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Le persone vivono e lavorano sempre più in ambienti digitali. Il COVID-19 ha accelerato la transizione verso interazioni più virtuali e digitali. La sicurezza è una preoccupazione in molti servizi. Ma parte del problema è che gli esperti di sicurezza, le aziende che affrontano le preoccupazioni dei clienti e persino i governi si concentrano sui messaggi negativi e vogliono offrire restrizioni e strumenti difficili da usare invece di concentrarsi sulle opportunità e rendere Internet un ambiente più affidabile. Il pensiero è spesso troppo tecnico e teorico, non basato sul comportamento umano o sull'esperienza dell'utente.

La fiducia è una base fondamentale per le società e le imprese. I paesi in cui le persone hanno fiducia reciproca in genere funzionano meglio dei paesi in cui la fiducia è superficiale. È difficile rendere un paese o una città più sicura semplicemente aggiungendo più agenti di polizia o restrizioni. Se le parti aziendali non possono fidarsi l'una dell'altra, cercano semplicemente di concentrarsi su guadagni rapidi a breve termine e non vogliono creare impegni e investimenti a lungo termine. 

Abbiamo la stessa situazione nell’ambiente digitale, ma molti partiti credono ancora che ulteriori restrizioni, più strumenti di polizia e soluzioni di transazione alla moda e senza fiducia renderebbero la situazione migliore. Possiamo vederlo a molti livelli. In molte aziende, i responsabili della sicurezza e gli esperti ci dicono cosa non si deve fare, quanto tutto è rischioso e creano tutti i tipi di regole per l’organizzazione. Talvolta i governi adottano anche modelli molto semplificati da utilizzare. Alcuni paesi limitano addirittura ciò che le persone possono vedere e fare su Internet. Ma anche gli Stati Uniti e il Regno Unito vogliono passare a modelli più populisti, come vietare la crittografia end-to-end nella lotta al terrorismo o proteggere i bambini. Naturalmente si tratta di una richiesta del tutto irrealistica e non fa molto per rendere Internet un posto migliore e più sicuro.

Sappiamo tutti quanto possa essere complesso l'utilizzo di app bancarie digitali e servizi di identificazione e firma. Questi sono solitamente costruiti da un punto di vista molto tecnico, rendendo qualcosa tecnicamente a prova di proiettile. Tuttavia, non sono a prova di pigrizia quando gli utenti non utilizzano il servizio o dimenticano i consigli di sicurezza durante l'utilizzo del servizio. 

Il Financial Times ha organizzato il suo annuale Forum finanziario europeo all’inizio di febbraio, e uno dei temi cruciali sono stati i servizi finanziari digitali. Diversi oratori hanno sottolineato che la fiducia digitale è una componente fondamentale per lo sviluppo dei servizi digitali. Al giorno d’oggi molte cose si fanno online, con servizi di posta elettronica e di messaggistica, videochiamate e firme digitali. Se le parti non possono fidarsi l’una dell’altra, è del tutto impossibile condurre affari digitali.

Facebook cancella miliardi di profili falsi ogni anno, tutti noi riceviamo quotidianamente tantissime e-mail sospette e le aziende creano bot e profili falsi su LinkedIn solo per generare contatti per vendere di più. Le aziende utilizzano soluzioni per proteggere le comunicazioni e la condivisione delle informazioni internamente. Tuttavia, sempre più attività vengono svolte tra le organizzazioni e, molto spesso, e-mail, Zoom e WhatsApp sono gli strumenti tipici, semplicemente perché sono i più facili da usare. 

È abbastanza evidente che sono necessarie soluzioni di fiducia migliori. Ma dovrebbero basarsi sul comportamento umano naturale e in qualche modo generare fiducia costruita nel corso delle generazioni nelle società e nelle comunità. Gli esperti di crittografia non possono creare fiducia digitale.

In genere, la fiducia si costruisce passo dopo passo con l’interazione umana. Potresti frequentare la stessa classe a scuola, studiare insieme all'università, lavorare insieme, vivere nello stesso quartiere o avere gli stessi hobby. Oppure conosci qualcuno di cui ti fidi e lui ti presenta a qualcun altro e tu ti fidi immediatamente di lui per deduzione. La fiducia non è in bianco e nero. Lo costruisci nel tempo, dipende dal contesto e puoi perdere la fiducia rapidamente. E la fiducia non si basa su un insieme di regole e restrizioni; si basa principalmente su esperienze positive con qualcuno.

Stiamo entrando in una nuova era di fiducia digitale. Quindi la pandemia ha accelerato la necessità di farlo. Abbiamo bisogno di nuove soluzioni per costruire e gestire la fiducia digitale, e queste dovranno includere innovazioni sia sociali che tecniche. E dovranno anche lavorare con i nostri strumenti digitali quotidiani, come e-mail, chat, videochiamate e condivisione di dati. Poiché la fiducia nella società si basa su esperienze e opportunità positive, abbiamo bisogno di strumenti di fiducia digitale basati su esperienze positive, apprendimento reciproco e ricerca di maggiori opportunità.

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Le aziende raccolgono dati da anni. I dati utili possono offrire vantaggi competitivi ed essere la base per molti servizi e una migliore esperienza del cliente. Ci sono state anche molte aziende che hanno voluto diventare aggregatori di dati, raccogliendo e vendendo dati. Ma le storie di successo dei big data non riguardano la vendita di dati. A volte i dati sono quasi una risorsa tossica. Cosa possiamo imparare dai modi in cui i dati sono stati utilizzati e monetizzati al meglio? Ora abbiamo la stessa domanda con i dati personali e molte parti vogliono ripetere gli stessi vecchi errori.

Quindici anni fa, in una delle mie prime startup, abbiamo sviluppato uno slogan di marketing: Dati – l’oro nero del 21° secolo. Era ed è ancora un confronto rilevante, ma guadagnare con i dati è molto diverso dal business del petrolio. Lì ci sono linee di business separate per estrarre e raffinare il petrolio e poi vendere prodotti raffinati. Possiamo vedere qualcosa di simile nel business dei dati, ma fare grandi soldi nella catena del valore è molto diverso nel business del petrolio e dei dati.

Google, Facebook e Amazon sono le superpotenze del mercato dei dati. Principalmente raccolgono e quindi creano servizi che utilizzano i dati. Potrebbero acquistare alcuni dati di terze parti, ma non è il loro modo principale per ottenere dati e in realtà non vendono dati. La reputazione delle aziende che si concentrano sui dati di trading è oggigiorno piuttosto traballante. Come mi ha detto una volta una persona che gestisce operazioni di dati per un gigante della Silicon Valley, sono sempre più scettici riguardo all'acquisto di dati quando non ne conoscono l'origine, quanto sono accurati, come se ne sono impossessate le aziende che li vendono. e come conducono le loro attività.

Non fraintendetemi, alcune aziende realizzano entrate significative vendendo dati e alcune aziende spendono centinaia di milioni acquistando dati. Ma non è stata un’area in cui costruire unicorni e aziende che modellano il mondo come ci si aspettava forse 10 o 15 anni fa. Poi c'erano molte aspettative per lo scambio di dati e altri modelli di business creativi per lo scambio di dati.

Oggi i dati vengono scambiati più come una merce che come una fonte unica di valore aggiunto. Le aziende acquistano dati esterni per arricchire i propri dati e aiutare le loro soluzioni a utilizzare meglio i dati. Il valore reale si ottiene quando le aziende creano soluzioni per utilizzare i dati nel marketing, nelle vendite e nelle operazioni. Si potrebbe addirittura affermare che il vincitore non possiede la maggior parte dei dati, ma gli strumenti migliori per utilizzarli. Naturalmente i giganti di Internet hanno un sacco di dati. Tuttavia, anche le banche, gli operatori di telecomunicazioni e i rivenditori hanno molto (e l’opportunità di raccoglierne di più), ma in genere sono stati lenti nell’utilizzarlo. Queste aziende di successo offrono anche il valore dei dati ai propri utenti, come la ricerca Google, le mappe e altri servizi, e una migliore esperienza cliente di Amazon.

