Impresa nell’epoca dell’AI: da soggetto fiscale a soggetto cognitivo

In breve. Ogni impresa è un soggetto fiscale. Nell’epoca dell’intelligenza artificiale deve fare un upgrade e diventare anche un soggetto cognitivo: ha sensori che captano il mercato, un algoritmo che traduce i segnali in azioni, e persone che separano le azioni operative da quelle strategiche. Il punto decisivo è la personalizzazione. Un sistema copiato da una ricetta rende l’impresa uguale alle altre, cioè una commodity (un bene che si distingue solo per il prezzo). Un sistema costruito sulla sua identità ne accentua i valori e la forza propositiva.

Da soggetto fiscale a soggetto cognitivo

Per lo Stato un’impresa è una partita IVA, un bilancio, un calendario di scadenze. È una descrizione esatta e incompleta. Un’impresa infatti osserva il mercato, ricorda ciò che ha imparato, decide e si corregge: si comporta come un organismo dotato di un sistema nervoso.

Fino a pochi anni fa questo sistema nervoso viveva nella testa di alcune persone. Il commerciale esperto «sentiva» che un cliente stava per andarsene, il titolare «sapeva» che una stagione sarebbe stata difficile. Era una cognizione preziosa e fragile: non si misurava, non si trasmetteva, e se ne andava con chi la possedeva.

L’intelligenza artificiale cambia l’economia di questa cognizione. Leggere ogni giorno migliaia di segnali, confrontarli con una soglia e far partire un’azione costava troppo; oggi costa poco. Per questo l’impresa deve diventare un soggetto cognitivo, e anche un soggetto dinamico: il suo sistema nervoso cambia mentre cambia il mercato.

L’idea ha una storia lunga. Stephan Haeckel, in Adaptive Enterprise (1999), descriveva l’impresa che «percepisce e risponde» contrapposta a quella che «produce e vende». David Teece (2007) ha chiamato capacità dinamiche l’attitudine di un’impresa a percepire le opportunità, coglierle e trasformarsi. Quello che allora era una teoria per grandi gruppi oggi è alla portata di un’impresa di cento persone.

Tre livelli: sensori, algoritmo, persone

Un soggetto cognitivo si regge su tre livelli, che nella maggior parte delle imprese restano mescolati.

1. I sensori captano il mercato. Sono i dati che si muovono: richieste in entrata, preventivi persi, tempi di risposta, domande dei clienti, incassi.
2. L’algoritmo è il sistema di valori, decisioni e azioni automatiche che l’impresa si dà. Stabilisce quale soglia conta, che cosa succede quando viene superata e quale azione parte senza aspettare nessuno. La parola spaventa più di quanto dovrebbe: un algoritmo è una regola scritta, e ogni impresa ne ha già molte, solo che le tiene implicite.
3. Le persone guardano gli esiti e separano due famiglie di azioni: quelle operative, che si possono automatizzare, e quelle strategiche, che restano a chi decide.

Un sensore completo ha quattro parti: un dato, una soglia, un’azione automatica, una persona che decide. Se ne manca una, quello che resta è un report: si legge, si commenta, e il mercato intanto va avanti.

Smarketing: dove i sensori servono di più

Nel mio glossario lo Smarketing (dalla fusione di sales, vendite, e marketing) è la pratica di far lavorare vendite e marketing in squadra sullo stesso obiettivo di ricavo, con gli stessi dati, la stessa definizione di contatto qualificato e un ritorno continuo degli esiti.

È il punto in cui l’impresa sente il mercato oppure resta sorda. Il marketing vede i segnali deboli, le vendite vedono quelli forti, e quasi sempre li guardano in momenti diversi e con numeri diversi. Ogni azione di marketing e ogni azione di vendita dovrebbe avere il suo radar.

Un esempio. Le nuove richieste nel CRM (il gestionale dei contatti e delle trattative) calano. Senza sensori il calo compare nel report trimestrale e la risposta arriva mesi dopo. Con un sensore, quando le richieste restano sotto la soglia per due settimane di fila, l’algoritmo avvisa marketing e vendite insieme, attiva una campagna di riattivazione già scritta e approvata, e chiede a una persona se quel calo è un incidente o un segnale che il mercato sta cambiando.

