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Qualche settimana fa, durante una delle nostre sessioni di incontro regolari, un responsabile di impianto ha espresso il suo entusiasmo per l'implementazione della prima fase della trasformazione digitale della sua azienda – e per il passaggio alla seconda fase.
La mia risposta immediata, dopo avergli fatto i complimenti, è stata quella di scoprire quale problema aziendale avesse affrontato. Questo lo ha sorpreso per un momento prima di rispondere “Non lo so”.
Lungi dall'essere un caso isolato, vedo che questo accade più spesso di quanto si pensi. Le aziende del settore farmaceutico sanno che una trasformazione basata sui dati è la strada da seguire. Investono nelle ultime soluzioni hardware e software, ma ciò che non sempre considerano sono i problemi specifici che una trasformazione dovrebbe affrontare.
Si parla molto di tecnologia, con Industry 4.0 che guida gran parte di ciò che vediamo oggi. Ma ho sentito parlare anche di Industry 5.0 e persino 6.0… dove si fermerà tutto questo?
Investire nella tecnologia è solo una piccola parte del quadro generale. Le aziende devono adottare un approccio olistico ed esaminare ogni aspetto delle loro operazioni, poi valutare le soluzioni disponibili e determinare quali si adattano meglio ai loro obiettivi generali.
Non serve a nulla avere una Ferrari se non si sa guidare. Certo, è bello vederla parcheggiata fuori casa, ma non si sta sfruttando il valore di ciò che può offrire. Ed è proprio questo che vi state perdendo.
Quello che stiamo vedendo, soprattutto nel campo del software, è che sempre più clienti del settore farmaceutico cercano soluzioni che consentano loro di personalizzare i prodotti, ridurre i costi, diventare più snelli e lanciare i prodotti sul mercato più rapidamente.
Ma l'industria farmaceutica ha anche altre realtà, soprattutto per quanto riguarda le normative e la conformità. Queste realtà significano che molto lavoro viene dedicato alle loro capacità e all'integrazione dei dati, non solo in termini di raccolta dei dati, ma anche di lavoro con i dati giusti e di utilizzo di essi come base per prendere decisioni.
La domanda più evocativa da porsi in questo caso è: si fidano dei loro dati e dei report risultanti?
I clienti ci dicono che vogliono aiuto per ottenere maggiori informazioni su tutti i dati che hanno sulla loro catena logistica e poi trasformare questi dati in una forma utile. Quando discutiamo di questa sfida, più spesso che no, la prima risposta è “dammi il caso d'uso”.
Non implementate la tecnologia per il solo gusto di farlo. Abbiate un piano – abbiate più piani – e preparatevi ad accettare che alcuni di essi vengano rifiutati.
Ma come si può definire un caso d'uso per qualcosa che non si conosce? Dicono "vogliamo lanciare i prodotti più velocemente" o "vogliamo approvazioni FDA più rapide per le installazioni e i prodotti", entrambi i quali comportano l'aggregazione di enormi quantità di dati. La nostra risposta: non concentratevi sul primo caso d'uso – guardate a tutti gli altri obiettivi che potete raggiungere utilizzando questi dati.
Più si aggregano i dati, più si scoprono cose, come tendenze e correlazioni. È anche possibile iniziare a fare previsioni utilizzando l'analisi dei dati, che può aiutare a identificare le aree in cui migliorare la velocità e l'efficienza.
Ma prenderanno in considerazione tutte le conseguenze? Questo aumento dei volumi di dati sta portando alla creazione di nuove figure professionali. Ho visto "growth engineer" e "data scientist", il cui ruolo è quello di implementare algoritmi per trovare correlazioni e informazioni.
Ma possono essere efficaci solo se guardano al quadro generale e ottengono il consenso di tutte le discipline – altrimenti sono ancora decisori isolati che lavorano su un piano progettato per rimuovere i silos che hanno appena ricreato.
Ci sono certamente molti algoritmi in grado di risolvere singoli scenari, ma gli algoritmi non possono aggiungere intelligenza contestuale o concettuale. Questo tipo di analisi e processo decisionale deve essere fatto da un essere umano. Il che ci porta al problema successivo: il vostro personale ha le competenze giuste?
Le organizzazioni devono gestire le persone e formarle in modo che possano imparare e collaborare con tutta questa nuova cyber intelligence. Devono essere in grado di chiedersi "cosa devo sapere per prendere decisioni sagge?" piuttosto che "cosa mi diranno i dati?"
Quindi, il mio consiglio: non implementate la tecnologia per il solo gusto di farlo. Abbiate un piano – o meglio ancora, più piani – e preparatevi a vederne alcuni rifiutati.
Assicuratevi che la fase uno non sia solo una formalità, ma che sia implementata per risolvere un problema o creare la base per risolverne molti altri. Non fatevi tentare dalle parole d'ordine – capite i vantaggi e chiedetevi cosa possono fare per voi.
Imparate come implementare la tecnologia, tenendo conto del fatto che cambia ogni tre–cinque anni, e poi bilanciate questo con il fatto che noi umani possiamo impiegare più tempo ad adattarci.
Pensate alla scalabilità, agli aggiornamenti, alla facilità d'uso e alla migrazione. E una volta che avrete coperto tutte queste basi, la vostra trasformazione digitale dovrebbe effettivamente fornire la spinta che state cercando.
Pubblicato 11 giugno 2018