Stiamo assistendo agli albori dei dati personali, ovvero di come le persone possono utilizzare i propri dati. Alcune iniziative e aziende vogliono costruire soluzioni basate su visioni ideologiche; le persone hanno il diritto morale di possedere e controllare i propri dati. Quelli non sono andati molto bene; solo un piccolo gruppo di persone è interessato a questi progetti ideologici. 

Poi ci sono quelle aziende che vogliono aiutare le persone a raccogliere i propri dati e a venderli. Ciò comporta molte sfide pratiche, incluso come far funzionare un mercato dei dati con una domanda e un’offerta sufficienti. Anche il prezzo è una sfida complessa, così come i termini e le condizioni associati, se vendi i tuoi dati per uno scopo e come monitorarne l’utilizzo. Non è facile far funzionare correttamente questo mercato dei dati personali. La promessa di valore per l'utente è spesso deludente, come essere pagati pochi dollari al mese per guardare gli annunci pubblicitari. 

L’opzione più ovvia che ha funzionato con le aziende dei big data per oltre dieci anni è stata dimenticata. Perché non offrire alle persone strumenti migliori per raccogliere e utilizzare i propri dati. Quando alcune aziende vogliono aiutare le persone a controllare e utilizzare i propri dati vendendoli, è come raccomandare a Google, Amazon e Facebook di vendere tutti i dati che raccolgono. Queste aziende hanno raggiunto la posizione e il potere attuali disponendo degli strumenti migliori per utilizzare i dati ottenuti. È lo stesso con gli individui. Se vuoi dare loro più potere con i loro dati, devi offrire gli strumenti migliori per utilizzare tali dati personalmente.

L'utilizzo dei dati personali includerà molti concetti, e non li conosciamo ancora tutti. Abbiamo bisogno di un mercato aperto per innovare e sviluppare tali strumenti. Ma può disporre, ad esempio, di strumenti per pianificare meglio le finanze personali, trovare i prezzi migliori, gestire meglio salute e benessere e ottenere aiuto in tutti i tipi di necessità e attività quotidiane. La visione a lungo termine è quella di costruire un’intelligenza artificiale personale che offra una dashboard per guidare tutte le attività quotidiane.

Come nel caso delle attività di dati, anche i dati personali potrebbero essere arricchiti con fonti di dati esterne. Ad esempio, i dati pubblici come il confronto dei prezzi, il traffico, la salute pubblica e i dati cartografici combinati con i dati personali li rendono più potenti. L'addestramento del modello di dati per il machine learning e l'intelligenza artificiale migliora quando è possibile utilizzare i dati di molti utenti. 

In molti modi, il modo migliore di utilizzare i dati personali è simile a quello che le principali società di dati fanno da anni. Ma sembra che con una nuova opportunità di business, molte parti si rivolgono prima a modelli molto complessi, come giustificare i dati con pensieri ideologici o voler costruire uno scambio di dati basato su blockchain con sistemi di gestione dei diritti digitali. Spesso la soluzione più semplice e migliore è copiarne uno che ha funzionato in precedenza altrove.

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L’intelligenza artificiale (AI) sta emergendo ovunque, almeno nelle discussioni. I sistemi intelligenti vengono utilizzati in molti luoghi e stanno diventando sempre più intelligenti. Ma il vero collo di bottiglia non è l’intelligenza o il “cervello” dei sistemi; è che anche l'intelligenza artificiale ha bisogno di "mani" per fare le cose.

L’intelligenza artificiale è diventata una parola chiave molto popolare negli ultimi cinque anni. La maggior parte dei gruppi di gestione e dei consigli di amministrazione aziendali desiderano vedere lo sviluppo dell’intelligenza artificiale nelle proprie organizzazioni. Sfortunatamente, la realtà, i casi d’uso e le aspettative effettivi non sono sempre in linea. Il problema più grande è non disporre di modelli di machine learning (ML) o di intelligenza artificiale sufficientemente intelligenti per analizzare dati, gestire attività e prendere decisioni.

Prendiamo un compito di intelligenza artificiale semplificato. Un sistema raccoglie dati, li analizza, trae le conclusioni e decisioni necessarie e invia i risultati per uso operativo. Se un intero sistema è costruito per funzionare attorno all’intelligenza artificiale, come un’auto a guida autonoma, la capacità di analizzare i dati e prendere decisioni può rappresentare il collo di bottiglia. Ma la maggior parte dei sistemi sono diversi.

Possiamo fare un altro esempio utilizzando l’intelligenza artificiale: automatizzare l’elaborazione delle richieste di indennizzo assicurativo. Abbiamo le stesse fasi, ma i dati e le interazioni con altri sistemi sono molto più complessi:

1. Un contraente compila una richiesta di risarcimento, probabilmente un modulo web, ma in alcuni casi può ancora essere un modulo cartaceo. Hanno anche altri documenti, ad esempio ricevute, verbali di reato o certificati medici. Per trasferire il tutto in un formato digitale, ad esempio, potrebbero essere necessari l'OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) e l'NLP (elaborazione del linguaggio naturale).
2. La compagnia assicurativa raccoglie dati da altre fonti. Ad esempio, possono utilizzare la storia assicurativa di una persona da un database nazionale, dati sulla solvibilità, precedenti penali e dati relativi ad altri incidenti simili. Tutti i tipi di dati che possono essere utilizzati per verificare che le informazioni contenute nella richiesta siano sensate, siano in linea con altre fonti di dati, entro un margine statistico del comportamento previsto e non siano fraudolente.
3. Quindi il sistema analizza i dati e prende una decisione. La decisione può essere quella di pagare una certa somma, non pagare, o rinviare il caso per ulteriori indagini.
4. Una volta presa la decisione, il sistema deve inviare una lettera o un'e-mail al contraente, archiviare la decisione e tutti i documenti, avviare il processo di pagamento e informare terzi (ad esempio, banca dati dell'assicurazione nazionale, fornitore di servizi sanitari, altri soggetti in l'incidente, polizia). 
5. Successivamente, l’assicurato potrebbe non essere soddisfatto della decisione e può avviare un nuovo processo.

In questo esempio, possiamo vedere che l'analisi dei dati e il processo decisionale rappresentano una piccola parte del flusso del processo complessivo. Ci sono molte altre parti, in particolare ottenere dati da diverse fonti, formattare i dati, inserire dati decisionali in altri sistemi e attivare azioni in diversi sistemi. E ciò che rende tutto questo ancora più complesso è che tipicamente i dati sono in tanti formati diversi e una parte delle informazioni manca o è imprecisa (basti pensare al modulo di richiesta di risarcimento che l'assicurato compila e aggiunge allegati). Anche il caso in cui il valore di un dato sia “null” deve essere gestito, “null” non è “zero” e, a seconda del set di dati, può avere significato o meno. Sono necessari molti gestori.

Una delle mie aziende ha implementato questo tipo di sistema diversi anni fa. Sebbene fosse una compagnia assicurativa e un ambiente piuttosto avanzati dal punto di vista digitale (Scandinavia), c’era ancora molto lavoro da fare. Una tipica regola pratica nel settore dei dati è che dal 60% all’80% del lavoro consiste nel preelaborare i dati. Questa è la realtà quando si tenta di implementare l’intelligenza artificiale in qualsiasi azienda con molti sistemi esistenti e alcuni di essi possono essere piuttosto antiquati. Basti pensare a SAP, Netsuite e ai collegamenti ai sistemi bancari.

Possiamo anche pensare a una soluzione più moderna per raccogliere dati da diversi dispositivi indossabili (Apple Watch, Fitbit, Withings, Garmin, Oura, ecc.) in un unico posto e portarli in un formato su cui poter costruire soluzioni ML/AI . Anche raccogliere tutti questi dati non è così semplice come si potrebbe pensare, anche quando si parla di API aperte. Le API non sono ancora così comuni e, sebbene un'API sarà strutturata, la qualità dei dati inclusi può variare da una fonte all'altra.

