Modulo Innovation parte 1, Appunti di Strategia E Innovazione

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INGEGNERIA GESTIONALE LM-

Appunti di Strategic and

Innovation Management

PARTE 2: INNOVATION

Questa matrice è un buono strumento, introdotto nel 1990, per classificare i tipi di innovazione. Vede come dimensioni le Componenti (core concepts) che possono essere rafforzate o ribaltate e i Sistemi (collega- menti) che possono essere cambiati o non cambiati. Incrociando queste due dimensioni abbiamo quattro tipi di innovazione:

1. Incremental innovation: c’è solo un piccolo margine di cambiamento rispetto ai core concepts e non cambiano il sistema (es. cambiamento nel sistema di frenata di un’auto non comporta un cam- biamento per l’intero sistema auto)
2. Modular innovation: può avere un’innovazione radicale ma che riguarda un solo componente del sistema totale (es. domotica nelle case non cambia il sistema casa)
3. Architectural innovation: non porto dei cambiamenti radicali nei singoli componenti ma i loro col- legamenti cambiano, cioè vengono ricombinate le componenti per creare un nuovo prodotto (es. il walkman della Sony, oppure la lavatrice che può anche essere vista come un’incremental innova- tion)
4. Radical innovation: si ha un significante cambiamento delle componenti e del sistema totale (es. nei computer i bit) Quali sono le principali motivazioni per innovare? Possiamo dare una risposta guardando alla macroecono- mia e alla microeconomia. Iniziamo dalla prospettiva macroeconomica.

L’innovazione incide fortemente sul benessere di un Paese. La tipica misura del benessere di un paese è il PIL pro capite (GDP: Gross Domestic Product). Viene calcolato tramite una semplice equazione: 𝑌 𝑃𝑂𝑃

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Y è il PIL, POP è la popolazione in età da lavoro, N numero di persone che lavorano nel Paese. Y/N rappresenta il Pil realizzato da ogni lavoratore, è una misura della produttività media del lavoro. N/POP è la percentuale di popolazione che ha un’occupazione (gli altri sono disoccupati o scoraggiati che non cercano un lavoro). Se guardiamo ai grafici della figura che mettono in relazione il PIL pro capite di USA e Italia notiamo che c’è un gap, il PIL italiano è più basso di quello americano. Scindiamo il grafico nella componente produttività (grafico in alto a destra) e la componente tasso di occupazione (grafico in basso a destra). Possiamo influenzare questi indicatori se cresce la produttività o se cresce la quota di occupati nella popolazione o se crescono entrambi. Esistono vari fattori per incrementare la produttività e uno di questi è l’innovazione tecnologica (altri fattori sono il capitale umano, il capitale fisico, le risorse naturali, la capacità imprenditoriale e l’ambiente istituzionale). Dalla prospettiva microeconomica per le aziende, l’innovazione tecnologica è il singolo drive più importante per il successo competitivo in molte industrie. Il successo nell’innovazione non è su quanto si spende ma piuttosto su come si investe. Le aziende altamente innovative migliorano le loro performance puntando sulle capacità critiche e allineandole con la loro strategia aziendale complessiva. Devono avere la capacità di gestire il ciclo di vita dei loro prodotti e progetti. Come possiamo misurare l’innovazione? L’Unione Europea ha un suo metodo che consiste nell’European Innovation Scoreboard e che viene aggiornata di anno in anno. Consiste in una serie di indicatori (25) che sono divisi in tre categorie

1. Fattori abilitanti: sono i prerequisiti che bisogna avere per attuare l’innovazione. L’indicatore che viene preferito è quello della spesa in ricerca e sviluppo che è una misura di quanti soldi investo nel processo di innovazione. Altri fattori sono le risorse umane (ovvero il grado di istruzione nel paese, numero di laureati, numero di dottorati) e i sistemi per la ricerca (si guarda alle pubblicazioni e co-

