La strategia Human + AI che funziona davvero

Cosa succede quando l’AI viene implementata senza un caso d’uso chiaro, un piano di change management o alcun rispetto per le persone che dovrebbe supportare? Fallisce — e, secondo Evan J Schwartz, Chief Innovation Officer di AMCS e autore di *The People, Places and Things*, fallisce in modo prevedibile e prevenibile. In questo episodio del podcast CTRL+Listen, Evan condivide insegnamenti maturati sul campo in oltre 35 anni di esperienza nel software enterprise, nell’implementazione di ERP e nell’automazione industriale nei settori forestale, minerario, dei rottami metallici e dei rifiuti.



Dalla manutenzione predittiva basata sull’AI e dall’ottimizzazione delle flotte fino ai pericoli di casi d’uso dell’AI onnipresenti, Evan sostiene una strategia “persona più AI”, in cui attività AI ristrette e ben definite vengono concatenate per generare un impatto cumulativo. Approfondisce anche il modo in cui l’AI sta rimodellando la formazione sul software, perché i generalisti dureranno più a lungo degli specialisti nell’era dell’AI e cosa il settore dei rifiuti e del riciclo può insegnare a tutti noi in materia di efficienza operativa.



Scopri di più su Evan →



Segui Evan → 

Ascolta l’episodio

Guarda l’episodio

Punti chiave

• La maggior parte delle iniziative di trasformazione digitale e AI fallisce per problemi di adozione, non di tecnologia. I progetti ERP e AI falliscono con tassi elevati perché le organizzazioni sottovalutano il change management, l’allineamento culturale e la complessità operativa del mondo reale.
• Un framework strutturato e incentrato sulle persone è essenziale per una trasformazione di successo. L’approccio del “customer journey” enfatizza fasi chiare, una selezione informata dei fornitori e passaggi pratici di adozione che vanno oltre il project management standard.
• L’AI funziona al meglio come amplificatore umano, non come sostituto. Casi d’uso dell’AI ristretti e ben definiti — combinati con il giudizio umano — generano miglioramenti cumulativi in efficienza, logistica, manutenzione predittiva e redditività.
• Efficienza operativa e sostenibilità sono allineate economicamente. Ottimizzare logistica, flotte e uso delle risorse riduce i costi, aumenta il free cash flow e abbassa l’impatto ambientale, rendendo la sostenibilità un vantaggio competitivo anziché un compromesso.

Trascrizione

James Sweetlove: Ciao a tutti, sono James del podcast Control+Listen, offerto da Octopart. Grazie per esservi collegati oggi.

Abbiamo un ospite speciale, Evan Schwartz. È Chief Innovation Officer di AMCS, fondatore e CEO di Evan J Schwartz e professore a contratto presso la Jacksonville University. Grazie mille per essere qui con noi.

Evan J Schwartz: È un piacere, James. Sono felice di essere qui. Grazie.

James Sweetlove: Abbiamo fatto alcune brevi chiacchierate prima di questa intervista e sono davvero entusiasta di approfondire alcuni dei temi che abbiamo discusso per la puntata.

Per iniziare, magari potresti raccontarci il tuo background e dirci qualcosa su Evan J Schwartz?

Evan J Schwartz: Certo.

La mia storia d’origine è molto simile a quella che si sente spesso nell’IT. Ho iniziato a sviluppare giochi ai tempi dei bulletin board system in dial-up, agli albori dell’informatica. Questo mi ha permesso di acquisire grande familiarità con la tecnologia, di comprendere l’esperienza utente e molte delle tecnologie emergenti dell’epoca, che allora ruotavano attorno ai modem dial-up.

Da lì sono entrato rapidamente nel mondo del business e ho trovato enormi opportunità in diversi settori, in particolare nelle industrie della ricchezza. E questo ci porta da oltre 35 anni fa fino a oggi.

Ancora oggi sono molto attivo nei sistemi operativi aziendali, nei sistemi di generazione in stile motore di free cash flow, nei sistemi di automazione, in tutto ciò che permette alle aziende di funzionare, soprattutto nei settori della ricchezza, nell’industria forestale, mineraria, nella reverse logistics, nei rottami metallici, ovunque i margini siano stretti e si cerchi davvero di ottimizzare e automatizzare i processi: è questo il filo conduttore della mia carriera.

Evan J Schwartz come progetto personale è nato da tutto questo, qualcosa verso cui ho sviluppato una forte passione perché, nel corso degli anni, ho iniziato a vedere schemi ricorrenti: aziende che acquistavano un grande sistema ERP e affrontavano un cambiamento enorme all’interno della propria organizzazione. E la statistica attuale di Gartner, che è coerente con ciò che ho visto nel corso della mia carriera — sia intervenendo per rimettere a posto le cose sia essendo coinvolto direttamente nel cercare di portarle a termine — riguarda proprio il tasso di fallimento nell’adozione di questi sistemi enterprise su larga scala che fanno funzionare le aziende.

Per questo Evan J Schwartz e il customer journey sono stati il mio tentativo di dare una risposta. Ho scritto il libro per fornire un contesto ai miei oltre 35 anni di esperienza diretta, di cose vissute, viste e fatte. E poi il customer journey è stato il mio tentativo di mettere per iscritto un framework.

Sebbene il program management e il project management si siano evoluti molto bene fino a diventare discipline a sé stanti, credo — e l’esperienza diretta me lo ha confermato — che esista un approccio molto specifico all’implementazione e all’adozione di un nuovo sistema operativo, di un software. Quindi il customer journey è un framework che si colloca al di sopra di quelle che si considerano le best practice standard di project management e program management, ma copre alcune delle sfide uniche che portano a questi tassi di fallimento del 70%.

Lo stiamo vedendo anche adesso. L’AI è un’altra forma di trasformazione digitale. E l’anno scorso il MIT ha pubblicato report secondo cui il 95% di queste iniziative non raggiunge il ROI previsto o fallisce, giusto? E falliscono per le stesse ragioni. Quindi mi sono detto: deve esserci un modo per fermare tutto questo.

E così il customer journey copre tutte le fasi dell’implementazione di qualsiasi tipo di trasformazione digitale. Ti dice tutto ciò che, come cliente e dal punto di vista del cliente, devi fare: come scegliere il fornitore, come selezionare un software, come pianificare il programma. Dove sono le insidie? Dove si deraglia? E come si arriva a un’implementazione di successo che generi free cash flow e faccia crescere la linea dell’EBITDA?

Il motivo per cui si acquistano questi sistemi è migliorare i risultati finanziari dell’azienda. Non si comprano sistemi solo per il gusto di avere un sistema digitale, giusto? Devono produrre effetti a livello finanziario, e troppi di questi progetti sono andati storti.

