosto rilevante per il discorso che stiamo per fare. Il nostro cliente di riferimento è l'automotive. Noi siamo un tier 2 tendenzialmente dell'automotive, ma, eh, spesso e volentieri ci interfacciamo direttamente con gli OEM. Mh, il gruppo conta 1300 persone, circa 700 milioni di fatturato e 10 aziende operative. Eh, ho citato due cose importanti, make to order e l'automotive, perché da qui un po' siamo partiti per fare quella che noi chiamiamo banalmente trasformazione digitale. Siamo partiti a farla in primis cambiando gli RP, perché è fondamentale che per mettere tutta questa tecnologia ci siano anche le autostrade per farlo. Quindi, diciamo, da quando ho un po' più preso in mano l'azienda ho notato che eravamo rimasti un po' indietro, quindi, eh, in primis ERP e poi abbiamo cominciato a installare N tecnologie, ehm, guidati, come diceva anche prima Riccardo, dal, diciamo, dalla transizione 4.0 e, ehm, noi, Hori è stata, insieme a Hitachi e Ansaldo, uno dei progetti Lighthouse voluti proprio dal, dal ministro Calenda, quindi abbiamo ricevuto N investimenti a fondo perduto per trasformare la nostra acciaieria in cyber acciaieria. E questo, ah, adesso non voglio entrare troppo nel, nel tecnico perché non credo neanche sia, sia la sede, però tante tecnologie abilitanti con un fine, ehm, con N fini, ma con uno in particolare, cioè rendere, eh, far prendere le decisioni decision maker non più tanto basate su un'esperienza, che è sempre fondamentale, sul campo, ma sul cosa sta per succedere, cosa sta succedendo. Ho fatto due esempi perfetti prima Riccardo, cioè noi siamo davanti alla macchina, dovevamo sapere in tempo reale uno se stava per scartare, uno quello già prodotto è uno scarto, non è uno scarto, perché se aspettiamo il collaudo dell'ufficio qualità arriva la sera, quindi tutto il giorno abbiamo prodotto un prodotto che non andava bene. Client automotive, la-- gli ATF, tu-tu-tu-tutto, tutto quanto è necessario per servire l'automotive, anche i pezzi di sicurezza, necessita una totale tracciabilità del prodotto. Quella c'è sempre stata, forse era il 3.0 di cui parlava prima Riccardo, ma cosa vuol dire 4.0? Vuol dire che, eeeh, io posso fare dei, dei lotti più piccoli perché viviamo sempre in un mondo dove la, la domanda è più corta, perché nessuno vuol più far magazzino e ce lo fanno fare a noi. No comment, ma vabbè. E quindi per fare meno magazzino hai dei lotti più piccoli, lotti più piccoli vuol dire meno produttività e quindi de-devi sapere in tempo reale cosa sta succedendo, cosa stai facendo. Ehm, da qui sopra l'ERP, quindi abbiamo montato i MES, abbiamo montato i livelli due e abbiamo montato tante altre tecnologie su cui poi andrà a, eh, come dire, mhm, installarsi forse è la parola sbagliata, ma andrà ad essere applicata il nu-il nuovo-- la nuova rivoluzione che è l'intelligenza artificiale. Su questo io faccio ancora un po' fatica, ammetto, a, a capire poi l'applicazione pratica in N campi, perché tra quello che tutti viviamo di intelligenza artificiale a come questo può aiutarmi pragmaticamente è, è una bella sfida, quindi servono, servono probabilmente ulteriori competenze in azienda che, che, che oggi non abbiamo ancora, ma che, scusi, per non essere distrutti da questo tsunami che sta arrivando dovremmo-

13:58 Riccardo Trichilo: Ma ci-- se posso, ci sono varie scalature, varie possibilità, eh. Nel senso, l'intelligenza artificiale può essere, in maniera semplicistica, utilizzare l'LLM, quindi ChatGPT o il Copilot, ad esempio. Però-

