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L'IT, il mito della fabbrica e l'esperimento della rana bollita.
 

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Le pratiche manageriali correnti partono da assunzioni valide storicamente per le industrie manifatturiere di produzione seriale che sono palesemente inefficaci nella maggior parte delle società ...

Le pratiche manageriali correnti partono da assunzioni valide storicamente per le industrie manifatturiere di produzione seriale che sono palesemente inefficaci nella maggior parte delle società della "knowledge economy".
La complessità tecnica e sociale di oggi (e di domani) richiede di cambiare queste assunzioni: le organizzazioni di knowledge worker non sono macchine che rispondono al Command and Control ma sistemi tecnici e sociali complessi in cui stili di gestione coercitivi non portano a buoni risultati.
Cosa significa? Cosa implica?
Quali pratiche vengono messe in discussione? Quali aspetti devono passare da trascurati a privilegiati? Quali metodologie/aspetti rappresentano aggiunte/alternative valide e sperimentate?
Quali sono i "leverage points" più importanti? Che resistenze mi devo aspettare e come le affronto? Chi ha intrapreso questo percorso e in che modo? Cosa potrei decidere di fare da subito?

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    L'IT, il mito della fabbrica e l'esperimento della rana bollita. L'IT, il mito della fabbrica e l'esperimento della rana bollita. Presentation Transcript