Due ordini di grandezza: è impressionante. Due anni fa in Germania se ne parlava molto sui giornali, quando un’implementazione SAP ha accumulato uno sforamento di 650 milioni di dollari prima che staccassero semplicemente la spina. Nessun valore creato, solo un progetto in perdita che non è mai arrivato alla fine.

Quindi ho sostanzialmente detto: basta così. Esiste un modo per vincere in modo coerente e ripetibile. Lasciatemi mettere un framework davanti alle persone, perché tutti quelli con cui ho parlato — e nel libro c’è anche un mio caro amico, John Leonard, CEO di Florachem — proprio per il nostro rapporto non si è rivolto a me per gestire la sua implementazione, ed era un software diverso, ma ha comunque ottenuto un esito negativo.

Alla fine è venuto da me, ci siamo seduti e l’ho guidato dicendogli: okay, avresti dovuto fare questo, oppure questo sarebbe stato un modo, giusto? E lui mi ha detto: Dio, non lo so. Avrei tanto voluto saperlo prima di entrarci.

E la fine della sua storia è che è rimasto bloccato a pagare una licenza quinquennale per un software che non può usare. È una sensazione terribile, giusto? Ed è evitabile. Questa è la parte peggiore: non è casuale. Non è semplicemente un disastro ferroviario che non possiamo fermare. È qualcosa di ben noto, ben documentato. Succede così spesso che le persone lo mettono persino in conto in fase di pianificazione.

L’obiettivo era: come posso dare a un numero sufficiente di persone le informazioni necessarie per evitarlo? Ed è questo che fa il customer journey.

James Sweetlove: Fantastico.

Sì, sembra davvero un servizio necessario, ed è una di quelle aree in cui tutti si stanno buttando così velocemente che forse non stanno facendo la due diligence che dovrebbero fare.

Evan J Schwartz: In parte è così, e in parte è semplicemente che non sai quello che non sai, giusto? È come per qualsiasi altra cosa. Affronti le situazioni con la tua lente, la tua prospettiva, e i clienti conoscono il proprio business meglio di chiunque altro.

Ma posso dirti che, avendo lavorato nei settori del gas naturale, delle commodity, dell’industria forestale, dei rottami metallici, della produzione manifatturiera e persino del trading di commodity sui mercati, indipendentemente da quante persone operino in quel business, anche nel settore dei rifiuti e del riciclo, nessuna di queste aziende opera allo stesso modo. Nemmeno una.

Fanno tutte esattamente lo stesso business. Se fai zoom out, sembrano tutte fare la stessa cosa. Ma quando scendi nel dettaglio, non ce n’è una che operi allo stesso modo. Questo è il loro ingrediente segreto. È il loro elemento distintivo. Ed è di solito lì che le cose iniziano un po’ a deragliare.

Hanno tutte una cultura diversa. Ti sorprenderebbe vedere quanto della tua cultura venga plasmato o debba adattarsi al software che stai implementando in tutta l’organizzazione. Perché tocca ogni parte della tua azienda, ogni singola parte, giusto?

James Sweetlove: Prima di entrare troppo a fondo negli altri temi, vorrei anche dare al pubblico una breve panoramica di quello che fai in AMCS Group. Se puoi, raccontaci qualcosa anche del tuo ruolo lì.

Evan J Schwartz: Sì. Raramente ti capita di lavorare in un posto che ti faccia scorrere il sangue nelle vene e ti entusiasmi al punto da farti alzare la mattina con la voglia di buttarti su qualcosa. Quindi AMCS, da anni — e probabilmente potremmo passare ore a raccontarne l’intera storia — ma la realtà è che mi sono spostato in diverse aziende di settori ad alta intensità di risorse.

Quello forestale è stato uno dei primi grandi settori in cui abbiamo operato: un tempo si abbattevano alberi per produrre carta, giusto? E poi, quando il riciclo ha iniziato a diventare una realtà, ci serviva un modo per recuperare il cartone, rilavorarlo in pasta di cellulosa e trasformarlo di nuovo. E così si è entrati nel gioco del riciclo.

Molte persone non lo sanno, ma di un albero non si butta via nulla. Perfino i terpeni e alcuni sottoprodotti della produzione della carta sono prodotti di valore. Come dicevo di quel tizio, John, lui lavora nell’industria chimica. I terpeni vengono usati come aromatizzanti.

Quindi inizi rapidamente a vedere che l’industria del gas naturale, quella del petrolio, tutti questi settori sono collegati, anche solo dalla logistica. Il sottoprodotto o lo scarto di qualcuno diventa la materia prima di qualcun altro. Sono estremamente interconnessi.

Quindi, quando sono entrato in AMCS, quello era proprio il punto di precisione, quel tessuto connettivo tra tutti questi diversi settori. Ed è lì che inizi a trovare queste efficienze aggiuntive.

Con una sostenibilità delle prestazioni come base, crediamo di poter ottenere impatti positivi maggiori sull’ambiente attraverso la tecnologia, meglio di quanto potessimo fare prima. E lo stiamo facendo ogni giorno, giusto?

Quello che faccio in AMCS è lavorare nell’innovazione. Quindi posso scommettere su alcune di queste nuove tecnologie emergenti, e poi le porto avanti fino al punto in cui escono dalla fase di POC ed entrano in produzione; a quel punto le riaffido al team di prodotto, che le perfeziona e le trasforma in qualcosa di molto prezioso per i clienti. Questo è il mio ruolo in AMCS.

Quindi, mentre osserviamo come l’AI si stia ora inserendo nel tuo ciclo ERP, ci chiediamo: come possiamo risparmiare sulla logistica? Ogni azienda — ed è per questo che chiamo il mio libro People, Places and Things — coinvolge persone, luoghi da raggiungere e cose da spostare; c’è sempre della logistica di mezzo. Tutti questi elementi concorrono a generare e movimentare il tuo free cash flow, i tuoi margini, il tuo EBITDA. Sono tutti aspetti importanti.

E se potessi guadagnare senza inquinare, non saresti più incentivato a farlo? Se potessi farti risparmiare cento galloni di diesel all’anno per camion, anche solo a 4 dollari al gallone, e tu avessi 1.400 camion, significherebbe molto meno carburante immesso nell’atmosfera, ma anche molto meno carburante da acquistare.

Ecco cos’è la sostenibilità delle prestazioni. Significa allineare le azioni giuste che producono esternalità positive anziché negative, e che incidono sul tuo risultato economico, sui tuoi margini, sul tuo EBITDA, sul tuo free cash flow, su tutto. Questo è il valore che AMCS porta sul tavolo. Ed è un valore che si connette attraverso tutti questi settori. Significa vedere opportunità ovunque.

Quindi siamo un grande sistema SaaS ERP end-to-end per settori ad alta intensità di risorse. Gestiamo le flotte, la logistica dei percorsi, la capacità di trattare i materiali, comprenderne il valore, venderli e reimmetterli sul mercato, riciclandoli: questa è logistica inversa.