Capitolo 2: Sources of Innovation

L’innovazione può provenire da diverse fonti, le quali formano una rete di elementi complementare tra loro, possiamo pensare all’individuo (inventore che poi cede il brevetto all’azienda), alle imprese (open o close innovation), alle università o enti di ricerca (come contributi pubblici al processo di innovazione), enti no profit e fondazioni. Nel processo di innovazione un ruolo importante è giocato dalla creatività, cioè la capacità di produrre la- voro utile e nuovo. La creatività individuale è funzione di abilità intellettuali (come la capacità di articolare idee), conoscenza (conoscere uno specifico campo), stile di pensiero (scegliere di pensare in modi nuovi), personalità, motivazione e ambiente (ad esempio supporto e ricompense per idee creative). Bisogna inco- raggiare la creatività e può essere fatto in tanti modi. Un esempio in questo campo è rappresentato da Google che offre una gamma di meccanismi formali e informali per incoraggiare i suoi dipendenti ad inno- vare, tra cui:

• 20% del tempo: tutti gli ingegneri sono incoraggiati a spendere il 20% del loro tempo a lavorare su progetti propri.
• Riconoscimento con premi
• Premi dei fondatori di Google
• Concorso tra le idee
• Recensioni e revisione dell’innovazione. Quando parliamo di innovazione e di fonti di innovazione, possiamo distinguere due diversi approcci: science push e demand pull. a) Science Push: il processo nasce da una scoperta, un’invenzione. Questa viene successivamente bre- vettata, si trova un’azienda disposta a trasformarla in un prodotto o in nuovo servizio. Quindi entra in produzione e l’azienda la realizza e poi il prodotto viene commercializzato e venduto. b) Demand Pull: è il processo contrario al precedente. La spinta viene all’innovazione viene data dal cliente. Il consumatore percepisce delle debolezze in un prodotto o servizio e ha l’intuizione di come questo possa essere migliorato. Il suggerimento arriva all’azienda che lavora per sviluppare questo nuovo progetto che entrerà poi in produzione e sarà venduto. Le innovazioni per demand pull sono più frequenti di quello che si possa pensare. Un esempio è quello della barca a vela di classe olimpica laser, una barca piccola che può essere trasportata sul tetto della propria auto. O un altro esempio è lo snowboard. CASO STUDIO: Lego Mindstorm È una serie Lego che consiste in robot elettronici che Lego sviluppa insieme agli scienziati del MIT. In pochis- simi mesi dal rilascio del prodotto migliaia di hacker si mettono al lavoro. Lego si rende conto che ci sono migliaia di adulti fan di Lego e che molti di questi sono anche dei designer estremamente capaci e può tra- sformarli in un vantaggio. Lancia un contest in cui gli utenti possono mostrare i loro design e quelli che sono particolarmente buoni vengono venduti e messi sotto licenza Lego. (è un’osservazione di come l’innova- zione possa partire dalla domanda ma risulti comunque complementare al Science Push che viene usato nelle fasi iniziali). CASO STUDIO: Camera Pill È una capsula che contiene al suo interno una telecamera che può essere ingoiata da un paziente e fornire immagini dell’intestino dall’interno. Fu inventata da Gavriel Iddan e un team di scienziati. Il progetto fu ini- ziato da un gastroenterologo, Iddan era invece un ingegnere missilistico senza un background medico. Id- dan applicò i concetti dei missili guidati all’esigenza del gastroenterologo. Durante il suo sviluppo si incon- trarono moltissimi problemi (dimensione, qualità dell’immagine, durata della batteria). Per renderlo un prodotto commerciabile Iddan fece una partnership con un CEO di una compagnia che fornì il capitale. Con- temporaneamente fece squadra con un team di scienziati per combinare le conoscenze. Il risultato fu un