14:13 Roberto De Miranda: Ti sto- ti stoppo Riccardo, il nostro IT manager sulla cybersecurity, su cui abbiamo fatto dei muri, riceviamo 2000 attacchi all'ora. Dicono: "No, non potete usarla perché se no-

14:25 Riccardo Trichilo: No, no, aspetta, ci arrivo, ci arrivo. Allora, infatti ho detto: il punto di partenza iniziale, e molte aziende lo stanno facendo, eh, molte lo stanno facendo, è proprio quello di cominciare a fare pratica, scaldare i muscoli, far giocare la squadra in maniera, in maniera diciamo easy, perché costa poco, casomai su temi meno sensibili, come ad esempio, non so, raccogliere i dati della manutenzione. Copilot 3, 365, in ambito Microsoft 3, 365, dove c'hai Outlook, può ad esempio, l'abbiamo sperimentato in CSMT, è proprio quello ad esempio di fare da assistente virtuale ai white collar, agli impiegati, perché se gl-gli concedi di accedere aaa-alle tue mail, ai tuoi verbali, a tutto quello che c'ha nel tuo mondo, c-cyber, mmh, pagata, per un attimo lasciala lì, ti consente in maniera immediata, ti, ti, ti propone delle soluzioni, ti propone come procedere, ti propone che tipo di riunione fare, ti fa da assistente virtuale dando in veramente microsecondi, ti suggerisce una soluzione. Oppure ti orga-- se gli dai in pasto i dati storici, ad esempio di manutenzione, di avaria ad una macchina, ti propone, ti propone un'alternativa a livello di manutenzione pre-predittiva o di, uh, programmata. Questo lo fa usando semplicemente ChatGPT, e l'ho visto fare, o Copilot, dicevo, nell'ambito 365. Ma c'è il problema del cloud, che dicevi. Eh, io non mi fido. Premesso che chiaramente tutti, Microsoft, OpenAI e tutti ora stanno andando per cercare di rendere sempre più sicuro, che è relativo, non è mai assoluto, il mondo del cloud. Non vuoi il cloud? Allora voglio una soluzione custom. Benissimo, ci sono già delle aziende, che li conosciamo, che propongono pacchetti customizzati che quindi non sono in cloud, ma girano sul tuo server interno che ad esempio ti fanno una cosa stra-- faccio un esempio. Sei un produttore di macchine, gli dai in pasto, questo pacchetto è un software di intelligenza artificiale, gli dai in pasto i dise- il, i disegni in CAD della macchina, nel giro di niente ti tira fuori i manuali scritti, i manuali d'uso. Incredibile. Dal manuale ti-- poi ti dico, tira fuori, ma questo è facile, tutto il troubleshooting, tutto, tutte le informazioni per fare, eh, la ricerca avarii. Allora, tutto questo in automatico. Quindi c-esistono già queste-- a, e questo siamo a un secondo livello, quindi, della scala dell'intelligenza artificiale, ok? Quindi quello basico-

17:08 Roberto De Miranda: Possiamo, eh-- no, ti interrompo un attimo perché vorrei lasciare l'intelligenza artificiale un attimo da parte e la riprendiamo poi tra un attimo, no? Ma volevo sentire anche Vincenzo sul, sul tema delle nuove tecnologie e di cosa è importante per un'azienda, no?

