di Luca Beltrametti ♦ Gli entusiasti parlano di fine di alcune regole e di ingresso in una nuova dimensione dell’ economia. Ma i cambiamenti attesi si rifanno a forze economiche ben note
Industria Italiana ospita un nuovo articolo del Direttore del Dipartimento di Economia dell’ Università di Genova.
All’apice della “bolla internet”, sul finire del secolo scorso, gli entusiasti dichiaravano che ci si trovava di fronte ad una rivoluzione che avrebbe cambiato le regole di funzionamento dell’economia; si parlava al riguardo di “new economy”. Gli osservatori più avveduti – per esempio, Hal Varian, divenuto in seguito Chief Economist di Google – sostenevano invece che le regole di fondo di funzionamento dell’economia non cambiavano, anche se il peso relativo delle diverse forze mutava profondamente. Anche oggi gli entusiasti predicono la fine delle regole tradizionali e annunciano l’ ingresso in una nuova dimensione economica: ad esempio si prefigura la fine delle economie di scala a seguito della diffusione delle stampanti 3D e della definitiva digitalizzazione della manifattura. In ogni caso, i cambiamenti attesi con l’avvento dell’ Industria 4.0, seppur radicali, possono essere ricondotti a forze economiche ben note: è il peso relativo di alcune forze rispetto ad altre a variare profondamente.
Le logiche economiche sottostanti ai guadagni di produttività attesi nell’ Industry 4.0
Possiamo contarne almeno tre. La prima riguarda l’ aumento dell’efficienza nell’uso delle risorse grazie a decisioni migliori, basate su informazioni più ricche e disponibili in tempo reale. La seconda è quella che interessa processi produttivi caratterizzati da più elevata produttività del lavoro e del capitale. Infine la terza: quella che concerne lo sviluppo di nuovi modelli di business grazie a una distribuzione meno asimmetrica delle informazioni. Vediamo alcuni esempi concreti che illustrano brevemente queste tre distinte tematiche.
Decisioni piu’ efficienti
La disponibilità in tempo reale di masse enormi di dati raccolti da sensori e trasmessi attraverso la rete può permettere di prendere decisioni migliori. Questa possibilità presuppone l’utilizzo di sistemi di analisi automatica dei dati (data analytics) che trasformano i dati in informazione con un significato fruibile, congiuntamente al ricorso a intelligenza artificiale: in questo modo si puo’ arrivare all’assunzione di decisioni in modalità automatiche e decentrate.
Un esempio…sul campo
La presenza in un terreno agricolo di sensori capaci di rilevare (e di comunicare) i livelli di umidità, di irraggiamento solare, di acidità del suolo… può consentire a una centralina di prendere decisioni più informate circa l’irrigazione, irrigazione che può anche essere circoscritta ad alcune porzioni del terreno. Se la decisione viene presa anche considerando le previsioni meteo per i giorni successivi, e i dati disponibili circa la scarsità delle riserve d’acqua, potremo fare un uso più efficiente di una risorsa scarsa. All’interno della fabbrica, l’uso sistematico di sensori e di sistemi connessi può consentire di ridurre i consumi energetici a parità di produzione grazie alla minimizzazione degli sprechi e all’ottimizzazione dei settaggi delle macchine. Questi due esempi segnalano, tra l’altro, che tali tecnologie possono avere un favorevole impatto ambientale.
Aumento della produttività
Oltre che dall’uso più efficiente di materie prime, come abbiamo appena visto, guadagni di produttività possono derivare da tecnologie che consentono un aumento della produttività del lavoro e del capitale. In che modo? Consideriamo l’attività di rifornimento di distributori automatici di bevande svolta da un operatore che guida un furgone: l’utilizzo di sensori che rilevano e comunicano in tempo reale dati relativi al livello di consumo di ciascun prodotto in ciascun distributore permette di ottimizzare gli spostamenti aumentando la produttività del capitale (il distributore stesso ed il furgone utilizzato) e del lavoro dell’operatore.
