Mai le imprese hanno avuto a disposizione così tante tecnologie. Eppure, proprio in un contesto di grande abbondanza, faticano a decidere con chiarezza, coerenza e rapidità. È il paradosso attorno a cui ruota il secondo “cluster” del Position Paper 2026 intitolato “Intelligenza decisionale: persone, strategie, metriche e sostenibilità” e realizzato da un gruppo di lavoro del Comitato Scientifico di SPS Italia, organismo di cui fanno parte manager di alcune tra le principali realtà manifatturiere italiane.

La tecnologia, da sola, non genera valore, perché il vero fattore competitivo è la qualità delle scelte che ne guidano l’adozione. Chiunque può comprare lo stesso robot, la stessa piattaforma dati, lo stesso algoritmo di intelligenza artificiale. Quello che nessuno può comprare è la capacità di decidere cosa farne, e soprattutto a cosa rinunciare per farlo bene.

Il documento è firmato da Paolo Foglio, Gabriele Guzzetti, Oronzo Lucia (anche coordinatore scientifico del comitato), Federico Milan e Marco Omeri. Ne abbiamo parlato con due degli autori: Gabriele Guzzetti, oltre vent’anni di esperienza nelle Operations di diversi settori industriali e oggi direttore delle Operations di Galbusera, e Marco Omeri, Head of Operational Excellence and Sustainability in Valmet Tissue, la divisione carta tissue nata dall’acquisizione di Fabio Perini, che prima di occuparsi di eccellenza operativa ha lavorato nella ricerca e sviluppo automotive di Siemens e Continental.

La tecnologia non basta: la qualità della decisione come vero asset

Per Guzzetti il problema non è la tecnologia in sé. “Siamo assuefatti alla tecnologia”, dice. “Parliamo di tecnologia continuamente, e proprio per questo la tecnologia perde importanza”. Quello che invece dovrebbe essere attenzionato, in un’azienda, è la strategia: le decisioni su come implementare e utilizzare la tecnologia. “Il vero terreno competitivo sta diventando la decisione”, spiega Guzzetti, indicando anche l’equivoco più diffuso in ambito industriale: la convinzione, ancora radicata, che basti un manufacturing efficiente per essere competitivi anche nell’economia digitale. “Non è più così: dobbiamo ripensare il nostro modo di fare industria”.

Nell’economia digitale – spiega Guzzetti – il cliente diventa utente, distante dall’azienda solo pochi clic: una prossimità che cambia tutto, non perché il prodotto non conti più, ma perché non è più soltanto il prodotto a spiegare l’azienda, lo sono anche i servizi e tutto ciò che l’azienda racconta di sé.

Ed è qui che il documento introduce uno dei suoi passaggi più interessanti: decidere significa anche saper rinunciare. Ogni scelta strategica esclude alternative, ogni investimento serio concentra risorse sottraendole ad altro. Se un’azienda non sta rinunciando a nulla, non sta facendo strategia: sta facendo “collezionismo tecnologico“, cioè confonde l’innovazione del business con la semplice applicazione di una nuova tecnologia. Un algoritmo, si legge nel documento, non salva una cattiva strategia: la rende solo più evidente.

Sul costo di questa incapacità di scegliere, Omeri porta due casi storici. “Kodak era cosciente del potenziale della fotografia digitale, ma non riuscì a decidere di convertirsi rapidamente dal business tradizionale delle pellicole”, dice. “Nokia disponeva delle tecnologie e delle competenze per competere con gli smartphone nascenti, ma non fu in grado di scegliere radicalmente di cambiare il proprio core business, disperdendo investimenti in tecnologie ormai obsolete. In entrambi i casi il problema non fu la mancanza di innovazione, perché erano aziende molto innovative, ma l’incapacità di assumere decisioni strategiche abbastanza coraggiose”.