17:22 Vincenzo Natile: Mah, allora, eh, noi, eh, abbiamo a che fare tutti i giorni con, con aziende di ogni tipo, industriali, B2B, B2C. Eh, ehm, parliamo soprattutto con aziende di taglia medio-medio-medio piccola, no? Le grandi aziende, secondo me, come giustamente dicevi tu Riccardo, stanno giocando già una partita diversa per N ragioni. Ehm, e quindi, eh, vorrei portare un po' l'esperienza nostra, no, da questo punto di vista. Allora, intanto, uh, credo sia-- occorra dire una cosa, cioè: la tecnologia, qualunque essa sia, deve essere al servizio del business. Cioè non, non bisogna parlare, innamorarsi, non so, delle sigle, dei termini IoT, intelligenza artificiale, cloud computing, proce-process automation, qualunque cosa. E quindi questo secondo me è il punto di partenza che è anche spesso, come dire, il limite, eh, de-dell'adozione poi di tecnologie nelle aziende italiane, come diceva Riccardo. Oggi la realtà del tessuto industriale italiano, delle aziende italiane, è molto lontana, no, dall'ideale. Abbiamo un ritardo strutturale nella digitalizzazione delle nostre imprese e quindi nella produttività poi delle nostre imprese. Perché? Bah allora credo che un primo punto sia quello della mancanza di una visione poi strategica spesso, no? Mh, completa, mh, del, sul futuro dell'azienda cioè quali sono gli obiettivi strategici che l'azienda ha nel lungo periodo e come le tecnologie che oggi esistono sul mercato possono aiutarmi, no? A migliorare la produttività, l'efficienza interna dei processi produttivi, l'interazione con il cliente perché non ci dimentichiamo tutto l'aspetto che riguarda la, la, la gestione dei clienti, il, il CRM, la comunicazione, l'analisi dei dati. E credo che quello sia il punto di partenza che a volte è anche un po' il limite, la, la mancanza di questa visione strategica e quindi la declinazione di questa visione in un piano altrettanto organico completo, no? Di evoluzione tecnologico digitale in tutti gli ambiti evitando che ci sia un'adozione, come dire, frammentata di strumenti, di sistemi che non servano poi al, al fine ultimo di generare più, più ricavi o di, o meno costi. Perché se poi la visione strategica è faccio il manifattum 4.0 perché l'investimento, eh, è pagato da qualcun altro, quella non è visione strategica, quella è un, un fatto opportunistico, no? Eh, ma non ha nulla a che fare con l'utilità che la, che la tecnologia può portare, no? Al business. Ehm, le altre riflessioni, almeno nell'esperienza nostra, perché le aziende italiane sono così distanti? Un primo punto è quello che dicevo prima. Credo che ci sia un tema, non so come dire, di mancanza di competenze digitali all'interno delle aziende. Questo è fondamentale. E quindi senza competenze digitali all'interno delle aziende, soprattutto quelle medio piccole, è difficile poter ragionare sulle opportunità che può avere la, l-l'intelligenza artificiale, il cloud computing o il MES o, o, o la predittività dei data analytics. Ehm, credo che ci sia un tema, eh, ovviamente, e questo, diciamo, eh, fa parte del, diciamo, nanismo, no? Del-delle aziende italiane di, eh, costi, investimenti che spesso bisogna sostenere per queste trasformazioni digitali, sapen-- non essendo certi neanche bene dei ritorni all'inizio. Quindi questo spaventa e quindi molto gli imprenditori, no? Nell'investire in tecnologie digita-digitali non sapendo esattamente qual è il ritorno dell'investimento. Perché? E questo si le-si, si lega però al punto sopra della strategia e degli obiettivi di business. Eh, e c'è un, secondo me un altro aspetto importante che è l'attuale livello di informatizzazione delle aziende italiane che è davvero molto basico. Noi, noi interveniamo in situazioni dove ancora c'è la S400. Allora la trasformazione digitale non è una cosa che può avvenire, come dire, con un salto quantico 0-100. È in un certo senso incrementale. Quindi bisogna dotarsi prima, come anche tu raccontavi, di un'infrastruttura di base che sia un'infrastruttura scalabile, un'infrastruttura interoperabile, una fus-- un'infrastruttura che si presta poi al, ad accogliere-

21:34 Guido Tarizzo: Senza troppe personalizzazioni.

