Il recente studio di ricerca CompeteAI presenta una prospettiva interessante su come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) siano in grado di riprodurre le dinamiche competitive all'interno di ambienti aziendali virtuali. Utilizzando GPT-4, i ricercatori sono riusciti a ricreare scenari di competizione, come quello di una città virtuale in cui ristoranti competono per attirare clienti, dimostrando come queste tecnologie possano replicare complesse strategie di mercato. Questo esperimento non solo rispecchia teorie economiche e sociologiche, ma solleva anche questioni interessanti su come tali modelli possano influenzare la pianificazione strategica e la gestione aziendale nel mondo reale.
Per approfondire il legame tra le dinamiche competitive simulate da CompeteAI e la realtà delle imprese, ho avuto l'opportunità di dialogare con Emanuele Sacerdote, membro della quinta generazione della storica azienda Strega Alberti Benevento e consulente strategico di grande esperienza, il cui percorso professionale ha toccato aziende di spicco come Ferrari Auto, Moleskine, Levi Strauss e Zegna. Con la sua visione unica sulle dinamiche competitive e l'innovazione aziendale, Sacerdote offre preziosi spunti su come le imprese possono trarre vantaggio dalle tecnologie emergenti, inclusa l'AI, per affrontare le sfide di oggi e di domani.
Sacerdote ha iniziato riflettendo su come le strategie aziendali siano cambiate rispetto all'inizio della sua carriera. "Ho iniziato a lavorare nel 1990. Sono passati oltre trent’anni e direi che le regole di base strategiche e competitive non sono cambiate sostanzialmente. Sono invece mutati i mercati e i consumatori. L’anno di fondazione di Google, 1998 e di Facebook, 2004, rappresentano gli eventi epocali più significativi. L’utente e il consumatore hanno conquistato un potere informativo e mediatico dominante che ha rivoluzionato l’equilibrio tra la domanda e l’offerta. Oggi, vediamo nella fluidità conseguente un livello elevato di impatto sugli scambi, sui costi, sui prezzi e sui posizionamenti".
La rivoluzione digitale, a suo avviso, ha reso i mercati molto più mobili e vulnerabili, costringendo le imprese a diventare più dinamiche e flessibili. Un altro aspetto che Sacerdote sottolinea è la trasversalità della concorrenza: "L’altro effetto indotto è stato il cambiamento delle dimensioni e della segmentazione dei mercati. I segmenti di mercato sono diventati più mobili e più vulnerabili imponendo alle imprese maggior dinamicità. Aggiungerei, che la concorrenza è diventata più trasversale e principalmente guidata dal premium innovativo che l’azienda è capace di raccontare. Direi che la sfida più rilevante sia (e sarà) la capacità di stare al passo con i tempi assumendo una posizione più agile e più resiliente". La sfida per le imprese, quindi, è mantenere una posizione agile e resiliente in un mercato in costante cambiamento.
Metodi tradizionali e tecnologia avanzata (CompeteAI)
Quando ho chiesto come il suo metodo consulenziale basato sull'eredità imprenditoriale si integra con le moderne tecnologie, come le simulazioni AI descritte nello studio CompeteAI, Sacerdote ha risposto con un'attenzione particolare alla centralità dell'elemento umano nelle decisioni strategiche. "Il mio metodo di lavoro è ancora molto sartoriale e si basa sulla capacità di comprendere il non detto dell’essere umano e cercare di cogliere i segnali deboli. Utilizzo principalmente degli strumenti per oggettivare e per misurare le attitudini e i comportamenti. Ho imparato che nelle questioni strategiche ricadono enormi retaggi culturali, pregiudizio incalliti e paure pregresse che limitano e distorcono il processo decisionale. A volte, anche cdi fronte alle evidenze più lampanti e più logiche, alcuni imprenditori non riescono a prendere la decisione migliore e, così attendendo, assumendo il potente rischio di mettersi in una condizione di ritardo esecutivo".
Sebbene riconosca l'importanza degli strumenti per oggettivare e misurare le attitudini, Sacerdote ritiene che molti limiti nelle decisioni aziendali derivino da pregiudizi culturali o paure pregresse. Le tecnologie AI possono sicuramente aiutare a superare questi limiti, ma è fondamentale mantenere un approccio olistico che consideri anche i fattori umani meno tangibili.