    • L’IT,  il  mito  della  fabbrica     e  l’esperimento  della  rana  bollita       Claudio  Bergamini                cbergamini@imolinfo.it     Firenze, 12 novembre 2013
    • Un  modello,  una  idea:  la  Fabbrica   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   2
    • QuesJon  Time   DOMANDE,  DUBBI,  CURIOSITÀ?   Ma  è  veramente     sempre  così?   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   3
    • Un  IT  o  una  azienda:  è  un  sistema  complesso?   Numero di elementi in gioco Persone, prodotti, mercato, concorrenza, prezzi, clienti, metodologie, processi .. Se le relazioni sono molte e forti tra gli elementi, siamo in una Organized Complexity; se il numero di elementi è esponenziale e le relazioni sono poche e deboli, siamo in una Disorganized Complexity. L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   4
    • E’  un  sistema  complesso?   Interazioni non lineari tra gli elementi Gli elementi sono in dipendenza gli uni agli altri quindi sensibili alle condizioni iniziali e influenzati dalla loro dipendenza. L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   5
    • E’  un  sistema  complesso?   Posso controllare centralmente? Avere informazioni non è “controllare”. L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   6
    • E’  un  sistema  complesso?   Ho proprietà date e definitive o anche Proprietà Emergenti? Comportamenti interni e esterni, gerarchie spontanee, co-evoluzioni, risultati, eventi, etc. L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   7
    • QuesJon  Time   DOMANDE,  DUBBI,  CURIOSITÀ?   Quindi,  se  è   complesso  ?   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   8
    • Abbiamo  False  Certezze   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   9
    • Se  è  Complesso   Metto in discussione l’applicabilità universale di: u  Principio di Assunzione di Ordine Esistono relazioni di causa-effetto nelle relazioni tra persone e sui mercati: se compresi, gli eventi del passato permettono di dedurre “best practices” e decidere per il meglio. u  Principio di Assunzione di Scelta Razionale Davanti a una scelta le persone tendono a “razionalizzare” minimizzando la paura o massimizzando il piacere quindi sono manipolabili. u  Principio di Capability Intenzionale L’acquisizione di una capability indica l’intenzione di usarla, e che ogni azione individuale e collettiva è deliberata. Sappiamo di compiere azioni accidentalmente ma assumiamo che gli altri non lo facciano. L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   10
    • Ho  diverse  Situazioni,  StruPure,  SJli     L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   11
    • QuesJon  Time   DOMANDE,  DUBBI,  CURIOSITÀ?   Perché  la  rana  bollita  ?   Complessità  e  Paradigm  ShiU   12
    • Un  modello,  una  idea   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   13
    • Un  modello,  una  idea   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   14
    • E  se  cambio  il  paradigma?   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   15
    • Il  “paradigm  shiU”?   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   16
    • Il  “paradigm  shiU”?   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   17
    • Il  “paradigm  shiU”?   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   18
    • Sono  le  caraPerisJche  più  preziose?   Flessibilità Adattabilità Intercettare le situazioni più velocemente Capire le situazioni più Esaminare le ipotesi più velocemente velocemente Adattarsi più Decidere più velocemente velocemente Reagire più Eseguire più velocemente velocemente Correggere più velocemente Efficacia Avere le idee più chiare sul da farsi Non trovarsi sempre spiazzati sul futuro Prendere decisioni migliori Eseguire meglio Costare specifico minore Complessità  e  Paradigm  ShiU   19
    • Chi  lo  teorizza?   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   20
    • C’è  chi  lo  praJca?   Copyrigh ey rr ity of Su t Univers Sterman, J.D. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. McGraw-Hill. Boston. 2000 L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   21
    • QuesJon  Time   DOMANDE,  DUBBI,  CURIOSITÀ?   î  Claudio  Bergamini   î  cbergamini@imolinfo.it   î  www.gruppoimola.it   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   22
    • QuesJon  Time   DOMANDE,  DUBBI,  CURIOSITÀ?   î BACKUP  SLIDES   î  Claudio  Bergamini   î  cbergamini@imolinfo.it   î  www.gruppoimola.it   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   23
    • Diversi  comportamenJ  per  diverse  situazioni   L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   24
    • Diversi  modelli  per  diverse  caraPerisJche   Viable System Model Fractal: ricorsivo System in focus L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   25
    • Il  “paradigm  shiU”?   Più flessibilità Per intercettare più velocemente, devo guardare al mio ambiente esterno e interno con continuità e “Sense”. Chi lo fa? Per esaminare le ipotesi più velocemente, devo avere Ho disponibili dati, esperienza, filtri quando mi servono? Per decidere (bene) più velocemente, occorre una buona distribuzione dei punti di decisione (e i punti sopra). C’è ? Per eseguire più velocemente, servono meno rifacimenti, più riutilizzo di tutto, un maggiore coinvolgimento delle persone, più collaborazione, più skill e knowledge diffusa. C’è? L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   26
    • Il  “paradigm  shiU”?   Più adattabilità Per capire le situazioni più velocemente devo guardare al mio ambiente esterno e interno con continuità e “Sense”, avendo dati, esperienza, filtri quando mi servono. Chi lo fa? Per adattarsi più velocemente e reagire più velocemente devo avere una struttura orientata al Teamwork (Team che si aggregano flessibilmente su un obbiettivo) con competenze e coinvolgimento. Chi si preoccupa di realizzarla? Per correggere più velocemente serve feedback più essenziale ma veloce, buone decisioni veloci, disponibilità ad accettare l’errore come normale, un maggiore coinvolgimento delle persone, più collaborazione, più skill e knowledge diffusa. C’è? L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   27
    • Il  “paradigm  shiU”?   Più efficacia Per avere idee più chiare e prevedere almeno quello che è ragionevolmente prevedibile serve avere più occhi coinvolti che guardano all’ambiente esterno e interno per ciò che li riguarda, autonomia e canali di comunicazione. Ci sono? Per prendere decisioni migliori servono dati, esperienza e filtri, motivazione, coinvolgimento, visione olistica (unintended consequences). Ci sono? Per eseguire meglio quindi con costi specifici minori serve fiducia, mettere a valore l’intelligenza collettiva, creare più intelligenza collettiva, rifare meno, portare a valore tutte le esperienze e gli artifact prodotti. Ci sono questi obiettivi e le condizioni per ottenerli? L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   28
    • Il  “paradigm  shiU”  in  sintesi   Guardare con continuità esterno e interno con più occhi e collezionare dati, dargli senso, trasformarli in conoscenza con l’utilizzo dell’esperienza collettiva e renderla disponibile nel modo più ampio possibile. Serve a capire e prevedere meglio, definire pattern, good practices, best practices, avere le informazioni per un migliore e più veloce Decision-Making. Avere una maggiore distribuzione delle responsabilità e più canali di comunicazione, più skill e più coinvolgimento, abilita il Teamwork e la Collective Intelligence. Serve ad avere una organizzazione più capace, più coinvolta, più disponibile al cambiamento, più predisposta al failsafe error, più reattiva. Avere la conoscenza diffusa dei contesti, una architettura e una organizzazione fatta per il “non spreco”, processi con principi diversi (agili o rigidi), organizzazione che premia la collaborazione. Serve a produrre in modo più consapevole, più efficace, con meno sprechi, più veloce, meno costosa a parità di prodotto. L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   29
    • Che  supporto  c’è  se  decido  di  provare?   Tool a supporto di Metodologici Tecnologici Ambienti di modellazione per ontologie, SD, AB, Tool misura complessità, Ambienti e prodotti per SNA, ONA Tool a supporto del Sense Making Collezionare dati interni ed esterni e dargli un senso Domain Modeling, System Thinking, System Dynamics, Ontologie, Sna, Ona, Sense Making, Misura complessità Trasformare i dati in Conoscenza collettiva disponibile Knowledge Management, Comunità di Pratica, Informal e Social Network, Community Management Ambienti interattivi per il Community Knowledge Management, Ambienti per l’Enterprise Community Management Organizzazione distribuita e Decision Making VSM, Syntegrity, OMM, Learning Organization, New Schools of Management, Cynefin, Sense Making, Agile tools VSM Tools, Questionari centralizzati, Cynefin tools, Tools a supporto del Sense Making, Piattaforme per la partecipazione, Tool per l’Agile Management Conoscenza contesti, architettura, collaborazione EA, Context Modeling, SOA, SOA Governance, CA, Agile Architecture, Agile Development, Change Management. EA support tools, Context Modeling Tools, SOA e SOA Governance Tools, Scrum e Kanban Tools, Collaborative Engineering Tools. L’IT,  il  mito  della  fabbrica    e  l’esperimento  della  rana  bollita   30