Una dinamica simile, osserva Omeri, sta interessando oggi i costruttori automotive europei, che non hanno avuto la prontezza di investire per tempo su ibrido ed elettrico, a differenza di Tesla, che ha creato un nuovo mercato, o dei nuovi player asiatici che stanno guadagnando quote in Europa. “La vera domanda oggi non è quale tecnologia adottare o quale moda digitale inseguire, ma saper rispondere a domande chiare: quale valore vogliamo generare, quali clienti vogliamo soddisfare, con quali caratteristiche vogliamo posizionarci sul mercato”, spiega Omeri. “Quando queste risposte sono chiare, le rinunce diventano naturali”.

Il documento porta anche un esempio di segno opposto: quello di una nota azienda italiana produttrice di rivetti, arrivata a volumi prossimi al milione di pezzi al giorno. Di fronte alla concorrenza asiatica su prodotti equivalenti a prezzi più bassi, avrebbe potuto continuare a ottimizzare l’esistente, scivolando verso una condizione efficiente ma sempre meno rilevante sul mercato. Ha scelto invece di usare il digitale come leva di riposizionamento, introducendo la tracciabilità sistematica di ogni lotto e, dove richiesto, del singolo componente: un requisito decisivo in settori come l’automotive e l’aerospaziale, dove sicurezza e conformità normativa determinano la scelta del fornitore. Non ha più venduto solo rivetti, ma affidabilità e sicurezza nel campo del fissaggio.

Zombie, whynot, goodboy, winner: le quattro identità dell’azienda digitale

Per classificare la posizione di un’azienda rispetto alla trasformazione digitale, il documento incrocia due variabili: la redditività e la capacità di cogliere davvero le opportunità dell’economia digitale, non solo quelle tecnologiche. Ne escono quattro profili.

L’azienda zombie genera utili adeguati ma legge la digitalizzazione come semplice leva di efficientamento, ignorando che l’economia digitale concentra il valore secondo la logica del “the winner takes almost all”: il suo destino, salvo correzioni, è l’uscita dal mercato o l’acquisizione.

L’azienda whynot ha capito che il digitale non si esaurisce in tecnologie e consulenze e ha avviato un riposizionamento, ma sconta ancora scarsa agilità organizzativa e una carenza strutturale di visione e competenze: se il divario non si colma, scivola verso la condizione zombie.

L’azienda goodboy genera profitti in modo solido e consistente e investe in ammodernamento tecnologico dei processi, ma resta concentrata sull’ottimizzazione interna senza rimettere in discussione il proprio modello di business: un percorso che, se non evolve, può portare anch’esso a un lento scivolamento verso la condizione zombie.

L’azienda winner, infine, ha capito che l’informazione è essa stessa una tecnologia core del business, al pari di altre infrastrutture strategiche: per questo la responsabilità informatica risponde direttamente al CEO, non a dipartimenti amministrativi o alle risorse umane, e la trasformazione digitale non è un progetto con una fine, ma un processo aziendale continuo.

Le decisioni si prendono a ogni livello, non solo al vertice

Quando si pensa a una decisione aziendale, viene naturale immaginare il CEO che decide nella stanza dei bottoni, in consiglio di amministrazione. Per Guzzetti la realtà è diversa: “In un’azienda tutti decidono, così come tutti respirano. Ogni secondo qualcuno prende una decisione, a tutti i livelli, e tutte le decisioni sono ugualmente impattanti”, dice. Un operatore che, scientemente o meno, non ottempera a una procedura di sicurezza o di qualità ha sul valore dell’azienda un impatto grande quanto una decisione infelice del CEO: può scatenare un infortunio o un problema di qualità sul mercato.

Ciò che conta, allora, è che tutte le decisioni siano allineate. Guzzetti indica due condizioni. La prima è che visione, missione e valori aziendali, che quasi tutte le imprese dichiarano di avere, siano allineati e vengano vissuti ogni giorno e non restino solo scritti in un documento. “Walk the talk, come dicono gli inglesi”, dice Guzzetti, portando un esempio: un’azienda che inserisce il cambiamento tra i propri valori, ma poi tiene lo stesso middle management nella stessa posizione per quarant’anni, o assume solo profili monoaziendali, “non sta vivendo quello che professa”.

