Credo che molti, come me fino a pochi giorni fa, non abbiano grande dimestichezza con il lavoro del dottor Thomas Bernold. Eppure vale la pena riportarlo alla luce.
Negli anni Ottanta Bernold lavorava al Gottlieb Duttweiler Institute di Zurigo, un centro di ricerca nato per osservare i cambiamenti della società, della tecnologia, dei consumi e dell’economia, provando a immaginare gli scenari futuri. È entrato nella mia orbita perché risulta essere il primo autore ad aver firmato, sulle pagine di R&D Management, un articolo dedicato alla rilevanza dell’intelligenza artificiale e ai suoi possibili sviluppi.
Per me non è un dettaglio marginale. Da qualche anno ho l’onore di servire come editor-in-chief di questa rivista scientifica di management. Oggi una parte crescente degli articoli che riceviamo, discutiamo e pubblichiamo parla, in un modo o nell’altro, di AI. Ma nel 1985, nel quindicesimo volume della rivista, il lavoro di Bernold, intitolato Aspects of technology assessment – the future role of artificial intelligence, era un oggetto solitario. Isolato. Prematuro. E, almeno a giudicare dalle citazioni successive, poco influente.
R&D Management nell’intuizione del suo fondatore, il Prof. Alan Pearson ama ricordare di essere stata, in diversi momenti, una delle prime vetrine di concetti che poi hanno segnato il campo del management dell’innovazione. L’imprenditorialità tecnologica di Arnold C. Cooper, la user-led innovation di Eric von Hippel, lo sviluppo stage-gate discusso da Ralph Katz e Michael Tushman, la Not Invented Here Syndrome analizzata da Ralph Katz e Thomas J. Allen, il trasferimento tecnologico tra università e industria in Europa studiato da Andrea Bonaccorsi e Andrea Piccaluga, il fuzzy front-end, e più recentemente l’open innovation di Henry Chesbrough, fino all’innovazione nei modelli di business discussa da Patrick Spieth, e Joan E. Ricart: molte di queste idee hanno trovato spazio presto sulle nostre pagine, per poi diventare riferimenti obbligati per generazioni di dottorandi, studiosi e manager.
Il pezzo di Bernold, invece, non è entrato in questa hall of fame. È rimasto in soffitta. Solo quattro citazioni ricevute, poca fortuna, poca eco. Un risultato forse deludente per un paper che, a rileggerlo oggi, sembra a sua volta deluso: deluso dall’incapacità della comunità scientifica dell’intelligenza artificiale degli anni ottanta di aprirsi davvero al mondo esterno; deluso dalla scarsa porosità verso i domini applicativi degli “expert systems”; deluso dall’assenza di una discussione seria sugli scenari economici, sociali e organizzativi che l’AI avrebbe potuto generare.
Bernold era scettico rispetto a promesse troppo roboanti, ma anche era consapevole, forte della sua formazione di fisico sperimentale che, prima o poi, lo sviluppo tecnologico e scientifico avrebbe attivato circoli virtuosi e il mondo dell’AI avrebbe trasformato tutto quanto. Nel suo pezzo non liquidava affatto il potenziale dell’intelligenza artificiale. Il suo punto era diverso: senza applicazioni concrete, senza investimenti in software e hardware, senza il coinvolgimento di attori industriali capaci di finanziare e orientare lo sviluppo tecnologico, l’AI sarebbe rimasta a lungo confinata nei laboratori. Per questo osservava che sarebbe servito molto tempo prima di vedere applicazioni dell’intelligenza artificiale davvero alla portata di tutti, paragonabili — per diffusione e impatto quotidiano — all’avvento dei personal computer che proprio in quegli anni stava cambiando il modo di lavorare e vivere.
“Lasciate pure che queste pagine prendano polvere”, sembrava dire Bernold. Ma attenzione: prima o poi ci si arriverà. E quando ci si arriverà, sarà indispensabile interrogarsi sugli impatti dirompenti dell’AI: la marginalizzazione di alcune competenze, la concentrazione del potere tecnologico nelle mani di pochi, la distanza tra chi possiede infrastrutture, dati e capacità computazionale e chi invece ne resta dipendente.
Quarant’anni dopo, la profezia suona come cronaca.
Ho riportato questo studio alla luce a Seoul, nel workshop inaugurale dello special issue che R&D Management sta lanciando proprio sull’intelligenza artificiale. A quarant’anni di distanza da quell’articolo, oggi la rivista invita gli studiosi di management a riflettere su come cambino le dinamiche collaborative, la gestione dei processi di ricerca e sviluppo industriale e il ruolo degli ecosistemi innovativi nell’epoca dell’AI.
