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6MEMES TRENDS Sharing Knowledge

Co-working, Co-living, Co-housing: una vita da condividere!

Ciao Sara: grazie intanto per questa chiacchierata su temi particolarmente cari a 6MEMES.

La prima domanda va diritta al punto: questa recente enfasi sulla “condivisione” di cui sentiamo parlare sempre più spesso – e che si rappresenta con la piccola stringa di testo “co” davanti a una serie di altre parole – è il frutto di un moda passeggera o piuttosto l’indizio concreto di una realtà destinata a portare cambiamenti duraturi nella nostra società?

Non si tratta di fenomeni di nicchia, né di “momenti moda” o belle parole con cui riempirsi la bocca: condividere il luogo di lavoro (Co-working), il modo di vivere (Co-living) e gli spazi abitativi (Co-housing) è sempre più una realtà che si diffonde non solo tra i giovani e che ha portata internazionale.
Grazie alla piattaforma di analisi semantica Web Distilled, abbiamo attivato una ricerca appositamente dedicata a questi nuovi stili di vita e di lavoro dove convivere, condividere e cooperare non sono obiettivi a cui mirare ma le fondamenta per creare soluzioni abitative, sociali e lavorative su misura di ciascuno.
Negli ultimi 6 mesi, nelle diverse fonti (social media, testate giornalistiche online e blog, media tradizionali cartacei, radio e TV), in lingua italiana e inglese, sono stati pubblicati sul tema oltre 50.000 contenuti con una media di circa 250 menzioni al giorno. Tra le fonti prevalgono quelle web con il 90% dei contenuti pubblicati su portali online e blog. Tra le tematiche senza dubbio l’argomento più diffuso è quello del Co-working con quasi l’80% dei contenuti selezionati. L’inglese batte l’italiano 85 a 15. Segno che di questi temi si parla e si scrive molto di più all’estero che da noi.

 

In base ai dati raccolti hai trovato qualche conferma del fatto che queste nuove pratiche culturali si riflettono e sviluppano in maniera differente a seconda della realtà sociale in cui vengono messe in atto?

Non c’è dubbio.
In lingua italiana, ad esempio, prevalgono articoli contenuti relativi ai sui cambiamenti sociali e ai nuovi trend: “come cambia il modo di lavorare, abitare e comunicare tra nomadi digitali e cittadini temporanei”. Si sottolineano spesso elementi di “straordinarietà”, come se vivere o lavorare “in condivisione” fosse uno stato transitorio e non una scelta di vita che risponde, di fatto, a due esigenze chiave degli esseri umani: la sopravvivenza (condividere spesso aiuta a spendere meno) e la socialità (stare insieme agli altri non è forse meglio che stare da soli?).
In italiano, non si contano articoli e post dedicati ai Co-working. Sembra che ogni città, quartiere e amministrazione non ne possa fare a meno: a Fontivegge (Umbria) ha inaugurato qualche settimana fa “Binario5” e a Palazzolo (Brescia) sta per aprire (nell’ambito di un più ampio progetto di recupero di spazi del centro storico) “OgliOffice”, giusto per citare due tra gli ultimi casi.
Cominciano anche a girare tesi di laurea e studi scientifici sul tema. Sarà interessante vedere dove si va. La vera sfida non è ristrutturare uno spazio e metterci delle scrivanie, ma intercettare e stimolare la nostra voglia di “essere comunità” e, al tempo stesso, sapere rispondere alle esigenze di mercato.

 

Questo vale per il nostro paese dunque. E per il mondo cosiddetto anglosassone? Quali sono le evidenze che hai raccolto?

Completamente diverso è il panorama anglosassone dove prevalgono decisamente contenuti di taglio business e real estate. E dove – andando in particolare ad analizzare le uscite dedicate ai temi del Co-housing e del Co-living – si scopre un incredibile mondo di possibilità. I complessi abitativi “in condivisione” sono assolutamente comuni, diffusi e richiesti da New York a Seattle, da San Francisco a Los Angeles e in numerose altre aree urbane americane. In Europa si trovano soprattutto in città come Berlino, Londra e Dublino.
“Il co-living è la nuova miniera d’oro con 93 miliardi di mercato potenziale” dichiara “PropTiger” pubblicando la loro ultima ricerca sul mercato immobiliare statunitense, settore che sempre più affronta le nuove costruzioni o il recupero di edifici già esistenti con una logica “sharing”, combinando soluzioni flessibili che alternano spazi comuni e spazi privati con approcci fino a qualche anno fa impensabili.
C’è chi ragiona su chi sono i target principali – solitamente neo-laureati, giovani professionisti, millennials – e chi cerca soluzioni abitative di interesse per i nuovi target emergenti – ad esempio i “re-starter” (persone tra i 30 e i 50 anni che stanno divorziando o che stanno ripartendo con una nuova fase della loro vita)  – oppure i pensionati (abituati ad una vita di relazioni ed interessi che cominciano ad avere specifiche necessità pur essendo ancora completamente autonomi nelle loro esigenze quotidiane).

 

Parlavamo all’inizio della nostra chiacchierata di come questa nuova pratica sociale (perché di questo si tratta, in effetti) è solo l’inizio di una grande trasformazione. Puoi fare degli esempi concreti per i nostri lettori, così da toccare con mano la portata del cambiamento in corso?

Gli esempi sono tanti e in settori diversi.
Le nuove soluzioni abitative, ad esempio, portano con sé anche lo sviluppo di nuovi servizi o di servizi aggiuntivi per attrarre nuova clientela. C1 in California offre – nel pacchetto di abitazione condivisa – Netflix e i servizi di pulizia. Alcune strutture di lusso integrano l’offerta abitativa con centri fitness, cabine abbronzanti, biliardi, barbecue e piscine. Node – uno dei precursori – con un edificio storico a Londra e numerose altre sedi nel mondo, mette a disposizione un “community curator” perché ritiene che i residenti interagiscano meglio con l’incoraggiamento di un “curatore di comunità” che li aiuti a selezionare i coinquilini e ad organizzare eventi collettivi.
Numerose anche le startup che stanno nascendo in questo campo. Tra quelle di maggior successo, ci sono ROOMI che aiuta a trovare il “perfetto coinquilino”, confrontando caratteristiche personali ed esigenze abitative fino ad arrivare alla “giusta” combinazione. Oppure ROOMRS che agevola l’incontro tra domanda e offerta di abitazioni (inclusi utenze, mobili, accessori) con le disponibilità di prezzo e di condivisione degli spazi.
 

Sin qui si tratta di esperienze nate e sviluppate al di fuori del nostro paese. E per quanto riguarda noi italiani? Quale è lo stato dell’arte?

Non mancano comunque anche esperienze tutte italiane: a volte sono primi esperimenti. A Trento ad esempio da qualche mese convivono sette ospiti anziane, due collaboratrici familiari e quattro studentesse in un “trans-generazionale co-housing” dove ciascuno ha una propria stanza con bagno mentre cucina, soggiorno e sala sono in comune. Oppure il “Co-living Casa Netural” che, come riporta il sito, è “una casa, a Matera, che aggrega persone da tutto il mondo, in cui ispirarsi, rigenerarsi e concretizzare le proprie idee attorno ai temi dell’innovazione sociale, culturale e creativa.” Qui, infatti, gli ospiti hanno l’opportunità di svolgere attività professionali in remoto e possono decidere di trascorrervi alcuni momenti della loro vita.
In Italia, però, la città che più è in grado di rappresentare e gestire questi nuovi fenomeni di condivisione degli spazi lavorativi e abitativi è senza dubbio Milano. Non solo perché ospita numerose e interessanti esperienze di Co-working e Fablab che la posizionano allo stesso livello delle altre metropoli occidentali. Ma anche perché è l’unica città italiana a mettere in atto una strategia di lungo periodo, unica città italiana a partecipare al bando internazionale “Reinventing Cities” che prevede l’alienazione da parte del Comune di siti inutilizzati o in stato di degrado a favore di progetti di rigenerazione urbana con benefici per la comunità attraverso il Co-living, Co-housing e Co-working.

 

Ti ringraziamo delle buone notizie, allora, in attesa che la cultura della condivisione metta radici più profonde anche da noi. E soprattutto ti facciamo le nostre congratulazioni per la tua recente e meritata nomina a Presidente del gruppo Condiviso. Buon lavoro, Natalia Robusti.

 
Condiviso
 


Credits Immagini:
Immagine di copertina, rielaborata.
ID: 75718127, di Katarzyna Białasiewicz
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Maps News News

Career Day UniBO 2019: venite a scoprire le opportunità professionali offerte da Maps Group.

Il prossimo 26 Febbraio 2019, dalle 9.30 alle 17.00, presso il Padiglione 33 di BolognaFiere (ingresso di Via Aldo Moro), si svolgerà la nuova edizione del Career Day Unibo.