La seconda condizione è condividere le informazioni a tutti i livelli, perché sono le informazioni a costruire per le persone il contesto in cui decidere. Un responsabile di produzione che, davanti a un problema non bloccante ma potenzialmente dannoso per la qualità, non conosce il costo della manodopera se ferma la linea, il costo di un’eventuale rilavorazione o l’impatto sul mercato, non può prendere una decisione realmente utile all’azienda. “La condivisione delle informazioni può incutere timore, ma è anche sintomo di trasparenza e fiducia”, spiega Guzzetti, citando “L’unica regola è che non ci sono regole”, il libro di Reed Hastings, fondatore di Netflix, azienda che tiene i propri bilanci appesi vicino alla macchinetta del caffè.

Lo scarto come indicatore della salute delle micro-decisioni

Guzzetti è un convinto sostenitore del modello lean manufacturing, “perché rovescia la piramide organizzativa”, spiega. “Vince chi riesce davvero a usare l’asset più importante che un’azienda ha, che non sono solo le persone, ma i loro cervelli, la loro testa, la loro passione”: sono gli operatori, che stanno otto ore al giorno a contatto con il processo, ad avere la comprensione reale di ciò che accade, ed è per questo che decidono in continuazione, e a volte sbagliano.

Per affrontare un errore che genera scarto, dice Guzzetti, occorre partire da un principio: “Qualsiasi errore umano, escluso il dolo, se è stato commesso è perché poteva essere commesso, ed è un problema dell’azienda, non della persona”. Dare la caccia al colpevole non serve a nulla: chi ha sbagliato va coinvolto per capire perché, attraverso interviste specifiche pensate per questo. Mancava la formazione? La persona era distratta? Le procedure non erano chiare? Mancavano strumenti adeguati o l’ergonomia del processo non era sufficiente? “Lavorare su queste debolezze dipende dall’azienda, non dalla volontà del collaboratore”, spiega Guzzetti.

Anche qui la tecnologia può aiutare, a patto di avere pazienza. “Può darci una mano a misurare lo scarto con la granularità più fine possibile, per capire quali sono i driver principali”, spiega Guzzetti: si mappa il processo, si individuano i parametri critici, si usano modelli di intelligenza artificiale per correlare i dati e risalire alle root cause, le cause profonde dello scarto. Il punto su cui, dice, “spesso falliamo come aziende e come manager” è il tempo: un modello di intelligenza artificiale richiede un periodo di allenamento corposo prima di poter davvero aiutare a entrare nelle pieghe del processo. Un percorso che resta comunque guidato, conclude Guzzetti, “dalla sana e vecchia intelligenza umana, non artificiale”.

Quando decide la macchina chi è il responsabile?

Secondo Guzzetti l’intelligenza artificiale ha un ruolo importante nel processo decisionale, ma la decisione resta umana. “L’intelligenza artificiale può orientare le decisioni sulla visione, sulla missione e sui valori aziendali, contribuendo anche alla difesa della reputazione di un’organizzazione”, dice, pensando alla sensorizzazione sempre più spinta degli impianti, ai dati che confluiscono in un data lake e ai modelli che aiutano a correlarli e a suggerire come intervenire sui parametri di processo per essere più efficienti. “Ma la decisione di girare le manopole del processo rimane sull’intelligenza umana”, precisa.

Sul cosiddetto human-in-the-loop, Guzzetti lancia una provocazione: “L’uomo messo dentro i modelli di intelligenza artificiale è un po’ come quel micro-manager che vuole essere messo in copia di tutti i messaggi che si scambiano i suoi collaboratori: di fatto rallenta il gruppo”, dice.

