dinamiche in atto non può prescindere da un
3. La progettazione innovativa nella knowledge-based
society
Nel quadro descritto, caratterizzato da una elevata inten- sità evolutiva, imprese e agenti socio-economici devono misurarsi con importanti sfide. La prima consiste nel- la necessità di adottare una visione integrata delle molte componenti semi-autonome, che devono essere coordi- nate per ottenere un determinato output, le cui proprietà sono del tutto o in parte da immaginare ex novo. Onde armonizzare differenti modi di vedere i processi occor- re in primo luogo riuscire a stabilire un approccio comu- ne, magari definendo possibili convergenze tra differenti prospettive sulla base di concetti e terminologie condivisi. In breve, diviene fondamentale lo sviluppo di capacità di coordinamento strategico, basate sul possesso di compe-
tenze diversificate (tecnico-scientifiche, manageriali, so- cio-culturali). Ingredienti essenziali per ottenere risultati vitali in termini di prodotti sono una serie di fattori: 1. Sono necessari continui cambiamenti delle competen-
ze di tutte le componenti della forza lavoro di imprese e organizzazioni.
2. Compiti e funzioni puramente manuali divengono sempre meno rilevanti sul piano quantitativo, mentre aumentano inevitabilmente le esigenze in termini di capacità di astrazione di risoluzione di problemi in in- cessante trasformazione. Ciò a sua volta richiede come elemento cruciale la propensione e l’attitudine al pro-
blem finding, cioè all’individuazione dei problemi e al-
la loro appropriata formulazione.
3. Lo svolgimento di processi e l’esecuzione di attività pro- duttive richiederanno autonomia e responsabilità indi- viduale, unite a leadership e approcci manageriali de- centralizzati.
4. L’ambiente ipercompetitivo e ad alta velocità richiede mutamenti sostanziali del modello di business, inteso come sistema di attività interdipendenti che determina- no il modo in cui l’impresa crea valore con i suoi clien- ti, partners, venditori (Amitt, Zott, 2012, p. 42). In bre- ve, un sistema di attività sviluppate e governate in mo- do tale da soddisfare le esigenze di mercato che devono essere captate, intercettate, e tradotte in progetti ‘soste- nibili’ (dal punto di vista economico e ambientale). Il modello di business, basato su componenti in continua evoluzione e sulle connessioni dinamiche tra di esse, ri- chiede peculiari capacità dinamiche soprattutto in un ambiente competitivo pervaso da prodotti che tendono
ad essere sistemi compositi, risultati di domini di cono- scenze molteplici.
Dato questo scenario generale, diviene innanzitutto es- senziale per ogni agente socio-economico l’adozione di un open mindset, che per imprese e organizzazioni si- gnifica lo sviluppo di absoprtive capacity (Cohen, Le- vinthal, 1990), ovvero “l’abilità di un’impresa di iden- tificare, assimilare e estrarre conoscenza dall’ambien- te” (tecnico-economico). In contesti ad elevata compe- tizione, con intensa dinamica tecnologica (cambiamen- ti di prodotti, processi e materiali) e interazioni multi-li- vello tra molteplici agenti (consumatori-produttori, bu- siness-to-business, assetti normativi e mutamenti cultu- rali) le sfide competitive richiedono però lo sviluppo an- che della capacità di “integrare, costruire, riconfigura- re competenze esterne e interne”, definite dynamic ca-
pabilities da Teece (Teece, 2007). Ciò implica che per
lo sviluppo di nuovi prodotti occorre dotarsi di compe- tenze adeguate (interne ed esterne) per percepire nuo- ve opportunità di business. A tal fine è necessario svol- gere incessantemente attività di monitoraggio sistema- tico, apprendimento e creazione di nuove conoscenze. L’analisi sviluppata finora induce a enfatizzare un ele- mento precedentemente indicato: lo sviluppo di una ca- pacità di coordinamento strategico tra sistemi, sotto-siste- mi, processi e competenze diversificate è un fattore deci- sivo, perché i CPS generano senza sosta sfide tecniche, economiche, sociali e politiche (ACATECH, 2011). Ciò implica la scelta di un approccio socio-tecnico nella pro- gettazione di attività per l’individuazione di problemi e la ricerca di soluzioni, attraverso il raccordo dinamico tra
molte attività e agenti coinvolti ai fini del raggiungimento di output compositi.
