From Data to Profit di Vin Vashishta
In From Data to Profit, Vin Vashishta compie un gesto importante: smonta l'illusione che la trasformazione digitale sia un percorso lineare, tecnocratico, affidabile.
L’autore rivela quello che nelle aziende si preferisce non vedere: i dati non generano valore per inerzia, lo generano solo quando diventano conoscenza, e questo passaggio - solo apparentemente semplice - rappresenta il vero punto di rottura tra chi cresce e chi implode sotto la complessità che ha creato.
Vin Vashishta riporta una frase che dovrebbe essere affissa negli uffici di ogni executive: "Everything the business does to create value generates data." Ma aggiunge subito l'elemento “disturbante”: al livello più basso di maturità, l'azienda è opaca, genera dati in quantità ma non sa cosa farsene. Non li interpreta. Non li governa. Non li trasforma quasi mai in decisioni.
L'obiettivo del dato, scrive, "is to bring new knowledge into the business, and not all data meets that standard." È qui che inizia il capovolgimento: il dato non è materia prima, è un criterio di scelta e selezione. È un filtro che separa ciò che produce comprensione da ciò che genera soltanto costi.
La trasformazione che non abbiamo il coraggio di nominare
Il libro è un piacevole trattato tagliente sulla distanza tra la strategia dichiarata e la strategia realmente eseguita. Michael Porter ricordava che "l'essenza della strategia è decidere cosa non fare". Michael Mankins ha dimostrato, dati alla mano, che sette aziende su dieci falliscono nell'esecuzione di ciò che hanno deciso di fare.
La tesi di Vashishta per questo è brutalmente coerente con questa evidenza: le imprese non falliscono perché mancano i dati; falliscono perché manca la struttura cognitiva per trasformarli in valore. O meglio:
Mancano framework operativi
Mancano sistemi di maturità
Manca una visione che colleghi dati, prodotti, competenze e modelli operativi
Non esiste trasformazione senza architettura. E senza architettura si genera solo debito. Quale? Tecnico, culturale, decisionale.
La frattura culturale
C'è un passaggio nel libro molto interessante che costituisce una diagnosi clinica del nostro tempo: "Most businesses are in a digital paradigm, and the culture was built to match. Data and AI are a different paradigm." Qui Vashishta colpisce con precisione chirurgica. Le aziende hanno adattato la propria cultura al digitale, non all'IA. Continuano a pensare in workflow sequenziali, processi lineari, catene del valore che scorrono da un reparto all'altro. L'IA, invece, non riconosce confini:
Connette ciò che l'organizzazione tiene separato
Rivela ciò che l'organizzazione ignora
Accelera ciò che l'organizzazione non sa governare
L'errore è credere che l'IA sia un'estensione del digitale. La verità è opposta: l'IA è un cambio di mentalità che richiede un cambio di cultura.
Le quattro maturità che ridefiniscono la natura dell'impresa
Il contributo più potente del libro è la sistematizzazione. Vashishta non si limita a spiegare: costruisce una grammatica. Una sintassi operativa. Un ordine. I suoi maturity model sono utili strumenti di sopravvivenza per evitare la spirale dei costi e la dissipazione della complessità. Ne riporto giusto uno per completezza:
La Human-Machine Maturity - È qui che si gioca la partita decisiva: quando il workflow viene consegnato alla tecnologia, come cambia il modo in cui le persone lavorano, decidono, apprendono? La maturità non è tecnica. È antropologica.
Dati, modelli, prodotti: un'evoluzione continua e non negoziabile
Il valore è un movimento incessante. Non esiste più stabilità. Non esiste più ciclicità prevedibile. "The business's data and AI capabilities continuously transform to deliver higher-value products." È una frase semplice. È una condanna per tutte le aziende che credono di poter "implementare l'IA" come fase progettuale conclusa.
L'IA non si implementa. L'IA si mantiene. L'IA si nutre. L'IA evolve e obbliga l'impresa a evolvere con lei.
Il punto di rottura economico
All'inizio del libro c'è un monito che pesa come una sentenza: "Profiting from data and advanced models is complex without frameworks. Costs rise too quickly…" Tradotto: senza un sistema, ogni iniziativa di IA è destinata a diventare ingestibile. Il costo cresce più velocemente del valore. La complessità soffoca la redditività. L'azienda entra in una spirale di iniziative disordinate che drenano risorse e credibilità. È la fotografia del mercato. È ciò che stiamo vivendo.
Oltre la trasformazione?
La parte più sorprendente della lettura non riguarda la tecnologia ma la leadership. C'è un filo invisibile che collega Vashishta alle riflessioni più avanzate sul futuro del management. Lo si percepisce lungo tutto il libro: “Stiamo usando l'IA per ottimizzare il passato o per inventare il futuro?”
È la stessa linea critica che anima la riflessione contemporanea sulla nuova leadership:
Non servono manager che gestiscono processi obsoleti
Servono architetti di possibilità
Serve una leadership che non usa l'IA per comprimere, ma per espandere
Serve immaginazione
Peter Drucker ci aveva avvertiti: "Il pericolo non è la turbolenza. È agire con la logica di ieri." Vashishta mostra come quella logica sia ancora radicata nei nostri modelli organizzativi. E come l'IA la stia demolendo.
La nuova frontiera: imprese infinite, capacità infinite
Leggendo From Data to Profit si comprende che il prossimo salto evolutivo non riguarda la tecnologia, ma la progettazione del potenziale umano.
Quando modelli, workflow, dati e prodotti diventano un unico sistema, l'impresa diventa più simile a un organismo che a un meccanismo. È qui che rientrano le intuizioni più visionarie sulla leadership futura:
Aziende come sistemi di co-evoluzione uomo-macchina
Manager che non controllano, ma progettano capacità
Cultura come vantaggio competitivo
Immaginazione come leva di profitto
IA come catalizzatore di nuovi modelli di valore
Il futuro della gestione infatti non sarà scalare efficienza ma scalare immaginazione.
From Data to Profit è un manuale lucido e necessario. Dimostra con rigore che non esiste modello di business capace di sopravvivere all'inerzia culturale. Che i dati non sono una risorsa, ma un linguaggio. Che senza maturità, l'IA diventa un acceleratore, di caos in primis. Che la complessità non va subita, ma con sempre più volontà, modellata. L’autore soprattutto ci costringe a guardare la parte più scomoda della trasformazione. La parte che riguarda noi. La parte in cui dobbiamo decidere se continuare a gestire il passato o iniziare a progettare il futuro.
Buona lettura.