Ad esempio, uno studio di McKinsey ha evidenziato come l'AI possa contribuire a ridurre i bias umani, ma solo se utilizzata in un contesto che include un processo decisionale umano consapevole. L'AI può identificare correlazioni indesiderate nei dati e aiutare a prevenire decisioni distorte da pregiudizi, ma occorre che le aziende siano preparate a riconoscere e gestire sia i bias umani che quelli algoritmici. Uno dei maggiori rischi è che l'AI amplifichi i pregiudizi presenti nei dati di addestramento o nelle decisioni storiche prese dagli esseri umani.
Per un'integrazione efficace tra metodi tradizionali e AI, è dunque essenziale un approccio olistico che consideri la dimensione umana, proprio come sottolineato da Sacerdote, senza dimenticare che la tecnologia può contribuire in modo significativo a migliorare la qualità delle decisioni strategiche.
Simulazioni AI e pianificazione strategica
Una delle principali scoperte dello studio CompeteAI è il modo in cui gli agenti AI simulano dinamiche di mercato complesse, come la differenziazione dei prodotti e l'effetto Matteo, fenomeno in cui i successi iniziali si autoalimentano a discapito dei concorrenti meno fortunati. Quando gli abbiamo chiesto come queste simulazioni possano influenzare la pianificazione strategica aziendale, Sacerdote ha sottolineato l'importanza dei dati nella decisione strategica: "La decisione strategica si basa su due assunti. Il primo è che ci sia un valido presupposto di ottimismo tale per cui si possa presumere che quella decisione sia l’opzione strategica migliore. Tale presupposto dovrebbe essere corroborato da una sufficiente quantità e qualità di dati a supporto della scelta. Sul primo aspetto ricorrono una serie di elementi intuitivi e deduttivi. Sul secondo purtroppo non si hanno mai abbastanza nuovi e freschi dati da analizzare. Mi riferisco in particolare a dati sulla concorrenza e sul consumatore. Il modello "CompeteAI" mi sembra che consideri ampiamente questi ultimi elementi".
Sacerdote nota che uno dei principali problemi nella pianificazione strategica è la mancanza di dati freschi e completi, in particolare sui concorrenti e sui consumatori. In questo senso, strumenti come CompeteAI, che offrono simulazioni dettagliate e analisi avanzate, potrebbero colmare queste lacune e fornire dati più accurati per supportare le decisioni.
Ad esempio, Under Armour ha acquisito piattaforme digitali come MyFitnessPal e MapMyFitness, permettendo all'azienda di raccogliere e analizzare dati da oltre 200 milioni di utenti. Queste informazioni sono utilizzate non solo per innovare i prodotti, ma anche per prevedere tendenze di mercato e migliorare la customer experience attraverso modelli predittivi. Grazie a questi dati, Under Armour è riuscita a implementare strategie di prodotto più efficaci e personalizzare le offerte per diversi segmenti di mercato. Questo tipo di simulazioni AI permette all'azienda di anticipare le necessità dei consumatori e ottimizzare la gestione delle scorte e dei canali di distribuzione.
In modo simile, strumenti come CompeteAI possono offrire alle aziende un vantaggio competitivo simulando complesse dinamiche di mercato e fornendo dati chiave per prendere decisioni più informate. Attraverso queste simulazioni, le aziende possono anche esplorare scenari futuri e sviluppare strategie che riducono il rischio di insuccesso, migliorando così la loro competitività complessiva.
Queste tecnologie dimostrano l'importanza crescente dell'AI non solo per l'efficienza operativa, ma anche per la capacità di guidare innovazione e strategie basate su dati reali e simulazioni.
Polarizzazione del mercato e strategie per le aziende meno fortunate
Un altro aspetto trattato dallo studio riguarda la polarizzazione del mercato, in cui poche aziende dominano a discapito delle altre. Ho chiesto a Sacerdote quali strategie consiglierebbe alle imprese che non sono ai vertici per mantenere la loro competitività in questo scenario. "Le regole della focalizzazione e della diversificazione mi sembrano un buon approccio per costruire una solida narrazione strategica e per penetrare il mercato target".
Sacerdote ha anche sottolineato che elementi come il "price positioning" e la distribuzione rimangono leve fondamentali. Tuttavia, l'attenzione al capitale umano è cruciale: "Da un punto di vista esecutivo l’organizzazione, il capitale umane, rimane a essere l’elemento cruciale su cui porre la massima attenzione e su cui investire prima di tutto".