La manifestazione ha lo scopo di favorire l’incontro tra i laureandi e laureati dell’Università di Bologna con i referenti risorse umane di importanti realtà imprenditoriali, in modo da agevolare il loro futuro inserimento nel mondo del lavoro.
Le aziende partecipanti (di grandi dimensioni e il 56% delle quali con sede in Emilia Romagna) avranno la possibilità di far conoscere la propria organizzazione e le opportunità professionali offerte, raccogliendo le candidature dei giovani laureati o laureandi.
I laureati/laureandi potranno invece presentare il proprio curriculum ed esporre, attraverso il contato diretto, le proprie motivazioni e aspettative.

Quest’anno anche Maps Group sarà presente al Career Day 2019. Gli studenti e i laureati avranno così la possibilità di venire a conoscere di persona una realtà imprenditoriale che:

[sf_iconbox image=”fa-cubes” character=”” color=”standard” type=”standard” title=”” animation=”none” animation_delay=”200″ link=”” target=”_self”][/sf_iconbox]è finalizzata all’esplorazione e alla condivisione della conoscenza attraverso strumenti di Operational intelligence, Real Time Data Analysis e Knowledge management, con i quali raccogliere, analizzare, interpretare e strutturare i dati complessi, facilitandone poi l’utilizzo e la condivisione in ottica business;
[sf_iconbox image=”fa-users” character=”” color=”standard” type=”standard” title=”” animation=”none” animation_delay=”200″ link=”” target=”_self”][/sf_iconbox]mette al centro l’individuo e ne valorizza le doti sia attraverso attività tecniche e professionali, sia con possibilità e pratiche che ne mettano in risalto la capacità esperienziale e relazionale.

Vi aspettiamo al padiglione 33 di Bologna Fiere, dalle 9:30 alle 17:00. Siamo allo stand B23.

Potete reperire tutte le informazioni necessari ai seguenti link di riferimento:

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Maps News News

MAPS: nel 2018 ricavi pari a euro 16,7 milioni, EBITDA euro 3,6 milioni (EBITDA margin 21,8%).

Negli ultimi 5 anni MAPS ha raddoppiato i ricavi e decuplicato l’EBITDA; la società è caratterizzata da elevati livelli di recurring revenues e cash conversion.

Il Gruppo, software solution provider leader nell’interpretazione dei big data, opera nel mercato della digital transformation (CAGR 2018–2020 pari a circa +20%).

Inizio bookbuilding per la quotazione su AIM fissato per domani 22 febbraio.

 

Parma, 21 febbraio 2019

MAPS, PMI Innovativa attiva nel settore della digital transformation, ha iniziato il processo di quotazione delle proprie azioni ordinarie e dei relativi warrant su AIM Italia: l’inizio del bookbuilding è fissato per domani 22 febbraio. Il range di prezzo è fissato tra un minimo di Euro 1,75 e un massimo di Euro 1,90 per azione.
Fondata nel 2002, MAPS progetta, produce e distribuisce software per l’analisi dei big data. Con sede a Parma e 170 dipendenti, MAPS supporta le aziende nei processi di decision making permettendo loro di inserirsi nei propri mercati di riferimento come data driven companies. I software sviluppati consentono alle aziende clienti di:

  1. gestire e analizzare grandi quantità di dati e di informazioni,
  2. aiutarle nell’assunzione delle proprie decisioni strategiche, operative e nella definizione di nuovi modelli di business.

Il Gruppo chiude il 2018 con ricavi consolidati pari a Euro 16,7 milioni e un EBITDA pari a Euro 3,6 milioni (EBITDA margin pari a 21,8%). Negli ultimi 5 anni MAPS ha raddoppiato i ricavi e decuplicato l’EBITDA. La società è caratterizzata da elevati livelli di recurring revenues e cash conversion. Alla crescita organica del Gruppo si è affiancata un’importante attività di M&A, con l’acquisizione di IG Consulting (2011) e Artexe (2018).

La divisione Research & Solutions, costituita nel 2016, include 12 risorse altamente qualificate ed è responsabile dell’individuazione dei bisogni informativi del mercato e dello sviluppo di software ad hoc per i Clienti. Il Gruppo investe costantemente in ricerca e sviluppo: negli ultimi 5 anni ha complessivamente destinato all’innovazione Euro 3,5 milioni.
Il Gruppo ha un portafoglio di oltre 180 Clienti altamente fidelizzati appartenenti a differenti settori:

  • Servizi (Vodafone, Enel, A2A, Wipo, Iren, Saipem, IBM),
  • Sanità (operatori pubblici e privati, prevalentemente strutture sanitarie, ASL e ospedali tra cui Humanitas, GVM, IEO, Gruppo Ospedaliero San Donato),
  • Industria (Konica Minolta, Leonardo, Philip Morris International) e
  • PPAA (enti pubblici e università tra cui Regione Lombardia, Ministero delle politiche agricole alimentari, forestali e del turismo, Università di Roma Tor Vergata, INAPP).

MAPS opera attraverso 3 business unit:
[sf_iconbox image=”fa-industry” character=”” color=”standard” type=”standard” title=”” animation=”none” animation_delay=”200″ link=”” target=”_self”][/sf_iconbox]Large Enterprise: software dedicati alle grandi imprese (volume d’affari superiore a Euro 1 miliardo) per migliorare l’efficienza nella gestione dei rapporti con i fornitori, a monitorare e migliorare le performances e le competenze del personale, a rendere più analitica la comprensione delle esigenze dei clienti. Comprende 3 linee di offerta: Data Integration Solutions, Smartaggregator e Smartnebula.
[sf_iconbox image=”fa-hospital-o” character=”” color=”standard” type=”standard” title=”” animation=”none” animation_delay=”200″ link=”” target=”_self”][/sf_iconbox]Healthcare Industry: software funzionali alla gestione del flusso dei pazienti all’interno della struttura sanitaria nonché alla valutazione della propria performance, al fine di migliorare i servizi offerti ai pazienti. Comprende 2 linee di offerta: Data-driven governance e Patient Journey.
[sf_iconbox image=”fa-group” character=”” color=”standard” type=”standard” title=”” animation=”none” animation_delay=”200″ link=”” target=”_self”][/sf_iconbox]Gzoom: software diretti a una gestione funzionale ed efficiente degli Enti pubblici, che consentono all’Ente di valutare la propria performance, razionalizzare i propri obiettivi e pianificarne il raggiungimento.

Attraverso la linea d’offerta Patient Journey, il Gruppo si posiziona come leader nel settore dell’accoglienza dei pazienti nelle strutture sanitarie, presidiando il mercato con oltre 600 installazioni, che gestiscono una popolazione di oltre 17 milioni di pazienti a livello nazionale.

MAPS opera in un contesto caratterizzato da un elevato potenziale di crescita: il mercato mondiale delle tecnologie per la digital transformation ha raggiunto nel 2018 la dimensione di 1.300 miliardi di dollari; nel 2020 si stima un mercato di 2.100 miliardi di dollari (CAGR 2018–2020 pari a circa +20%, secondo la fonte IDC, Report Digital Transformation (DX) Understanding the Business Case – Market Spend & Trend Outlook, Giugno 2018).

L’operazione di quotazione sul mercato AIM Italia è destinata a supportare la crescita per linee esterne, gli investimenti in innovazione di prodotto e l’internazionalizzazione.


Credits Persone:

 

MARCO CISCATO
Fondatore di MAPS, Marco Ciscato ha iniziato la sua carriera come ingegnere informatico in ds Data Systems Spa. Durante i primi anni in MAPS ha lavorato nell’area tecnica, poi nella gestione di clienti strategici e in Amministrazione Finanza e Controllo (AFC). Attualmente ricopre la carica di Presidente del Consiglio di Amministrazione e si occupa di organizzazione interna e sviluppo di piani strategici.

MAURIZIO PONTREMOLI
Laureato con lode in Fisica, Maurizio Pontremoli è stato docente di informatica all’Università di Parma e ricercatore nella Scuola di Fini Speciali dell’Università di Parma. Successivamente è stato il fondatore e direttore della divisione servizi professionali di ds Data Systems Spa, in seguito Amministratore Delegato di Imagena S.r.l. (società che offre prodotti e soluzioni IT per la telefonia mobile) per circa 6 anni. In MAPS da Gennaio 2008, è Amministratore Delegato e si occupa della definizione dell’offerta e dello sviluppo delle strategie.

GIAN LUCA CATTANI
Gian Luca Cattani, direttore R&D. Laurea in Matematica con lode presso l’Università di Parma; Master e dottorato in Informatica presso l’Università di Aarhus (Danimarca); Master in Technology and Innovation Management presso la Business School dell’Università di Bologna. È stato ricercatore in Logica e Semantica del calcolo presso l’Università di Cambridge. È autore di numerose pubblicazioni scientifiche in Teoria informatica. Per oltre 15 anni è stato coinvolto in progetti di sviluppo software per organizzazioni complesse. In MAPS dal 2008, è stato nominato Direttore R&D nel 2017.
 