Un termine che ha iniziato a piacermi è "mani AI". Significa soluzioni, come ottenere i dati raccolti da molti sistemi vecchi e nuovi, formattarli in un unico posto e quindi ottenere i risultati dell'elaborazione per l'uso operativo in altri sistemi. Le aziende spesso dimenticano o ignorano lo sviluppo delle “mani” quando è più elaborato parlare delle ultime innovazioni per il “cervello”. Come sempre, il grande pensiero raramente è sufficiente; devi prima raccogliere e organizzare le informazioni e poi fare le cose in base ai tuoi pensieri.

In realtà, queste "mani" sono come robot software (RPA) che può funzionare con diversi sistemi e dispositivi. Questi includono componenti software aggiuntivi (ad esempio OCR, NLP, pulizia dei dati, API) per ottenere i dati e attivare azioni (ad esempio invio di e-mail, avvio del pagamento, avvio della consegna). Altri strumenti utili sono i webhook che possono attivare attività in background, ad esempio, nell'ambiente serverless, come la verifica dei dati e l'esecuzione della PNL. Ciò significa la capacità di lavorare con un vasto numero di sistemi e formati diversi. 

Open source è spesso il modo migliore per supportare molti tipi di esigenze, dai sistemi piccoli e rari ai sistemi più grandi. Esistono molti formati di dati e persino dati non formattati che nessuna azienda può implementare nel proprio sistema proprietario. Qui l’open source è l’unica opzione. Queste 'mani' e 'cervelli' dovrebbero essere basati su linguaggi di programmazione comunemente usati e ampiamente disponibili (ad esempio Python) che aiutino a far lavorare insieme 'cervelli' e 'mani' utilizzando componenti open source.

Per ottenere un maggiore utilizzo dell'intelligenza artificiale e del machine learning, abbiamo bisogno di più e migliori "mani" per l'intelligenza artificiale. Anche i gruppi di gestione devono investire in queste capacità se desiderano implementare e utilizzare l’intelligenza artificiale. E lo stesso vale per i servizi ai consumatori: qualcuno deve offrire soluzioni in cui i dati siano disponibili in un formato utilizzabile e ci siano strumenti per ottenere risultati di utilizzo reale. Nell'Hype Cycle di Gartner dello scorso anno, molte soluzioni di intelligenza artificiale erano al culmine dell'hype. Le “mani” dell’intelligenza artificiale sono necessarie per migliorare la produttività.

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L’automazione e la digitalizzazione dovrebbero aumentare la produttività del lavoro. Ma negli ultimi vent’anni la crescita della produttività è stata piatta o in calo nella maggior parte dei paesi sviluppati. Ciò è stato visibile nei paesi in cui la maggior parte dei posti di lavoro, e soprattutto i nuovi posti di lavoro, non sono nel settore manifatturiero, ma nei servizi e nel lavoro dell’informazione. Sarebbe quindi giusto presumere che la tecnologia e la digitalizzazione non aiutino a migliorare la produttività. Henry Ford, Jeff Bezos e Larry Page non hanno vinto molto perché hanno ottimizzato le vecchie operazioni; è perché hanno creato modelli operativi totalmente nuovi. L’opportunità sta nello sviluppare nuovi modi di fare le cose, non nell’ottimizzare quelli vecchi.

Economisti di fama mondiale, come Daron Acemoglu, Greg Mankiw e i consulenti di molti governi, cercano di comprendere le ragioni del rallentamento della crescita della produttività. Non cercherò di comprendere tutti i fattori macroeconomici, ma mi concentrerò su piccole questioni pratiche come quali potrebbero essere i colli di bottiglia con la digitalizzazione e l'automazione del lavoro informativo.

Ho scritto prima su come abbiamo bisogno di vera digitalizzazione, non di progetti di consulenza. Il problema di molti progetti di automazione e digitalizzazione è che cercano semplicemente di ottimizzare i processi esistenti e di implementarli nei sistemi IT legacy. Entrambi questi processi e sistemi sono stati sviluppati prima che le attuali opportunità dei servizi digitali fossero prontamente disponibili. Il modello ottimale sarebbe quello di costruire nuovi processi con la tecnologia più recente concentrandosi sul valore reale dell'azienda per i propri clienti. Automatizzare vecchi processi non necessari per offrire valore ai clienti non migliora la produttività. Ecco perché aziende autenticamente digitali come Amazon, Facebook, Google, Netflix, Alibaba e molte startup ottengono affari da vecchie aziende.

Ci vuole molto coraggio da parte del management e degli investitori per sconvolgere i vecchi modelli invece di cercare semplicemente di “ottimizzarli”. La realtà è che mettere a punto i vecchi modelli con il vecchio IT potrebbe darti un piccolo miglioramento percentuale della produttività, ma se vuoi ottenere molto di più, forse un guadagno del 100 o 1,000%, devi creare nuovi modelli per operare con le tecnologie più recenti. tecnologia.

Ho anche scritto prima di il trend low-code e lo sviluppo dei cittadinie come raramente possa aiutare a implementare soluzioni solide e ben pianificate. Questo è un altro esempio del motivo per cui l'automazione dei processi non sempre apporta un valore significativo quando lo sviluppo dei cittadini tende all'automazione. Supponiamo che un'azienda debba creare nuovi modelli per operare in modo che i clienti possano comunicare digitalmente con essa e digitalizzi tutte le interazioni interne e con i fornitori. In tal caso, non funzionerebbe se ogni dipendente (cioè cittadino-sviluppatore) iniziasse ad automatizzare le proprie routine dall'era pre-digitale.

È triste che la vera automazione renda anche una parte del lavoro superflua. Se si lascia che i dipendenti automatizzino qualcosa che non gli piace, l'azienda non diventa significativamente più efficace. Naturalmente, eliminando le noiose routine, ogni individuo e dipartimento può diventare più efficace. Ma in realtà, cambiamenti significativi necessitano di cambiamenti molto più fondamentali. Un negozio di dischi non diventa un nuovo Spotify semplicemente perché i dipendenti automatizzano parte del loro lavoro di routine. E un rivenditore fisico non diventa una nuova Amazon quando i dipendenti automatizzano le loro routine. Queste aziende hanno bisogno di un nuovo modo di operare con nuovi processi e nuovi ruoli per i propri dipendenti. Scoprire i processi esistenti e automatizzarli potrebbe comportare dei risparmi, ma se crei nuovi modi di operare basati su nuovi strumenti, puoi creare un business completamente nuovo.

L’intelligenza artificiale, la digitalizzazione e l’automazione (inclusa l’RPA, l’automazione dei processi robotici) sono al centro di questi cambiamenti. Al giorno d'oggi sono termini pubblicitari ed è facile prenderli in giro. La loro reputazione ne risente se tali tecnologie non vengono utilizzate in modo appropriato; diventano vetrine, come il rossetto su un maiale. Supponiamo di aggiungere un po' di intelligenza artificiale e un po' di automazione ai vecchi processi e sistemi. In tal caso, non li sta rendendo più digitali o intelligenti, ma sta solo aggiungendo un ulteriore livello di complessità e, probabilmente, problemi tecnici. Alcune aziende vorrebbero utilizzare le macchine per osservare le persone e utilizzare l’intelligenza artificiale per creare automazione per eseguire le stesse attività. Sembra una visione tecnologica entusiasmante, ma è una strana idea che il modello ottimale per le macchine sia quello di copiare il modo in cui le persone hanno fatto qualcosa tradizionalmente.

Henry Ford non costruì un'auto per tutti chiedendo ai costruttori di auto da officina vecchio stile di automatizzare alcune delle loro routine. Jeff Bezos non ha digitalizzato la vendita al dettaglio chiedendo ai ragazzi che ricevono ordini telefonici e compilano moduli d'ordine cartacei di utilizzare chiamate VoIP e scansionare i documenti degli ordini. I fondatori di Google non hanno rivoluzionato il business della pubblicità online creando una copia online delle pagine gialle. Hanno creato nuovi modelli da zero, cercando di offrire il miglior valore ai propri clienti con la tecnologia più recente. Ma molte aziende cercano ancora di sviluppare le proprie attività aggiungendo nuovi trucchi ai vecchi modelli.

