di: Lorenzo Ciapetti
EyesReg, Vol.9, N.4, Luglio 2019
Lo scenario di uno sviluppo consistente del ruolo dell’intelligenza artificiale nei contesti produttivi (Agrawal et al., 2018) esige non solo una riflessione sull’adeguamento tecnologico delle singole imprese, bensì anche attenzione verso l’adeguamento digitale all’interno delle filiere produttive e dei territori, partendo dal tema della generazione di nuove competenze indispensabili per trarre vantaggio dalla nuova era digitale (Grundke et al., 2018). Il cambio di paradigma invita a progettare appropriate politiche industriali e regionali (Zamagni, 2019), incentrate sulle competenze oltre che sulla tecnologia, in virtù del fatto che l’impatto sull’organizzazione del lavoro sarà rilevante (Butera e De Michelis, 2019).
Il tema della diffusione delle nuove tecnologie è cruciale, sia perché si tratta di tecnologie ad elevata complementarietà di innovazione (non si arriva a soluzioni di intelligenza artificiale senza aver investito in infrastrutture IoT e senza capacità di gestione di Big data), sia perché l’impatto sulle filiere produttive è molto più dirompente rispetto alle general purpose technology del passato: si pensi all’impatto dei veicoli a guida autonoma sul futuro dei trasporti e della logistica (Bryoniolfsson et al, 2017). Al centro del nuovo paradigma c’è la cosiddetta “servitizzazione”, ovvero la strategia integrata di prodotto e servizio fortemente orientata all’interazione con il cliente (Baines et al., 2009) che amplifica la velocità di relazione tra azienda e mercato e si basa, a fini di monitoraggio e di predizione, sulla gestione di immensi volumi di dati.
Questa trasformazione non è oggi universale. Questo solleva importanti riflessioni di carattere globale sul tema delle disuguaglianze generate da “avanguardie digitali” rispetto al resto dell’economia (Mangabeira Unger, 2019) ed anche considerazioni sui possibili divari tecnologici in sistemi territoriali con una competitiva base manifatturiera come l’Emilia-Romagna: laddove prevale la piccola e media impresa, l’accelerazione verso nuovi paradigmi digitali dovrebbe essere accompagnata da politiche e strumenti volti a migliorare la capacità di adeguamento delle imprese e dei lavoratori.
Nella figura 1 è riassunta una proposta di tassonomia per l’analisi della transizione digitale a livello di impresa e territorio. A livello di impresa esiste la necessità di monitorare la capacità di integrare produzione e servizi, l’utilizzo di big data e di intelligenza artificiale, il business model, il nuovo portafoglio tecnologico e la velocità di transizione; a livello di territorio, interessa monitorare la capacità di interazione e interoperabilità tra fasi e tra imprese della filiera anche per comprendere come cambiano le “esternalità” del sistema (ruolo del capitale umano, formazione, centri per l’innovazione, ecc.).
Figura 1 – Le dimensioni per l’analisi della trasformazione digitale
Intensità di adozione delle nuove tecnologie digitali: il ruolo dei servizi e della specializzazione tecnologica
Questo articolo, partendo da un dataset originale costruito sulla base dell’Osservatorio Innovazione Emilia-Romagna (Cise-Antares, 2018), propone alcuni indicatori per monitorare la trasformazione e il potenziale digitale a livello di sistema regionale. Il campione è costituito da oltre 2.000 imprese con oltre 500.000 euro di fatturato, con sede in Emilia-Romagna, ed è stratificato su base territoriale (le province dell’Emilia-Romagna) e sulla base della rappresentatività delle sei filiere di specializzazione intelligente della Regione Emilia-Romagna (Agroindustria, Meccanica e meccatronica, Costruzioni, Industria della salute, Servizi ad alto contenuto di conoscenza, Industrie culturali e creative).
Dalla rilevazione emerge che il tasso di servitizzazione dell’economia regionale è ancora limitato. Si può infatti stimare che il 39% delle aziende manifatturiere regionali integrano prodotti e servizi, ma si tratta di servizi di base (es. manutenzione). Se si guarda anche al modello di business che contempla le dimensioni di interoperabilità e coprogettazione con il cliente (possibile con un modello costruito all’interno dell’osservatorio) il tasso scende al 10%. Le imprese manifatturiere emiliano-romagnole che possiedono un business model improntato all’interazione con il cliente e che usano l’Internet of Things o Big Data sono il 2% del totale della manifattura regionale.