Credits Assistenza.

Nell’operazione di ammissione alle negoziazioni su AIM Italia MAPS è assistita da: BPER Banca, in qualità di Nominated Adviser (NomAd) e Global Coordinator.
CONTATTI
MAPS
Telefono: +39 0521 052300
email: info@mapsgroup.it
NomAd 
BPER Banca, Telefono: +39 0272 74 92 29
email: maps@bper.it
INVESTOR RELATIONS & FINANCIAL MEDIA
IR Top Consulting, Telefono: +39 0245473884
Maria Antonietta Pireddu: m.pireddu@irtop.com
Domenico Gentile: d.gentile@irtop.com

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6MEMES TRENDS Artificial Intelligence – More than (buzz) words?

Considerazioni non-tecniche sull’Intelligenza Artificiale e i suoi riflessi sulla società e l'economia. Di Vieri Emiliani.

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Intelligenza Artificiale: non più (solo) parole

[dropcap3]S[/dropcap3]istemi di guida assistita e semi-autonoma, traduttori automatici che convertono una telefonata in un’altra lingua, servizi di raccomandazione che ci segnalano i contenuti per noi più interessanti tra migliaia di titoli, meccanismi anti-frode che bloccano in tempo reale transazioni sospette o tentativi di accesso ai nostri account online…
L’Intelligenza Artificiale sta entrando, pervasivamente, nelle nostre vite.
Algoritmi pensati nello scorso millennio e rimasti confinati a lungo nei laboratori delle università, trovano improvvisamente applicazione nei nostri telefoni, automobili, nei servizi che quotidianamente utilizziamo.
L’aumento della potenza di calcolo distribuita, ma soprattutto la straordinaria disponibilità di dati, originati da dispositivi mobili, sensori, apparecchi e applicazioni software che digitalizzano e registrano quello che succede intorno a noi, hanno trasformato questi algoritmi “impolverati” in formidabili macchine predittive, destinate a cambiare il nostro modo di interagire con il mondo esterno. Una trasformazione con forti impatti economici e sociali.
[bctt tweet=”Algoritmi pensati nello scorso millennio e rimasti confinati a lungo nei laboratori delle università, trovano improvvisamente applicazione nei nostri telefoni, automobili, nei servizi che quotidianamente utilizziamo.” username=”MapsGroup”]
Diversi studi indipendenti valutano che le applicazioni dell’intelligenza artificiale porteranno un contributo alla crescita economica globale compreso tra lo 0.8% e l’1.2%. Secondo PwC, l’AI potrebbe creare 13.700 miliardi di euro di valore da qui al 2030, più di quanto producano oggi Cina e India insieme.
Ovviamente, questi impatti saranno diversi da paese a paese.
La struttura dell’economia, lo sviluppo nei diversi settori industriali (la sua composizione in termini di settori industriali), gli investimenti in R&D, la capacità di sviluppare e assorbire l’innovazione, sono tutti fattori che influenzano il modo in cui l’AI può impattare sulla produttività e stimolare lo sviluppo economico di un paese.
Accenture ha provato a stimare queste differenze analizzando gli effetti dell’AI da qui al 2035 sulle economie di 12 paesi, tra cui l’Italia. Quanto emerge è che, anche facendo delle ipotesi conservative, il potenziale delle applicazioni dell’AI può raddoppiare i tassi di crescita economica di questi paesi. Una delle principali leve di questa crescita è riconducibile agli effetti che l’AI può avere sulla produttività, trasformando significativamente il modo in cui lavoriamo, aumentandola del 40%.

distribuzione Intelligenza Artificiale
Fonte: www. newsroom.accenture.com. Per visionare l’articolo cliccare sull’immagine.

Gli Stati Uniti guidano questa classifica teorica, con un aumento del valore prodotto al 2035 di 8.300 miliardi di dollari. Sempre secondo lo studio di Accenture, il Giappone, grazie alla sua forte capacità di assorbire l’innovazione, una solida base industriale e di ricerca, potrebbe più che triplicare la propria crescita economica, passando dall’attuale stima dello 0.8% a un 2.7%, con un incremento di valore cumulativo al 2035 di oltre 2.000 miliardi di dollari, una cifra superiore al nostro prodotto interno lordo.
Finlandia e Svezia vedrebbero aumentare la loro crescita rispettivamente del 2% e 1.9%, mentre per la Germania è stimato un aumento di 1.6 punti, pari a 1 miliardo di dollari. L’Italia chiude la classifica, insieme alla Spagna, con una crescita addizionale dello 0.8%.
 

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[/sf_iconbox]Casi d’uso: come si concretizza questa crescita?

Le grandi piattaforme digitali (Google, Facebook, Amazon, Netflix, ma anche i loro equivalenti cinesi come Baidu, Alibaba e Tencent) hanno iniziato a sfruttare le potenzialità del machine learning da tempo. Avvantaggiate da un modello di business “nativamente digitale” (in cui ogni attività genera direttamente nuovi dati), sfruttano le enormi moli di dati prodotti per affinare continuamente i propri modelli predittivi, e creare nuovo valore. Apple e Microsoft, i cui modelli di business non erano basati sul dato, sono partite di rincorsa, ma stanno recuperando velocemente.
Non quindi deve sorprendere che queste aziende abbiamo dei piani di investimento miliardari sulla ricerca e siano in grado di attirare i migliori talenti del settore. Perché sono già in grado di monetizzare questi investimenti.
[bctt tweet=”Le grandi piattaforme digitali (Google, Facebook, Amazon, Netflix, ma anche i loro equivalenti cinesi come Baidu, Alibaba e Tencent) hanno iniziato a sfruttare le potenzialità del machine learning da tempo. ” username=”MapsGroup”]
Per Netflix, il consumo di un utente è basato all’80% sulle raccomandazioni degli algoritmi, e solo al 20% su ricerche puntuali. Il  motivo? La soglia di attenzione dell’utente è di 60-90 secondi. Se entro questo tempo non trova un titolo interessante, rinuncia, aumentando il rischio di abbandono del servizio.
Netflix [1] stima che l’impatto dei sistemi di personalizzazione e raccomandazione sulla “churn reduction” valga 1 miliardo di dollari all’anno (quasi il 10% del proprio fatturato). Più in generale, la personalizzazione dei servizi, per le aziende che si interfacciano direttamente con il cliente, è una delle aree in cui l’AI trova maggiore applicazione.
Boston Consulting Group afferma che la personalizzazione porterà, nei prossimi 5 anni, un vantaggio economico in termini di ricavi pari a 800 miliardi di dollari. Un vantaggio riservato a quel 15% di aziende che saprà applicarla in modo efficace.
Anche secondo McKinsey, le aree aziendali in cui si concentreranno maggiormente i benefici dell’innovazione portata dall’AI sono Marketing e Vendite, per l’aumentata capacità di profilare i bisogni e personalizzare i prodotti e servizi, e le Operazioni (Supply Chain Management & Manufacturing).

Fonte: www.mckinsey.com. Per visionare l’articolo cliccare sull’immagine.

L’applicazione di modelli di manutenzione predittiva, ovvero l’analisi dei dati di processo finalizzata a prevenire guasti e fermi di produzione, potrebbe valere oltre 500 miliardi di dollari, il 40% dei benefici derivanti dall’AI per la funzione. Sul tema Supply Chain, l’esempio di Amazon è davanti agli occhi di tutti.
 