Quindi ho costruito un prodotto e ora devo riuscire a riportarlo nelle mie mani, così da poterlo scomporre nei suoi componenti e trasformarlo di nuovo in qualcosa di utile, giusto? Non è semplice.

Come specie, abbiamo passato migliaia di anni a diventare bravissimi a estrarre cose da una buca o a raccogliere qualcosa dalla terra. Quelle cose non si muovono. So sempre dov’è la mia fattoria. So dov’è la mia miniera. Ma una volta creato un prodotto e immesso sul mercato, non ho idea di dove sia finito.

Quindi riuscire a recuperarlo con sufficiente efficienza da trasformare quel materiale di nuovo in materie prime per realizzare un nuovo prodotto: questa è la sfida che stiamo riuscendo a portare al mondo. Ed è per questo che lo adoro.

James Sweetlove: Anche questo è davvero entusiasmante ed estremamente necessario. Voglio dire, per come stanno andando i consumi di risorse, non c’è alternativa: dobbiamo essere in grado di farlo. Dobbiamo farlo.

Evan J Schwartz: Esatto. Ma finalmente stiamo arrivando a un punto in cui è realizzabile senza dover mettere uno stivale sul collo a qualcuno, oppure imporre obblighi normativi o sanzioni. La tecnologia ha raggiunto la visione. Mettiamola così.

James Sweetlove: Certo. Hai già accennato un po’ a questo in quello che hai appena detto, ma vorrei approfondire. Puoi dirci qualcosa in più su cosa perde un’azienda che non impiega AI e automazione nel settore della logistica?

Evan J Schwartz: L’AI è davvero, davvero brava a esaminare la giusta quantità di dati e a individuare schemi, ma è anche molto brava a guardare aree che per noi sono difficili da analizzare, che tendono a essere il tessuto connettivo o il punto di passaggio da una fase alla successiva.

Possiamo prendere una fase, analizzarla a fondo e assicurarci che sia il più efficiente possibile. Però poi la passo alla fase successiva a monte, e per noi è molto difficile andare oltre una, forse due fasi. Da lì in poi tutto inizia a diventare molto sfocato.

Con l’AI possiamo vedere l’intera catena di approvvigionamento. Possiamo diventare predittivi.

C’è una differenza tra dire “ottimizzerò questo processo” e riuscire davvero a farlo. Un esempio nel settore dei rifiuti è quello di un cassone bloccato. Ho mandato lì il mio veicolo e, senza che sia colpa tua, c’è un camion dei servizi che lo blocca, giusto? Arrivo sul posto, non riesco a contattarti e non posso raggiungere il cassone. Ho sprecato completamente il viaggio per andare a servire quel cassone.

Devo fare una foto, inviartela e farti sapere che non ho potuto effettuare il servizio al tuo veicolo o al tuo cassone perché c’era un veicolo davanti. Probabilmente dovrò anche addebitarti il ritorno. Non è molto efficiente.

Rispetto invece a sensori o immagini delle telecamere nell’area — perché ero alla conferenza sulle smart city e stanno aprendo le telecamere cittadine ai fornitori di servizi — cosa succederebbe se potessi vedere che quel camion sta bloccando il cassone prima che il mio veicolo arrivi lì, e potessi avvisare qualcuno via radio o farlo spostare prima che il mio camion arrivi?

A quel punto, invece di arrivare sul posto e non avere il tempo di contattarti per vedere se puoi far spostare il camion, so che sono a 30 minuti di distanza. So che c’è qualcuno che lo blocca. Ti manderò un avviso. È molto più probabile che tu riesca a uscire e dire: ehi ragazzi, ho bisogno che spostiate il camion. Sta arrivando una persona per effettuare il servizio al mio cassone. Ho bisogno che liberiate il passaggio.

L’AI fa molto bene questo tipo di lavoro, perché non è scalabile per me avere mille persone che guardano mille telecamere e controllano tutto. Ma l’AI potrebbe farlo, giusto?

Se guardi al modo in cui stiamo applicando l’AI, stiamo riducendo il numero di miglia che il tuo camion deve percorrere, perché stiamo ottimizzando il percorso. Riduciamo anche gli interventi perché possiamo analizzare i fluidi del veicolo e capire: ha bisogno di manutenzione?

Se non devo togliere quel camion da una giornata produttiva per mandarlo in manutenzione, non sto immettendo fluidi e oli nell’ambiente, e quel camion continua a restare produttivo. Anche se eliminassi un solo ciclo di manutenzione all’anno per camion, si parlerebbe di decine di migliaia di dollari di ricavi recuperati, costi evitati e galloni e galloni di olio esausto che non avrei dovuto introdurre nell’ambiente.

E se potessi rilevare la contaminazione direttamente nel punto di raccolta, non contaminerei un intero carico di materiale solo perché uno dei contenitori contiene materiale contaminato.

Oppure, se il mio percorso fosse ottimizzato perché so quanto posso trasportare sul camion, e so di aver dato a tutti questi clienti contenitori da 90 galloni, allora so quando devo andare a scaricare. Fa parte della mia routine di ottimizzazione. È una routine ottimale. Ma se comincio a raccogliere molti contenitori con i coperchi sollevati o traboccanti, posso tenerne conto, perché in realtà sto caricando più di 90 galloni di rifiuti.

Non è giusto che io ti addebiti solo un cassonetto da 90 galloni se tu ci stai mettendo 120 galloni di rifiuti, giusto?

Tutte queste cose, prese singolarmente, sono molto efficienti, ma quando inizi a collegarle tra loro allora si sommano, e quei miglioramenti diventano esponenziali. E a quel punto ti rendi conto che quello che prima gestivo con 13 veicoli, ora posso farlo con 10.

L’impatto per un operatore medio nel poter fermare tre di questi veicoli — senza nemmeno considerare il costo del veicolo stesso, solo il costo annuale — è di circa un milione di dollari all’anno. Hai assicurazione, costi di manutenzione, manodopera. Quindi riuscire a servire la mia comunità con tre veicoli in meno significa rimettere 3 milioni di dollari di free cash flow nella mia azienda, che ora posso investire altrove per crescere, giusto?

Prendi quello scenario e puoi moltiplicarlo e usare quello schema, quel modello, per ogni parte della tua attività. Sono le aree che oggi non scalano che non abbiamo esaminato, perché non potevamo, non aveva senso. Avrei dovuto mettere una persona in ogni singola piccola fase per osservarla. Beh, ora non devo più farlo, giusto?

Questo è il vero valore. Mantenere i casi d’uso dell’AI circoscritti e poi concatenarli, in modo che l’AI svolga un compito molto specifico, ma io possa scalarlo, moltiplicarlo, possa avere quegli “occhi” che osservano 10.000 telecamere alla ricerca di questa cosa. Questo è facile, giusto?