La convergenza tra il paradigma di Industry 4.0 e l’accelerazione sul lato dei servizi può essere analizzata attraverso due tipi di dotazione tecnologica (Frank et al., 2019): da una parte, le tecnologie “front-end” che servono a ri-progettare l’ambiente digitale e smart della fabbrica e delle value chain; dall’altra, le “”tecnologie intelligenti avanzate” che abilitano l’ambiente (cyber-physical systems basati su cloud systems e Internet of Things), permettono analisi di dati (Big data) e analisi predittiva (Machine learning e Artificial Intelligence). L’osservatorio innovazione Emilia-Romagna permette di distinguere l’utilizzo di front-end technologies e tecnologie intelligenti sull’intero campione di analisi. Per le tecnologie “front-end” si considerano: robot collaborativi, strumenti di realtà aumentata, simulazione/virtualizzazione, interoperabilità verticale; interoperabilità orizzontale tra fasi di filiera; per le tecnologie intelligenti si considerano: l’utilizzo dichiarato di IoT, Big Data, Artificial Intelligence.
Nel caso dell’Emilia-Romagna si conferma innanzitutto uno scenario di “sinergia tecnologica”: il tasso di adozione delle tecnologie front-end è correlato con il tasso di adozione di IoT, big data e AI. Tuttavia, è più avanzata l’adozione di tecnologie front-end aziendali rispetto a quelle intelligenti: la media di adozione delle tecnologie front-end è del 58% contro la media del 9% di adozione delle tecnologie abilitanti. Questo non deve sorprendere: si arriva all’adozione di tecnologie “intelligenti” attraverso un processo di digitalizzazione dei processi esistenti. La meccatronica e i servizi ad alto contenuto di conoscenza sono le specializzazioni che adottano maggiormente front-end technologies: i servizi, insieme alle industrie della salute, sono leader nell’adozione di tecnologie intelligenti.
Figura 2 – Adozione di tecnologie “front-end” e di “digitalizzazione della filiera” in Emilia-Romagna. N. di imprese che dichiarano tecnologie su numero imprese per ambito di specializzazione intelligente
Figura 3 – Adozione di tecnologie “intelligenti” in Emilia-Romagna. N. imprese che dichiarano tecnologie su numero imprese per ambito di specializzazione intelligente
Il potenziale e la complessità della transizione digitale
Sulla base della rilevazione, possiamo rappresentare il tasso di utilizzo e di adozione potenziale per provincia e relativo a tutte le 10 tecnologie già ricordate (5 tecnologie front end e 5 tecnologie abilitanti). Il rapporto tra tecnologie di cui si ipotizza l’adozione e quelle effettivamente utilizzate rappresenta un indicatore di transizione che può offrire la prospettiva di quali territori potrebbero essere maggiormente coinvolti dalla trasformazione digitale nei prossimi anni. Il divario regionale della trasformazione digitale è rilevante: Bologna (il primo territorio per maturità digitale) rispetto a Ferrara (ultima provincia in regione) genera un potenziale di adozione quindici volte superiore; anche rispetto a Modena la leadership del capoluogo, in termini di transizione digitale, è di quasi due volte superiore.
Figura 4 – Indicatore di transizione digitale per le province dell’Emilia-Romagna (media provinciale del rapporto tra tecnologie di prossima adozione e tecnologie usate. Peso = n. imprese nei campioni provinciali della rilevazione).
I settori a più elevata probabilità di trasformazione digitale sono riportati nella tabella 1, mentre la tabella 2 indica i settori in cui la trasformazione implica un elevato impatto in termini di trasformazione delle competenze (la complessità è ricavata pesando il potenziale di trasformazione per il numero di addetti che operano nel settore). Mentre il potenziale di trasformazione interessa soprattutto settori a forte leadership tecnologica (ad esempio la farmaceutica), sul lato della complessità emerge il tema della trasformazione delle competenze anche in settori a forte ritardo tecnologico come i servizi alle famiglie. I settori portanti della manifattura regionale (come la fabbricazione di macchine) presentano sia una elevata potenzialità di trasformazione digitale, sia una elevata complessità di transizione delle competenze.
