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Quale sono le caratteristiche della nuova Knowledge Data Driven Company?

Siamo davvero pronti a tutto questo?

Alessandro Franchi

 

  Abbiamo incontrato
  Alessandro Franchi
  CIO di Maddalena
  e speaker dell'edizione 2019 di Information Technology Forum 2019.

 

Quale sono le caratteristiche della nuova Knowledge Data Driven Company? Siamo davvero pronti a tutto questo?

Fino a qualche tempo fa il tema dominante era quello più noto della data-driven company, sul quale ormai si è detto quasi tutto. Quando ho iniziato ad occuparmi più in profondità di aspetti che coinvolgevano temi che oggi sono nelle agende di tutti, quali machine learning, intelligenza artificiale, big data, data science, ecc., mi sono reso conto di come l’automazione, integrata di questi aspetti, stava ridisegnando le implicazioni del modello dati noto come DIKW (Data, Information Knowledge, Wisdom). Semplifico molto usando un linguaggio non preciso: in precedenza la punta della piramide di questo modello riguardava più il livello umano che i sistemi di calcolo, richiedendo aspetti molto legati alla conoscenza e “saggezza”. Riguardava inoltre più le implicazioni future che il passato e concentrava un maggior accumulo del valore aggiunto.

Come noto nella salita della piramide si passa dalla comprensione delle relazioni tra i dati, poi alla comprensione dei pattern e infine alla comprensione dei principi. Grazie a BD / ML / IA, i sistemi alzano lo sguardo verso una maggiore “comprensione” dei principi, consentendo alla knowledge - driven company di raggiungere autonomamente una migliore capacità di efficienza adattiva e non una semplice efficienza disegnata a priori, migliorando l’intero sistema. Ovviamente non ha nulla da condividere con la IA dei film di fantascienza, tipo le singolarità che generano coscienze autonome, ma c’è di che rimanere sbalorditi comunque dalle potenzialità e dalle risposte che si possono ottenere.

Le aziende sono molto attratte da tutto questo e c’è un notevole interesse verso le potenzialità offerte. Il vero freno non sono gli investimenti, come si potrebbe immaginare, bensì la mancanza di una indispensabile e imprescindibile cultura del dato e della misurazione.

Riferimenti di base:

  • Ackoff, R., (1989).  “From Data to Wisdom”, Journal of Applied Systems Analysis 16: 3-9.
  • Franchi, A., (2017). “Reporting per l’azienda: fondamenti per l’analisi con la Business Intelligence”. Amazon Media.
  • Rowley, J., (2007). “The wisdom hierarchy: representing of the DIKW hierarchy”. Journal of Information Science”. N. 33.

 

In che modo la tecnologia migliora il sistema produttivo? Quali sono gli step per una produzione completamente automatizzata?

Il sistema produttivo trae e trarrà beneficio da innumerevoli aspetti della tecnologia, da aspetti ovvi come il miglioramento della qualità, maggiore efficienza produttiva e di allocazione delle risorse ad aspetti meno evidenti come la tracciabilità anche esterna alla filiera aziendale.

Parlare di produzione automatizzata oggi è comunque molto diverso dal passato anche recente; nella disamina dei vari paradigmi produttivi un primo salto è avvenuto con l’introduzione dei sistemi automatici. La c.d. quarta rivoluzione industriale prevede invece le smart factory con sistemi integrati e, usando un termine molto impreciso, “intelligenti”. Aspetti che fino a pochissimi anni fa non erano compresi nella tecnologia disponibile.

Per una adozione ragionata ed efficace, per intenderci da “plateau della produttività” riferendosi al classico hype-cycle di Gartner, mi preme far notare che l’evoluzione che ha portato al passaggio tra le varie fasi dell’industrializzazione, non comporta che queste siano mutuamente esclusive. Il sistema è via via contraddistinto da un incremento della complessità dovuta al convivere dei diversi paradigmi; mentre si afferma un nuovo sistema dominante non si escludono gli altri pur se questi possono trovarsi relegati in situazioni marginali. L’industrializzazione non ha eliminato i piccoli artigiani. La produzione di massa e la catena di montaggio non sono sparite ma sono relegate a altre economie e altri tipi di produzioni pur se marginali rispetto al paradigma dominante.

In sostanza occorre comprendere come disegnare in modo ottimale il legame automazione, prodotto, economia, società.

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Il Dr Franchi interverrà come relatore nell'edizione 2019 di Information Technology Forum nella sessione 
COGNITIVE COMPUTING & MACHINE LEARNING - Le nuove tecnologie stanno davvero ridisegnando le strategie di Business? 

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