Innovazione disruptive e test di strategie innovativi
Le simulazioni AI non si limitano a replicare dinamiche competitive esistenti, ma possono anche essere utilizzate per prevedere e simulare innovazioni disruptive. Secondo Sacerdote, questo aspetto è fondamentale per le aziende che vogliono introdurre prodotti o servizi innovativi: "Specialmente quando si tratta un prodotto/servizio innovativo ritengo fondamentale la sperimentazione e una robusta fase di test per poter comprendere le reazioni del mercato. Risulta rilevante delineare l’area test e raccogliere i risultati e la reattività del cliente. Inoltre, sarebbe utile poter creare un modello matematico per scalare il mercato potenziale, stimando la quota di mercato che si intende raggiungere". Un'area test ben delineata permette alle aziende di raccogliere feedback preziosi e adattare la loro strategia prima di un lancio su larga scala.
Un esempio significativo di questo approccio è l'uso da parte di aziende come Amazon e Netflix di algoritmi AI avanzati per condurre test A/B su vasta scala, esaminando come piccole modifiche ai loro servizi possono influenzare la risposta del mercato. In questo modo, possono raccogliere dati in tempo reale e adattare rapidamente le loro offerte.
Un esempio di innovazione disruptive simulata e testata attraverso l'AI può essere trovato nell'industria automobilistica, dove le case come Tesla utilizzano simulazioni avanzate per prevedere l'adozione di veicoli autonomi. Tesla sfrutta simulazioni di guida basate su AI per migliorare il suo sistema di guida autonoma, consentendo all'azienda di testare nuove funzionalità in scenari controllati prima di lanciarle sul mercato reale. Queste simulazioni permettono di ridurre al minimo i rischi e di accelerare i tempi di sviluppo.
Secondo David S. Taylor di Procter & Gamble, la chiave del successo nell'introduzione di innovazioni disruptive risiede nella sperimentazione continua e nei test in ambienti controllati. L'azienda ha sviluppato un processo di "test and learn" che prevede il lancio di nuovi prodotti in mercati limitati per raccogliere dati e migliorare continuamente le loro offerte prima del lancio globale. Questo metodo consente alle aziende di evitare investimenti su larga scala in progetti che potrebbero fallire e di adattare le strategie in base alle reazioni dei consumatori.
In conclusione, come indicato da Sacerdote, la sperimentazione e i test in ambienti protetti non sono solo importanti, ma essenziali per comprendere le reazioni del mercato e per affinare le innovazioni disruptive prima del loro lancio su ampia scala.
Gestione del rischio con l'AI
L'uso di modelli AI per creare scenari di crisi o cambiamenti di mercato è un'altra prospettiva interessante esplorata nello studio. Ho chiesto a Sacerdote se ritiene che queste simulazioni possano davvero aiutare le aziende a prepararsi per gestire crisi reali. " La comprensione dei rischi indotti è sempre un buon metodo per valutare gli impatti negativi. Purtroppo, non è sempre semplice elencare i reali rischi strategici. Ritengo utile utilizzare le misure finanziarie del cash-flow e fare anche delle simulazioni di crash-testing. In tal senso, si possono creare delle simulazioni dei diversi scenari che si possono presentare. Questa mappatura dovrebbe servire per poter generare una serie di azioni correttive secondo il modello del what-it". Sebbene sia difficile elencare tutti i rischi strategici, Sacerdote suggerisce che simulazioni di crash-testing e scenari "what-if" potrebbero fornire alle aziende una mappatura utile per adottare azioni correttive.
Un caso rilevante è quello di JPMorgan, che ha sviluppato modelli di AI per simulare scenari economici complessi, come crisi finanziarie globali. L'uso di questi strumenti ha permesso alla banca di eseguire simulazioni di stress per valutare l'impatto di potenziali crash di mercato, aiutando a gestire meglio il rischio di portafoglio e a prendere decisioni correttive tempestive. Ad esempio, JPMorgan ha implementato AI per rilevare anomalie nei flussi di pagamento e ridurre il rischio di frodi, migliorando l'efficienza operativa e riducendo del 15-20% i tassi di rifiuto delle convalide di account.
Questo esempio dimostra come l'AI, attraverso scenari di simulazione e modelli predittivi, possa offrire alle aziende una comprensione approfondita dei rischi futuri, permettendo loro di adottare misure preventive più efficaci.
Etica e regolamentazione dell'AI
Lo studio solleva anche preoccupazioni riguardo alla concentrazione del potere economico e la necessità di regolamentazione nell'uso dell'AI. Sacerdote ha espresso preoccupazioni simili, chiedendosi chi controllerà i regolatori stessi: "Questi sono aspetti molto rilevanti da ponderare. Sarebbe auspicabile che questo bilanciamento consideri gli aspetti di equità come prioritari. La preoccupazione sottostante è “chi controlla il controllore?” e, quindi la definizione delle regole di utilizzo e di applicazione sarebbe un buon passaggio per ridurre gli illeciti". Ritiene che, oltre a incentivare l'innovazione, sia fondamentale considerare l'equità di mercato come prioritaria.