21:35 Vincenzo Natile: Senza troppe personalizzazioni, altro problema, eh, che si presta poi a, a, a ad essere sviluppata o, eh, migliorata attraverso delle applicazioni evolute digitali. Allora questi temi secondo me sono importanti, eh, e, ehm, e vanno affrontati in un processo di digitalizzazione come primo gradino, mh.

21:57 Guido Tarizzo: Torniamo un attimo all'esempio che stava facendo Roberto dell'azienda, dell'impresa industriale con una forte intensità di processo tecnologica, dove quindi l'intelligenza artificiale o comunque le tecnologie più raffinate mi servono a tenere sotto controllo i parametri del processo, anticipare problemi e, e quindi cercare di gestire, eh, con più flessibilità e tempestività possibile la resa, no? Dei miei processi produttivi. Questo è vero. Nell'industria di processo sempre di più, in un'industria che faccia gli speciali ancora di più e make to order non ne parliamo. Cioè questo è veramente la, la quintessenza. Allora l'intelligenza artificiale mi serve, se non altro, a rendere più oggettivo e basato su dati quello che prima era una competenza, chiamiamola, voglio dire, umana, no? Cioè delle, delle persone. È così? Me lo, me lo confermi tu?

22:49 Vincenzo Natile: Ah, confermo-

22:50 Guido Tarizzo: Come lo state vivendo questo passaggio?

22:54 Vincenzo Natile: Confermo al 100%. Ed è, devo dire, oltre ai driver, diciamo, voluti dal cliente o dall'esigenza di taglio costi o anche dalle esigenze citate prima ESG, per cui bisogna tracciare anche tutti i consumi e col fine di ridurli, perché appunto tu-tutte le varie certificazioni ci chiedono anche carbon footprint eccetera eccetera, io ve lo devo dire è stato un tema di, di people. Secondo me stanno, purtroppo non solo secondo me, scomparendo tante figure, io parlo del mio campo anche metallurgiche, con una conoscenza veramente profonda del prodotto, delle caratteristiche chimiche, meccaniche del nostro prodotto, e, e questo la tecnologia deve in qualche modo sostituirlo. Quindi l'esperienza di un tempo del capoturno ora deve diventare, esagero, un capoturno intelligente che ha in sé la conoscenza che, che, che aveva prima l'esperienza, anche se chiaramente non sarà mai la stessa, ma la, che deve tracciarla il più possibile e con la certezza del dato. L'altra cosa su cui devo dire martello molto è che tante persone sono ancora molto reticenti a fare, non è qui solo un tema di età anagrafica, è proprio anche un tema di, di approccio. Tanti non registrano subito quello che hanno fatto, tanti non correggono subito se la macchina dà il dato. E quindi perché? Perché u-la tecnologia ti aiuta ad essere integrato e a prendere veramente le decisioni non, non, non per, per reparto, ma tutto insieme, ma questo funziona se c'è una certezza del dato, un'affidabilità del dato che gira in tutta l'azienda in con-- nello stesso momento.

24:40 Roberto De Miranda: Purtroppo tante volte questo non avviene e questo è uno dei problemi su cui mi scontro molto. Perché? Perché qualcuno in buona fede non ha, non ha fatto un'operazione di registrazione dato, ma non-- perché una volta rimaneva lì e diceva: "Sì, sì, lo faccio tra due giorni". No, non è più così, perché se non lo fa crea un effetto domino che chi poi, il decision maker, magari neanche nella stessa azienda, ma in, in un'altra nostra controllata, fa un qualcosa che non è assolutamente coerente con quanto è avvenuto.

25:10 Riccardo Trichilo: Questo conferma il fatto che qualunque sia il discorso delle tecnologie abilitanti, la vera tecnologia abilitante è l'uomo.

25:16 Roberto De Miranda: Assolutamente.