Ogni dato è un segno

C’è un modo più profondo per dire perché ogni azione di un’impresa cognitiva ha un perché preciso, e viene dalla semiotica (lo studio dei segni e di come producono significato).

Il filosofo Charles Sanders Peirce definiva il segno come qualcosa che sta per qualcos’altro, per qualcuno, sotto un certo aspetto. È una definizione a tre termini, e si adatta all’impresa quasi alla lettera:

• il segno è il dato del sensore: il preventivo perso, il cliente che tace, la domanda che ritorna;
• l’oggetto è ciò che sta dietro al dato: il bisogno del cliente, il mercato che si sposta;
• l’interpretante è il significato che quel dato assume per quella impresa, ed è qui che lavorano l’algoritmo e le persone.

Peirce chiamava indici i segni legati alla loro causa, come il fumo lo è al fuoco. I dati dei sensori sono indici: un preventivo perso è il fumo di un bisogno che non abbiamo colto. L’algoritmo è il modo in cui l’impresa legge quei segni, e ogni azione nasce da quella lettura. Per questo ha un perché preciso, come un codice fiscale: un identificativo univoco che dice da quale segnale nasce e per quale regola è partita.

La conseguenza è decisiva per il resto di questo articolo. Lo stesso segno significa cose diverse per imprese diverse, perché l’interpretante cambia. Un preventivo perso per prezzo dice una cosa a chi vende qualità e un’altra a chi vende volumi. Per questo un algoritmo copiato legge i segni con gli occhi di un altro.

Sette tipologie di sensori

I sensori si raggruppano per ciò che misurano. Le sette tipologie che seguono valgono per quasi ogni impresa che vende ad altre imprese; gli esempi di soglia sono solo esempi, e il loro valore giusto dipende dall’impresa.

Sette tipologie di sensori

Tipologia	Che cosa misura	Quando scatta (esempio)	Che cosa decide una persona
Domanda	Richieste in entrata nel CRM	Sotto la soglia per due settimane	Se il calo è stagionale o strutturale
Esito	Trattative perse e il loro motivo	Lo stesso motivo tre volte in un mese	Se cambiare offerta, prezzo o racconto
Velocità	Tempo di prima risposta	Una richiesta ferma da 24 ore	Se il ritardo è un caso o un difetto di processo
Linguaggio	Domande e obiezioni nelle chiamate di vendita	Una domanda nuova che ricorre	Quale risposta dare e con quale voce
Fedeltà	Frequenza d'ordine dei clienti attivi	Silenzio oltre il doppio dell'intervallo abituale	Se richiamare, con quale proposta
Cassa	Tempi di pagamento	Un cliente puntuale che paga in ritardo	Se il ritardo è difficoltà o insoddisfazione
Relazione	Cambi di ruolo dei referenti	Un referente cambia azienda	Se e come riaprire la relazione

Due osservazioni. La prima: alcune tipologie stanno in amministrazione (la cassa), altre nell’assistenza (il linguaggio), e tutte parlano di ricavi. Un sistema nervoso attraversa le funzioni, e questo è il motivo per cui va progettato dalla direzione e non da un singolo reparto. La seconda: la colonna più importante è l’ultima. È quella che nessuno strumento compra al posto tuo.

Perché una ricetta generica rende l’impresa una commodity

Qui arriva il punto che mi sta più a cuore, e lo dico per esperienza: se questo articolo viene preso alla lettera, rende la tua impresa generica.

Una tabella di sette sensori, con soglie e azioni già pronte, ha l’aria di una ricetta. Si copia, si installa, funziona. Il problema è che la stessa ricetta la possono copiare tutti i tuoi concorrenti, e un’impresa che sente le stesse cose, con le stesse soglie, e reagisce con le stesse azioni, finisce per comportarsi come tutte le altre.