Un esempio concreto di questa preoccupazione è l'indagine avviata dalla Competition and Markets Authority (CMA) del Regno Unito sui modelli di AI generativa. Questa revisione si concentra sull'impatto dei modelli di AI (come quelli dietro a ChatGPT) sul mercato, cercando di garantire che l'innovazione possa svilupparsi senza compromettere la concorrenza e i diritti dei consumatori. Tra i rischi individuati vi è l'eccessiva concentrazione di potere economico, che potrebbe soffocare l'ingresso di nuovi attori e limitare l'accesso equo ai benefici della tecnologia AI.
A livello europeo, l'AI Act è un altro esempio di regolamentazione pionieristica. Questa normativa mira a garantire che l'uso dell'AI sia trasparente, sicuro e rispettoso dei diritti umani. Tuttavia, anche qui emerge la questione "chi controlla i controllori?", ovvero chi garantisce che queste regole vengano effettivamente rispettate senza influenze indebite da parte delle grandi aziende.
Questi casi dimostrano che, pur incentivando l'innovazione, è essenziale che la regolamentazione si concentri sulla protezione del mercato e dei consumatori, evitando che poche aziende monopolizzino il settore.
Le aziende familiari e la tecnologia AI
Sacerdote, con una lunga esperienza in aziende familiari e tradizionali, ha offerto consigli preziosi su come queste realtà possano adattarsi alle nuove tecnologie. " Prima di tutto valuterei le best practices esistenti di settore. Calcolerei il costo verso il beneficio dell’implementazione di queste tecnologie" e suggerisce che le aziende dovrebbero avvalersi di consulenti esterni e personale interno per valutare a fondo i vantaggi e gli impatti dell'AI. "Dato che si tratta di investimenti culturali e finanziari consistenti, è fondamentale la gradualità per capire questi aspetti. Finite queste analisi di fattibilità creerei un progetto condiviso che coinvolga tutta l’impresa in questa nuova fase di cambiamento".
Un esempio concreto di successo in questo ambito è quello di Barilla, un'azienda alimentare italiana a conduzione familiare che ha implementato l'AI nella sua catena di approvvigionamento.
Barilla ha adottato la piattaforma di AI o9 Solutions per migliorare le capacità di pianificazione della catena di distribuzione. Questo ha permesso all'azienda di affrontare meglio le complessità della supply chain, migliorando la velocità di esecuzione e la resilienza operativa. Grazie all'integrazione dei dati, Barilla ha potuto rispondere in modo più efficace alle fluttuazioni della domanda e ai rischi lungo la supply chain, incrementando la produttività e la soddisfazione del cliente.
Il futuro delle AI e le imprese
In chiusura, abbiamo chiesto a Sacerdote di guardare al futuro e di dirci quale impatto prevede che tecnologie come GPT-4 avranno sulle aziende. "Sono scettico sulla capacità disruptive ideativa e innovativa di questi modelli. Sono decisamente più improntati per l’efficientamento e per il miglioramento di processo. Ritengo che le vere capacità di identificare nuove strategie siano un’abilità umana fondata sull’esperienza settoriale, identitaria e visionaria nonché sull’intenzionamento di risolvere un problema oppure di trovare una soluzione innovativa mai vista prima. Mi riferisco a quella forma mentis, tipicamente umana, capace di creare quell’habitat e quel momentum ideativo che probabilisticamente potrebbe generare innovazione. L’ambizione di trovare nuove strategie di mercato è un’ideale grandioso che sottintende un gruppo di lavoro e una leadership lungimirante e intraprendente che abbia un’innata vocazione di immaginare l’assente, di disegnare nuove utopie e superare l’attuale soglia ideativa. La storia delle idee ci insegna molti esempi. Ritengo che il futuro che ci attende sarà meno pulsante di innovazioni rivoluzionarie mai viste prima e sarà più invece più ricco di ottimizzazione e di potenziamento delle innovazioni già esistenti", suggerendo che la vera innovazione continuerà a derivare dall'intuizione e dall'esperienza umana. " La sfida strategica futuribile consiste nella gestione migliore delle informazioni e dei dati e nell’abilità di calcolo correlata. Le aziende che saranno più capaci in questa raccolta e utilizzo sicuramente avranno un vantaggio rispetto agli altri. Inoltre, queste aziende avranno un valore di mercato superiore in quanto detentrici e utilizzatrice di un patrimonio informativo unico e differenziante. Ma, quest’archivio di dati e di potenza di calcolo serviranno a poco se gli imprenditori non saranno ampiamente e differentemente visionari, tenaci e coraggiosi. “E il mare concederà a ogni uomo nuove speranze, come il sonno porta i sogni.” Cristoforo Colombo”.