Il rischio, allora, non è tanto restare “in the loop”, una posizione che rallenta, quanto scivolare verso l’estremo opposto. L’ideale sarebbe restare “on the loop”, in posizione di supervisione attiva. Il pericolo è ritrovarsi “out of the loop”, con un ruolo di fatto notarile rispetto alle decisioni, sommato al rischio di un’atrofia del senso critico: fidarsi sempre di più di un sistema perché la sua risposta è mediamente buona, deresponsabilizzandosi fino a perdere competenze importanti.

Il rischio del successo, silenzioso, dell’intelligenza artificiale

C’è infatti un rischio che è estremamente difficile da individuare: non l’errore dell’intelligenza artificiale, ma il suo successo. “Il rischio viene da un’intelligenza artificiale che funziona abbastanza bene da non essere più messa in discussione”, dice Omeri. Un’implementazione progressiva dell’intelligenza artificiale nei processi decisionali, che parte dai suggerimenti, passa alle raccomandazioni, diventa un riferimento operativo e infine sostituisce porzioni sempre più ampie del ragionamento umano. “La supervisione diventa una semplice formalità e l’uomo si ritrova out-of-the-loop”, spiega Omeri. Le persone, anche quelle chiamate solo a supervisionare un processo, ne perdono competenza e conoscenza, fino a non comprenderne più il funzionamento.

Per Omeri gli anticorpi si costruiscono su più fronti: una nuova formazione sulle competenze decisionali, software e algoritmi che garantiscano quanto più possibile la trasparenza delle decisioni, capacità di audit e verifica sui processi gestiti dall’intelligenza artificiale, e soprattutto una cultura del dubbio, dubbio sulle funzionalità dell’algoritmo ma anche sulle sue condizioni limite di applicazione, per capire quando può essere usato e quando no. “Il focus dell’uomo si sposterà sulla definizione degli obiettivi, delle metriche e dei limiti entro cui l’intelligenza artificiale può operare all’interno di un processo aziendale”, conclude Omeri.

KPI e sostenibilità: quando il dichiarato si stacca dal reale

Il documento dedica l’ultimo capitolo alle metriche di sostenibilità, terreno in cui il rischio di un divario tra dichiarato e reale è più insidioso. Un errore comune, si legge, è trattare la sostenibilità come un capitolo separato dell’azione aziendale: si affiancano ai KPI economici e produttivi alcuni indicatori ESG collocati “a lato”, che restano confinati alla rendicontazione senza incidere sulle priorità operative, sui criteri di scelta degli investimenti o sui sistemi premianti.

Il modo per riconoscere se la sostenibilità di un’azienda è reale o solo dichiarata, secondo Omeri, è guardare a quello che succede quando l’azienda deve prendere decisioni critiche per il business, lo stesso terreno delle rinunce di cui si parlava in apertura. “È lì che si capisce se la sostenibilità è realmente considerata oppure no”, spiega.

Alcuni segnali, secondo Omeri, tradiscono una sostenibilità di facciata: il ritardo continuo negli investimenti per i miglioramenti ambientali o la riduzione del carbon footprint; KPI ESG completamente separati dai KPI legati al profitto e alle performance di produzione; bonus dei manager legati solo a obiettivi di profitto, che di conseguenza non fanno mai entrare i criteri ESG nelle scelte operative; un team di sostenibilità scollegato dal resto del business, che diventa così un compartimento stagno incapace di incidere sulla realtà operativa.

Al contrario, dice Omeri, “la sostenibilità è integrata realmente in un’azienda quando può influenzare decisioni di investimento significative, la selezione dei fornitori, la definizione della supply chain, quando entra nella gestione dei rischi e nei sistemi di incentivazione manageriale, e quindi nei processi decisionali del giorno per giorno”. Solo a queste condizioni, conclude, la sostenibilità è “reale e centrale tra le priorità di un’azienda”.

Tra gli esempi di integrazione riuscita, il documento cita Patagonia, che ha integrato attivismo ambientale e qualità del prodotto nella cultura interna dell’azienda, anche attraverso programmi di riparazione e rigenerazione dei capi che hanno rafforzato la fedeltà dei clienti oltre a ridurre l’impatto ambientale.