Post di Gianfranco Sorasio* e Christian Christodulopulos** –

Si usa la parola “Economy” per identificare nuovi paradigmi recenti nell’evoluzione della storia economica. Descrivendo la storia antica si parla di “età” del “bronzo”, del “ferro”, descrivendo quella moderna di Internet Economy, Sharing Economy.

Si parla di “economy” quando delle innovazioni cambiano i paradigmi di riferimento:
-Internet ha cambiato profondamente il modo di comunicare, senza essere solo una lettera più veloce
-lo sharing sta cambiando l’approccio all’utilizzo di beni vs. il loro consumo (e.g. mobilità) e ottimizzando l’utilizzo di risorse scarse (e.g. lo spazio).

Un cambio di paradigma non si limita ad essere uno spostamento di valore tra gli attori all’interno della filiera, ma ne è un ripensamento che tipicamente permette di soddisfare bisogni ed esigenze prima non possibili. Internet non va letto per aver diminuito il numero dei francobolli sulle lettere o aumentato quello dei pacchi, bensì per aver permesso a utenti più informati, grazie alla velocità di condivisione delle informazioni, di conoscere e ricevere prodotti prima inaccessibili che meglio soddisfino le loro esigenze; non si è spostato valore, si è creato.

Lo stesso accadeva quando nell’età del ferro si trasformavano pietre che potevano avere solo alcune funzioni e “valore” in aratri o spade. Possiamo dire che sia stato creato valore extra, non diviso tra chi vendeva e chi comprava le pietre contenenti il metallo.

Di “ artificial Intelligence” si parla già da tempo ed è chiaro che si tratti della punta di una piramide che parte dalla rilevazione di dati e loro analisi (big data) ormai patrimonio acquisito. L’AI non si limita ad utilizzare questo patrimonio per limitate le scelte “umane”, ma, facendo leva sull’analisi automatizzata di questi, propone ed effettua un numero di analisi impossibili per l’uomo (questo lo faceva anche il PC), prende decisioni (questo lo faceva anche l’automazione) e apprende dalle conseguenze (discontinuità) cambiando il paradigma e creando nuove soluzioni in autonomia (discontinuità).

Un esempio può chiarire: è come se ogni cliente ricevesse un’offerta personalizzata/proposta personalizzata non per il cluster di appartenenza, ma per lui/lei aggiornata dinamicamente e non in base alle statistiche su clienti basate su un macro-cluster specifico.

Se pensiamo a un’esperienza di tutti, la guida:
– il navigatore sul cellulare è “big data”: raccoglie e analizza le informazioni sulle strade e a volte sul traffico e le trasmette a un operatore che guida. Utile, ma non cambia la natura del rapporto tra guidatore, casa automobilistica, strada. È la combinazione tra una cartina stradale che si legge da sola e la radio che dà le informazioni sul traffico.
– La guida autonoma è “ artificial intelligence”: la base dati è utilizzata per prendere decisioni automatizzate e il sistema decide e apprende dagli scostamenti tra le previsioni e quanto si realizza, non in un veicolo solo, ma in tutta la flotta. Il risultato è di liberare almeno parzialmente il tempo dall’incombenza della guida e ridurre gli incidenti, oltre la divisione del valore tra chi vende l’auto e chi la compra, ma libera un valore, il tempo di chi prima guidava, simile a quello del metallo prima imprigionato nella roccia.

I giochi sono stati premonitori di passaggi tecnologici epocali e ci aprono la mente sulle aspettative future:
– Pong di ATARI (1972) ha digitalizzato il tennistavolo, portando per la prima volta nella storia il mondo dei giochi in uno spazio digitale, anticipando di 20 anni l’era della digitalizzazione;
– Deep Blue di IBM sconfigge a scacchi Kasparov nel 1997 grazie alla precisione degli algoritmi che gli permette di capitalizzare sugli errori umani, nonostante una modalità di gioco definita da NEW SCIENTIST “terribile, inefficiente, brutto”; questa grande capacità di eseguire processi molto complessi in modo preciso ha aperto le porte all’onda della automazione industriale su grande scala.
– Go, antico gioco cinese di strategia, definito il più complesso gioco al mondo. Nel 2016 l’intelligenza artificiale in AlphaGo, software di DEEPMIND, sconfigge Leed Sedol, campione mondiale. Durante la partita 2, AlphaGo esegue “la mossa 37” con un movimento sconvolgente, creativo, mai visto prima. L’intelligenza artificiale vince con una mossa di pura creatività che cambia per sempre il gioco.
L’intelligenza artificiale non si limita ad essere più veloce, ad immagazzinare più dati, a fare di più. L’intelligenza artificiale, grazie alla possibilità di “decidere e sbagliare”, esplora territori inesplorati nel gioco, nel business, nell’industria.

Questo stesso principio di può applicare a molti altri contesti: una previsione precisa del fabbisogno di materia prima di una PMI incrociata con migliaia di parametri esterni come temperatura, eventi sociali, stock nazionale può permettere di suggerire strategie di pricing / produzione industriale / marketing mai viste prima, non solo per la loro complessità, ma per la loro genialità. Permetterà alle aziende di fare scelte industriali e accedere a condizioni che le rendono più competitive (utilizzando la genialità della AI per scegliere il timing ed il metodo degli acquisti). Nel settore agrifood, coltivatori e retailer potranno meglio bilanciare domanda e offerta e creare bundle di prodotti che compensino le oscillazioni. I produttori riceveranno istruzioni precise su come tagliare drasticamente la numerosità e quantità dei trattamenti. L’AI saprà intuire e suggerire quali insetti, condizioni, mix di soluzioni siano i più efficienti per ridurre sprechi, rischi e shock.

A volte è difficile la comunicazione del valore del mercato dell’ artificial Intelligence: può essere definito come il valore dell’Hardware e del Software utilizzato, ma è in realtà più vicino al valore liberato. E ogni tanto c’è chi si chiede a chi questo valore è stato sottratto. Difficile capire in un mondo spesso a somma zero che non ci sono perdenti e che le ore di guida erano incastonate nel trasporto come il metallo nella pietra. L’ artificial intelligence le libera.

È un nuovo paradigma, appunto, l’ Artificial intelligence Economy.

*Gianfranco Sorasio
Laureato in Ingegneria Nucleare al Politecnico di Torino, ha concluso il dottorato in Fisica in Svezia nel 2003 con una tesi sulla fusione. Autore di oltre una trentina di articoli scientifici e di numerosi brevetti, diventa professore di Fisica a 30 anni. Completa la sua formazione presso la Harvard Business School. Imprenditore dal 2005, fondatore del Centro ricerche ISCAT, della WS Energia in Portogallo, e della eVISO srl.

**Christian Christodulopulos
Alumno Bocconi laureato con lode in Business Management dopo essere stato exchange student all’MBA della McDonough School of Business (Georgetown University) di Washington D.C.. Nel 2001 Christian ha iniziato la carriera come analista finanziario nella divisione di Investment Banking di Goldman Sachs a Londra, dove si è concentrato su progetti di M&A e Corporate Finance, attività che ha proseguito nel Technology Group di Credit Suisse First Boston.
Successivamente è rientrato in Italia come consulente strategico in Bain & Company dove ha lavorato per circa 10 anni diventandone Principal e “Ring Fence Manager” del Private Equity per l’Italy. Nel 2013 ha contribuito al lancio di una nuova boutique nella consulenza strategica, Long Term Partners (oggi parte del gruppo internazionale OC&C), presso cui è oggi Partner focalizzato sull’advisory ad operazioni straordinarie (acquisizioni, fusioni, quotazioni,…).