A promuovere lo special issue è un gruppo di ricercatori coreani, tra cui Joonmo Ahn, associate editor della rivista e professore presso il Dipartimento di Public Administration della Korea University, con cui in questi giorni la Scuola Sant’Anna ha siglato un accordo di collaborazione per lo scambio di docenti e studenti.
Nei pochi giorni trascorsi in Corea ho percepito un’energia difficile da ignorare. C’è la ferma convinzione di avere tutte le carte in regola per giocare la partita della nuova frontiera dell’intelligenza artificiale. E soprattutto ho avuto l’impressione che aziende, istituzioni pubbliche, università e opinione pubblica siano molto più allineate di quanto spesso accada in Europa. Quella Corea, che nello stesso anno in cui Bernold pubblicava il suo articolo su R&D Management, si rimboccava le maniche per mostrarsi al mondo con le Olimpiadi del 1988. Aveva un PIL pro capite di 4500 $. Poco più di un terzo di quello italiano . Adesso il PIL pro capite coreano è superiore al nostro… 40.000 dollari contro i nostri 37.000. Anche in termini assoluti noi siamo ancora sotto ai due triliardi, loro sono ormai ad un triliardo e mezzo.
Il mio collega Tim Minshall, dell’Institute for Manufacturing di Cambridge, ha aperto il suo intervento facendoci notare quanti articoli su AI e tecnologie collegate comparissero, quello stesso giorno, nelle prime pagine dei quotidiani coreani, accanto ai fatti di cronaca e alle importanti elezioni locali di Seoul. L’intelligenza artificiale in corea non è relegata alle pagine della tecnologia. È parte del discorso pubblico. Entra nella vita delle persone.
L’AI è parte, verrebbe da dire, dell’immaginario nazionale. Molti cittadini coreani non osservano questa trasformazione da lontano: in qualche modo ne sono parte in causa, anche attraverso i propri risparmi. La corsa all’oro, quando entra nei portafogli delle famiglie, smette di essere una metafora. siamo in questa situazione, considerata la diffusione dell’azionariato di aziende come Samsung e la sua ottima performance in borsa grazie anche al suo posizionamento sull’AI. Si stima che circa l’8% della popolazione coreana abbia un piccolo portafoglio di azioni Samsung, e che tanti abbiano già iniziato a incassare gli ottimi risultati ottenuti.
Se negli anni Ottanta Bernold invitava a superare la distanza tra ricerca pubblica e privata e a concentrarsi su applicazioni concrete dell’AI per attirare risorse verso le tecnologie di base, in Corea sembra che questa lezione sia stata presa molto sul serio. Personalmente sono rimasto impressionato da una scena: nel corso della nostra conferenza accademica, seduti in platea per più di tre ore, c’erano il Vice Ministro della ricerca e, accanto a lui, un signore il cui biglietto da visita — qui si usano ancora, attenzione — riportava una qualifica tanto semplice quanto potente: Head of AI Research, LG. Erano presenti anche ricercatori da Taiwan, Cina e Giappone, oltre agli editor di altre quattro riviste scientifiche internazionali. Dopo i loro interventi di saluto, il politico e il super manager non sono passati ai loro “pressanti impegni” come meteore, ma sono rimasti ad ascoltare, per la gran parte della durata del convegno. Chi ha familiarità con simili contesti italiani.. capisce il mio stupore.
Di cosa si è discusso, in sostanza nel corso del convegno di R&D Management?
Mi porto a casa una conferma: per comprendere davvero il potenziale di un’applicazione di intelligenza artificiale bisogna guardare almeno a tre elementi. Il primo è l’infrastruttura: hardware, capacità computazionale, modelli software, architetture tecnologiche. Senza questo livello, l’AI resta promessa. Il secondo elemento sono i dati: la loro quantità, certo, ma soprattutto la loro qualità, unicità e densità di significato. Non tutti i dati valgono allo stesso modo. Alcuni sono rumore, altri sono memoria organizzativa, altri ancora sono vantaggio competitivo in forma grezza. Il terzo elemento è la competenza di dominio che verrà augmentata. L’AI produce valore quando incontra saperi specifici: medicina, manifattura, logistica, educazione, energia, finanza, pubblica amministrazione. Non sostituisce semplicemente queste competenze; le ricombina, le estende, a volte le mette in discussione. Ma senza di esse rischia di generare applicazioni eleganti e inutili: ottimi esercizi tecnici, pessimi modelli di business.