È quando vuoi un’AI onnipresente che osservi tutte queste cose che inizi a vedere che vaga e deraglia. Ed è lì che si concentra la maggior parte dei fallimenti dell’AI. È nel caso d’uso. Non hai riflettuto adeguatamente sul caso d’uso.

E se il tuo caso d’uso è cercare di eliminare gli esseri umani, hai già fallito. Mi dispiace. È una strategia persona-più-AI. In quel modo non vincerai.

Ora, questo non significa che alla fine, se sei diventato efficiente, tu non possa ridimensionare correttamente la tua attività, certo. Se non c’è più crescita da ottenere e hai conquistato ogni spazio possibile, ridimensiona correttamente la tua attività. Non ha senso mantenere risorse di cui non hai bisogno.

Ma quando punti sull’AI, il tuo pensiero principale dovrebbe essere: in che modo l’AI renderà migliore questo lavoro con queste risorse? Posso scalare di più? Posso fare di più? Posso generare più margine dal costo di questa risorsa?

E poi alla fine, proprio come nell’esempio dei camion, beh, ora posso fare tutto questo con 10 camion invece di 13. O devo andare a trovare altro business perché questi tre camion lo facciano, oppure, se ho massimizzato, allora non ho bisogno dei tre camion.

Quindi ridimensiona alla fine del percorso. Non partire pensando: ehi, posso ridurre la mia forza lavoro da 10 a due. Fallirai, perché questo cambia il tuo processo mentale su come implementi l’AI.

E l’AI non risolve questa cosa che stiamo facendo proprio ora. L’AI questo non lo fa bene. Ovunque ci sia connessione tra persone, devi lasciare le persone nel processo. C’è un motivo per cui il titolo del libro è People, Places and Things. Le persone sono una priorità. Concentrati su questo. Poi, alla fine, ridimensiona da lì una volta ottenuto il miglioramento desiderato.

James Sweetlove: Giusto. No, apprezzo davvero questa prospettiva perché è una visione che condivido personalmente anch’io. Non puoi sostituire tutti in un’azienda. Non è possibile.

Evan J Schwartz: Sì. E stiamo vedendo grandi aziende che hanno provato a lanciarsi su questa strada così presto e ora stanno tornando indietro, e stanno pagando di più per riavere quelle risorse di quanto avrebbero speso se ci avessero riflettuto bene fin dall’inizio.

James Sweetlove: Giusto, decisamente. Sì, ho visto alcuni esempi del genere nelle notizie. È stato un “oh, okay, abbiamo fatto un errore”, in pratica. Ma penso sia positivo, come dicevi tu, che le aziende lo riconoscano e non cadano nella fallacia dei costi irrecuperabili, dicendo: beh, siamo arrivati troppo lontano, continuiamo così.

Quindi hai menzionato prima un termine su cui volevo soffermarmi perché penso che alcune persone potrebbero non conoscerlo. Se potessi spiegarlo molto brevemente: che cos’è un ERP e qual è, in sostanza, il ruolo specifico che svolge?

Evan J Schwartz: Sì, dunque, ERP, hai ragione, è un termine che può essere usato in vari contesti. Ho sentito alcune persone dire che il loro CRM o il loro sistema di gestione delle vendite e delle relazioni con i clienti è un nuovo ERP.

Per noi, ERP è un sistema di trasformazione digitale che governa una parte importante della tua attività. Che si tratti del backend finanziario e contabile, del tuo CRM, o di ciò che tradizionalmente viene chiamato ERP, cioè il tuo sistema operativo aziendale. È il tuo livello di gestione, giusto? È il modo in cui opera la tua azienda.

Non necessariamente—si collegherebbe al modo in cui gestisci le vendite, se nella tua attività c’è una componente commerciale. La maggior parte delle aziende ne ha una qualche forma, e si collega alla componente finanziaria e contabile se non include essa stessa componenti finanziarie e contabili.

Dove si vede molto attrito, e molti fallimenti in alcuni ERP, è quando si iniziano a vedere i sistemi contabili che cercano di gestire anche le operazioni. Perché dal loro punto di vista sembra facile. E poi quando iniziano a rendersi conto che, beh, abbiamo costruito un sistema contabile.

Un ottimo esempio è che in molti di questi settori io ho bisogno di quel materiale qui. Non mi preoccuperò troppo del fatto che abbiamo firmato un accordo. Ci siamo stretti la mano e io ho bisogno di quel materiale. Ho bisogno di quel legname per tenere in funzione quel grande impianto, perché mi costa un milione di dollari all’ora quando non funziona. Quindi portamelo qui, poi sistemeremo tutto. Concordiamo un prezzo e lo terremo tracciato.

La maggior parte dei sistemi contabili non ti permette nemmeno di impostare l’operazione senza un documento, un contratto, un accordo registrato al loro interno. Quindi i sistemi operativi devono muoversi alla velocità del business. Devono essere agili. Non possono avere regole rigide e immutabili. Devono avere regole flessibili, che consentano alle persone di prendere decisioni sul campo. A chi opera in prima linea.

I sistemi contabili tendono a non farlo bene.

Quindi, nel mio contesto, l’ERP attraversa l’intero panorama, giusto? Ovunque tu stia utilizzando un software per guidare la tua impresa, giusto? Che sia sul lato vendite, sul lato operativo o sul lato finanziario, copre molte di queste aree. E poi le distinzioni arrivano a cosa fa effettivamente lo strumento.

Ma si tratta di un progetto di trasformazione digitale che introduce qualcosa che tocca una grande parte della tua attività.

James Sweetlove: Ha perfettamente senso. Ma grazie per la chiarezza. Penso sia utile capire da quale prospettiva parti quando lo dici.

Quindi, entrando in alcuni degli altri temi di cui abbiamo parlato prima di questa chiamata. Mi hai dato alcuni spunti affascinanti. L’automazione della manutenzione predittiva era qualcosa di cui mi hai parlato e che mi è sembrato davvero un argomento molto interessante. Vuoi approfondire un po’ di cosa si tratta?

Evan J Schwartz: Sì, molte persone useranno lo storico di un veicolo o di una macchina—potrebbe trattarsi di un cespite fisso, come una smerigliatrice o qualcosa del genere—e diranno: abbiamo dovuto effettuare manutenzione due o tre volte all’anno. Quindi prevedo, sulla base dei precedenti storici, che dovrò fare manutenzione due o tre volte quest’anno o ogni sei mesi.

Per renderlo un po’ più personale per chi ci guarda: quando ho comprato un’auto, mi hanno detto che ogni 3.000 miglia devo portarla a fare il cambio dell’olio, giusto? E sappiamo che un’auto nuova di zecca non dovrebbe aver bisogno del cambio dell’olio dopo 3.000 miglia, giusto? Non con l’ingegneria di precisione dei motori di oggi. Non ha senso.

