Prevedere il futuro incerto: il ruolo dell’Artificial Intelligence

Negli ultimi due anni la previsione di eventi futuri basata su dati storici è stata messa in discussione. Le catene del valore hanno dovuto affrontare un periodo di incertezza. Questa incertezza può essere superata ricorrendo all’utilizzo dell’intelligenza artificiale che permette alle aziende di stare al passo e adattarsi a mercati in rapida evoluzione.
La pandemia ha cambiato per sempre le catene del valore, rendendole più dinamiche attive, resilienti ed interconnesse agli ecosistemi esterni ed ai processi interni.
In un sondaggio di IBV è stato dimostrato che le aziende che hanno deciso di innovare la supply chain hanno aumentato i ricavi del 34% e la redditività del 326%. Il Covid-19 ha trasformato la resilienza da vantaggio competitivo prerequisito per la competizione. Incertezza, variabilità e ignoto sono alla base di questo periodo storico. Per migliorare la resilienza e l’efficienza è quindi necessario identificare i limiti della catena del valore, adottare la strategia che massimizza la capacità produttiva e fare in modo tale che questa strategia sia di supporto alla supply chain. Bisogna inoltre definire quali catene del valore sono esposte a fattori di rischio.
Ottimizzando le basi tecnologiche, automatizzando i processi aziendali e adottando un modello di business agile, le aziende possono ottenere continuità in un mondo in continua evoluzione.

L’intelligenza artificiale può agire su grandi volumi di dati, il vero oro del XXI secolo. Questo può aiutare le aziende a prevedere, reagire e adattarsi rapidamente ai cambiamenti. I tre fattori di successo che derivano dall’adozione di tecnologie nella supply chain sono la progettazione di soluzioni orientate alla creazione di valore, il miglioramento dei processi aziendali e la produzione e l’implementazione di tecnologie AI, sviluppando UI e UX a supporto dei processi. Anche in scenari senza problemi apparenti possono verificarsi delle condizioni difficili come cambi imprevisti della domanda o problemi di trasporto. Le soluzioni di intelligenza artificiale possono affrontare in modo efficace questi tipi di complessità, riducendo i rischi e creando valore. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale – come modelli previsionali avanzati o simulazioni facendo ricorso al digital twin e strumenti di ottimizzazione della supply chain – permettono di aumentare l’efficienza e la resilienza di un’azienda.

I modelli di corporate governance, pianificazione strategica, allocazione delle risorse e gestione del rischio sono stati riesaminati e messi in discussione. È importante che le aziende riconoscano l’interdipendenza dell’impresa con i sistemi sociali e ambientali del mondo. Infatti, oltre alla propria resilienza, è importante che le aziende contribuiscano alla salute della comunità in cui operano e comprendano come anche il mondo del lavoro stia evolvendo.
Le industrie, infatti, devono cercare di perseguire due obiettivi spesso in conflitto: aumentare l’efficienza e reagire rapidamente a sfide impreviste.
Se da un lato l’aumento della produzione causerà colli di bottiglia, dall’altro guasti inaspettati provocheranno problemi logistici.
L’intera supply chain verrà quindi rallentata e sarà meno resiliente.
Ma la natura fornisce in continuazione spunti da cui prendere ispirazione per reagire. Quando il fuoco distrugge la foresta, la flora e la fauna si ristabiliscono nel tempo.
Per questo motivo il professore di ingegneria del rischio Nassim Nicholas Taleb si riferisce alla natura definendola il miglior manager del rischio grazie alla sua antifragilità.
Dopo eventi come la pandemia è raro che i sistemi sociali ritornino alle condizioni del passato senza cambiamenti. Questa impossibilità di tornare alle condizioni passate deve essere considerata come un’opportunità e non una limitazione poiché le debolezze del passato sono le cause della crisi di oggi.

L’Artificial Intelligence permette di bilanciare efficienza e resilienza incorporando l’incertezza in simulazioni realistiche della realtà (digital twin) per aiutare a identificare i rischi.
Questa tecnologia permette quindi di trovare piani di azione ottimali per diversi orizzonti temporali.
Attraverso il digital twin vengono effettuate numerose simulazioni del futuro che permettono di essere resilienti.
Le simulazioni posso quindi aiutare ad analizzare e identificare le vere cause dei “colli di bottiglia” lunga la supply chain, oppure permettono di analizzare l’impatto di decisioni strategiche a lungo termina come la decisione di aprire o chiudere un magazzino o di fare investimenti importanti per riqualificare tecnologie e formare la forza lavoro.
Simulazione e ottimizzazione permettono di realizzare un piano di esecuzione ottimale anche in contesti di crisi e in rapido cambiamento.
L’utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale lungo il processo decisionale rende tutto il sistema più flessibile e capace di reagire rapidamente a possibili sfide.

In questo contesto di grande incertezza, in cui l’unica sicurezza sembra essere il cambiamento, tecnologie in grado di raccogliere ed elaborare grandi quantità di dati per creare scenari di simulazione e previsione in tempo reale saranno di fondamentale importanza per i decision makers. Ublique©, la piattaforma di supporto alle decisioni di Spindox, nasce e si consolida per affrontare sfide come questa. Il nuovo modello di economia che stiamo vivendo si caratterizza per due fenomeni sempre più evidenti: da un lato l’abbondanza di dati significativi, dall’altro la possibilità di utilizzarli in tempo reale per prendere decisioni rilevanti. Quello che prevale è un approccio “data-driven”, in cui parole come “vast” (grandi quantità di dati) e “fast” (rapidità di esecuzione dell’analisi) diventano decisive per i decisori che si muovono in un contesto in cui la capacità di reagire tempestivamente è cruciale. Gartner definisce una nuova generazione di tecnologie, che è anche un modello progettuale, con l’espressione “continuous intelligence”.
Si tratta di un approccio che va oltre l’analisi descrittiva, diagnostica e predittiva, ma fornisce indicazioni prescrittive, suggerendo la migliore azione da intraprendere nel contesto dato.
Per questo si applica a situazioni in cui i dati in tempo reale possono migliorare le decisioni aziendali in misura significativa. Secondo Gartner la continuous intelligence è destinata a giocare un ruolo di primo piano nei progetti di trasformazione del business digitale. Ublique©, la piattaforma di decision intelligence di Spindox, è stata inclusa fra le tecnologie globali per la continuous intelligence in due Gartner Hype Cycle. Il primo è dedicato alle tecnologie analitiche a supporto della customer experience, il secondo riguarda più in generale il mondo degli analytics e della business intelligence. La continuous intelligence è indicata fra le tecnologie con il potenziale più alto in termini di benefici per il business, a un livello classificato come “trasformativo”. Secondo Gartner nel giro di due anni assisteremo all’adozione su larga scala di questo tipo di soluzioni.