L’automazione, l’intelligenza artificiale e la digitalizzazione cambieranno la maggior parte delle aziende e cambieranno in modo significativo il modo in cui funzionano le informazioni. Migliorare i processi esistenti è un’opportunità multimiliardaria, ma creare modelli nuovi e più efficaci per operare in centinaia di miliardi o trilioni. I miglioramenti portano vantaggi a breve termine; nuovi modelli operativi e di business creano aziende che prevarranno nel futuro.

Tutto ciò richiede coraggio da parte del management e degli investitori. Devono essere abbastanza coraggiosi da abbandonare i vecchi modelli per funzionare e i vecchi sistemi. È bello promettere a ogni dipendente che non cambierà nulla o promettere agli investitori una crescita stabile del 2%. Tuttavia, come abbiamo visto nel commercio al dettaglio, questo modello porta a enormi collassi, in particolare quando i concorrenti cambiano le regole del business e del mercato. Quei leader che vogliono creare grandi successi dovrebbero iniziare a costruire le loro operazioni basate su robot software, intelligenza artificiale e processi digitali, non solo sperare che i vecchi modelli possano essere fatti un po’ meglio. E dovrebbero iniziare oggi.

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Un personal trainer ti dà istruzioni su cosa fare in palestra. Nella maggior parte dei casi, lei o lui ti chiede solo cose basilari, come il tuo obiettivo, perdere peso o far crescere i muscoli, e forse quanto spesso hai visitato la palestra in precedenza. Un gruppo crescente di consulenti del benessere ti spiega come dormire, mangiare e lavorare meglio. Potrebbero chiederti di tenere un diario del sonno e del cibo. Al giorno d’oggi, le persone hanno sempre più dispositivi indossabili per misurare le attività quotidiane, il battito cardiaco, il sonno, la glicemia e molte altre cose. Ma il legame tra dati, benessere e servizi formativi è ancora molto debole. Tuttavia, questo cambierà.

Ho letto di consulenti del sonno il cui compito principale è insegnare alle persone a ripetere alcune parole quando cercano di dormire. Dicono che ti aiuti a rilassarti e a dormire meglio. Tuttavia, oggigiorno le persone dispongono di diversi dispositivi che misurano il loro sonno, la frequenza cardiaca quando vanno a dormire, gli intervalli di sonno, persino la temperatura corporea e quanto è stata dura la loro giornata. Non sarebbe meglio se quei consulenti del sonno potessero utilizzare i tuoi dati e non solo insegnare mantra?

Durante il blocco del COVID, molti centri fitness sono rimasti chiusi. Hanno iniziato a offrire servizi online, tra cui sessioni virtuali di personal trainer, lezioni di esercizi online e video su come allenarsi a casa. Ma questa è principalmente una comunicazione unidirezionale. Il centro fitness non prende i tuoi dati per creare un piano più personalizzato per te. Perché no? Tecnicamente sarebbe abbastanza fattibile, ma dovrebbero sviluppare nuovi servizi per questo modello. Molti clienti sarebbero disposti a pagare di più per i servizi personali rispetto alle lezioni standard.

Il mondo è pieno di servizi per perdere peso. Le persone pagano per servizi online per ottenere istruzioni sull'alimentazione quotidiana e sull'esercizio fisico. Alcuni servizi aiutano a tenere traccia delle calorie quando registri gli inserimenti alimentari giornalieri. La maggior parte dei servizi sono ancora elementari e non utilizzano i dati disponibili dai dispositivi indossabili. Al giorno d'oggi, puoi persino monitorare la glicemia in tempo reale. Sarebbe molto utile con i dati sull’esercizio fisico, sulla frequenza cardiaca e sul sonno per i servizi di controllo del peso personale.

Il mercato dei dispositivi indossabili è in crescita. Il mercato degli smartwatch, in particolare, è in costante crescita, circa il 20% annuo in base alle ricerche di mercato e si prevede che raggiungerà quasi i 100 miliardi di dollari entro il 2027 dai 150 miliardi di dollari di quest’anno. Gli smartwatch prendono quote di mercato da alcuni altri primi dispositivi che misuravano solo passi e dati sulla frequenza cardiaca, cose basilari. Allo stesso tempo crescono nuove categorie, come gli anelli intelligenti (es Oura) e glicemia, app per la salute metabolica (ad es Livelli ed Veri). Withingsha fatto parte della Nokia per alcuni anni, ma Nokia l'ha rivenduta ai suoi fondatori e l'ha cancellata, proprio quando il mercato ha iniziato a crescere. È un'azienda che offre una gamma più ampia di prodotti, dagli orologi alla pressione sanguigna digitale e alle apparecchiature per il monitoraggio del sonno sotto il materasso.

Quindi, le persone lo sono iniziando a raccogliere molti dati personali. Ma molte persone sono ancora confuse su come utilizzare questi dati. Apple Health è un servizio che aiuta a combinare i dati di diversi dispositivi se hai un iPhone. Ma è probabilmente il prodotto UX più confuso e peggiore che Apple abbia. Come per i dati aziendali, le persone hanno bisogno di strumenti per utilizzare i dati e i dati grezzi sono difficili da comprendere.

Esistono anche altre fonti di dati sanitari. I test del DNA offrono informazioni sui profili genetici personali. In alcuni paesi stanno iniziando a diventare disponibili le cartelle cliniche digitali. Questi dati potrebbero anche essere combinati con dati indossabili.
Sembra un abbinamento perfetto. I servizi di benessere dovrebbero iniziare a diventare più personali e basati su dati reali e non solo su alcune istruzioni standard, perché le persone sono, in realtà, individui e sono diverse. I dispositivi indossabili forniscono sempre più dati difficili da interpretare. Entrambe le parti potrebbero migliorare i propri affari se imparassero a utilizzare meglio i servizi dell'altra parte.

Come può accadere questo nella pratica? Ci sono almeno tre modi per farlo:

1. I produttori di dispositivi indossabili potrebbero iniziare a offrire più app e servizi per utilizzare i dati nella vita quotidiana. Probabilmente faranno qualcosa in quest’area, ma non è il loro core business, e le persone dovrebbero essere in grado di combinare dati provenienti da molte fonti, non solo di utilizzare dati provenienti da silos specifici del dispositivo.
2. I servizi di benessere potrebbero iniziare a offrire servizi per raccogliere dati da diverse fonti e sviluppare modalità per utilizzarli. Ma la maggior parte di questi fornitori di servizi (palestre, personal trainer o consulenti del benessere) non sono esperti di tecnologia dei dati.
3. Ci saranno giocatori che aiuteranno a raccogliere dati da molti dispositivi e fonti e li offriranno in un formato semplice. Terze parti possono presentare richieste affinché le persone e i fornitori di servizi di benessere utilizzino i dati. Questo è il percorso più praticabile per lavorare con molte fonti di dati, avere competenza nella tecnologia dei dati e lavorare con molti fornitori di servizi di benessere. Questa è anche la soluzione migliore per garantire la riservatezza dei dati.

Qualsiasi consulente aziendale professionista solitamente analizza i numeri e i processi di un'azienda prima di iniziare a dare istruzioni. Sarebbe bizzarro avere un consulente che cerchi di migliorare la salute di un’azienda, senza guardare i dati esistenti. Ma nella consulenza sul benessere è ancora molto tipico. La situazione cambierà nei prossimi anni e vedremo servizi di benessere basati su dati personali reali. E questo mercato crescerà rapidamente; le persone sono pronte a pagare per una migliore salute e benessere generale.

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Quando ho iniziato la mia carriera negli anni '1990, ho lavorato come sviluppatore di software per un'azienda che produceva slot machine e sistemi di casinò. Un giorno, un gruppo di consulenti si è presentato al nostro dipartimento. Sono venuti a dirci che il nostro sviluppo software non era molto efficiente e che con i nuovi strumenti visivi lo stesso lavoro poteva essere svolto in modo molto più efficace. Hanno promesso di riprogettare il software per la nostra ultima piattaforma di gioco in sei mesi con un paio di sviluppatori. In precedenza avevamo impiegato due anni con quasi 20 persone per fare la stessa cosa. Il nostro management ha comprato la loro storia. Quindi, hanno iniziato a riscrivere il software e, da quel momento in poi, abbiamo dovuto adattarci tutti agli strumenti di sviluppo delle macchine a stati visivi drag-and-drop. 