successo e un prodotto rivoluzionario (Chiaramente è il risultato di una combinazione iterativa di demand pull e science push). Negli ultimi vent’anni p venuta fuori una particolare forma di innovazione che non può essere classificata né come demand pull né come science push e che ha una componente aggiuntiva che è quella di signifi- cato. Questo tipo di innovazione è chiamata Design-driven innovation, cioè innovazione guidata dal design. È un tipo di innovazione che fa forte uso di nuova tecnologia (come il science push) ma contemporanea- mente cambia il significato e l’utilizzo che viene fatto di un certo tipo di prodotto o di un certo servizio. Un esempio su tutti è la Wii di Nintendo. Ha un contenuto importante di nuova tecnologia ma cambia il signi- fica to di quelle che erano state le console fino ad allora, ovvero un gioco controllato tramite un joypad. La Wii rende la console un divertimento di tipo sociale, si possono aggiungere numerose funzioni come fare esercizio fisico, simulare sport, ecc. Si passa da una classica fruizione passiva della console ad una attiva. Vediamo questo utile grafico per la classificazione delle strategie di innovazione. Sull’asse delle ordinate distinguiamo le innovazioni radicali e le innovazioni incrementali. Sull’asse delle ascisse troveremo il signifi- cato che può essere o adattato ai modelli socioculturali oppure generato ex novo. Notiamo che il modello design driven è in grado di generare nuovo significato ma può farlo sia tramite un’innovazione radicale sia tramite un’innovazione incrementale. Un esempio di cambio di significato con innovazione incrementale può essere quello portato dall’azienda Alessi che ha introdotto sul mercato prodotti di design che prima avevano semplicemente uno scopo funzionale. Prima di loro nessuno si era mai sognato di fare apri tappi a forma di ballerina o cose simile. Cambiano il significato di questi oggetti comuni rendendoli anche dei pro- dotti gradevoli per un regalo. Quali sono i fattori che facilitano l’innovazione di tipo science push e quali quelli che facilitano l’innovazione di tipo demand pull? Fattori per Science Push:

1. Effetti di rete, che negli ultimi anni sono legati alla possibilità delle aziende di collaborare con le università e gli enti di ricerca. Vedremo più avanti i cluster tecnologici come la Silicon valley, la quale sviluppa la collaborazione tra aziende e università che sono localizzate in quel territorio
2. L’emergere di nuove tecnologie che si affermano e possono essere sviluppate

1. Livello individuale: basato sulla ricchezza della conoscenza preesistente. Queste conoscenze sono aggiornabili e cumulative, ma solo nei propri domini. Allargare le proprie conoscenze in altri domini è difficile se non si hanno conoscenze di base. La conoscenza migliora l’apprendimento perché la memoria si sviluppa sull’apprendimento associativo: gli eventi vengono registrati in memoria stabi- lendo legami con concetti preesistenti.
2. Livello dell’organizzazione: è composto dalla capacità di assorbimento di ogni singolo membro dell’organizzazione. Qui l’assorbimento riguarda anche la capacità di sfruttare le nuove informa- zioni. Non è semplicemente la somma delle capacità di assorbimento dei singoli membri ma con- trolla l’ambiente e traduce le informazioni. Si base anche sull’interazione all’internodi sub-unità e sui collegamenti tra reti interne dell’organizzazione e fonti di informazioni esterne. Ciò che l’organizzazione ha imparato nel passato viene sfruttato nella nuova conoscenza. È il concetto di “Path Dependency” (dipendenza dal percorso – già descritto nella parte di Strategy, capitolo 6): l’abilità di creare conoscenza dipende da quello che la compagnia ha fatto nel passato. Se le aziende hanno sviluppato R&S nel passato questo può preparare meglio il terreno per un’acquisizione futura di conoscenza e una fu- tura innovazione. Inoltre, essendo che la capacità di assorbimento è Path Dependent, per un’azienda risulta impossibile eseguire un “leap frog” (letteralmente salto della rana), cioè il passaggio da uno stato di cono- scenza ad un altro risulta molto difficile e costoso se non si è creato un percorso di R&S costante nel pe- riodo precedente. Un altro concetto è quello dei “Knowledge Brokers”, una persona o un gruppo di individui (aziende) che facilitano il trasferimento di informazioni da una parte ad un’altra in cui possono essere utilmente impie- gate. Sono una sorte di ponte, di intermediari. Come già accennato, parliamo meglio dei Cluster Tecnologici, o Regional Innovation System. Essi sono reti di imprese connesse tra loro e di istituzioni associate operanti in determinati campi, concentrate territorial- mente, dove competono e allo stesso tempo cooperano, collegate da elementi di condivisione e di comple- mentarità. L’esempio più famoso è quello della Silicon Valley, ma esistono realtà simili anche in Italia, ad esempio in Sicilia ci sono Etna Valley e Palermo Biotech. Quando parliamo di cluster tecnologici parliamo di una rete trilaterale che combina la presenza delle industrie, dei centri di ricerca accademici e dello stato. Presenta dunque eccellenze in ricerca e innovazione e di creazione di valore. Essendo concentrati in un’area geografica circoscritta, difficilmente gli imprenditori si sposteranno da quell’area, il lavoro creato dalle aziende basate sulle nuove tecnologie forma un monopolio di conoscenze spaziale. Un concetto simile era quello dei distretti industriali (molto diffusi in passato in Italia) che però riguardano settori industriali come quello tessile, mobiliare, ecc. Queste aziende erano una vicina all’altra e potevano avere accesso a manodo- pera specializzata nella zona in cui erano localizzati i distretti. Culturalmente esistevano delle famiglie di artigiani che tramandavano di padre in figlio abilità e competenze necessarie per lavorare nel settore. I Clu- ster tecnologici sono invece dei cluster regionali in cui le aziende hanno in comune la tecnologia, solita- mente parliamo di high-tech. Queste aziende funzionano con gli stessi fornitori, clienti o complementi. Si basano su economie di agglomerazione e la vicinanza facilità lo scambio di conoscenze. Il cluster può por- tare a miglioramenti dell’infrastruttura (es. strade, utilities, scuole, ecc.). Non sempre è conveniente che aziende che operano nello stesso settore high-tech si vadano a localizzare in prossimità di altre aziende che operano nello stesso settore. La concentrazione territoriale, infatti, dipende da tre elementi:
3. Dipende dalla natura della tecnologia: la conoscenza legata alla tecnologia può essere di codificata, esplicita o di tipo tacita. Se la conoscenza viene passata facilmente non ho bisogno di un cluster ma se ad esempio questa è protetta da brevetti e copyright potrebbero servire comunicazione e fre- quenti interazioni.
4. Dipende dalle caratteristiche dell’industria
5. Dipende dal contesto culturale della tecnologia: cioè se la tecnologia verrà poi adattata al contesto culturale del mercato o meno.