Ma c’è anche un altro aspetto: queste macchine producono ricavi. Non è che funzionano solo per il gusto di funzionare o che siano semplicemente un costo sommerso. Generano valore.

Quindi immagina di poter semplicemente prelevare un campione d’olio, come un esame del sangue, farlo analizzare da un calcolatore AI, e lui ti dica: okay, sulla base di questi fattori, dovresti iniziare a vendere quel mezzo. Magari non hai ancora raggiunto la fine del suo ammortamento, ma hai sfruttato quella macchina al massimo. Ti si romperà. Quindi la mia raccomandazione è: vendi e compra nuovo.

Oppure quella macchina sta funzionando davvero molto bene. Non ha senso metterla fuori servizio. Possiamo saltare un intervento di manutenzione, giusto? Questo ti permette di non andare a tentativi con alcune delle tue attrezzature più costose.

E come stavo dicendo, con questi camion, ognuno di questi veicoli, che si tratti di rifiuti e riciclo, si tratta di andare a prendere qualcosa e consegnarla. Ed è una consegna di valore.

Se so che quel veicolo non funziona bene ed è un mezzo di trasporto, allora torniamo alla logistica inversa. C’è un detto nel settore: i rottami non amano viaggiare lontano. Ogni miglio in cui devi spedire rottami, stai semplicemente erodendo il margine, giusto? Quindi hai bisogno che quel veicolo funzioni nel modo più efficiente possibile.

Un veicolo ben mantenuto, ben lubrificato, funzionerà in modo molto più efficiente, consumerà molto meno carburante rispetto a uno che emette fumo nero dal retro o che stride mentre procede. Consumerà molto più carburante.

Quindi vi diamo la possibilità di acquisire tutta quella telemetria dalle vostre macchine, che si tratti di una smerigliatrice, di un veicolo o di qualsiasi bene fisso con parti in movimento, dirvi esattamente cosa sta succedendo al suo interno e consentirvi di prendere una decisione. Rimandate e ricavate ancora qualche giorno di valore da questo bene perché non c’è necessità di intervenire? Oppure, prima che si verifichi un fermo imprevisto, conviene pianificare subito un fermo macchina. Conviene ordinare subito i pezzi nuovi. Questo componente si sta guastando, questo componente si sta guastando.

Quindi si sfrutta l’AI non solo per analizzare lo storico del veicolo, ma per capire davvero cosa sta accadendo all’interno di quella parte in movimento dove è necessario l’olio, ed è estremamente potente. Consente ai clienti di recuperare nei margini e nel free cash flow centinaia di migliaia di dollari, o, a seconda delle dimensioni della flotta, forse persino milioni.

E questo si collega al nostro software di manutenzione della flotta nel suo complesso. Perché vi offre una visione globale, giusto? Se siete una grande azienda, potreste avere 18, 20 o più officine di manutenzione in cui portate i camion, e sono tutte scollegate tra loro.

Quindi, se siete la persona il cui lavoro è mantenere operativi questi camion e avete un’officina di manutenzione, avrete una certa quantità di materiali, componenti e ricambi in magazzino. Ma se non sapete cosa sta succedendo nelle altre 20 officine, cosa farete? Va bene, mi servono sempre candele extra. Ne comprerò troppe qui, ne comprerò un po’ troppe anche là.

Prima ancora di rendervene conto, moltiplicate questo schema per 14 o 20 officine di manutenzione e vi ritrovate con un investimento di capitale di oltre un milione, o 2 milioni di dollari l’anno, che forse non è necessario perché tutti stanno cercando di cautelarsi.

Se invece so di poter prendere quel componente dall’officina due, che è la più vicina, non ho bisogno che ogni singola officina acquisti troppo materiale e tenga scorte eccessive. Posso distribuire questo approccio sulle mie 20 sedi e continuare comunque a far funzionare la flotta senza intoppi. Quindi posso essere più intelligente nel modo in cui utilizzo componenti e servizi.

In più, mentre vengono consumati, l’AI confronta quel consumo con l’età dei vostri veicoli e con i campioni che preleviamo dai motori. Così possiamo prevedere: ehi, sulla base di tutti questi campionamenti, queste cinghie si usureranno e avete solo una certa quantità X nell’inventario totale, cioè sommando tutte le vostre officine, e ne avete solo due internamente. Potreste volervene spedire quattro da soli.

Quindi lo stiamo facendo un po’ come Amazon, preposizionando le scorte, perché i vostri veicoli stanno avendo qualche problema in più rispetto, per esempio, alle officine sei, otto e nove. Quindi prendiamone alcune da loro. E poi, ragazzi, o dovete iniziare a mettere in vendita i vostri veicoli e comprarne di nuovi, oppure dovete iniziare a tenere questi componenti sempre disponibili a magazzino.

In questo modo prendete decisioni aziendali informate sulla base di ciò che è noto, invece di fare revisioni storiche e sperare che quel modello continui, perché è proprio questo il problema: il modello non continua. Entra in gioco l’entropia. Le cose si degradano nel tempo. Quest’anno sarà diverso dall’anno scorso.

Ma se tutto ciò che potete fare è prendere decisioni basandovi su ciò che è accaduto l’anno scorso, allora state solo facendo congetture. Non state prendendo le migliori decisioni possibili. È proprio qui che la manutenzione predittiva sta portando il cambiamento, migliorando gradualmente l’efficienza operativa.

James Sweetlove: Sì, penso che usare l’AI in modo preventivo sia un ottimo caso d’uso. Cose come l’ottimizzazione dei percorsi, di cui parlavamo prima. Penso che sia un caso d’uso davvero affascinante. Basta apportare piccoli cambiamenti, piccoli aggiustamenti al modo in cui le cose funzionano. Si risparmia così tanto denaro e, come dicevi, l’effetto si accumula, si somma nel tempo.

Evan J Schwartz: Sì, si compone, giusto? Quindi il percorso ottimizzato è un percorso ideale. Poi però devo andare nel mondo reale ed eseguirlo, e nel mondo reale succedono cose. Più riesco a garantire che i fattori che avranno un impatto negativo sul mio percorso possano essere risolti in anticipo, più posso adattarmi, ad esempio, a contenitori troppo pieni se il mio servizio raccoglie rifiuti, oppure proteggermi dalla contaminazione se sto raccogliendo un flusso di valore. Posso assicurarmi che i miei camion funzionino in condizioni ottimali, perché non avrò davvero un percorso ottimizzato se il mio camion consuma 1,6 galloni rispetto ai galloni per miglio stimati perché è in cattive condizioni.