[sf_iconbox image=”ss-globe” character=”” color=”standard” type=”standard” title=”” animation=”none” animation_delay=”200″ link=”” target=”_self”]
[/sf_iconbox]Il ruolo dei sistemi paese

E i governi, come si stanno muovendo? Secondo Anthony Mullen, il direttore della ricerca di Gartner [2], allo stato attuale “l’intelligenza artificiale è una corsa a due tra Cina e Stati Uniti”. Se gli Stati Uniti sono stati il primo paese ad avere sviluppato nel 2016, durante la presidenza Obama, un piano strategico per l’Intelligenza Artificiale, la Cina ha risposto con un piano denominato “New Generation Artificial Intelligence Development Plan”, il cui obiettivo è portare il paese a essere leader nel settore dell’AI entro il 2030.
La Cina ha già superato gli Stati Uniti per numero di pubblicazioni scientifiche in materia di intelligenza artificiale, e il numero di brevetti cinesi collegati all’intelligenza artificiale sono cresciuti del 200% negli ultimi anni.
La sola Alibaba, il gigante tecnologico cinese, investirà sull’intelligenza artificiale 15 miliardi di dollari, nel prossimo triennio, nell’ambito del proprio programma di ricerca denominato “Alibaba’s Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook” [3], distribuito su 7 laboratori tra Cina, Stati Uniti, Russia e Israele.
L’MIT (Massachusetts Institute of Technology) ha recentemente annunciato un investimento di un miliardo di dollari, destinato a indirizzare le sfide e le opportunità globali create dalla diffusione delle tecnologie digitali e l’intelligenza artificiale. Oltre a creare 50 nuove cattedre, raddoppiando di fatto il numero di docenti di informatica e AI dell’ateneo, l’MIT ha deciso di integrare l’insegnamento di informatica e intelligenza artificiale all’interno di tutti gli altri corsi, in una contaminazione interdisciplinare fondamentale per ridurre la distanza tra sviluppo teorico e applicazioni pratiche dell’AI.
[bctt tweet=” Oltre a creare 50 nuove cattedre, raddoppiando di fatto il numero di docenti di informatica e AI dell’ateneo, l’MIT ha deciso di integrare l’insegnamento di informatica e intelligenza artificiale all’interno di tutti gli altri corsi. ” username=”MapsGroup”]
A livello europeo, la Commissione ha riconosciuto il proprio gap, e nell’aprile 2018 ha deciso di aumentare del 70% gli investimenti previsti nell’ambito del programma H2020, portandoli a 1.5 miliardi di euro per il triennio 2018-2020.
Secondo la Commissione Europea, questo dovrebbe stimolare ulteriori finanziamenti per 2.5 miliardi di euro su partnership pubblico-privato già in essere. L’obiettivo dichiarato (portare gli investimenti europei pubblici e privati a 20 miliardi di euro nel triennio) richiede uno sforzo significativo da parte di tutti gli attori.
E l’Italia? Nonostante un’importante produzione scientifica di settore (secondo l’OCSE nella classifica mondiale degli articoli di machine learning più citati siamo al quinto posto), nel Piano Triennale per l’Informatica 2017-2019 il termine Intelligenza Artificiale compare una sola volta. AgID (L’Agenzia per l’Italia Digitale) ha creato a metà 2017 una task force per l’AI, che ha prodotto il libro bianco “L’Intelligenza Artificiale al servizio del Cittadino”, presentato a Marzo 2018, e avviato un piano progettuale, la cui prima iniziativa prevede un finanziamento di 5 milioni di euro di fondi europei per lo sviluppo di progetti pilota nella Pubblica Amministrazione.
Nello stesso periodo, sollecitato dal report indipendente “Growing the artificial intelligence industry in the UK” dell’Ottobre 2017, il Regno Unito in 6 mesi ha predisposto un piano di investimenti denominato “AI Sector Deal” da oltre 1 miliardo di euro. Anche la Germania ha recentemente annunciato un piano di investimento da 3 miliardi di euro sull’Intelligenza Artificiale, mentre la Francia ha avviato nel 2018 un piano quinquennale da 1.5 miliardi di euro.
 

[sf_iconbox image=”ss-check” character=”” color=”standard” type=”standard” title=”” animation=”none” animation_delay=”200″ link=”” target=”_self”][/sf_iconbox]

Conclusioni

Sostenere lo sviluppo di una cultura dell’Intelligenza Artificiale, finanziando adeguatamente l’aggiornamento e il potenziamento del sistema educativo, la ricerca scientifica e incentivando l’innovazione “data-driven” nelle imprese, è una grande opportunità, che non richiede particolari investimenti infrastrutturali, ma che richiede di investire nel capitale umano del paese. Valorizzando le eccellenze già presenti, l’Italia potrebbe rapidamente recuperare attrattività e stimolare investimenti anche dall’estero.
Una strategia aggregata a livello europeo, non limitata a finanziamenti comunitari, ma basata su un vero piano coordinato tra i paesi, darebbe all’Europa una posizione di leadership, non solo nella produzione scientifica, ma anche in settori chiave come la robotica e, più in generale, metterebbe le nostre imprese nelle condizioni di competere alla pari con Stati Uniti e Cina.
[bctt tweet=”Sostenere lo sviluppo di una cultura dell’Intelligenza Artificiale, finanziando il potenziamento del sistema educativo, scientifico e innovativo, è una grande opportunità per investire nel capitale umano.” username=”MapsGroup”]
Le sfide che l’intelligenza artificiale ci pone, proprio per il suo straordinario potenziale di innovazione, non sono solo di natura economica, ma si riflettono anche e soprattutto su temi sociali ed etici di grande portata, quali ad esempio:

  • la proprietà e le modalità di utilizzo dei dati (dei nostri dati), senza i quali gli algoritmi di Machine Learning semplicemente non possono funzionare; – la trasparenza dei processi decisionali supportati da algoritmi di intelligenza artificiale, specie quando queste decisioni impattano su aspetti fondamentali della vita delle persone;
  • le modalità di redistribuzione del valore generato da questa rivoluzione, capaci – a seconda dei casi – di diminuire le diseguaglianze, ma anche di accrescerle;
  • i tempi e i modi con cui la nostra società saprà adattarsi o meno ai cambiamenti introdotti nel mondo del lavoro dall’AI attraverso l’automazione di processi sempre più evoluti e complessi.

In ciascuno di questi ambiti, il ruolo della politica e dei governi nazionali, delle istituzioni internazionali sarà centrale per comprendere e indirizzare lo straordinario potenziale dell’Intelligenza Artificiale e indirizzarlo, speriamo, verso il bene comune, limitandone i rischi e favorendo la redistribuzione dei benefici.
Un ruolo che, come i recenti avvenimenti ci hanno dimostrato a partire dall’affaire Cambridge Analytica, non può essere lasciato alle grandi piattaforme digitali.

Vieri Emiliani


[highlight]Note al testo[/highlight]

[1] Carlos A. Gomez-Uribe and Neil Hunt. 2015. The Netflix recommender system: Algorithms, business value,
and innovation. ACM Trans. Manage. Inf. Syst. 6, 4, Article 13 (December 2015), 19 pages.
[2] New Generation Artificial Intelligence Development Plan (China).
[3] Announcing the investment on Alibaba’s home turf in Hangzhou, Jeff Zhang, chief technology officer, said the $15bn would be invested over three years as part of a research programme called Alibaba’s Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook.
 


Credits Immagini:

 

Immagine di copertina, rielaborata tra le seguenti immagini.
ID: 89418530, di pwstudi
ID: 105095130, di Galina Peshkova

 

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Maps News News

MAPS, presentata la comunicazione di ammissione all'AIM.

MILANO (AIMnews.it), 20 febbraio 2019

MAPS ha presentato a Borsa Italiana la CPA funzionale all’ammissione alle negoziazioni delle proprie azioni ordinarie e dei relativi warrant (abbinati gratuitamente nella misura di 2 warrant ogni 4 azioni sia esistenti sia di nuova emissione) su AIM Italia.

Fondata nel 2002, MAPS è una PMI Innovativa attiva nel settore della digital transformation, attraverso la progettazione, produzione e distribuzione di software per l’analisi dei big data. Il Gruppo ha un portafoglio di oltre 180 clienti appartenenti ai settori lndustria e Servizi,  Sanità e Pubblica Amministrazione.
Attraverso 3 business unit (Large Enterprise, Healthcare Industry, Gzoom), MAPS supporta le aziende nei processi di decision making permettendo loro di inserirsi nei propri mercati di riferimento come data driven companies.
Il mercato mondiale delle tecnologie per la digital transformation ha raggiunto nel 2018 la dimensione di 1.300 miliardi di dollari; nel 2020 si stima un mercato di 2.100 miliardi di dollari (CAGR 2018 – 2020 pari a circa +20%) .

L’operazione è rivolta esclusivamente a investitori istituzionali, italiani ed esteri, e a investitori professionali ed è destinata a supportare la crescita per linee esterne, gli investimenti in innovazione di prodotto e l’internazionalizzazione. Il range di prezzo è stato fissato tra un minimo di Euro 1,75 e un massimo di Euro 1,90 per azione.

Nell’operazione di ammissione alle negoziazioni su AIM Italia MAPS è assistita da: 

Il comunicato ufficiale è reperibile al seguente link sul sito www.borsaitaliana.it

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6MEMES TRENDS In Salute e in Malattia

In salute e in malattia: dove, quando, come e perché cambiano le regole del gioco.

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Salute, o meglio, Salus…

[/sf_iconbox][dropcap3]I[/dropcap3]l tema della salute, che abbiamo affrontato l’anno scorso nel nostro blog dal punto di vista del corpo umano e del suo benessere, è tanto complesso quanto sensibile.
Non potrebbe essere diversamente: riguarda pressoché ogni ambito della nostra vita, da quello personale in quanto individui a quello relazionale in quanto animali cosiddetti sociali.