25:16 Riccardo Trichilo: E che l'unico investimento che non, non diventa mai vetusto e mai obsoleto, specialmente in un contesto di così rapida mutazione come quello che stiamo vivendo ora, per cui come implementi una tecnologia già vecchia, come la implementi già vecchia è superata, l'unico investimento che non invecchia mai e che ti ripaga sempre è quello sull'uomo. Quindi è l'uomo avere la competenza, eeeh, d-disponibile al momento giusto, che in tempi rapidi, tempi rapidi, perché il tempo è la variabile alla fin fine principale, avendo una visione di sistema, perché tutto quello che abbiamo detto ti richiede che tu abbia visione di, di sistema, per poi sa-saper scegliere anche il particolare che si inserisce in un contesto più ampio, con tutte le implicazioni enormi che ha, non ultime tutte quelle della sostenibilità, quindi la governance certo, ma anche quindi il sociale e l'-l'environment. E a questo punto lo deve fare prendere decisioni in tempi rapidi, coinvolgendo le persone giuste, scegliendo sì, anche la tecnologia abilitante migliore, ma ripeto, la prima scelta che anche questa risorsa top deve fare è comunque scegliere la squadra di uomini giusti. Quindi comunque è sempre l'uomo la tecnologia abilitante di cui-- che deve sfruttare sì l'intelligenza artificiale per faticare di meno, avere più tempo da dedicare a decisioni più alte, a qualunque livello tu operi. Quindi un approccio per certi versi ibrido, per certi versi ibrido, quindi che unisce la capacità dell'uomo che sfrutta la tecnologia per prendere-- che la tecnologia già di per sé, elaborando i dati, passa dal dato all'informazione. Questo è il primo passaggio dell'intelligenza artificiale. Elaborando con l'intelligenza artificiale l'informazione, riesce a questo punto ad avere un estratto ancora più alto che ti consente a te uomo master, no slave, di poter evolvere dominando quindi questa tecnologia per disegnarti un'azienda, un mondo alla fin fine migliore.

27:24 Roberto De Miranda: Però queste sono competenze abbastanza high level. Io quello che vedo che sto facendo molta fatica a trovare sono competenze di informatizzazione, digitalizzazione di campo. Molto difficile, molto difficile. Perché è un-- io lo chiamo un manutentore elettrico evoluto.

27:46 Riccardo Trichilo: Sta cadendo, sta cadendo-

27:48 Guido Tarizzo: Questo è un livello due, proprio sopra il processo industriale.

27:50 Riccardo Trichilo: Sta, sta cambiando il ruolo. Infatti, ad esempio, gli, gli, quelli che erano prima gli IT, gli RPI, se-- stanno muta-mutando e stanno andando a lavorare in fabbrica, per cui l'intelligenza artificiale ti richiede quindi di fare squadra, quindi che lasciano la, la stanza dei bottoni e sc-- vanno in fabbrica gomito a gomito con l'uomo della fa- della produzione, l'uomo della qualità e disegnano l'algoritmo, fanno l'algoritmo lì a livello operativo, cioè prendono il dato in tempo reale, gestiscono il coding che elabora quel dato e lo fanno on the-- sullo, sullo shop floor. Quindi è, è un nuovo di-- modo di interpretare il vecchio IT che sta scomparendo, sta scomparendo, esce dalla cabina dei, dei bottoni, dei computer e va in fabbrica. Le realtà che stanno implementando questo, e ciò nel caso, mhm, ce ne sono poche, ma stanno f-- sono diciamo, eh, le-- apripista, come un'altra tecnologia nuova è l'edge computing, proprio per questo. Cos'è? L'edge computing cosa fa? Eh, mhm, trasferisce in periferia l'intelligenza. È come avere ad esempio in un'auto sulle quattro ruote quattro motori e là hai la capacità di elaborare i dati generati in, in locale e trasmetti al computer centrale non più il dato, ma l'informazione. Così facendo risparmi il tempo di trasferimento, chiamato appunto la latenza, e trasmetti meno dati e concentra il, il computer principale solo sulle cose più importanti. Quindi l'edge computing è la nuova frontiera dove stanno andando le aziende grandi che hanno già fatto, diciamo, dei passi avanti.