Quindi, quando iniziate a sommare tutti questi fattori, i risparmi iniziano davvero a crescere rapidamente, e state prendendo decisioni informate. A quel punto, il personale della logistica e del dispatch può decidere come gestire nuove richieste. Potreste accorgervi che arriva una chiamata per un intervento e avete un veicolo molto vicino. Potete inserirlo nel percorso, nel percorso dinamico, e il sistema vi dirà: sì, spostando il veicolo quattro per gestire questa chiamata imprevista, genererete questa quantità di ricavi e impatterete il percorso solo in questa misura, se fate questi piccoli aggiustamenti.

È un modo potente per far crescere il vostro business.

James Sweetlove: E questi risparmi ovviamente possono essere trasferiti al cliente o al consumatore, perché chiaramente il costo di produzione potrebbe aumentare o il costo operativo potrebbe aumentare.

Evan J Schwartz: Esatto. Non è necessario aumentare i prezzi. Potete effettivamente risparmiare denaro diventando più efficienti. Sono ottimi problemi da avere, James: decidere se adempiere alla mia responsabilità fiduciaria e distribuire dividendi agli azionisti, oppure essere più competitivo nel mio mercato perché riesco a fare questo quasi all’80% del costo del concorrente più vicino. Li metterò fuori gioco e controllerò tutta questa area perché nessuno potrà competere con me sui costi. È davvero un ottimo problema da avere.

James Sweetlove: Sicuramente. Quindi c’era un termine che ho incontrato leggendo questo argomento e penso sarebbe utile se potessi parlarne. ESG reporting. Che cos’è esattamente? So che si collega a ciò di cui abbiamo discusso.

Evan J Schwartz: Direi che nel corso degli anni, se guardiamo alla sostenibilità e a come i governi sono intervenuti, alle esternalità negative, all’introduzione di requisiti normativi e al dire alle aziende e alle imprese: dovete essere buoni custodi del mondo in cui viviamo. E dovrete riferirci qual è la vostra impronta di carbonio, qual è il vostro profilo dei rifiuti, qual è il vostro consumo energetico. E vi confronteremo con le altre aziende, con i vostri pari, chiedendovi: come vi posizionate, giusto?

E poi, se emerge qualcosa di molto sbilanciato, vi chiederemo di andare a controllare. Perché? Perché state consumando da tre a quattro volte più energia rispetto al vostro concorrente comparabile più vicino? Qui c’è qualcosa che non va.

E tutto questo è nato anzitutto dalla consapevolezza che bisogna fare qualcosa di positivo per l’ambiente — esternalità negative, sanzioni, conformità normativa — e questi elementi hanno contribuito a sensibilizzare.

Noi stiamo prendendo questo concetto e sviluppandolo ulteriormente: abbiamo creato il reporting ESG. Abbiamo automatizzato l’intero sistema per poter raccogliere quei dati e fornirvi quei report, così sapete dove si trova la vostra azienda.

Ma, ancora una volta, l’AI fa la differenza. Ciò che è emerso da questo modello è che l’AI è stata in grado di prevedere dove si concentra il vostro livello più alto di CO2. Non importa di cosa si tratti: in tutta la vostra azienda, lì c’è un’opportunità di ricavo. È una corrispondenza uno a uno con le inefficienze: la vostra impronta di carbonio relativa a quella specifica attività.

Quindi, oltre a essere conformi, ora per un’azienda vale la pena eseguire questa analisi. Perché è un indicatore migliore di qualsiasi altro per capire dove concentrare l’attenzione, più di tutto ciò che abbiamo visto fare agli analisti di business esaminando processi ed efficienza. Basta tracciare dove si trova la vostra impronta di carbonio e questo ve lo dirà. Poi si approfondisce. Poi si coinvolgono gli analisti di business per capire: bene, qual è il processo qui? Cosa stiamo facendo? E poi si introduce l’AI. Ci sono pattern? Dove posso migliorare? Dove posso eliminare questo elevato costo del carbonio?

E allora potete portare quel margine direttamente all’ultima riga del conto economico.

Questa è la sostenibilità delle prestazioni. Quello che stiamo dicendo è: non state facendo questo solo perché — guardate, dovreste farlo perché fa bene all’ambiente, ma comprendiamo anche che avete una responsabilità fiduciaria verso i vostri investitori e una responsabilità verso la comunità in cui operate. Potete fare entrambe le cose. Non deve essere o profittevole o sostenibile. E la sostenibilità è qualcosa di concreto. Dipende da come la si guarda e da come la si implementa, giusto?

James Sweetlove: In effetti, non molto tempo fa abbiamo avuto un ospite che faceva proprio questo. Quindi sì, una puntata davvero affascinante. E ha sottolineato molto bene quanti soldi si possano risparmiare semplicemente ottimizzando in quest’area.

Quindi vorrei cambiare un po’ direzione e parlare del suo lavoro come professore a contratto presso la Jacksonville University. So che ha avuto osservazioni davvero interessanti. Potrebbe quindi spiegare in che modo, più o meno, la formazione ingegneristica nella programmazione è cambiata dall’adozione dell’AI su larga scala?

Evan J Schwartz: Sì, stiamo vedendo molte istituzioni di istruzione superiore iniziare a ritirare le lauree e i programmi di informatica, giusto? Se ci fosse un canarino nella miniera, sarebbe questo. In pratica stanno prevedendo che non ci sarà più un lavoro nella programmazione, non nel modo in cui lo intendiamo oggi.

Quindi, avendo avuto l’opportunità di collaborare con la Jacksonville University, abbiamo creato un corso perché questo solleva una domanda: se perdo tutti i miei sviluppatori junior, da dove arrivano gli architect? È da lì che arrivano, no? Scrivono codice per un po’, migliorano nel loro lavoro e poi diventano architect. E questo non è cambiato. Ne abbiamo ancora bisogno. Abbiamo ancora bisogno di persone capaci di guardare ai sistemi in modo ampio e assicurarsi che stiamo seguendo solide pratiche architetturali.

E quindi questa esigenza esiste ancora. È come dire che non abbiamo più bisogno dell’architettura. Invece sì. L’AI non è nemmeno lontanamente vicina a colmare quel divario, almeno per ora.

Così abbiamo tenuto un corso per capire da dove sarebbero arrivati questi profili, e la domanda che ci ponevamo era: per diventare architect bisogna davvero digitare centinaia di migliaia di righe di codice, oppure in questo mondo si può diventarlo in un modo diverso?

Lasciatemi mettere un attimo da parte questo punto e tradurlo in qualcosa che potrebbe risultare più comprensibile al pubblico generale.