Del suo percorso a sorti alterne, non a caso, ne troviamo traccia fin dagli inizi della Storia dell’Uomo, in pressoché ogni luogo che la nostra specie ha abitato nel corso della sua evoluzione.
Di più ancora: come ci illustra Gioia di Cristofaro nella sua prefazione a “Medicina e cultura, prospettive di antropologia medica”, a cura di di Eloïse Longo e Domenico Volpini, lo stesso termine, Salute:

(…) deriva da Salus, nome di una divinità romana se non divinità sabina in epoca ancora più antica. (…) Salus si occupava del benessere e della felicità. Questi concetti venivano applicati in una prima fase allo Stato e, in seguito, estesi ai cittadini.  Al tempo di Esculapio (293 a.C.) la divinità operava sia per il benessere pubblico che per la salute fisica dei cittadini.  Già in questo periodo si fa strada il concetto che il malato non è libero in quanto dipende da altri, per cui il suo potere di decisione è fortemente condizionato dall’impedimento dovuto al suo stato di salute compromessa.

La sua rilevanza a livello collettivo è dimostrata anche dall’importanza che ogni società gli ha attribuito in materia legislativa, a livello sia teorico-scientifico che amministrativo-disciplinare.
Evitando di addentraci nei meandri delle varie religioni (che approcciano la questione in base a dogmi e precetti dettati delle rispettive fedi) è infatti molto spesso la Legge (in stretta relazione con le comunità scientifiche e mediche) che ha il compito di normarne ogni aspetto nonché di indirizzarne – promuovendoli, ma anche inibendoli – i filoni di indagine e ricerca.
Non è sempre stato così, come vedremo nei prossimi articoli – in molti luoghi del nostro pianeta non lo è ancora oggi – ma ci riferiremo, in questa serie di testi, al mondo occidentale. E comunque anche da noi la questione è di una complessità tale da meritare più di una riflessione, alla luce di quanto l’attualità porta all’attenzione dell’opinione pubblica.
Un esempio per tutti è la ben nota questione dei vaccini, di recente alla ribalta, ma anche il fenomeno del turismo sanitario (intra ed extra nazione) intrapreso per garantirsi sistemi di cura non presenti nel luogo di origine, come accade ad esempio dal mese di maggio 2018 per gli inglesi che, per evitare le proprie lunghe liste d’attesa, scelgono di curarsi in Italia (ebbene sì!).
[bctt tweet=”Ben lontano all’essere un unicum, il concetto di Salute è piuttosto un continuum, analizzabile da molti punti di vista.” username=”MapsGroup”]
A partire da questi presupposti di ordine generale, riprenderemo quindi il filo del discorso lasciato interrotto nei primi articoli della rubrica – che riguardavano, lo ricordiamo, il rapporto implicito e articolato tra ogni individuo, il proprio corpo e la sua rappresentazione.
In questa nuova serie di contributi ci concentreremo invece sul rapporto tra l’Uomo, la Medicina e la Sanità, termini che rappresentano sì concetti di ordine generale, ma anche sistemi sociali specializzati con il compito di sovraintendere al governo della nostra “salute”.

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La salute come continuum in un percorso anche culturale

Anche in questo caso il percorso filo-logico che seguiremo è articolato: ben lontano all’essere un unicum, il concetto di Salute è piuttosto un continuum, affrontabile da molti punti di vista.

Coincide, molte volte, con la capacità di un società e del suo sistema culturale
di riferimento – in quel preciso momento storico e contingente – di vedere, comprendere e prevedere non solo la “malattia” in sé, la sua origine e i suoi effetti sul singolo, ma anche (e a volte soprattutto) le conseguenze che si riverberano nella collettività in termini di benessere e qualità della vita.
[bctt tweet=”La Medicina ha bisogno – per essere esercitata con efficacia – di una serie di pre-condizioni che non sono affatto semplici da innescare e coordinare tra loro.” username=”MapsGroup”]
Il tutto, in relazione alla disponibilità delle risorse (umane, culturali ed economiche) necessarie per affrontare tali malattie, e all’intenzione e determinazione (o meno) a usarle.
Ogni sistema sociale deputato alla cura, infatti, che per semplificare chiameremo Sanità, è rappresentato non solo dall’insieme delle scoperte, delle competenze e delle procedure mediche in ambito sanitario, ma anche dai paradigmi culturali della società (come l’Antropologia medica insegna) in cui dispiega le proprie conoscenze e dalle priorità che la stessa si dà in termini di investimento e ricerca.
Un esempio in negativo del problema delle risorse, ad esempio, è la questione delle malattie rare, per cui mancano solitamente le cure a causa dell’assenza, a monte, di un interesse sufficientemente diffuso e generalizzato nei confronti delle stesse malattie per investirvi in termini di ricerca.
La Medicina, dunque, come vedremo, ha bisogno – per essere esercitata con efficacia – di una serie di pre-condizioni che non sono affatto semplici da innescare e coordinare tra loro.

Tra le varie definizioni della Medicina che ho trovato nella mia ricerca, ne cito una illuminante nella sua semplicità. Si tratta di una riflessione del prof. Vittorio Bonomini su “L’evoluzione della conoscenza in medicina”:

La conoscenza in Medicina ha sempre avuto due aspetti: uno scientifico e l’altro clinico; e come Aristotele nell’antica Grecia aveva già enunciato, è scienza ed arte.
Scienza, come conoscenza organizzata di tutte le circostanze relative alla salute dell’uomo. Arte in quanto capacità di applicare tale conoscenza alla cura della malattia.

Si tratta di una visione che mette insieme due dimensioni del sapere umano, quella della conoscenza organizzata (del sapere collettivo, dunque), e quella della pratica concreta.

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Meglio soli? Sicuramente no…

La “salute”, come abbiamo già visto all’inizio di questo articolo, non è mai solo una questione del singolo, né può esserlo.
In primo luogo per l’incontenibilità dei suoi agenti veicolanti: germi, virus, batteri, geni… nessuno di questi elementi rispetta alcun confine: né territoriale e tanto meno temporale.
Pensiamo ad esempio alle epidemie e al loro rapido dilagare, o all’ereditarietà delle malattie che si trasmettono di generazione in generazione.
[bctt tweet=”La Salute non è mai solo una questione del singolo. In primo luogo per l’incontenibilità dei suoi agenti veicolanti: germi, virus, batteri, geni… nessuno di loro alcun confine, né territoriale e tanto meno temporale.” username=”MapsGroup”]
In secondo luogo, tornando alla singola persona – ovvero al malato, o paziente – possiamo senza dubbio affermare che la solitudine dell’individuo rispetto alla propria condizione di malattia ha una connotazione in generale negativa: si presuppone che il singolo, in quanto malato, sia incapace di provvedere a se stesso, e di conseguenza la responsabilità del suo benessere viene demandata alla comunità che lo ospita, oltre che alla sua famiglia.
È, questo punto, una delle questioni più importanti e delicate per una comunità, capace di connotare in modo positivo ogni società cosiddetta “civile”.
Le tracce discorsive che seguiremo in questo nuovo excursus saranno infatti in primo luogo quelle storiche e normative che, come vedremo, sono caratterizzate da contenuti simbolici profondamente significativi, capaci di generare effetti concreti e duraturi in ogni tempo e società.
Non a caso in molte delle carte costituenti – compresa quella dei Diritti dell’Uomo e in quella italiana – la tutela della salute è sempre presente in quanto diritto, ed è espresso e normato in maniera puntuale e inequivocabile.
[bctt tweet=”In molte delle carte costituenti – compresa quella dei Diritti dell’Uomo e in quella italiana – la tutela della salute è sempre presente in quanto diritto, ed è espresso e normato in maniera puntuale e inequivocabile.” username=”MapsGroup”]
Seguirà un contributo che cercherà di rintracciare anche geograficamente le pratiche mediche (et similia) che hanno somministrato agli individui cure e approcci alla malattia differenti non solo in epoche differenti, ma anche in aree geografiche diverse, come è il caso dei diversi sistemi sanitari esistenti, a tutt’oggi molto diversi tra loro in base al continente o alla nazione.

Cercheremo inoltre di comprendere – dai vari dati statistici raccolti – qual è lo stato dell’arte, alla ricerca di eccellenze e punti critici.
A questi primi contributi, a loro modo propedeutici, che riguardano presente e passatto della Sanità e della Medicina, ne seguiranno alcuni, chiamiamoli così, più predittivi (anche se scopriremo che il futuro è già qui) con cui cercheremo di indagare come l’intelligenza artificiale e le nuove tecnologie sono destinate a cambiare profondamente gli scenari futuri. Uno per tutti gli infermieri in forma di robot, a breve anche nelle corsiedi un ospedale in Puglia.
Lo faranno, per lo più, nel bene, possiamo anticipare. Ma a patto di acquisire le necessarie competenze e conoscenze anche a livello diffuso, e non solo specialistico, e a condizione di essere capaci davvero di “averne cura”. Scusate il gioco di parole.