Un esempio significativo a supporto delle affermazioni di Sacerdote è rappresentato dall'uso che Coca-Cola fa già di modelli avanzati di intelligenza artificiale per ottimizzare la gestione della supply chain e migliorare l'esperienza del cliente. Grazie a queste tecnologie, l'azienda è in grado di analizzare rapidamente i dati di mercato e adattare la produzione in tempo reale, rendendo il processo più efficiente e meno costoso. Tuttavia, le principali innovazioni di prodotto, come la celebre introduzione della "Coca-Cola Zero", non sono state il risultato di un'AI, ma di una strategia lungimirante a livello dirigenziale, capace di interpretare e anticipare l'evoluzione dei gusti dei consumatori.
Conclusioni
Il dialogo con Emanuele Sacerdote e lo studio CompeteAI offrono una riflessione profonda su come l'intelligenza artificiale stia rimodellando la competizione aziendale e le strategie di mercato, sollevando questioni strategiche rilevanti per il futuro delle imprese. Sebbene l'AI sia in grado di migliorare l'efficienza operativa e fornire dati per decisioni più consapevoli, Sacerdote sottolinea un aspetto chiave che spesso sfugge nel dibattito tecnologico: la centralità dell'elemento umano e l'importanza della visione strategica. In questo contesto, emerge una considerazione critica per le aziende: l'AI, nonostante le sue capacità avanzate, non può sostituire l'intuizione e la leadership umana.
Le simulazioni AI, come quelle proposte da CompeteAI, offrono un’opportunità senza precedenti per testare scenari competitivi e strategici in ambienti virtuali. Tuttavia, l'applicazione di questi strumenti richiede una chiara comprensione non solo delle potenzialità tecnologiche, ma anche dei limiti intrinseci dell'AI, specialmente nel riconoscere e affrontare pregiudizi culturali o strutturali che possono distorcere le decisioni. Questa combinazione di tecnologia e competenza umana diventa quindi cruciale per sfruttare al meglio le simulazioni, permettendo alle aziende di anticipare i cambiamenti del mercato e reagire con agilità. La sfida non è solo integrare questi strumenti, ma farlo mantenendo una leadership che sappia tradurre i dati in scelte strategiche.
Un altro punto che emerge dalla conversazione riguarda il rischio di polarizzazione del mercato. Le simulazioni possono infatti rivelare l'effetto "Matteo", ovvero la concentrazione di potere nelle mani di pochi attori dominanti. Le aziende che non riescono a competere in termini di risorse tecnologiche e dati rischiano di essere marginalizzate. Per queste imprese, Sacerdote propone strategie di focalizzazione e diversificazione, sottolineando che il capitale umano e la capacità di narrare un brand distintivo rimangono leve fondamentali. In un mercato sempre più polarizzato, le aziende che puntano su innovazione, agilità e una forte identità possono trovare spazi competitivi, anche se non possiedono le risorse dei giganti del settore.
Infine, l'uso dell'AI per gestire il rischio e anticipare crisi future rappresenta un terreno ancora poco esplorato, ma ricco di potenziale. Le simulazioni "what-if" e i modelli predittivi possono offrire alle aziende una mappatura dei rischi e delle opportunità, permettendo una pianificazione più solida e tempestiva. Tuttavia, come evidenziato da Sacerdote, la regolamentazione dell'AI è essenziale per evitare che poche grandi aziende monopolizzino il settore, limitando l'innovazione e l'accesso equo alle opportunità offerte da queste tecnologie. Le imprese devono quindi prepararsi non solo a sfruttare le potenzialità dell'AI, ma anche a navigare un contesto regolamentare in evoluzione.
In sintesi, mentre l'AI offre strumenti potenti per migliorare l’efficienza e anticipare i cambiamenti, il vero valore strategico per le imprese risiede nella capacità di integrare queste tecnologie con una leadership visionaria. Senza una chiara direzione strategica, l’AI rischia di diventare solo uno strumento di ottimizzazione, piuttosto che un motore di innovazione.
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