Un fotografo artistico, qualcuno che per vivere scatta foto e le espone in un museo, si è chiesto se fosse rimasto senza lavoro. Così si è seduto davanti a un’AI, si è fatto semplicemente un selfie — non eravamo truccati, quindi sembrava davvero noi — e le ha dato alcune istruzioni; in risposta ha ottenuto questo ritratto di sé molto evocativo, con illuminazione a contrasto, gocce d’acqua che colavano, davvero straordinario.

A quel punto si è sentito sconfitto. Ha pensato: ah, sono fuori gioco. E se n’è andato.

Poi, dopo circa un’ora passata lontano da tutto, che probabilmente è stata la cosa più intelligente che abbia fatto, si è reso conto che doveva comunque dire all’AI quale effetto lente voleva. Doveva comunque descrivere l’ambiente, l’illuminazione. Doveva comunque usare tutto questo, tutto ciò che oggi è racchiuso in una fotocamera e che influirebbe sull’aspetto finale dell’immagine. Doveva descriverlo all’AI.

Così ha capito che l’unica cosa cambiata era la fotocamera. Il lavoro, in fondo, doveva comunque farlo lui.

E questo lo dico continuamente alle persone. Diciamo ancora che “componiamo” un numero di telefono. Nessuno compone un numero da decenni, eppure usiamo ancora il verbo “comporre”, giusto? Nessuno lo compone più davvero.

Quindi quello che sta dimostrando è che bisogna ancora insegnare la fotografia. Bisogna ancora capire l’arte e sapere come posizionare le luci, come mettere un diffusore davanti, come aggiungere fumo e tutto il resto. Tutto questo va ancora insegnato. Solo che non ho più bisogno di costruire un set, sistemare tutti i cavalletti e preparare l’illuminazione e gli effetti per ottenere quell’immagine. Sto semplicemente usando l’AI.

La mia iterazione su questo principio procede velocemente perché posso vedere molto rapidamente i risultati di un certo tipo di lente o di un certo tipo di flare della luce. Dove in uno studio reale potrei ottenere una o due iterazioni al giorno, con uno studente completamente nuovo potrei ottenerne 50 in un giorno. Quei termini li imparano comunque, semplicemente li imparano in modo diverso.

Bene, tornando ad architettura e coding, si chiama vibe coding. Lavori con un’AI che genera il codice, ma sei comunque tu a dirigerla.

E ci stiamo rendendo conto che il ruolo dello sviluppatore e quello dell’architect si stanno ampliando. E questo, tra l’altro, lo si vede in molti settori diversi. Le persone stanno tornando a essere generaliste.

Ora, forse sei troppo giovane per ricordare gli anni Ottanta, ma in quel periodo, prima dell’era del SaaS e del software verticale, non potevi semplicemente andare a scaffale e comprare un componente che facesse quella cosa. Le aziende dovevano costruirsi internamente queste soluzioni, e di solito avevano in organico un generalista: lo zio, il cugino, il nipote di qualcuno, una persona che conoscevi, appassionata di computer, che metteva insieme questi sistemi in qualche modo, e nessuno poteva toccarli.

Però tutti dicevano: Bob, devi chiamare Bob. È l’unico che sa come far funzionare questo coso, giusto? Ed era bravo in molte cose, ma non era un esperto in niente. E lo aveva messo insieme alla meglio.

Stiamo vedendo tornare proprio questo. E se tutti ricordiamo le lezioni di scienze ambientali delle medie, quando dicevano che in natura gli specialisti si estinguono e i generalisti sopravvivono, ecco, lo stiamo vivendo adesso.

Nel mondo dell’AI, l’ideale è sapere un po’ — o anche molto — di molte cose, ma non voler essere esperti di una sola. Lascia che sia l’AI a portare quel peso al posto tuo.

E questo corso lo ha dimostrato perfettamente. Abbiamo quindi diviso la classe tra sviluppatori junior senza basi, studenti al primo o secondo anno che le basi le capivano ma avevano poca esperienza pratica, avevano scritto poco codice, e poi studenti senior che invece programmavano da molto.

I senior hanno sofferto tantissimo. Combattevano con l’AI. Erano molto critici, non gli piaceva quello che produceva. I junior, invece, non avevano abbastanza basi per apprezzare le astrazioni che cercavamo di ottenere con il vibe coding. Non sapevano abbastanza bene che aspetto avesse un buon risultato per riuscire ad arrivarci.

Quelli nel mezzo, con un po’ di fondamenta, apprezzavano la black box. Potevano inserirci qualcosa, ottenere un risultato, guardarlo, tornare indietro, riprovare e semplicemente iterare, iterare, iterare finché non arrivavano a qualcosa di valido. E gli piaceva quanto fosse facile modificare il prodotto.

Quindi, se la mia prima iterazione era monolitica attorno alle API e funzionava, ma poi scopro di avere centomila clienti e di aver progettato solo per 10.000 e quindi devo passare a una SOA o suddividere meglio le mie API, potevo semplicemente tornare indietro, dirlo all’AI, e lei avrebbe ricostruito tutto quanto.

Quindi quei generalisti al centro saranno quelli che prospereranno. E questo sta cambiando il modo in cui dobbiamo formare le persone. Dobbiamo insegnare temi, concetti e astrazioni, e poi insegnare loro come usare l’AI per andare in profondità. Lasciamo che sia l’AI a portare questo peso per noi.

Per me, questa è una prospettiva molto entusiasmante. E penso che, se torniamo ancora più indietro, fino a prima dell’istruzione superiore, cioè dalla prima alla dodicesima classe, potremmo entrare in una nuova era rinascimentale, no?

Ho scritto un articolo su Forbes su questo, perché l’ho visto con il mio figlio più piccolo. Prima elementare, tutti voti eccellenti. Terza, quarta, straordinario. Poi, più o meno verso la quarta elementare, ha smesso di impegnarsi perché era già entrato nel gruppo degli studenti eccellenti. Era già “abbastanza bravo”. Quindi, perché rischiare? Rischiando non faceva altro che mettere in pericolo il suo status. Perché avrebbe dovuto farlo? Da quel momento in poi ha giocato sul sicuro. Cercava solo coerenza e ripetibilità. Niente rischi, niente tentativi di qualcosa di nuovo.

In pratica, quella qualità che chiamiamo “infantile”, ma che io vorrei fosse innata in tutti noi — questa mancanza di paura nel provare qualcosa, senza preoccuparsi se fallirà, solo per vedere cosa possiamo imparare — viene stroncata nei nostri figli più o meno entro la quarta elementare. È un modo terribile di imparare. Vogliono solo arrivare al loro apice, qualunque sia il loro status, e poi smettono di provarci. Non c’è più niente da ottenere, e non puoi creare uno status infinito.

Quindi, se delegassimo all’AI il peso dell’eccellenza ripetibile e lasciassimo a noi quella costante iterazione del “proviamoci”, del “tu dici che non è possibile, vediamo”, del “vediamo perché non è possibile”, magari questo fa emergere qualcosa e ci permette di arrivarci in un altro modo.