Credits Immagini:

 

Immagine di copertina:
ID:7329223, di everythingpossible
Immagine a piè di pagina:
ID: 39124657, di  pogonici

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6MEMES TRENDS Comunicazione extra specie Sharing Knowledge

Parliamo di modelli, mappe e innovazione. Percepire equivale a comprendere? Intervista al prof. Giulio Destri, Business Advisor nel settore ICT pubblico e privato.

[dropcap3]I[/dropcap3]niziamo questa interessante chiacchierata di Natalia Robusti col professor Destri partendo come si dice, dall’inizio…

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[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]Perché percepire e comprendere non sono la stessa cosa? Non si tratta di una distinzione troppo sofisticata?

È il mondo stesso, ad essere complesso, e di conseguenza è normale approcciarlo da diversi punti di vista. Non farlo, sarebbe arrendersi in partenza.
Nel mondo infatti, che per semplificazione chiamiamo reale, sono presenti tantissime componenti, spesso in relazione tra loro grazie a legami difficili da analizzare e comprendere, talvolta addirittura ancora ignoti.
Le stesse singole parti che compongono il mondo in quanto tale – come ad esempio una città, un’automobile, un organismo vivente o un bosco – sono altamente complesse, e la loro analisi è un’operazione difficile e lunga, anche se il più delle volte non ce ne rendiamo conto.
Anche addentrasi in queste stesse riflessioni non è semplice: per questo chi si occupa di formazione e innovazione ha un ruolo in più da assolvere: fare da traduttore, da mediatore tra la visione più articolata della realtà e la sua percezione a livello diffuso.
In alcune occasioni, infatti, anche solo il fatto di avvicinarsi a questioni complesse può generare nelle persone un timore anticipatorio, con la conseguenza di allontanarsene a priori. In altri casi, invece, da pochissimi fatti si ritiene di avere capito completamente una situazione molto articolata, e quindi si pensa di essere in grado di esprimere giudizi o prendere decisioni sulla base di informazioni attendibili anche se in realtà non è così.

 

[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]Capisco. E credo che ognuno di noi, nel suo quotidiano, può facilmente rintracciare esempi di quello che stai descrivendo. Come ci si può orientare in questo continuum senza incorrere nei due opposti errori?

Intanto occorre esplicitare un concetto che sembra banale, ma non lo è: non si può definire a priori quale sia il modo giusto di procedere.
Per farlo, in generale, occorre aumentare la nostra auto-consapevolezza sui processi percettivi, comportamentali e decisionali della nostra specie. Dobbiamo cioè essere consapevoli di come percepiamo la realtà e di come alcuni meccanismi possono aiutarci a comprenderla in maniera più verosimile.

[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]D’accordo! Allora cambio domanda, Giulio, e ti chiedo: la realtà è “oggettiva”?

Partirei da prima ancora, ovvero dalla stessa realtà fisica che percepiamo intorno a noi, e mi chiederei in primo luogo: cosa è davvero la realtà? Per rispondere in maniera adeguata dobbiamo fare affidamento su quanto ci dicono le varie teorie scientifiche, più o meno recenti, quasi sempre confermate da esperimenti ed osservazione.
Intanto dobbiamo ricordare che l’universo – e più in specifico il mondo che ci circonda – è formato non solo da materia, ma anche da energia.
Anzi, l’energia è, parafrasando Einstein, un’altra faccia della materia. Non solo: esiste in varie forme, e dalla sua interazione con la materia e i suoi componenti elementari nasce il mondo così come noi lo conosciamo.
La materia infatti è formata da (tanto) vuoto e da particelle elementari (elettroni, protoni e neutroni), raggruppate in insiemi ordinati chiamati atomi.
Un atomo può essere così immaginato come un piccolo sistema solare in cui al centro sta il nucleo, una sorta di “sole”, formato da protoni e neutroni e intorno al quale ruotano, come se fossero pianeti, gli elettroni, molto più piccoli. (Secondo i modelli più recenti descrivere come orbite le traiettorie degli elettroni è una semplificazione eccessiva e si preferisce parlare di orbitali, ovvero zone dello spazio intorno al nucleo ove esiste una certa probabilità di trovare l’elettrone).
Neutroni e protoni sono tenuti insieme nel nucleo da una forza (l’azione di una energia che si manifesta nelle interazioni fra elementi della materia) chiamata forza nucleare forte. Scambi di energia possono avvenire fra atomi attraverso i fotoni, ossia i componenti elementari della radiazione elettromagnetica.
Tutto ciò accade davanti ai nostri occhi, eppure ci risulta impercettibile.
Già a livello macroscopico, dunque, noi avvertiamo solo alcune parti della cosiddetta realtà: la luce visibile, ad esempio, che è il nostro primo mezzo per la conoscenza del mondo; ma anche le onde radio che usiamo quotidianamente anche nei nostri apparecchi elettronici, o i raggi ultravioletti con cui ci abbronziamo (o scottiamo), i raggi X con cui ci vengono fatte le radiografie ecc… Di tutta la restante parte di energia non ne abbiamo alcuna percezione e tanto meno sensazione.
Cosa ci dice tutto questo? Cosa ci fa vedere e toccare con mano?
In primo luogo che solo una parte (minima) della realtà è direttamente accessibile al nostro sistema percettivo. In secondo luogo che, grazie ad esempio alla descrizione del sistema dell’atomo sopra indicata, noi possiamo, dentro la nostra mente, vedere, toccare e sentire tutti i componenti della materia, anche se in maniera indiretta, mediata dalla nostra ragione e immaginazione.
Possiamo cioè costruire un modello – o meglio, più modelli – di questa realtà, creandone una versione semplificata e quindi rappresentabile nella nostra mente.
Subito dopo, grazie a questi modelli, possiamo spiegare in modo soddisfacente quello che è il comportamento della realtà intorno a noi, ossia il nostro mondo.
E questo è vero a partire dai componenti elementari della materia e dell’energia sino ai sistemi macroscopici più grandi, come nel caso del nostro pianeta, della nostra galassia e dell’intero universo.

[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]Stai parlando di concetti astratti, quindi, come sono quelli di modello e di metafora?

Senza dubbio. E occorre farlo non per complicare le cose, ma per i motivi che abbiamo chiarito fin qui.
Per comprendere davvero un componente del mondo reale non abbiamo infatti – ad oggi – altro modo se non procedere attraverso i modelli, ovvero versioni semplificate del sistema reale cui si riferiscono e di cui conservano alcune caratteristiche, quelle sufficienti per lo scopo di analisi e/o comprensione che abbiamo in mente (per approfondire, si veda la nota [6]).
Chiariamo subito una cosa: un modello non è una copia. È piuttosto una rappresentazione, un’immagine, una descrizione, una formula matematica o un oggetto che sottolinea i tratti essenziali dell’originale del mondo reale: ciò che lo fa funzionare e/od operare nel mondo fisico.
Questi aspetti comprendono elementi chiave e relazioni che esistono fra di essi, oltre che le loro proprietà e le loro dinamiche. Che si tratti di un modello in scala di un’automobile, di un file CAD di un edificio, di un diagramma di un fenomeno biologico o di una descrizione di un processo economico, si tratta sempre di un modello.
Inoltre, per poter essere utile nella comprensione del sistema reale cui si riferisce, il modello deve quasi sempre essere in brado di ridurre le caratteristiche del sistema cui si riferisce.
Pensiamo per esempio ad una mappa del territorio come quelle che ci da il servizio Google Maps. Tale mappa riporta tutte le caratteristiche del territorio? Senz’altro no. Per poterle riportare veramente tutte dovrebbe essere una mappa in scala 1:1.
Ma allora sarebbe utile come mappa? No, nemmeno in questo caso. Come ci dice Faulkner, infatti: “Creare modelli significa creare mondi. Una mappa o un modello evidenzia certi aspetti rispetto all’originale e ne oscura altri. Questo aumenta l’importanza di ciò che viene evidenziato” (per approfondire, si veda la nota [4]).
Possiamo concludere quindi che il modello è utile quando ha caratteristiche sufficienti per comprendere il comportamento/funzionamento dell’originale. La scelta delle caratteristiche dell’originale da mantenere ed evidenziare nel modello ne definisce anche l’utilità. Va infine ricordato che nemmeno tale scelta è assoluta, ma varia in funzione del contesto.

[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]Cosa ci puoi dire invece di un altro sistema di rappresentazione, quello della metafora? Che è tra l’altro utilizzabile in tante forme espressive, comprese quelle letterarie e poetiche?