A seconda di questi elementi avremo processi di localizzazione diversa che possiamo esplicitare tramite una matrice. Sull’asse orizzontale troviamo la complessità della conoscenza tecnologica; viene misurata in termini di co- noscenza tacita (high) e conoscenza esplicita (low). In questo caso la complessità cresce con l’ammontare di conoscenze non codificate. Sull’asse verticale troviamo la complessità della conoscenza del mercato; viene misurata in termini di ne- cessità di adattare il mio prodotto a quello che è il mercato (high) oppure no (low). Combinando queste due dimensioni si ottengono i seguenti quattro modelli:

1. Complessità della conoscenza tecnologica bassa e complessità della conoscenza del mercato bassa: la conoscenza della tecnologia è piuttosto semplice e facilmente accessibile. Questo vuol dire che l’azienda non ha bisogno di andarsi a localizzare né dove si genera la conoscenza tecnologica né dove si genera la conoscenza del mercato, né dove si genera l’innovazione.
2. Complessità della conoscenza tecnologica alta e complessità della conoscenza del mercato bassa: questo è il caso del cluster tecnologico che ha la sua logica di esistere quando la singola azienda può beneficiare al massimo degli spillover tecnologici legati alla conoscenza tacita. La conoscenza del mercato è poco complessa, non c’è bisogno di adattamento alla domanda locale e quindi al mercato, basta solo la conoscenza tecnologica per realizzarlo.
3. Complessità della conoscenza tecnologica bassa e complessità della conoscenza del mercato alta: abbiamo una conoscenza codificata ma l’informazione relativa al mercato è complessa. Per otte- nere dei vantaggi bisogna localizzarsi vicino al mercato. Ad esempio molte case automobilistiche si stanno spostando verso la Cina per realizzare modelli specifici per la domanda di quel paese.
4. Complessità della conoscenza tecnologica alta e complessità della conoscenza del mercato bassa: è il caso più complesso. Si applica una “rotazione”, ovvero si realizzano dei team di sviluppo e li si fanno ruotare da una localizzazione all’altra. Vediamo dunque che i cluster tecnologici non sono dei modelli che vanno bene per tutte le industrie ma sono soltanto una delle possibilità di localizzazione.