È su questo piano tridimensionale — infrastrutture, dati, competenze di dominio — che possono nascere applicazioni robuste e nuovi modelli di business basati sull’AI. Le testimonianze coreane hanno mostrato bene come questa fusione tra ambiti spesso lontani, per linguaggi, metodi e culture professionali, richieda un grande sforzo di co-creazione e innovazione aperta.
Qui Bernold torna attuale. Negli anni Ottanta denunciava una comunità AI troppo chiusa su sé stessa, che avrebbe dovuto trovare applicazioni specifiche per dimostrare la rilevanza della tecnologia, e trovare legittimità rispetto ai necessari colossali investimenti infrastrutturali necessari per lo sviluppo di modelli. Oggi, chiaramente, ottenuta questa legittimità, la comunità dell’AI è molto più esposta, molto più contaminata, molto più chiamata a dimostrare il proprio valore nei contesti applicativi. La domanda per il ricercatore di management è chi rimane in controllo di questi sviluppi?
La risposta secondo me: a ciascuno il proprio ruolo. Noi aziendalisti dobbiamo tornare a portare l’attenzione al ruolo della leadership aziendale. L’AI non è semplicemente una tecnologia da adottare. È una capacità organizzativa da costruire. Richiede nuove routine, nuovi meccanismi di coordinamento, nuove forme di decisione strategica. Non basta comprare un modello, collegarlo a una base dati e attendere che l’innovazione accada. Questa è una soluzione alla Carcarlo Pravettoni… ora forse Paolo Hendel ha già immaginato come il suo leggendario personaggio abbia proiettato la Carter & Carter nell’era dell’intelligenza artificiale, ma un’errata strategia di investimento in AI conduce aziende ad investire in infrastrutture, dati e modelli per poi utilizzare il supercomputer quantistico della ditta, esclusivamente come poggiapiedi e per schiacciare le noci a fine pasto… (e la lira si impenna!)
In sintesi.. dal convegno in Corea mi porto dunque a casa tre lezioni.
La prima è che l’intelligenza artificiale va interpretata come una organizational capability. Per noi aziendalisti significa tornare a studiare seriamente routine, processi decisionali, coordinamento, apprendimento organizzativo e trasformazione delle competenze. E le dynamic capabilities che sono in qualche modo attivate dalla leadership aziendale.
La seconda è che il valore dell’AI va analizzato nel suo gioco combinatorio con expertise di dominio e dati proprietari o distintivi. Solo così possiamo valutare davvero la qualità di nuovi modelli di business, evitando sia il tecno-entusiasmo generico sia lo scetticismo di maniera.
La terza è che anche in questa rivoluzione industriale sarà necessario sperimentare, sbagliare, correggere e riprovare. Diventa quindi centrale il ruolo dell’imprenditore, dentro e fuori l’impresa: chi sa formulare problemi, mobilitare risorse, costruire alleanze e accettare l’incertezza senza trasformarla in paralisi.
E l’Europa?
Già, l’Europa. Bernold, nel 1985, temeva che potesse rimanere indietro nello sviluppo dell’information processing e quindi nei futuri campi di applicazione dell’intelligenza artificiale. “The future will show how far back Europe lags behind the leading edge of the technological development of AT-systems. Nevertheless it is important that Europe should take an interest in the economic and social implications of this new technology.”
Non era una storia già scritta, ma era un monito. Per l’Europa c’è ancora spazio per giocare una partita credibile? Non sono in grado di rispondere da solo a questa domanda, ma alcuni dei miei colleghi sono ottimisti e voglio credere a loro. Senza dubbio non dobbiamo confondere la regolazione con una strategia industriale, né la prudenza con l’immobilismo. Collaborare con la Corea? Mi piacerebbe, ce lo aveva in primis suggerito il Capo dello Stato Giorgio Napolitano nella sua visita ufficiale del 2009. Il Presidente tornò a casa colpito da un Paese capace di mettere scienza, sviluppo tecnologico e strategia industriale al centro di una traiettoria condivisa.
Mi piacerebbe collaborare con la Corea tramite uno degli strumenti più caratterizzanti del sistema europeo della ricerca cioè il programma quadro di Horizon Europe.
La buona notizia è che, tecnicamente, ciò è possibile: la Corea è il primo Paese asiatico associato a Horizon Europe e contribuisce al suo finanziamento. I colleghi coreani sono quindi candidabili come partner per trasformare una vecchia preoccupazione di Bernold in una nuova agenda di ricerca, innovazione e politica industriale, e per fare dell’AI una forza abilitante di nuovi fenomeni economici e sociali.
Di Alberto Di Minin
