Il valore di una control tower cognitiva

È possibile mantenere le promesse fatte ai clienti in tempi di incertezza?

Il ciclo storico che stiamo vivendo, tra Covid e guerre, ha portato in luce una serie di carenze nella trasformazione digitale del nostro ecosistema economico di cui avevamo già sentore ma che stentavamo a percepire nella loro entità reale. Un articolo di Felice Petrignano, Ecosystem Leader di IBM Sterling Italy.

Permettetemi un ricordo personale. Vedo ancora mio padre negli anni ’90 valutare se mettere una x sull’optional “ABS” sul contratto di acquisto della sua auto. Aveva promesso di portarci per le ferie al mare nel Salento ma per una simile distanza serviva una nuova auto più potente e affidabile della precedente. Da bravo ingegnere non ha mai amato spendere in nuove tecnologie per il gusto del nuovo, ma ha sempre preteso un’analisi razionale di ogni acquisto.

Oggi noi non abbiamo questo imbarazzo decisionale. L’ABS è di serie. Non perché sia diminuita la nostra libertà di scelta, ma perché è cresciuto esponenzialmente negli anni il livello di affollamento stradale e quindi il livello di rischio di chi guida su lunghe percorrenze. Ogni tanto riceviamo notizia di un tamponamento a catena dai giornali e non riusciamo a immaginare l’acquisto di un’auto senza ABS, come tecnologia adeguata al nuovo contesto di guida.

L’Artificial Intelligence come ABS della Supply Chain

Ecco perché questo ricordo ci ricollega alla supply chain di oggi: un crescente numero di concorrenti, un crescente numero di potenziali fornitori dispersi sul globo, prezzi di fornitura più attraenti, ma rischi di qualità. In sintesi, una crescita esponenziale delle variabili decisionali. Come posso in caso di imprevisti evitare frenate brusche che possono causare il ribaltamento della mia filiera produttiva?

Oggi l’AI, Artificial Intelligence, può rappresentare per la Supply Chain quello che l’ABS ha rappresentato per gli autisti nell’ultimo decennio: una tecnologia innovativa e allo stesso tempo comprovata, non più un optional, ma un fattore abilitante per il business.
In ambito stradale sappiamo quali sono le conseguenze dell’utilizzo di un parco veicoli obsoleto. In ambito business, se il Covid ci ha insegnato qualcosa è che le supply chain di prima generazione non sono più adeguate alle nuove esigenze delle aziende industriali o di distribuzione.

Le conseguenze le abbiamo viste tutti come consumatori: aziende che chiedevano scusa sui siti web perché non potevano promettere consegne in tempi ragionevoli. Quello che non abbiamo visto sono stati i costi operativi e le inefficienze sostenute dalle aziende per cercare di recuperare i propri clienti: un volume straordinario di lavoro interno ed esterno per recuperare la situazione, costi addizionali per spedizioni in urgenza, costi di acquisto superiori per la mancanza di tempo per cercare fonti alternative. L’alternativa tradizionale: prevengo il tutto con un livello di inventari superiore alle mie esigenze produttive e ne accetto il costo finanziario. Un’opzione ovviamente inaccettabile in contesti di rapida obsolescenza merceologica, come accade per esempio nei settori della distribuzione di prodotti di elettronica da consumo, dell’abbigliamento, dell’alimentare e altri.

Nuove figure, nuova prevedibilità, nuove potenzialità

Eppure, le aziende usano da anni sistemi di previsione della domanda, di pianificazione della produzione, di ottimizzazione dei magazzini. Cosa è mancato e cosa c’è di nuovo?
Mi limito a tre osservazioni.

Primo: vediamo emergere un nuovo profilo professionale “Control Tower” Leader (ho provato a inserire questo termine nel campo search di Linkedin: “189.000” risultati sotto il tab “people”) segno che le aziende aspirano a costruire una visione dall’alto dei loro processi di acquisto, logistica, gestione inventari, spedizioni e consegne, correlando dati tradizionalmente gestiti a silos verticali.