La stessa cosa sta accadendo di nuovo. Codice basso ed sviluppo dei cittadini sono di nuovo di tendenza e le aziende vendono attivamente i loro costosi strumenti che consentono a chiunque di progettare software o automatizzare le attività. Perché avere sviluppatori costosi quando puoi insegnare ai tuoi dipendenti a gestire le loro esigenze quotidiane con semplici strumenti di trascinamento della selezione? L’intero settore del software cambierà di nuovo!

Automazione del lavoro d'ufficio (ad esempio strumenti RPA) è un'area alla moda che i cittadini-sviluppatori hanno intrapreso. Lo stesso vale per le applicazioni dati. Perché avere costosi data scientist quando puoi semplicemente offrire strumenti a basso codice a chiunque per ottenere informazioni e approfondimenti dai dati grezzi? Ho persino sentito parlare di quegli stessi strumenti low-code che consentono alle persone di creare app utilizzando i propri dati sanitari personali. Suona bene?

Tre mesi dopo, quei consulenti sono tornati da noi. Ci hanno detto che non aveva senso riqualificare l'intero software della piattaforma di gioco, ma avrebbero potuto crearne una più piccola per dimostrare la loro tesi. Si è quindi deciso che avrebbero sviluppato nuovo software solo con il loro modello e strumento in piccoli componenti, a partire da un dispositivo che riconoscesse le monete quando i giocatori vi entravano.

Ma è così semplice? Perché le principali società di software del mondo nella Silicon Valley pagano 250,000 dollari all'anno per buoni sviluppatori, se possono semplicemente prendere ragazzi a caso dalle strade (o almeno dagli uffici) e convincerli a creare software con strumenti a basso codice? Oppure perché lamentarsi della carenza di data scientist, se puoi convincere qualsiasi assistente d'ufficio a trovare rilevanza dai dati con strumenti a basso codice.

Altri due mesi (tempo totale ora cinque mesi) e i consulenti tornarono da noi. Questa volta ci hanno detto che non aveva senso e quindi avrebbero riscritto il codice che avevamo già fatto. Potrebbero scrivere un manuale sulla progettazione di software di migliore qualità e potrebbero anche venderci il loro strumento di progettazione in modo che potessimo utilizzarlo per migliorare la nostra pianificazione del software. 

Alcune persone costruiscono la propria casa e altre utilizzano disegni di progettazione già pronti. Ma voi vorreste andare verso un grattacielo o un ponte progettato da un 'ingegnere civile cittadino'? Oppure vorresti fare un volo da pilota cittadino con un aereo automatizzato? Perché è necessario avere piloti professionisti più costosi?

Non intendo dire che dovremmo avere un accreditamento ufficiale per essere uno sviluppatore di software, ma è un dato di fatto che i sistemi più complessi al mondo oggigiorno sono costruiti con il software. Non è semplice costruire sistemi critici complessi. È molto più complicato che progettare un grattacielo o un ponte. Per la costruzione si hanno formule precise per fare calcoli, ma molte strutture di soluzioni software sono così complesse che non è possibile avere formule o modelli semplici per dimostrare che funzionino. Personalmente ho visto persone senza esperienza o istruzione, cercare di capire come sviluppare software, soprattutto software robusto. Non funziona correttamente; uno studio mostra che undici dei dodici progetti di cittadini-sviluppatori falliscono.

Ci sono compiti che le persone possono programmare facilmente. Alcune persone creano macro di Excel per i propri scopi. Le persone creano alcuni semplici strumenti che li aiutano nelle attività quotidiane; sanno come usarli, senza bisogno di gestire inserimenti di dati errati o situazioni particolari. Allo stesso tempo, non è l’ideale lasciare lo sviluppo di software più complesso ai cittadini-sviluppatori con questi strumenti semplificati.

È bene anche essere chiari con le definizioni. A volte il marketing low-code utilizza esempi, come strumenti di progettazione, che non richiedono alcun codice. Il low-code è un approccio allo sviluppo software che richiede una codifica minima o semplificata per creare applicazioni e processi. Pertanto, uno strumento di progettazione grafica drag-and-drop per gli utenti finali non è uno strumento di sviluppo low-code finché non vuoi convincere il tuo pubblico che è un ottimo esempio di low-code.

Stavo ascoltando un'organizzazione che ha investito in strumenti di sviluppo dei cittadini e ha impiegato centinaia di ore per insegnare a migliaia di dipendenti come utilizzare questi strumenti. Ma possono ancora fare solo le cose basilari. Il management ha ammesso che non avrebbero permesso loro di realizzare soluzioni e processi mission-critical o importanti o di implementare software più complessi.

Alla fine, dopo sei mesi nel mio caso all'inizio della carriera, i consulenti non riuscivano a implementare alcun software con il loro strumento visivo. Sono venuti da noi con un manuale per una migliore codifica e hanno organizzato un workshop di mezza giornata. Ad essere onesti, dopo tutti questi anni, non ricordo molto di quella sessione, ma una delle loro affermazioni era che gli strumenti visivi sono migliori del codice software, perché le persone sono naturalmente visive. I nostri sviluppatori non erano d'accordo con loro perché non ritenevano che questi strumenti visivi funzionassero per esigenze di programmazione serie. Dopo il workshop non abbiamo più avuto notizie di quei consulenti e abbiamo continuato a realizzare macchine con linguaggi di programmazione professionali.

Quei consulenti venivano pagati per quei sei mesi e per il loro strumento di progettazione, poi trovavano il cliente successivo (vittima). La stessa cosa sta succedendo di nuovo; le aziende acquistano licenze software e organizzano corsi di formazione per convincere tutto il personale a creare software. Non fraintendermi; Credo che gli strumenti e i metodi di sviluppo software siano in fase di sviluppo e molti strumenti possono aiutare. Ma è fondamentale comprendere la differenza tra strumenti personali per automatizzare qualcosa o creare macro di Excel e creare software affidabile in grado di eseguire molti sistemi e processi essenziali. La realtà è che il mondo ha bisogno di sviluppatori software più professionali e di software più affidabili. Non dobbiamo mescolare lo sviluppo di software professionale con i suoi strumenti. Con alcuni strumenti semplificati, ogni impiegato può creare alcune macro o automatizzare le proprie semplici attività; sono domini totalmente diversi.

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Questo è normalmente il momento per fare previsioni per il prossimo anno. In genere, l'attenzione si concentra sulle tendenze tecnologiche e aziendali e si valuta quali potrebbero adattarsi ai tempi giusti per il prossimo anno. Questa volta è diverso. Nel 2020 la pandemia ha sconvolto le tendenze normali. Ha fermato alcune imprese, ne ha cambiate alcune e ne ha accelerate altre. Quindi, cosa possiamo aspettarci di vedere quando, si spera, i vaccini invertiranno le sorti della pandemia?

Se riassumiamo brevemente il 2020, abbiamo accelerato di alcuni anni le imprese digitali, fermato le attività di viaggio e ospitalità, spostato molte attività dai fisici all’online e insegnato alle persone a utilizzare molti nuovi strumenti tecnologici. Nel 2021 le domande sono: quali di queste tendenze continueranno, quali riporteranno indietro il tempo prima della pandemia e quali aziende sono cambiate per sempre.

Uno o due anni non cambieranno radicalmente gli esseri umani. Le persone possono imparare a utilizzare nuovi servizi e prodotti, ma i bisogni fondamentali non cambiano. Prendiamo, ad esempio, il modo in cui le persone si sono adattate ai servizi di consegna di cibo, ma desiderano comunque incontrare altri esseri umani. Le persone cercano anche soluzioni facili ma di solito esitano a fare cose che non capiscono o che non hanno testato. Ma la consegna a domicilio e le riunioni su Zoom, poiché dovevano essere adottate, sono diventate opzioni quotidiane, che abbiamo imparato rapidamente a utilizzare in modo efficace. 

Allora, quali sono le prospettive per il 2021? Dobbiamo pensare a cosa le persone hanno imparato nel 2020 e anche a cosa si sono perse nel 2020. Poi dobbiamo anche considerare quali tecnologie e servizi hanno fatto un salto nel 2020. Possiamo anche valutare quali tendenze sono iniziate prima della pandemia e quali invece la pandemia ha accelerato. Sulla base di ciò, possiamo valutare un po’ più accuratamente cosa possiamo aspettarci di vedere.