Tabella 1 – i primi 10 settori per potenziale di trasformazione digitale in Emilia-Romagna
Tabella 2 – i primi 10 settori per complessità nella trasformazione digitale in Emilia-Romagna
L’analisi sul potenziale può essere estesa a considerazioni sulle filiere complesse (che intersecano diversi settori). Abbiamo verificato, ad esempio, che esiste un potenziale elevato di digitalizzazione nella filiera agro-meccanica regionale che interessa la trasformazione di prodotti primari e la loro distribuzione.
Considerazioni per le politiche regionali
Quali considerazioni per monitorare ed accompagnare la trasformazione digitale dei sistemi regionali?
Innanzitutto, la digitalizzazione è un processo integrato di più tecnologie complementari: è fuorviante concentrare l’analisi o il monitoraggio su una sola tecnologia (es. i big data).
In secondo luogo, l’evoluzione verso tecnologie intelligenti e predittive aumenta la probabilità di trasformazione del modello organizzativo e di business ed un incremento del peso dei servizi avanzati e quindi questa evoluzione va analizzata per l’impatto sui processi e sulle filiere e per l’emergere di nuovi modelli di innovazione.
In terzo luogo, la digitalizzazione resta ancora un processo ancorato alle specificità aziendali, sebbene con elevata potenzialità di “spill-over” sull’intera filiera: questo dovrebbe indurre a percorsi di politiche fiscali e industriali di supporto e di accompagnamento digitale non solo in chiave di upgrading della tecnologia aziendale, bensì mirate a collegare digitalmente “end-to-end” l’intero processo della catena di valore.
In quarto luogo, il potenziale digitale di un sistema regionale è eterogeneo ed occorre saper progettare, insieme al mondo della rappresentanza di impresa ed alle istituzioni, politiche per contenere i divari territoriali e tecnologici.
Infine, c’è la sfida delle competenze e della formazione specializzata che deve accompagnare la transizione per progettare la nuova relazione uomo-macchina della quarta rivoluzione industriale. Ad oggi, come ricordato anche dall’osservatorio europeo della transizione digitale, il tema della formazione delle competenze è sicuramente uno degli ambiti più problematici. Una politica regionale per l’innovazione digitale dovrebbe saper contemperare tutte le cinque dimensioni ricordate.
Lorenzo Ciapetti, Antares, Università di Bologna e Osservatorio Innovazione Emilia-Romagna
Riferimenti bibliografici
Agrawal A., Gans J. Goldfarb A. (2018), Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence, Harvard Business Review Press
Baines T.S., Lightfoot H.W., Benedettini O., Kay J.M., (2009) The servitization of manufacturing: A review of literature and reflection on future challenges, Journal of Manufacturing Technology Management, Vol. 20 Issue: 5, pp.547-567
Brynjolfsson E., Syverson C. (2017), Artificial intelligence and the modern productivity paradox: a clash of expectations and statistics, NBER Working Paper, n. 24001
Butera F., De Michelis G. (2019), Come valorizzare il lavoro nella Quarta Rivoluzione Industriale: Progettare Insieme, Astrid rassegna, numero 3/2019
Cise-Antares, Osservatorio Innovazione Emilia-Romagna, (2018), consultabile qui: http://www.ciseonweb.it/innovazione-e-sostenibilita/innovazione/osservatorio-innovazione/index.htm?ID_D=12042
Daugherty P., Wilson J.H. (2018), Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI, Harvard business review press
Frank A.G., Dalenogare L.S., Ayala N.F. (2019), Industry 4.0 technologies: implementation patterns in manufacturing companies, International Journal of production Economics, vol. 210(C), pages 15-26.
Grundke R., Marcolin L., Nguyen T.L.B.., Squicciarini M. (2018), Which skills for the digital era?, Return to skills analysis, OECD working papers, 2018/09
Mangabeira Unger R. (2019), The Knowledge Economy, Verso
Zamagni s. (a cura di) (2019), Creazione di lavoro nella stagione della quarta rivoluzione industriale, Il mulino