Posso dirvi subito che le cose che stiamo facendo in AMCS nessuno le riteneva possibili appena cinque anni fa. Solo cinque anni fa. “Oh, questo non si può fare. Non c’è modo di fare soldi così.” Davvero? Perché noi ora lo facciamo tutto il giorno, tutti i giorni, giusto?

Quindi si trattava semplicemente di essere disposti a scommetterci e buttarcisi. Ma distruggiamo questa creatività nei nostri figli, almeno qui negli Stati Uniti. E spero che questo arrivi fino all’istruzione pubblica, così da formare un’intera generazione di studenti creativi e senza paura, più interessati al tentativo e a ciò che impariamo da esso che al fatto di avere ragione o di mantenere uno status.

Ricordo il mio insegnante che si lamentava dicendo che bisognava fare i calcoli a mano perché non avremmo avuto una calcolatrice ovunque fossimo andati. Beh, io ho una calcolatrice in tasca ovunque vada. Quel tipo di matematica non la faccio più. Non l’ho mai fatta.

Ora, che questo sia un bene oppure no per noi, immagino che ci sarà qualcuno più intelligente di me a deciderlo. Ma la realtà è che penso possa essere un’esperienza positiva per la prossima generazione, però dobbiamo sceglierla, James.

Sento tutti questi segnali premonitori di sventura imminente, come se la vita stesse semplicemente accadendo senza che tu possa farci nulla. Come se l’AI stesse rubando. No, questa è una scelta. Sta a noi scegliere. Puoi scegliere la rovina oppure puoi scegliere un futuro molto luminoso, e quel futuro luminoso—

Quindi l’unica differenza è che non ce ne sono abbastanza di noi là fuori a dipingere il quadro di come sia quel futuro luminoso e quale sia il percorso per arrivarci. Questo è l’unico problema. Tutti parlano di scenari catastrofici e pessimistici. Quindi di persone così ce ne sono già abbastanza in giro. Non serve averne un’altra.

Perciò quello che cerco di promuovere è questo: ecco l’approccio migliore all’AI. È una strategia persona più AI. Anche quando Elon parla di robot per tutti e abbondanza per tutti, per chi stai facendo tutto questo, se non per le persone? Perché? Perché dovrei coltivare una quantità illimitata di mais se non ci sono persone? Perché dovrei costruire un numero illimitato di robot se non ci sono persone? Per chi lo sto facendo?

James Sweetlove: Giusto. Sono decisamente d’accordo.

Ed è interessante perché quell’aspetto da generalista non si applica solo all’AI, ma al business nel suo complesso. Ho notato anche solo negli ultimi anni quanto sia cambiato tutto. Quindi magari quattro o cinque anni fa, come dicevi tu, le persone avevano un ruolo specifico in azienda. Ora le persone hanno circa quattro o cinque ruoli. Tutti indossano più cappelli. Devi essere adattabile per riuscire a restare, in pratica.

Evan J Schwartz: Sì. Il generalista è quello che sopravviverà. Oggi ho visto imprenditori far crescere una startup fino a decine di milioni, e nell’azienda ci sono solo due persone. Sarebbe stato impensabile un decennio fa arrivare a quel livello. E con la potenza dell’AI, degli strumenti e dell’automazione, tutti concatenati insieme, oggi è assolutamente fattibile.

James Sweetlove: Certo. Ci sono ancora un paio di cose di cui vorrei davvero parlare, ma tra poco il tempo a nostra disposizione finirà. Molto rapidamente, giusto per dare alle persone un’idea generale, vuoi parlarci un po’ del tuo ruolo nel Forbes Technology Council e accennare al tuo libro?

Evan J Schwartz: Sì, dunque, nel Forbes Technology Council, Forbes ha una varietà di questi council, e si tratta davvero di mettere in contatto tra loro persone del mondo tecnologico. Il mio ruolo è avere conversazioni. Quindi molto di quello di cui sto parlando con te viene discusso molto intensamente nel Forbes Technology Council. E mi piace moltissimo. Mi piacciono le conversazioni che stanno avvenendo lì. Mi piace il fatto che in un certo senso tutti stiano vedendo la stessa cosa.

Alcuni ci sono arrivati attraverso una serie di cadute rovinose e percorsi dolorosi. Alcuni di noi ci sono arrivati cercando di aprirsi direttamente quella strada. Ma è piuttosto chiaro che i CIO e i CTO presenti in quella community stiano tutti vedendo la stessa cosa. L’AI non è una panacea. Non sostituirà le persone. Devi avere casi d’uso solidi.

Quindi sono molto entusiasta di quell’ecosistema perché copre una fetta molto ampia del business.

E ancora, The People, Places and Things, questo è il customer journey. Quindi il libro in realtà risponde alla domanda: perché dovresti ascoltarmi? È la mia storia dal mio primo giorno fino a oggi. E il customer journey è il framework che sta alla base di tutto.

Quindi, se stai per affrontare una grande implementazione ERP o una trasformazione digitale, ti consiglio vivamente di prendere il libro e procurarti una copia del framework cliente, così saprai cosa fare per assicurarti che il tuo progetto abbia successo.

Se sei nel mezzo di un progetto da incubo e sei uscito dai binari, non preoccuparti. Non tutto è perduto. Probabilmente puoi anche saltare la lettura del libro e andare direttamente al framework cliente. Scopri a che punto sei. Quelle 10 fasi: sono qui, e probabilmente sono solo bloccato a girare a vuoto. Perfetto, entra lì, scopri dove sei, perché ti dico questo: all’inizio di ogni fase, dovresti avere queste cose se ti trovi in quella fase. Io non ho quelle cose. Torna indietro di una fase, procuratele, torna indietro di un’altra fase e poi riparti in avanti per rimettere il progetto sulla giusta strada.

Si può recuperare. Questo è il messaggio che vorrei lasciarti. L’unico motivo per cui le persone nei progetti fanno svalutazioni è che non sanno come uscire da quel girare a vuoto.

Quindi puoi uscirne, puoi salvarlo, ma prendi il customer journey. Ti guiderà passo dopo passo anche se sei—anche se sembra che ogni speranza sia perduta, dagli un’occhiata. Penso che ti porterà fino al traguardo.

James Sweetlove: Fantastico. Grazie mille, Evan. È stato affascinante. Forse dovremo farne un altro, perché ci sono circa altri cinque argomenti che mi ero segnato e che volevo discutere. Quindi sì, apprezzo il tempo che ci hai dedicato e grazie per la conversazione.

Evan J Schwartz: Mi è piaciuto molto. Grazie, James.

James Sweetlove: A tutti quelli che ci stanno ascoltando, grazie per esservi sintonizzati e tornate la prossima volta per un altro ospite.