Il concetto di modello può essere utilizzato anche in un’altra forma, come abbiamo ad esempio fatto per la descrizione degli atomi.
Per spiegare l’atomo abbiamo infatti utilizzato un’analogia con qualcosa che si suppone noto a priori, il sistema solare. Bene: questa è una vera e propria metafora che, in letteratura, definisce la sostituzione di un termine con un altro connesso al primo attraverso un rapporto di parziale sovrapposizione semantica, ossia di significato. Parlare di “leone” intendendo “persona coraggiosa” è ad esempio un’altra metafora…
Nel nostro contesto specifico  intendiamo il termine metafora come l’uso “di un modello simile in qualche modo al concetto per fare meglio comprendere il concetto stesso”.
Costruire modelli è qualcosa che facciamo molto spesso nella nostra vita, a livello inconscio, anche in relazione alla realtà quotidiana. Realtà che percepiamo attraverso i nostri sensi.

[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]Entriamo quindi più nel vivo della questione allora. Parliamo di realtà e di percezione umana della realtà?

Volentieri. Per farlo dobbiamo tornare in primo luogo al nostro sistema percettivo. In quanto esseri umani, infatti, percepiamo il mondo attraverso i sensi, ovvero:

  • la vista – che percepisce un insieme ben specifico di radiazioni elettromagnetiche chiamato “luce visibile”;
  • l’udito – che percepisce un insieme ben specifico di vibrazioni meccaniche chiamato “suono udibile”;
  • l’olfatto – che percepisce un insieme di sostanze chimiche nell’aria generando gli stimoli chiamati odori;
  • il gusto – che percepisce un insieme di sostanze chimiche nella bocca generando gli stimoli chiamati sapori;
  • il tatto – che è in realtà composto da vari sotto-sensi:
    . tatto superficiale, che trasforma in stimolo sensoriale il contatto con la nostra pelle di superfici di solidi, liquidi o aria in movimento, dando origine ad esempio agli stimoli di pressione e termperatura, fastidio e dolore;
    . proprio-cezione, che ci permette di stabilire la posizione del nostro corpo nello spazio attraverso sensori posti nei muscoli, nelle articolazioni e nelle ossa, oltre che attraverso il senso dell’equilibrio posto nell’orecchio interno;
    . sensazioni di organi interni, che ci fa “sentire”, attraverso i gangli nervosi che li controllano, organi come il cuore o l’intestino e in alcuni casi “sentire” le emozioni entro tali organi (per approfondire, si veda la nota [5]).

Ne consegue che tutto ciò che possiamo percepire direttamente con i nostri sensi equivale non alla realtà in sé, ma alla nostra – soggettiva, arbitraria e contingente – percezione della realtà.
Con molti limiti: non possiamo vedere direttamente cose molto piccole come i batteri, non possiamo udire suoni al di fuori di un certo intervallo di frequenze (mentre altri animali possono), non possiamo vedere direttamente l’ultravioletto (mentre altri animali possono).
E nemmeno possiamo vedere i componenti elementari della materia, come gli atomi e le molecole, o le grandi strutture dell’universo come le galassie, se non attraverso strumenti tecnologici (come per esempio il telescopio) che ci hanno consentito di estendere l’azione dei nostri sensi.
E se gli esseri umani possono immaginare queste strutture, lo fanno, come descritto in precedenza, creando dei loro modelli nella propria mente o eventualmente rappresentandole attraverso metafore tratte dalla propria esperienza diretta.
Uno dei modelli più usati per le molecole è ad esempio quello a sfere e bastoncini, sufficiente per descrivere adeguatamente molte delle caratteristiche delle molecole:
 
modelli molecole
A questo punto, possiamo sostenere a ragion veduta che nella nostra mente possiamo rappresentare la realtà in modo diverso da quanto essa è oggettivamente, non solo traducendola e rappresentandola, ma alcune volte addirittura interpretandola.
E questo vale anche per operazioni come la lettura – che avviene a livello cerebrale, e non oculare – come è stato rilevato in numerosi test che provano che siamo in grado di riconoscere (entro certi limiti) anche parole la cui scrittura è stata deformata ad arte tramite la sostituzione di alcune lettere con altrettanti numeri la cui forma assomiglia alle lettere stesse.
Gli studi hanno infatti dimostrato che esistono due diversi sistemi di elaborazione al nostro interno (ovvero meccanismi cognitivi): il fast thinking, o pensiero veloce, e lo slow thinking, o pensiero lento (per approfondire, si veda la nota [8]).
Il primo è una forma di pensiero intuitiva e immediata che non richiede troppo sforzo, ossia in pratica consumo di glucosio da parte del cervello. È il tipo di pensiero che adottiamo quando pensiamo a un argomento di cui siamo esperti o con cui abbiamo a che fare tutti i giorni.
Un imbianchino, ad esempio, non ha bisogno di riflettere troppo a lungo su come fare la verniciatura di una parete: è un atto immediato perché per lui quotidiano. Per una persona che non ha mai fatto quest’attività, invece, già il pensare a come farla richiederebbe un maggiore impiego di energie e di ragionamento.
Il pensiero lento, al contrario, è una forma di ragionamento riflessiva e “faticosa” che richiede un certo impiego di energie (e quindi di glucosio) per potersi operare.
In modo analogo funziona la percezione: quando entriamo in un ambiente nuovo, come prima cosa diamo una “occhiata generale” all’ambiente stesso, così da farcene una idea di massima. Solo in un momento successivo concentriamo la nostra attenzione su alcuni aspetti particolari. Anche questo dimostra che non percepiamo in modo “oggettivo” la realtà: l’ambiente che analizziamo è sempre lo stesso, a cambiare è invece il nostro sguardo.
Gli esperti hanno dunque dimostrato (si vedano, ad esempio, le note  [7], [1] e [2]) che la nostra percezione è fortemente soggettiva. È come se i nostri canali sensoriali non fossero collegati direttamente alla mente “cosciente”, ma ci fossero dei filtri intermedi, in primis le emozioni.
Si può dire quindi ormai con certezza che l’interpretazione di quanto ricevuto dai sensi di ognuno è basata su codici interpretativi individuali, ossia sulla mappa del mondo pre-costituita dal vissuto, dall’esperienza e dalle competenze di chi riceve gli input sensoriali.

[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]Mi piace l’associazione che fai tra l’idea di metafora a quella di mappa. Puoi entrare più nel dettaglio?

Volentieri. Lo faccio con una citazione di Alfred Korzybski: “La mappa non è il territorio”! (per approfondire, si veda la nota [3]).  Basti pensare alla descrizione di una città che abbiamo visitato e che conserviamo nella nostra memoria magari per condividerla con qualcuno nel racconto a tavola del nostro viaggio…
Tale “ricostruzione” è essa stessa – letteralmente – la nostra “idea” di quella città, la nostra rappresentazione personale e mentale dell’esperienza che in essa abbiamo fatto. Esperienza (tramutata in ricordo) che può non solo essere molto distante dalla realtà oggettiva, ma può anche cambiare nel tempo ai nostri stessi occhi, magari in base a qualche altra esperienza vissuta nel frattempo.
L’effetto della “mappa del mondo” è infatti essenzialmente suddivisibile in:

  • cancellazioni
  • generalizzazioni
  • distorsioni

Tutto ciò può trasformare completamente la nostra rappresentazione mentale interna della percezione rispetto alla percezione stessa. E può quindi modificare anche la nostra reazione a ciò che “pensiamo di percepire”.
Questo vale sempre, in ogni contesto e rispetto a ogni informazione con cui veniamo in contatto.
Immaginiamoci ad esempio nel momento in cui troviamo una busta verde chiaro nella nostra cassetta delle lettere: qual è il nostro primo pensiero sul suo contenuto?E di conseguenza: qual è la nostra reazione in proposito, reazione che si genera ancora prima di aprirla?
Questa è una tipica generalizzazione: in base a qualcosa che abbiamo vissuto precedentemente generalizziamo la nostra reazione. Ed è chiaro che, se non abbiamo mai ricevuto una multa per posta prima, il nostro pensiero nell’aprirla sarà molto più positivo rispetto a chi guida troppo velocemente :-).
Facciamo un altro esempio. Immaginiamo di avere da poco litigato con una persona. Nel momento in cui vediamo questa persona parlare con qualcun altro e guardare più volte nella nostra direzione, cosa pensiamo? Qual è la nostra reazione? Facilmente saremo preda di una distorsione, immaginando il peggio anche se così non è.
Infine: se durante una lunga riunione chi sta parlando è particolarmente noioso, usa termini insoliti o fortemente specialistici e non suscita alcun interesse in ciò che sta dicendo, noi memorizziamo quanto sta dicendo oppure vaghiamo con il pensiero altrove, magari senza accorgercene? Questo è il caso della cancellazione.
Ecco: la mappa del mondo si costruisce nel corso del tempo nella nostra mente, a partire dalle esperienze, principalmente nell’infanzia. La sua evoluzione dura tutta la vita. Lo studio, l’apprendimento, le esperienze di vita possono contribuire ad arricchirla.
Quindi possiamo dire che la mappa del mondo contiene anche regole di filtraggio della realtà costruite a partire dalle esperienze passate.
Le regole contenute nella nostra mappa mentale del mondo filtrano così la realtà percepita con i sensi e ci permettono di costruire modelli mentali o rappresentazioni mentali della realtà stessa.
Questa – così composta – diventa la nostra rappresentazione della realtà, l’unica che la nostra mente percepisce. Ne consegue che non è la realtà, ma un suo modello, più o meno fedele, che esiste esclusivamente dentro la nostra mente, ma a cui noi diamo molto rilievo, concedendogli addirittura lo statuto di realtà.