29:39 Guido Tarizzo: Sì, allora qui su questo possiamo fermarci un attimo su questo argomento. Cioè le cose che avete detto disegnano de-de-delle capacità, no, sia a livello operativo, come, come dicevi tu Roberto, sia a livello chiamiamolo gestionale, manageriale, molto diverse rispetto a quelle alle quali siamo abituati tradizionalmente, no? Allora, ultimo giro di punti di vista lo farei sul tema quali sono le capacità, skill, competenze, talenti nuovi necessari sia a livello al quale facevate riferimento voi, più shop floor, eh, no, driven, eh, sia dal punto di vista poi gestionale vero e proprio, no? Vincenzo, tu per esempio come la vedi?

30:19 Riccardo Trichilo: Sì, eh, allora, ehi, e non c'è dubbio che, eh, ovviamente servano delle competenze tecniche, eh, informatiche sulle tecnologie e la conoscenza, no? Questo serve. Però credo forse ancora di più, eh, nella gestione, soprattutto di processi di trasformazione digitale, servano le competenze organizzative, gestionali e manageriali per gestire questi progetti di trasformazione

30:41 Vincenzo Natile: E quindi significa anche, ehm, intanto avere capacità di tradizionale di project management, no? Sono tipicamente dei progetti che hanno un inizio, una fine, una durata, un planning, quindi capacità di pianificare, capacità di, ehm, realizzare un piano di lavoro, eh, interfunzionalità, no? E quindi integrazione, quindi team, team che lavorano insieme trasversali, ehm, capacità di gestire i trade off, capacità di... Bisogna in, in ultima analisi credo anche avere dei modelli di, eh, gestione progettuale cosiddetti agili, no? Metodologie agili, Agile, no? Scr-Scrum, perché, eh, occorre anche, diciamo, una sorta di sperimentazione, modello trial and error veloce di feedback continui, in modo da accelerare alcune, alcune sperimentazioni e verificarle sul campo e poi cambiare il tiro. Eh, credo che esista una grande, sia necessaria, scu- scusatemi, una grande competenza di change management, no? Questa è una competenza fondamentale. E change management significa, eh, gestire le resistenze al cambiamento, la formazione delle persone che devono adottare i nuovi modelli, i nuovi strumenti, eh, i trade off, eh, coinvolgere le persone che saranno poi gli utenti finali dei nuovi sistemi, dei nuovi strumenti digitali. Quindi credo che queste competenze siano perfino superiori a volte delle competenze tecnologiche che si trovano sul mercato, si possono reperire sul mercato per gestire questi processi di trasformazione digitale in azienda.

32:14 Guido Tarizzo: Assolutamente. Ehm, beh potremmo parlare per ore e ore, no, di questi argomenti. Io credo che magari [risatina] potremmo-

32:21 Vincenzo Natile: La facciamo.

32:21 Guido Tarizzo: Esatto. Potremmo darci appuntamento a un'altra puntata per approfondire alcuni aspetti particolari. Credo che oggi abbiamo dato un po' un overview di, di, di, di che cosa c'è sul tavolo, no, e de-- di che cosa si parla e quali sono le forze che spingono le aziende a fare certe scelte. Poi potremmo fare degli approfondimenti su ogni singolo capitolo, no, di cui, di cui questo, questo, questo tema delle nuove tecnologie poi si articola. Quindi, eh, oggi... Dimmi, vai Riccardo.