Secondo: il sistema economico è sempre più interconnesso, complesso e di conseguenza imprevedibile. La supply chain ha adottato da decenni strumenti di analisi avanzati con modelli predittivi sempre più sofisticati. Le control tower sono alimentate da dati storici gestiti da sistemi prevalentemente interni (da ERP o dai sistemi di magazzino ecc). Dati storici da cui estrapolare trend futuri ragionevolmente attendibili. Ottimi per decidere quanto cotone comprare a marzo se produco camicie con le maniche corte per la stagione estiva. Ma i dati storici non sono più sufficienti se a marzo il Covid blocca la via della seta con la Cina. Il Covid era prevedibile su base dati storici? No. Ma a gennaio alcuni fornitori cinesi cominciavano ad entrare in difficoltà. Se avessimo avuto a disposizione una Control Tower cognitiva avremmo visto l’AI correlare le giuste informazioni destrutturate alle nostre informazioni strutturate e calcolarne l’impatto economico su costi e vendite. Avremmo usato dati in tempo reale sugli inventari distribuiti fra negozi, mezzi di trasporto, oltre ai magazzini centrali. Le aziende avrebbero adottato azioni tempestive, risparmiato denaro e mitigato l’impatto di questo evento.

Terzo: L’84% dei responsabili di Supply Chain dichiara di vedere nella mancanza di visibilità la principale barriera al loro lavoro. Come prevenire e mitigare l’impatto di una molteplicità di eventi quotidiani non prevedibili su base storica? Uno sciopero nel porto di prossimità. Un blocco del traffico per motivi climatici. Un subfornitore (tier 2) in dissesto finanziario. Abbiamo la capacità di leggere tutte le news relative a tutti i fornitori e subfornitori? Nessuno può farlo. L’IA adeguatamente addestrata sì. E nel tempo il Machine learning permette di organizzare l’apprendimento aziendale. Abbiamo ora un tavolo virtuale che permette di mettere in connessione sicura quell’esperto che oggi è a casa in un paese in lockdown con l’altro esperto che può stare in ufficio, ma in un altro fuso orario. L’AI può individuare in poco tempo gli esperti giusti per risolvere il problema e invitarli a decidere rapidamente quale soluzione adottare, perché sono tutti in grado di accedere a un quadro di controllo su misura per le loro esigenze. I flussi di dati fluiscono da diversi sistemi interni ed esterni integrati, senza lavoro addizionale e senza errori di input.

Una innovazione scelta per sfide reali e risultati che fanno la differenza

Chiudo queste riflessioni rivelandovi che mio padre, dopo un esame dei benefici registrati dagli autisti che avevano adottato l’ABS, mise una X sul campo “optional sicurezza”. Il mese dopo ero con lui in auto quando una vettura causò un incidente a breve distanza da noi. Grazie all’ABS ci ritrovammo a pochi centimetri dal retro di un TIR, senza alcuna sbandata. E mio padre mantenne la promessa di portarci a una bellissima vacanza al mare.

Durante una recente dimostrazione della Control Tower con il Responsabile Supply Chain di un’importante azienda italiana mi è stata fatta la stessa domanda. “Va bene la demo è molto interessante e saprei anche dove applicarla, ma voi quali benefici avete procurato ai vostri clienti?”. Dati alla mano, le Control Tower Cognitive IBM hanno ridotto i tempi di mitigazione delle disruption da giorni a ore e incrementato del 95% l’efficienza di recupero sui problemi ricorrenti. 

Negli scorsi mesi eravamo con loro quando il Covid ha causato un incidente senza precedenti della supply chain globale. Grazie alla control tower IBM hanno saputo reagire in modo tempestivo, senza sbandare. E queste aziende hanno mantenuto la promessa di fornire ai loro clienti i prodotti ordinati nei tempi concordati.
Felice Petrignano – Ecosystem Leader, IBM Sterling Italy