I servizi digitali aiutano le persone in molte situazioni. Le riunioni virtuali ci aiutano a risparmiare tempo e denaro. Le firme digitali semplificano la gestione degli accordi e l'utilizzo dei servizi legali. La consegna a domicilio rende la spesa più semplice e veloce. A volte è più efficace lavorare da casa. Questi sono stati cambiamenti evidenti nel 2020, ma sono comunque buoni esempi di tendenze che continueranno dopo la pandemia.

Le compagnie aeree, gli hotel, i ristoranti e molti altri servizi di ospitalità hanno subito un duro colpo nel 2020. Molte persone hanno cambiato il loro punto di vista sui viaggi e sul mangiare fuori e si chiedono se avranno bisogno di prendere così tanti voli in futuro. Questa parte è probabilmente molto più complicata. Le persone vogliono ancora vedere posti nuovi, vedere altre persone e rompere con la routine e l'ambiente quotidiano. Ma allo stesso tempo, molti le aziende probabilmente stanno ripensando al valore dei viaggi d’affari e incontri fisici.

Le persone ora vedono il valore degli incontri fisici e dei servizi di ospitalità sotto una nuova luce, avendo vissuto senza di essi per così tanto tempo. Le persone hanno anche notato che possono lavorare in modo altrettanto efficace da casa o da luoghi remoti. Tuttavia, i dati indicano che le prenotazioni di voli per la fine del 2021 sono consistenti e che stanno emergendo nuovi modelli di business, come l’abbonamento mensile ai voli.

Le imprese al dettaglio sono quelle che hanno sofferto maggiormente a causa di blocchi e restrizioni. Molti rivenditori, anche grandi magazzini e catene rinomati e di lunga tradizione, stanno chiudendo. Ma lo sarebbe un errore pensare che la pandemia sia stata l’unica ragione per questo. La vendita al dettaglio fisica è in difficoltà da anni e, sorprendentemente, il motivo per cui alcuni clienti hanno impiegato così tanto tempo ad adottare lo shopping online e utilizzare i servizi di consegna a domicilio.

La situazione COVID non ha avuto un impatto solo sulle imprese di consumo. Anche il business B2B è cambiato. Non abbiamo avuto fiere, convegni e incontri per trovare nuovi prodotti, servizi e contatti. Ciò ha spinto all'adozione di canali di vendita online "self-service", ma allo stesso tempo, le tradizionali vendite "faccia a faccia" sono vitali per la maggior parte delle aziende B2B. Non c’è dubbio che anche le aziende B2B abbiano sofferto, e ci saranno sicuramente fallimenti dopo la pandemia quando le aziende saranno costrette a fare un confronto con la realtà.

Sulla base di quanto sopra, ecco alcune delle mie previsioni per il 2021:

1. Le attività legate ai viaggi, all’ospitalità e ai servizi aumenteranno quando le restrizioni e i rischi legati alla pandemia saranno finiti. Ciò non significa che tutte le aziende del settore sopravvivranno o che i servizi saranno gli stessi di prima del 2020. Tuttavia, sarà un momento eccellente per nuove aziende per entrare nel settore, acquisire alcune attività esistenti e innovare nuovi modelli di business.
2. Più attività al dettaglio andranno online, e i negozi delle strade principali continueranno a fallire. 
3. Sempre più servizi diventeranno digitali e online, ma ciò non significa che tutti i nuovi servizi digitali saranno redditizi. La concorrenza sarà agguerrita in molti settori e le aziende dovranno raggiungere volumi significativi per sopravvivere. Molti dovranno diventare globali per raggiungere questo obiettivo. 
4. Un’opportunità più significativa rispetto ai servizi digitali per i consumatori sarà quella di abilitare componenti che rendano l’utilizzo dei servizi più semplice, più sicuro e più efficace per i consumatori. Questi includeranno un migliore utilizzo dei dati per i consumatori, una maggiore fiducia nei servizi e nei terzi e soluzioni per migliorare l’esperienza dei clienti (ad esempio VR/AR per lo shopping, piattaforme migliori per l’istruzione a distanza e soluzioni migliori per gestire le consegne a domicilio).
5. Il settore immobiliare commerciale subirà cambiamenti significativi. Molti negozi al dettaglio scompariranno, le esigenze di spazi per uffici cambieranno ed emergeranno nuove esigenze. Ad esempio, le aziende avranno bisogno di nuove tipologie di spazi per uffici per accogliere le persone che lavorano da casa, arrivando occasionalmente in ufficio, qualcosa di più simile a “hot desk” che a cubicoli.
6. Potrebbe essere necessario che le operazioni di e-commerce migliorino l'esperienza del cliente e il marketing utilizzando luoghi tipo showroom, dove i clienti possano vedere fisicamente i prodotti ed effettuare ordini e dove le aziende possano promuovere i propri marchi. Anche bar e ristoranti avranno bisogno di più spazio per rispettare il distanziamento sociale.
7. Le persone diventeranno più consapevoli dei problemi di salute e benessere e i dispositivi indossabili forniranno loro più dati. Ciò creerà molti nuovi servizi digitali per migliorare il benessere e monitorare la salute e ottenere servizi sanitari a distanza quando necessario.

Questi sono solo alcuni esempi di ciò che ci aspettiamo, ma illustrano i cambiamenti e le tendenze che vedremo dopo la pandemia. Naturalmente, la domanda più grande è se la vaccinazione di massa accelererà il ritorno a una certa normalità o incontreremo nuove sorprese. In ogni caso, dobbiamo sempre prepararci per la fase successiva del business ed essere pronti quando arriverà.

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TikTok è una grande storia di successo ma anche una grande questione politica. Una parte meno nota è il modo in cui TikTok sta sconvolgendo il modello di social network nella sua viralità. Mi ricorda il vecchio dibattito su cosa sono più importanti gli interessi personali o i social network.
È possibile che il concetto tradizionale di social network abbia raggiunto i suoi limiti? Il modello TikTok sta cambiando l’intero panorama delle piattaforme social?

Oltre 15 anni fa, io e un piccolo team abbiamo fondato quella che probabilmente è stata la prima società di analisi dei dati dei social network al mondo (Xtract). Questo accadeva ben prima del successo di Facebook, LinkedIn o Twitter. Abbiamo iniziato a lavorare con diversi tipi di aziende che disponevano di alcuni dati di connessione sociale, comprese le telecomunicazioni e i servizi online. Abbiamo creato strumenti per analizzare i dati con l'intento di mirare alle attività di marketing.

Il nostro software ha analizzato miliardi, addirittura trilioni di dati, e abbiamo anche svolto ricerche su come funziona l'influenza nei social network. Perché le persone dovrebbero essere influenzate da altre persone per acquistare qualcosa, abbandonare o diventare utenti attivi? Il risultato è stato che non contava solo l’influencer o il social network. Dipendeva anche dal contesto, ad esempio, quale prodotto era in questione. È del tutto naturale capire come una persona può influenzarti su quale macchina acquistare e un'altra persona su quali libri leggere, e talvolta la tua opinione potrebbe essere più importante di quella del tuo social network.

Esistono molti modi per analizzare il comportamento dei consumatori per comprendere le preferenze e il modo migliore per profilarle. La profilazione può basarsi su tutti i tipi di dati disponibili, ma possiamo dividerla in quattro categorie principali:

1. Dati demografici (ad es. età, sesso, zona di residenza, istruzione)
2. Comportamento (prodotti che usi e acquisti, giornali che leggi, musica e film che ti piacciono, hobby, ecc.)
3. Social network (a chi sei connesso e quanto fortemente)
4. Psicometria (ad esempio tipi di personalità).

I servizi di social network hanno avuto un grande successo negli ultimi 15 anni perché sono stati in grado di catturare il tempo degli utenti e anche degli inserzionisti. I grafici sociali svolgono un ruolo vitale in questi servizi, ovvero le persone condividono contenuti con i propri contatti ed è il modo in cui le cose si diffondono tra gli utenti.