32:52 Vincenzo Natile: Prendendo a spunto quello che infatti ha detto Vincenzo prima, mi fa piacere dire che sicuramente bisogna proprio a livello proprio culturale, eh, riuscire, specialmente anche in Italia, a superare la demonizzazione dell'errore che abbiamo e che veramente ha frenato e sta continuo a frenare. E si fa creando dei team interfunzionali dove si creano degli ambienti agile, ambienti dove è consentito sbagliare. La cosa che oggi, secondo me, la cosa più sbagliata che tutte le aziende, grandi o piccole, possono fare è stare ferme. Oggi muoviti, anche quick and dirty, ma prova, sbaglia e riprova. La tecnologia te lo consente e con i software ti accorgi subito se è data driven, vedi subito l'andamento. Se vedi subito l'andamento intervieni e correggi. Basta che tu però abbia creato le condizioni. Un polo tecnologico come il CSI Media è chiaro che ti può aiutare a questo, come ad esempio a facilitare tutto questo perché lavora sul cambiamento, ripeto, culturale. Ed è alla fin fine anche il venture capital. Perché in Italia c'è così retrosia, retrosia a-al, al venture capital, al rischio, che invece è fondamentale, cioè proprio perché anche quello i-innesca un dinamismo di un certo tipo, ma anche quello è un fatto culturale.

34:20 Guido Tarizzo: Certo. Volevi dire qualcosa?

34:22 Roberto De Miranda: Sì, no, mi, mi collegavo al change management perché per noi è un, è uno dei momenti indubbiamente più importanti e, mmh, io faccio una sfida un po' alle aziende italiane perché tanto del-- parte diciamo delle motivazioni per cui siamo un po' più indietro è perché secondo me ancora oggi nel, diciamo nei decision maker dell'azienda, la parte tecnologica IT è vista molto al servizio del core business, no? Come, non voglio sminuire nessuno, come l'amministrazione, come il personale, come, come il controllo di gestione. Cioè noi dobbiamo trovarci produzione, qualità, commerciale. Questi. Il resto è al servizio. E invece io devo dire sto pressando molto perché tante volte le decisioni che prendi lì con produzione, poi dopo scopri che non si possono fare, non come-- perché non c'è un supporto digitale. E quindi è fondamentale che chi sta facendo trasformazione digitale, change management, partecipi a queste, a queste-

35:28 Vincenzo Natile: Fa mestierco.

35:29 Roberto De Miranda: Perché è, è, è un manager che ha la stessa importanza degli altri oggi come oggi.

35:34 Vincenzo Natile: Intanto ti rendi conto che l'Italia, l'economia italiana, che chiaramente non va bene, ch-chiede tutto questo, che ora è il momento di un breakthrough. È una-- l'in-- questa è la vera rivoluz-- quarta o quinta rivoluzione, accade ora. Di fatto la quarta è già esaurita, no? E va fatta ora, va fatta ora e ora il-- serve il colpo di reni a livello proprio di economia, quello che ci ha detto Mario Draghi e quello... E va fatta. Gli strumenti ci sono. Ora, senza crearsi scuse o alibi. Mmh, se non lo fai, lo ridico, è perché di fatto... E però devi cambiare le condizioni e i pa- e i paradigmi, anche cambiando gli schemi. Io il primo veramente che, che, che, che proprio propongo è quello di prendere le persone dell'EDP, no? Del, proprio dell'ERP, gli IT, e buttarli in fabbrica.

36:27 Guido Tarizzo: Bene, su questo messaggio ci fermiamo e [risatina] avremo modo di, di approfondire questi argomenti, anche parlare degli acceleratori, per esempio, che sono i centri di ricerca, gli hub tecnologici, eh, incubator e anche gli stessi fondi private equity, per esempio, eccetera, eccetera. Grazie, grazie, ringrazio i miei ospiti di oggi che erano Riccardo Trichilo, Roberto De Miranda e Vincenzo Natile e vi do appuntamento alla prossima puntata. Se chi ci ascolta ha la necessità e l'idea di mandarci degli approfondimenti, commenti, suggerimenti sui temi che abbiamo trattato, ci scriva a marketing.it@eim.com. Grazie.

37:06 Roberto De Miranda: Grazie.

37:06 Vincenzo Natile: Grazie a voi.

37:07 Guido Tarizzo: Grazie. [musica di chiusura]