Oltre il concetto di manutenzione tradizionale
Le tecnologie che stiamo considerando in questo caso permettono anche di svolgere una “manutenzione predittiva” che superi la logica di manutenzioni “ex-post” (vale a dire dopo che il danno si è verificato) oppure di manutenzioni “programmate” (sostituzione di un componente dopo un certo livello di utilizzo). Si tratta di interventi manutentivi decisi sulla base di dati provenienti da sensori inseriti in un macchinario: per esempio, a fronte di vibrazioni eccessive o di un surriscaldamento di un componente se ne può programmare la sostituzione in un ’arco di un tempo determinato stabilito per minimizzare il danno. Anche in questo caso aumenterà la produttività del capitale (l’impianto si ferma per minor tempo e non si sprecano pezzi di ricambio) e del lavoro degli addetti alla manutenzione.
Modelli di business di tipo diverso
Talvolta la maggiore disponibilità di dati elimina le asimmetrie nella distribuzione dell’informazione. In questo caso le nuove tecnologie possono diventare abilitanti rispetto a nuovi modelli di business e possono eliminare del cause del fallimento di alcuni specifici mercati. Tipicamente, ciò avviene grazie alla possibilità di avere un’ informazione più simmetrica tra il proprietario di un bene e l’utente di quel bene, circa il livello e le condizioni di utilizzo del bene stesso.
Dalla proprietà all’ affitto
La Rolls Royce ha sfruttato la possibilità di avere motori aeronautici che comunicano in tempo reale dati relativi al loro utilizzo ed all’usura dei diversi componenti per introdurre un nuovo modello di business: il produttore affitta i motori alla compagnia aerea e ne cura la manutenzione. Un esempio comune nell’ economia reale riguarda la macchina da bar per il caffè. Se connessa a internet può trasmettere dati sulla qualità dell’acqua utilizzata (e su altri parametri che garantiscono la qualità del prodotto) e sul livello di utilizzo della macchina. Sulla base di questo presupposto, sarebbe possibile concedere in uso gratuito la macchina nell’ambito di un contratto di fornitura di caffè: il proprietario della macchina ha modo di verificare la coerenza tra volumi di caffè macinato acquistato e numero di tazzine di caffè prodotte dalla macchina.
Meno netto il confine tra manifattura e servizio
Anche nel caso sopra citato della Rolls Royce e della manutenzione predittiva può cambiare il modello di business e la base contrattuale sottostante: è possibile che l’impresa proprietaria di un impianto e l’impresa che ne cura la manutenzione si accordino per una remunerazione basata su un parametro di efficienza dell’impianto e non sul numero di manutenzioni effettuate. Come in questo caso, anche nell’esempio del distributore di bevande risulta chiaro che il fornitore dell’impianto può facilmente aggiungere alla propria tradizionale attività manifatturiera un’attività di erogazione di servizi grazie al fatto che può vendere all’utente un servizio prima impossibile e sul quale ha un ovvio vantaggio competitivo rispetto a fornitori terzi. Ciò spiega perché si afferma spesso che Industria 4.0 rende meno netto il confine tra manifattura e servizio.
Gli effetti si allargano ai risvolti finanziari
Gli esempi fatti chiariscono anche che i nuovi modelli di business sono spesso associati ad una diversa allocazione della proprietà dei beni e a diversi modelli contrattuali tra fornitore ed utente del macchinario (si pensi al motore dell’aereo ed alla macchina del caffè): ciò può avere importanti implicazioni sulla capitalizzazione delle imprese (anche con risvolti importanti sulla finanza) e sulla natura delle filiere produttive. Bisogna anche tener presente che queste tecnologie dall’ importante potenziale per la produttività e la crescita, hanno anche implicazioni negative circa rischi di natura informatica (cyber-security) e circa la privacy del consumatore e del lavoratore sul luogo di lavoro.
….e a quelli occupazionali
C’è poi la fondamentale questione dell’impatto sull’occupazione: si avranno certamente effetti positivi con nuovi mestieri e nuova occupazione associata a nuovi bisogni, ma anche negativi (vedremo la sostituzione di lavoratori con macchine). Francamente appare oggi impossibile prendere posizione a fianco degli ottimisti o dei pessimisti. Certamente la politica economica e la politica tout court dovranno immaginare nuovi strumenti di welfare e nuovi investimenti sulla formazione dei lavoratori.