Ora torniamo al modello di TikTok. Ha avuto una crescita esponenziale, con oltre 500 milioni di utenti in tutto il mondo. Ma TikTok non è realmente un servizio di social network, anche se la viralità è al centro. Le persone condividono video non principalmente sui social network, ma in base a categorie e hashtag. Gli utenti dispongono di strumenti eccellenti per realizzare i propri video e possono utilizzare idee e materiali esistenti, ad esempio duetti con altri video, e poi condividerli. Possono anche vedere come diverse categorie e hashtag ottengono visualizzazioni e anche indirizzare i loro video in base a questo e in questo modo utilizzare "le tendenze'.

Questo modello offre anche molte più opportunità ai nuovi utenti di attirare molti spettatori. Nei social network tradizionali, ci vuole tempo per ottenere contatti e follower. E nei servizi video tradizionali (come YouTube) gli algoritmi favoriscono chi pubblica da molto tempo e ha accumulato un gran numero di visualizzazioni. A volte si dice che il modello di business cinese meno rispettoso dei diritti di proprietà intellettuale e dei diritti d’autore consente a tutti, ogni giorno, di prendere le idee e i prodotti più recenti e provare a migliorarli per il domani. TikTok, in un certo senso, segue questo principio: tutti possono vedere i contenuti di tendenza e utilizzarli per costruire il proprio successo.

Questo non è rilevante solo per TikTok e i video. In una recente discussione con i capi scienziati della nostra precedente società di analisi dei dati, siamo tornati alle vecchie teorie su come gli interessi personali e i social network guidano il comportamento e potremmo vedere i fenomeni TikTok anche in altri servizi.

Abbiamo concluso che in realtà vediamo dei limiti nei social network nel discutere di argomenti interessanti. Ad esempio, su Facebook, le tue discussioni sono state limitate principalmente alle persone che sono i tuoi contatti. Se hai un settore di interesse particolare, dopo alcuni anni con gli stessi amici, non è più così fruttuoso discuterne. Gli hashtag non funzionano su Facebook. È lo stesso problema in molti servizi di social networking, incluso LinkedIn. Su Twitter puoi seguire meglio argomenti specifici. Tuttavia, ha così tanti messaggi che anche lì in genere devi concentrarti sui messaggi più popolari di coloro che hanno molti follower.

Veniamo poi ad un altro problema dei social network. Hanno molti profili falsi e le reti delle persone si sono diluite quando hanno accettato troppi amici. I servizi di social network hanno quindi un duplice problema: limitano le tue discussioni e i contenuti disponibili e non rappresentano realmente la tua vera rete. Ad esempio, se ciascuno dei tuoi contatti LinkedIn ti chiedesse se faresti una presentazione a un contatto stretto per ciascuno di loro? Non potevo farlo perché la mia rete è troppo estesa e non conosco abbastanza bene tutti i miei contatti. Quando possiamo avere solo una rete in un servizio, include troppe connessioni per molteplici scopi, come creare una vera fiducia, ma troppo pochi contatti per argomenti di aree di interesse speciale.

Ciò potrebbe significare che TikTok non è l’unica piattaforma video che rappresenta un problema per molti politici, ma il primo segnale di un nuovo tipo di servizio Internet in arrivo? Potremmo iniziare a vedere più servizi in grado di combinare meglio i diversi interessi delle persone, aiutare ad attirare l'attenzione su contenuti interessanti senza un'enorme base di follower e consentirci di creare social network attorno ad aree di interesse e scopi diversi? Avremmo anche bisogno di servizi in cui sia possibile costruire reti fiduciarie per vari scopi. Chi sono le persone che puoi consigliare, di chi ti fidi per ottenere presentazioni aziendali, con chi vuoi fare rete per il tuo lavoro e qual è la tua vera rete di fiducia personale?

Forse presto entreremo in un’era post-social network che cerca di combinare meglio il comportamento naturale con gli interessi personali e reti diverse per scopi diversi. Ciò può significare che vediamo due tipi di reti: 1) quelle che ti consentono di concentrarti sui tuoi interessi, siano essi musica, letteratura, scienza, hobby speciali o altro; 2) vere e proprie reti fiduciarie per scopi diversi, per affari, vita personale, hobby e interessi personali. Gli attuali social network sono ormai troppo di tutto e troppo poco di nulla.

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Il dizionario definisce la fiducia come “credere che qualcuno sia buono e onesto e non ti farà del male, o che qualcosa sia sicuro e affidabile”. La fiducia può essere una cosa difficile da comprendere per le persone, ma nell’ambiente digitale può essere ancora più complessa. Abbiamo bisogno di fiducia nella maggior parte delle situazioni quotidiane, ma poiché i servizi digitali, virtuali e informatici costituiscono una parte così importante della nostra vita, dobbiamo pensare meglio a cosa sia realmente la fiducia digitale.

La situazione Covid-19 ha accelerato l’utilizzo di molti servizi virtuali e digitali. All'inizio di marzo mi è stato detto che dovevo viaggiare fisicamente per firmare un inventario patrimoniale per un incontro con altri eredi. Ad aprile mi è stato detto che non dovevo venire fisicamente e dovevo firmare i documenti online. Per me, questo è un buon esempio di quanto velocemente le cose possano cambiare, quando altrimenti potrebbero volerci 10 anni per approvare questo tipo di cambiamento per leggi e regole.

Anche le cose basilari, come firmare documenti online, oggi sono un vero disastro. DocuSign ha una buona posizione a livello globale per firmare documenti, ma non è "ufficiale" in tutti i paesi o situazioni. Ha una grande usabilità, ma include compromessi tra usabilità e sicurezza. In alcuni paesi le autorità, le banche o altri fornitori di servizi offrono soluzioni di firma più sicure, ad esempio basate su carte d'identità elettroniche o token di identità mobile, ma sono più difficili da usare.

Forse la firma di un documento più strana è stata un servizio ufficiale negli Stati Uniti, dove firmare consisteva nel digitare il mio nome tra i simboli barra (sul serio, questa era l'istruzione: "La persona appropriata deve firmare elettronicamente il modulo digitando personalmente qualsiasi combinazione di caratteri alfanumerici preceduti e seguito dal simbolo della barra (/); ad esempio, /mike miller/, /efr/ o /374/). Questa firma elettronica non deve essere digitata da qualcun altro per conto del firmatario legittimo."). Un altro estremo è la mia banca con sede a Hong Kong che confronta i documenti che invio con un campione della mia firma e ogni seconda volta non riesco a scrivere la mia firma nello stesso modo.

La firma è solo un esempio molto semplice di fiducia, ma abbiamo cose più complesse. La persona che incontro è davvero chi afferma di essere? Manterranno la promessa? Se parlo in modo confidenziale, terranno queste informazioni per sé? Se comprano qualcosa da me, pagheranno o hanno soldi per pagare? Queste e molte altre domande emergono nella vita lavorativa e personale.

Nella vita fisica, abbiamo soluzioni per gestire diverse domande di fiducia. Le persone hanno carte d'identità per dimostrare la propria identità. Esistono sistemi come punteggi di credito, buste paga e rendiconti finanziari per dimostrare la capacità e la storia di pagare. Gli esseri umani hanno anche imparato tutti i tipi di segni (come si comportano le persone, le espressioni facciali, la storia personale e molte altre cose) per fare stime, di chi e di cosa si fidano o non si fidano. Spesso la fiducia è anche trasferibile. Se mi fido di qualcuno e lui mi consiglia di fidarmi di qualcuno di cui si fida, probabilmente mi fiderò di lui.

Nel mondo online e digitale, abbiamo più componenti e variabili da valutare e ciò rende più complesso valutare la fiducia. Forse non vediamo affatto l'altra persona, solo il suo numero di telefono o il suo indirizzo email. Se vediamo qualcuno online, come fai a sapere che quella persona è davvero chi afferma di essere? Quando ci incontriamo fisicamente, le persone creano fiducia reciproca nel tempo, ma come può funzionare nell'ambiente digitale? Se condivido alcuni documenti e informazioni online con una persona, come potrò mai sapere se e come l'altra persona li utilizza e li condivide?