[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]A questo punto sorge una domanda naturale: se è così, quale è la reale funzione della mappa del mondo? A cosa si deve la sua stessa esistenza e il rilievo che occupa nella vita di ciascuno?

In sostanza assolve a un compito primario, ovvero alla necessità di elaborare le informazioni ricevute dai sensi producendo una reazione in tempo utile. Tempestività che, nel caso dei nostri antenati, era indispensabile per sopravvivere nella savana.
Ma facciamo un esempio più vicino a noi. Mentre sto lavorando al PC seduto sulla sedia concentrato su quanto sto scrivendo, mi serve forse percepire la sedia stessa sotto di me, i vestiti sul corpo, il pavimento sotto i piedi e così via? Assolutamente no, si tratta di informazioni in quel momento irrilevanti e inutili, e dunque quegli stessi stimoli (che vengono comunque percepiti dai recettori sensoriali nel corpo) sono immediatamente cancellati.
Invece, generalizzare il concetto di porta mi consente di usare comunque una porta di tipo mai visto, con una maniglia “strana”, per entrare nella stanza al di la di essa.
Allo stesso modo, generalizzare il concetto di interfaccia utente mi consente di usare l’interfaccia utente di un nuovo smartphone senza leggere il libretto di istruzioni andando per analogia con quella di modelli di smartphone precedenti.
Quindi uno degli effetti tipici della mappa del mondo è proprio creare semplificazioni che portano a costruire modelli semplificati del mondo entro la nostra mente.
Di questi modelli si serve, ad esempio, il fast thinking, con l’obiettivo di operare in tempi rapidi. Ma anche lo slow thinking può costruire modelli: ad esempio, le capacità che si sono sviluppate nei nostri antenati per concepire come produrre una lama tagliente a partire da rocce si sono poi evolute in ciò che consente oggi ad un architetto di immaginare un grande edificio, con tutte le sue caratteristiche.
Costruire modelli è dunque qualcosa che facciamo abitualmente con la nostra mente per interpretare la realtà presente che percepiamo attraverso i sensi, concepire concetti astratti e nuove idee, ideare prodotti (edifici, vestiti, romanzi, film, canzoni…) E immaginare la realtà futura.
Non solo: i modelli ci permettono anche di andare oltre le nostre capacità percettive sensoriali. Sia nel presente, rappresentando cose non percepibili direttamente con i sensi, che nel futuro, immaginando cose non ancora avvenute.

[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]Puoi farci esempi più concreti e operativi, così da comprendere meglio?

Con piacere! Tra gli usi operativi più importanti dei modelli troviamo ad esempio:

  • la comprensione della realtà esistente: attraverso una versione semplificata della realtà esistente io posso fare la comparazione con modelli esistenti nella mia mente a partire da esperienze passate e fare delle analogie, arrivando a costruire una rappresentazione utile per la comprensione;
  • la previsione di comportamenti futuri di un sistema reale: attraverso modelli (in scala, matematici…), si possono fare delle prove o delle simulazioni della evoluzione nel tempo del modello e riportare, con approssimazione sufficiente, quanto ottenuto sul sistema reale, prevedendo in anticipo il comportamento di quest’ultimo… come vedremo di seguito è così che vengono realizzate, ad esempio, le previsioni meteorologiche attraverso simulazioni al computer;
  • la comunicazione di concetti fra persone: attraverso esempi ed analogie con situazioni o contesti noti a chi riceve la comunicazione, è molto più facile spiegare e far capire concetti totalmente nuovi e/o molto complessi.

[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]Venendo a un ambito più contemporaneo, cosa ha comportato in tali sistemi di costruzione di significato l’introduzione delle nuove tecnologie? Penso al concetto di simulazione, ad esempio, ma non solo…

L’avvento dei computer ha portato un modo completamente nuovo di usare i modelli. A partire da caratteristiche semplificate della realtà, usando opportuni algoritmi, è infatti possibile costruire modelli dinamici dei sistemi reali e studiarne l’evoluzione nel tempo, ottenendo indicazioni quasi sempre trasferibili in modo “abbastanza” preciso sul sistema reale simulato, prevedendo l’evoluzione effettiva di quest’ultimo.
Per esempio, le previsioni meteorologiche, che stanno diventando sempre più precise nel breve termine, avvengono proprio grazie a simulazioni computerizzate della evoluzione del sistema atmosfera e nubi. Sul lungo e medio termine le previsioni ancora non sono sufficientemente precise, soprattutto per imperfezioni nei modelli usati per creare le simulazioni.
Possiamo affermare che anche l’elaborazione nei sistemi di Big Data produca modelli. Per esempio, i sistemi di deep learning utilizzati per il riconoscimento facciale, durante la fase di “addestramento”, costruiscono al proprio interno una sorta di modello del viso umano che poi usano per confrontare e riconoscere le persone.
I sistemi grafometrici in uso, ad esempio, per il controllo della firma nelle banche, durante il deposito del campione delle firma traducono l’insieme delle firme fatte in un modello, composto, sia dall’immagine digitalizzata della firma, sia da molti altri parametri come la pressione esercitata con il pennino, il modo di staccare il pennino dal tablet ecc… Le firme apposte in tempi successivi saranno quindi comparati con tale modello e, qualora la distanza dal modello stesso sia superiore ad una data soglia, non saranno riconosciute come valide.

[icon image=”ss-fastforward” character=”” size=”small” cont=”no” float=”left” color=”standard”]Si parla molto di modelli nella Business Analysis, oggi. Puoi dirci qualcosa su questo tema?

Senz’altro. Anche la Business Analysis, infatti, trattata tra l’altro in un precedente articolo, si fonda sulla costruzione di modelli semplificati della realtà dell’azienda od organizzazione in cui si sta operando e delle sue necessità.
Senza i modelli, il numero di particolari da considerare, e quindi di variabili da prendere in esame, sarebbe semplicemente troppo alto e non consentirebbe di trovare soluzioni in tempo utile.
Nella Business Analysis è importante saper costruire il modello giusto, ovvero fare le semplificazioni opportune della realtà, mantenendo nel modello le proprietà più importanti, quelle che consentono di fare le scelte adatte a costruire la soluzione migliore possibile per risolvere problemi e/o cogliere opportunità.
Ma come fare tali scelte? Applicando regole legate al business e, soprattutto, facendo affidamento sulla propria esperienza nel settore.
Si tratta in sostanza di adoperare in modo consapevole delle abilità che usiamo ogni giorno in modo inconsapevole nel mondo reale. Ovvero di formalizzare le esperienze di realtà aziendali simili per costruire modelli e le connesse soluzioni che siano riproducibili in contesti simili.
Ed ecco la generalizzazione che ha consentito, entro certi limiti e con opportuni adattamenti, l’uso degli stessi programmi ERP in aziende anche molto diverse fra loro… Tutto si tiene, insomma. In un complesso, ma affascinante, sistema che lega insieme istinto, ragione e innovazione.

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Grazie mille, Giulio! Sei stato molto generoso nel condividere questo “filo narrativo” che ha gettato le basi per tanti altre riflessioni. E sono sicura che lo stesso farai nei prossimi articoli della tua rubrica sul nostro blog, in cui ci guiderai nell’uso di vari tipi di modelli, molto diversi fra loro, sia per l’analisi della realtà quotidiana che per quella di contesti aziendali. Stay tuned!

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[highlight]Per approfondimenti:[/highlight]


[1] Bandler, R. (2011). Il potere dell’inconscio e della PNL. Alessio Roberti Editore.
[2] Bandler, R., & MacDonald, W. (1991). Guida per l’esperto alle submodalità. Astrolabio.
[3] Bateson, G. (1979). Mente e Natura: un’unità necessaria. Adelphi.
[4] Bavister, S., & Vickers, A. (2012). PNL Essenziale. Alessio Roberti Editore.
[5] Bottaccioli, F. (2015). Psiconeuroendocrinoimmunologia. I fondamenti scientifici delle relazioni mente-corpo. Le basi razionali della medicina integrata. Red.
[6] Destri, G. (2013). Sistemi Informativi il pilastro digitale di servizi ed organizzazioni. FrancoAngeli.
[7] Goleman, D. (1999). Intelligenza Emotiva. Che cos’è e perché può renderci felici. Edizioni BUR.
[8] Kanheman, D. (2011), Pensieri Lenti e Veloci. Mondadori.
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