Siamo dunque nel pieno dispiegarsi un nuovo paradigma tecnico-produttivo, dove la produzione di nuove cono- scenze e l’apprendimento continuo costituiscono basilari regole di comportamento, mentre la risoluzione dei pro- blemi, emergenti da interazioni multi-livello in sistemi so- cio-tecnici, comporta la necessità di mettere in atto pro- cessi al tempo stesso top-down e bottom-up (Lenfle e Bal- dwin, 2007). Lo stesso processo di sviluppo di un prodotto deve essere visto come attività di elaborazione della cono- scenza per la risoluzione di problemi, grazie all’integra- zione dinamica di differenti skills e competenze. Questo schema teorico ed operativo acquista particolare rilievo in un’epoca che un numero crescente di studiosi e centri di ricerca definiscono come contraddistinta da cosiddette di-
sruptive technologies, cioè una serie di innovazioni tecno-
logiche che trasformeranno la vita, il mondo degli affa- ri e l’economia globale (Olson, 2012; IDA, 2014): inter- net mobile, automatizzazione di una parte significativa di funzioni lavorative ad alto contenuto di conoscenza, “in-
ternet of things”, “cloud computing”, robotica avanzata,
veicoli ad elevato grado di autonomia, genomica di nuova generazione, materiali avanzati, energie rinnovabili. In uno scenario in così profondo mutamento, popolato da sistemi fisico-cibernetici che integrano strumenti di ela- borazione dell’informazione e processi fisici, alcune fun- zioni acquistano un ruolo fondamentale: l’intersezione e l’interazione tra ciò che è fisico e ciò che è informazio- ne (virtuale) avviene nell’ambito di sistemi interconnessi a varia scala. Questo implica che l’analisi delle dinamiche
in atto non può prescindere da un frame teorico socio-tec- nico, imperniato su alcuni capisaldi: interdisciplinarità, alta propensione al comportamento cooperativo all’inter- no di network e cluster di agenti sia socio-economici che tecnico-scientifici, visione sistemica e multi-livello, capa- cità di sviluppare conoscenze cross-disciplinari.
Conclusioni
Le riflessioni sviluppate definiscono un quadro con un elevato potenziale di creatività per imprese, organizzazio- ni e individui; la società ad alta intensità di conoscenza in- nesca alcune tendenze irreversibili verso la:
1. progettazione su nuove basi tecnico-scientifiche di atti- vità, processi, beni e servizi;
2. necessità di adottare visioni olistiche e multi-disciplinari; 3. scelta di azioni strategiche incentrate su orizzonti so-
cio-tecnici;
4. consapevolezza di un mutamento incessante di compe- tenze in tutti gli ambiti della vita socio-economica. Una conseguenza logica di queste proposizioni è che la dinamica cognitiva individuale e collettiva apre spazi di progettazione ora solo in parte immaginabili.
All’interno di questa dinamica possiamo individuare nel- la “design driven innovation” uno dei meccanismi propul- sori più significativi (Verganti, 2008 a,b; 2011). Questo ti- po di approccio per portare a quel tipo di innovazione che possiamo definire come ‘radicale’ deve essere diretto ver- so ciò che è significativo per le persone (Norman, Vergan- ti, 2014). In questo senso i significanti ‘progettazione’ e ‘innovazione’ si appropriano di nuovi significati. “Il desi- gn”, inteso come progettazione nel senso definito da Her-
bert Simon (1996, cap. 5, Creating the Artificial), acqui- sisce valenza di “making sense” (Krippendorff, 1989) e, contemporaneamente, ‘l’innovazione’ si sposta dalla di- cotomia “demand-pull” o “technology-push”, per diven- tare risultato imprevedibile della coevoluzione tra l’atti- vità degli agenti, le necessità espresse (in maniera più o meno manifesta) e l’ambiente di riferimento. Il design di- venta il risultato di connessioni e interazioni tra “chi pro- getta”, “chi utilizza”, “chi vende” il bene prodotto (Batti- stella et al., 2012). In un’ottica più ampia potremmo dire che anche — e soprattutto — le fasi di ricerca e di proget- tazione diventano il principale elemento di open innova-
tion (Chesbrough, 2003), inteso come capacità di inter-
cettare quelle conoscenze, competenze, necessità e atti- vità di problem solving che abbiamo visto nel par. 3 essere continuamente in evoluzione. Questo produce nella pro- gettazione innovativa un cambiamento nell’oggetto stes- so della progettazione, che è sempre meno legato al dise- gno dei singoli output, e sempre più deve riuscire a gestire i diversi livelli dei cyber phisical system descritti nel par. 2. Il design driven innovation quindi si ri-configura come ri- cerca di “radical innovation of meanings”, quindi esplora- zione di territori che superino i “regimi socio-culturali” vi- genti, attraverso nuove combinazioni di innovazioni tec- nologiche, generazione di nuovi ‘significati’ e l’ideazione di nuove funzionalità per rispondere ad esigenze sociali, oltre che per superare vincoli periodicamente emergenti nella storia dell’umanità.
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