Abbiamo anche soluzioni per gestire queste cose virtualmente. Ad esempio, abbiamo bisogno di dispositivi e app di sicurezza per accedere ai nostri conti bancari; le aziende hanno controlli di accesso ai propri servizi e reti per utilizzare i propri strumenti virtuali. Per molti di questi servizi è comunque necessario fare qualcosa fisicamente, ad esempio recarsi da qualche parte o inviare alcuni documenti per posta. Ma fare qualcosa prima fisicamente è davvero una sfida di usabilità per molti servizi online, e il COVID-19 ci ha messo in molte situazioni in cui non è nemmeno possibile.

Questo è proprio il motivo per cui abbiamo una minore sicurezza nei servizi dove l'usabilità è migliore e non è troppo difficile iniziare a usarli. DocuSign è sufficiente per molte firme; Zoom è sufficientemente sicuro per gestire le riunioni; WhatsApp è la soluzione semplice per le chat quotidiane e l'e-mail è il modo più semplice per inviare molti documenti. Ma abbiamo visto abbastanza casi in cui queste soluzioni comportano anche dei rischi, a volte significativi. Sappiamo che sono sufficienti per la maggior parte delle esigenze, ma molte esigenze vanno oltre il livello di fiducia che possono offrire.

Ciò ha dimostrato, in modo molto pratico, che abbiamo bisogno di nuove soluzioni per gestire la fiducia digitale nelle situazioni quotidiane. Tali soluzioni devono avere una buona usabilità e offrire il giusto livello di fiducia per ogni esigenza. La discussione sulla sicurezza informatica è facilmente molto polarizzata. Abbiamo dei fanatici della sicurezza informatica che affermano che nessun sistema è abbastanza sicuro e che nessun sistema con un livello di usabilità ordinario può essere sicuro. Poi abbiamo quelle persone ignoranti che sono pronte a utilizzare qualsiasi sistema che sia solo una soluzione facile. Disponiamo di molti tipi di soluzioni per l’identità e la sicurezza digitale, ma nel complesso quest’area è ancora piuttosto confusa.

Uno dei motivi è che il processo di riflessione per svilupparli è spesso molto tecnico e si concentra su un aspetto specifico della sicurezza. Forse dovremmo riflettere di più su cosa significhi realmente la fiducia in diverse situazioni e su come le persone l’hanno gestita per migliaia di anni. Un semplice esempio è la fiducia trasferibile o il modo in cui la tua rete fiduciaria personale potrebbe aiutarti nei servizi digitali. Forse in questo modo possiamo trovare concetti e tecnologie per creare una reale fiducia digitale tra persone e dispositivi.

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Le reti di persone modellano il mondo. Il libro di Niall Ferguson La Piazza e la Torre offrono un'eccellente introduzione alla loro storia. Le reti hanno svolto un ruolo importante nella politica, negli affari e nella vita quotidiana. Possono essere reti molto pubbliche e trasparenti, o società segrete, o anche parti fittizie come la rete degli Illuminati. 

Le organizzazioni ufficiali possono essere molto diverse dalle reti reali. Conosciamo tutti aziende in cui l'organigramma racconta una storia su chi prende le decisioni e la rete effettiva di persone che prendono le decisioni è molto diversa. Le reti possono anche essere più dinamiche delle organizzazioni ufficiali e sopravvivere ai cambiamenti.

Le aziende cercano di diventare più dinamiche e agili. Spesso le strutture organizzative creano attriti per essere dinamici, reagire rapidamente o essere proattivi negli affari. Le organizzazioni stesse potrebbe essere più dinamico ma poi arriva l'IT. I processi vengono applicati a sistemi IT complessi, ma è difficile cambiare rapidamente strumenti e soluzioni IT. Abbiamo sentito storie su come un CEO può utilizzare la propria rete all'interno dell'organizzazione a diversi livelli quando sono necessari rapidi cambiamenti o nuove attività e l'organizzazione è troppo lenta per implementarli.

Molte strutture organizzative e pratiche gestionali hanno la loro storia nelle organizzazioni militari. Al giorno d’oggi, molte persone esitano ad adottare stili di gestione militare negli affari, perché sono visti come modelli antiquati di comando e controllo. Ma è importante ricordare che gli ambienti militari e di sicurezza possono ancora offrire esempi e lezioni a organizzazioni molto moderne.

Ad esempio, le organizzazioni militari hanno tradizionalmente operato con modelli molto formali. Quando gli eserciti combattono uno contro l’altro, sono in prima linea, concentrano le truppe nei punti in cui possono sfondare e difendere i confini. Questa non è più la realtà. Guerriglie, terroristi, cellule di attivisti, truppe non ufficiali (come in Ucraina) e reti dinamiche rappresentano per molti paesi un rischio più significativo rispetto alle forze tradizionali. Sono ora necessari nuovi modelli fondamentali per operare e gestire le organizzazioni militari e di sicurezza. 

Le guerre in Afghanistan, Iraq, Ucraina e Siria non hanno riguardato combattimenti tra eserciti ufficiali, e molti paesi hanno assistito ad attacchi da parte di terroristi locali e di cellule o individui indipendenti spesso associati a reti globali. Ciò ha costretto le organizzazioni militari e di sicurezza a trovare nuovi modelli per combattere questi nemici. Ciò significa anche che le loro stesse organizzazioni devono essere più dinamiche. 

Le organizzazioni militari hanno tradizionalmente avuto strutture molto gerarchiche. Le loro operazioni e tecnologie sono state progettate per supportare tali modelli; catene di comando, diritti basati sulla posizione organizzativa e comunicazioni limitate tra organizzazioni parallele. Ora sono stati costretti a ripensare i loro modelli esistenti. Allo stesso tempo, la consumizzazione sta arrivando anche agli eserciti; le persone utilizzano telefoni cellulari, social network e app di messaggistica durante le operazioni. Le organizzazioni militari possono ignorare o vietare questi strumenti oppure iniziare a utilizzarli. Alcuni hanno già intrapreso quest’ultima strada. Cambia anche il modo in cui operano le organizzazioni e soprattutto il modo in cui possono diventare reti più dinamiche in base alle situazioni, ai bisogni e alle risorse.

Molte aziende hanno esigenze simili: trovare modelli più dinamici per operare, adattare i processi in base alle esigenze e utilizzare rapidamente le risorse dove necessario. Ciò entra facilmente in conflitto con gli organigrammi, le procedure fisse e i sistemi IT che supportano i processi, la condivisione delle informazioni e le comunicazioni. Queste esigenze non riguardano solo le organizzazioni ma anche i clienti, i partner, i fornitori e altre parti. È più impegnativo creare e mantenere reti dinamiche all’interno delle organizzazioni tradizionali e dei loro punti di contatto. Le reti a volte possono essere diverse, alcune più gerarchiche, altre basate su altri artefatti di fiducia. 

Tutto ciò crea nuove esigenze con la tecnologia ICT per supportare queste reti. In pratica, utilizzano modalità di lavoro informali, come videochiamate, e-mail di gruppo e gruppi WhatsApp. Ma questi metodi non ufficiali non includono realmente modi di gestire le reti, la sicurezza o l’uso sistematico di diversi strumenti. Vengono utilizzati per gestire esigenze specifiche, non per gestire le reti. La maggior parte degli strumenti aziendali sono stati progettati per funzionare nelle organizzazioni tradizionali, con gerarchie, strutture formali e stabilità.

Le reti sono un modello tradizionale di cooperazione tra le persone. La tecnologia digitale offre più strumenti per lavorare a livello globale e creare tutti i tipi di reti per esigenze generali o specifiche. Ma non disponiamo ancora degli strumenti per gestire queste reti digitali nello stesso modo in cui le persone hanno imparato a gestire le reti nella vita fisica. Si basano sulla fiducia che guadagni e perdi e sono adattati alle esigenze quotidiane. Vedremo emergere nuove soluzioni in questo settore e vedremo come i militari, le imprese e gli individui potranno creare e gestire meglio le reti digitali.

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Cortesia dell'immagine Avexer – reti fiduciarie locali nella gestione delle crisi.