AI generativa, elettrificazione e rinnovabili sono sempre sulla “cresta dell’onda” tecnologica. L’ultimo “McKinsey Technology Trends Outlook” ne analizza ulteriormente gli sviluppi, prendendo in considerazione molteplici variabili, applicabili a 15 voci totali, fra cui interesse, innovazione, investimenti, fabbisogno di talenti. Obiettivo, valutare correttamente le spinte del mercato, ma anche le incertezze che ruotano intorno a queste tendenze, per il management, per l’R&D e per la produzione.
Per semplificare l’analisi, gli autori raggruppano i tech trend in cinque categorie più ampie:
- rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale | AI generativa, AI applicata, industrializzazione del Machine Learning;
- costruzione del futuro digitale | software di nuova generazione, digital trust e cybersecurity,
- computing e connettività | connettività avanzata, tecnologie per la realtà immersiva, cloud ed edge computing, tecnologie quantistiche;
- ingegneria all’avanguardia | robotica, mobilità, bioingegneria, tecnologie spaziali;
- mondo sostenibile | elettrificazione, fonti rinnovabili e ulteriori tecnologie climatiche.
L’approfondimento di tali macroaree mette a disposizione dei vertici aziendali strumenti e informazioni utili alla pianificazione strategica, grazie alla conoscenza dei possibili scenari, e alla ricerca di talenti con le competenze necessarie per vincere le sfide del futuro.
Intelligenza artificiale e green economy
Nonostante la poco rosea situazione economica globale, l’AI generativa si conferma in crescita ormai dal 2022. Oltre al notevole aumento degli annunci di lavoro e degli investimenti in merito, Google ci offre un interessante metro di paragone, con un’impennata del 700% nelle ricerche tra 2022 e 2023. Insomma, la Gen AI continua a spingere: il motivo è legato al fatto che questa tecnologia riesce a spaziare dalla sintesi dei testi alla generazione di immagini, fino alla capacità avanzata di editing di video, immagini, audio e testo. Un esempio del rapido sviluppo della AI riguarda, tra 2023 e 2024, il Large Language Model (LLM). Questa tecnologia avanzata si integra in molteplici software aziendali, con focus su comprensione e analisi del testo, e passa, nell’elaborazione di una finestra di contesto (ovvero il numero di token che il modello può lavorare in un dato momento) da 100.000 a 2 milioni di token. Se l’AI generativa crea nuovi contenuti da dati non strutturati, l’AI applicata sfrutta i modelli di apprendimento automatico per attività analitiche e predittive, mentre l’industrializzazione del Machine Learning accelera lo sviluppo di questo tipo di soluzioni. L’altra tendenza che registra ottimi punteggi in termini di investimenti riguarda elettrificazione ed energie rinnovabili. Un tema ricorrente anche per le buone notizie sull’aumento della capacità globale e per il ruolo nel raggiungimento dei target di decarbonizzazione e di sicurezza energetica. Fortunatamente, molte delle tecnologie necessarie per centrarli esistono già e abbracciano l’intera catena del valore della produzione, dello stoccaggio e della distribuzione di energia. Si tratta di energia solare ed eolica, nucleare e idrogeno, combustibili sostenibili e bioenergia, batterie di accumulo e soluzioni di distribuzione come le reti intelligenti. La sfida, qui, è prettamente connessa all’accelerazione della diffusione e al talent shortage.
Tecnologie di frontiera e oltre
Gli investimenti delle aziende nelle “frontier technology”, in generale, non hanno ceduto alle tensioni dei mercati. Di cosa stiamo parlando? La tecnologia di frontiera è una qualunque tecnologia, spiegano gli analisti di McKinsey, nuova o in via di sviluppo, che possieda il potenziale di modificare la comunicazione umana e la risoluzione di problemi. Questa innovazione, certo, ha dei pro e contra. Ma ha anche tutte le carte in regola per trasformare radicalmente l’approccio dell’essere umano al lavoro e all’industria. Sebbene alcune voci abbiano registrato flessioni, negli investimenti e nelle assunzioni, con investimenti azionari in calo del 30-40% a circa 570 miliardi di dollari nel 2023, le prospettive a lungo termine rimangono positive. Un ottimismo supportato dalla crescita delle offerte di lavoro per le tendenze più performanti, al +8% dal 2021 al 2023, dalle aziende che non smettono di innovare e dall’interesse nello sfruttare queste tecnologie per un’evoluzione a lungo termine. Va detto che in questo particolare momento economico e geopolitico, gli investitori prediligono tecnologie ad alto potenziale di ricavi e margini, diversificando in un portafoglio di molteplici tecnologie. Le aziende del settore, dal canto loro, prendono atto che l’adozione di soluzioni innovative prevede un approccio a lungo termine.
Modelli di business avanzati
In che modo, dunque, le aziende possono introdurre la tecnologia di frontiera, o in ogni caso le innovazioni più evolute, nel proprio modello di business? La traiettoria, in molti casi, è simile a una curva fatta a “S”. Secondo uno schema composto da:
- innovazione tecnica ed esplorazione;
- sperimentazione della tecnologia;
- primi test in azienda;
- scalata dell’impatto in tutta l’azienda;
- adozione su larga scala.
Dallo studio risulta che il settore e la dimensione dell’impresa influenzano i livelli di adozione e il progresso percepito. Inoltre, nelle fasi iniziali di innovazione e sperimentazione della curva a S, le tecnologie o sono all’avanguardia del progresso (es. tecnologie quantistiche e robotica) oppure sono maggiormente rilevanti per alcuni settori (es. bioingegneria e spazio). McKinsey sottolinea che le aziende tendono a investire maggiormente, per sperimentazioni e ridimensionamento, nel momento in cui le tecnologie riescono a superare la sperimentazione. Questo accade, per esempio, nello sviluppo di software di nuova generazione. Tuttavia, il processo di adozione della tecnologia su larga scala necessita di un ecosistema esterno compatibile, dove vi siano fiducia e prontezza degli utenti. Influiscono, poi, economia del modello aziendale, normative e giusto mix di talenti. I fattori che consentono l’adozione di una tecnologia “trendy” variano infine in relazione all’area geografica e al settore, generando differenti scenari da prevedere e valutare.
Cosa possono fare le aziende
Ancor più in concreto, è importante per le aziende farsi trovare preparate, che è poi la principale ragion d’essere di queste periodiche analisi del mercato. Sebbene tutti sappiamo che una parte di queste tecnologie è ancora in fase di sperimentazione, generando molteplici incognite tra sicurezza, regolamentazione ed etica, le aziende coinvolte devono riuscire a gestire questa necessità di evoluzione, tenendo conto di rischi e compliance. I decisori che propendono per una visione a lungo termine, che implichi anche specifiche formazione e selezione dei talenti, sperimentazione e, più in generale, ripensamento del modello di business per il futuro, possono in linea teorica emergere prima degli altri. Possono farlo allineando le strategie di adozione con le capacità interne e con le condizioni esterne dell’ecosistema, per garantire il successo dell’integrazione delle tecnologie nei modelli di business. Spetterà sempre ai dirigenti monitorare le condizioni per prendere decisioni consapevoli sulle volontà di investimento, affrontando le incertezze e i vincoli di budget sulla strada verso la piena adozione di una tecnologia. Le aziende che sapranno sfruttare il cambiamento, abbracciando digitalizzazione e sostenibilità, investendo strategicamente e miratamente nelle tecnologie più adatte al proprio sistema, otterranno un importante vantaggio competitivo.
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