La sociologia delle organizzazioni lo ha descritto da tempo. Paul DiMaggio e Walter Powell (1983) hanno chiamato isomorfismo mimetico la tendenza delle organizzazioni, in condizioni di incertezza, a imitare quelle che sembrano avere successo: il risultato è un settore di imprese sempre più simili fra loro. Youngme Moon, in Different (2010), ha mostrato lo stesso fenomeno dal lato del mercato: quando i concorrenti si inseguono sulle stesse caratteristiche, le differenze si assottigliano e il cliente sceglie in base al prezzo. È la definizione di commodity.

Con l’intelligenza artificiale il rischio cresce, perché gli strumenti sono gli stessi per tutti e i modelli di partenza pure. Se il tuo algoritmo nasce da un modello generico, pensa come pensano tutti.

Accade invece qualcosa di molto diverso quando il lavoro parte dall’identità dell’impresa. Quali segnali contano per te dipende da che cosa prometti ai clienti. Un’impresa che vende affidabilità mette la soglia di velocità molto più in basso di una che vende personalizzazione. Un’impresa che vive di relazioni lunghe pesa la fedeltà più della domanda. Le soglie, le azioni e soprattutto le decisioni lasciate alle persone sono la traduzione operativa dei valori. Costruite così, accentuano ciò che rende l’impresa riconoscibile e rafforzano la sua forza propositiva, cioè la capacità di andare dal cliente con una proposta invece di aspettare una richiesta.

Tutte le automobili hanno più di due ruote. Nessuno però sceglie un’automobile per le ruote.

Persone: il talento conta in modo esponenziale

Ci si potrebbe chiedere se, con sensori e algoritmo, il talento delle persone conti di meno. È un falso mito. Nella realtà il talento è fondamentale, e il suo effetto è esponenziale, perché agisce due volte e la seconda volta moltiplica la prima.

La prima volta è nel progetto dell’algoritmo. Decidere quali sensori servono, dove mettere le soglie e che cosa automatizzare richiede di conoscere a fondo l’impresa: il ciclo di vendita, i clienti, i margini, i valori. Un algoritmo progettato con talento lavora per quella specifica impresa; uno progettato in modo generico vale poco.

La seconda volta è nella correzione, e le correzioni sono di due tipi:

• le correzioni automatiche, che l’algoritmo applica da solo entro le regole già scritte;
• le correzioni manuali, in cui una persona riscrive le regole: cambia la soglia, l’offerta, l’algoritmo stesso.

Le prime fanno reagire l’impresa. Le seconde la fanno imparare. Chris Argyris e Donald Schön (1978) le chiamavano apprendimento a ciclo singolo e a doppio ciclo: nel primo si corregge l’azione, nel secondo si corregge il criterio che ha generato l’azione.

Ecco perché l’effetto è esponenziale. Un buon progetto senza buone correzioni invecchia; buone correzioni su un progetto generico migliorano una copia. Quando il talento entra in entrambi i momenti, ogni riscrittura parte da una base già pensata per quell’impresa, e il vantaggio si accumula giro dopo giro. L’intelligenza artificiale moltiplica ciò che trova: con un talento che progetta e corregge, moltiplica il talento.

Come si lavora in profondità

Nel lavoro con le imprese io parto sempre dallo stesso punto, che è anche il più faticoso: la mappa dei processi interni. Dove nasce un’opportunità, dove si ferma, chi decide e con quali informazioni, quali valori guidano quelle decisioni anche quando nessuno li scrive.

Solo dopo si sceglie quali tipologie di sensori servono, si fissano le soglie e si decide che cosa automatizzare. Ed è a quel punto che l’intelligenza artificiale smette di lavorare per un’impresa qualsiasi e inizia a lavorare per la tua.

Lavorare in profondità richiede più tempo di una ricetta. In cambio produce un sistema che nessun concorrente può copiare, perché è fatto della tua identità.

Se vuoi capire quali sensori servono alla tua impresa e come scrivere un algoritmo che sia davvero tuo, parlami delle tue priorità.

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