inizialmente molto limitati rispetto ai mainframe che però erano utilizzati dalle aziende o enti di ricerca) Queste tecnologie possono essere dirompenti-radicali come la fotografia digitale, i microrobot o i supercon- duttori ad alta temperatura, oppure possono essere evolutive-dirompenti, che risultano dalla combinazione di tecnologie che afferiscono ad aree differenti, come nel caso della banca elettronica. I nuovi entranti che portano la tecnologia distruttiva entrano nel mercato concentrandosi sui segmenti che sono trascurati dagli “incumbents”, le aziende già affermate. Quindi rischiano rifornendo quello che inizial- mente è un mercato di nicchia sperando che presto possa essere più ampio. Il dilemma dell’innovatore consiste nella scelta tra il continuare a muoversi sulla curva della tecnologia at- tualmente esistente o cambiare per una curva di tipo dirompente. Uno dei problemi delle tecnologie dirompenti è rappresentato dal seguente grafico: Sull’asse verticale le performance ma su quello orizzontale il tempo. Le frecce dritte rappresentano i diffe- renti segmenti nel mercato. Vediamo che con il tempo una tecnologia di questo tipo sarò in grado di soddi- sfare con le sue performance il segmento di “High quality use” e quello di “Most demanding use (versione più sofisticata della tecnologia)”. Quando la tecnologia appare nel mercato è in grado di soddisfare solo i segmenti più bassi. Gli “incumbent” possono proteggersi dal rischio delle tecnologie dirompenti cercando di bloccare gli en- tranti nei settori bassi del mercato, il cosiddetto “zero segment”. Chi adotta le tecnologie dipendenti? Sono principalmente in nuovi entranti nell’industria. Utilizzare queste tecnologie è un modo tipico di entrare in un’industria e minacciare gli “incumbent”. Un aspetto del di- lemma dell’innovatore è che gli incumbent sono caratterizzati da un’inerzia tecnologica nei confronti delle tecnologie dirompenti. Cioè le grandi aziende non tenderanno a saltare da una curva ad un’altra ma a se- guire la curva su cui hanno iniziato a muoversi sin dall’inizio. Questo avviene per alcune ragioni:

• le grandi aziende sono spesso molto focalizzate sugli sforzi di innovazione incrementale, mentre sviluppare o abbracciare tecnologie dirompenti richiede loro di pensare al di fuori dei loro schemi e proiettarsi in mercati nei quali non sono davvero molto interessati. Un modo che hanno per seguire queste nuove tecnologie potrebbe essere tramite le aziende spin-off, le quali possono sfuggire alla “burocrazia” dell’azienda madre e esplorare meglio.
• Diversamente dalle piccole aziende, gli incumbents devono rispondere a grandi investitori che vo- glio vedere le vendite e i profitti, i quali non vengono prodotti nelle fasi iniziali dalle tecnologie di- rompenti.

Le grandi aziende hanno delle opzioni per inseguire le tecnologie dirompenti, queste possono essere: il for- zare il cambiamento tecnologico (è il caso della Kodak), creare compagnie separate (spin-off, come detto sopra) oppure acquisire una compagnia più piccola (acquisire startup). La curva S è utilizzata, oltre che per osservare le prestazioni di una tecnologia, anche per osservare la sua diffusione tra i consumatori nel tempo. La curva risulta utile perché anche nel caso della diffusione si ha un tratto iniziale piatto (pochi utenti la uti- lizzano, poi un incremento abbastanza rapido degli utilizzatori e infine un altro tratto piatto che indica quando il mercato si è saturato (sarebbe il limite della curva). Rogers identifica una curva più lunga che per- mette di identificare cinque differenti tipi di adottanti della tecnologia e di cui possiamo fare la distribu- zione di frequenza (curva a campana). Le categorie sono:

1. Innovatori: sono coloro che rischiano. I pionieri di una tecnologia anche se la tecnologia non è an- cora perfetta e se il suo impiego è costoso. Sono la minoranza del mercato (circa il 2%).
2. Primi adottanti: costituiscono circa il 10% del mercato. Sono coloro che adottano la tecnologia e sono anche in grado di fare proselitismo e influenzare gli altri. Sono veramente cruciali nel cambia- mento da basso tasso di diffusione allo step successivo.
3. Maggioranza anticipata: sono circa il 50% del potenziale mercato. Non sono forti leader opinionisti come i primi adottanti ma possono ancora influenzare il mercato contribuendo alla su crescita.
4. Maggioranza tardiva: sono conviti dal fatto che le quote di mercato di quella tecnologia stanno crescendo
5. Ritardatari: entrano nel mercato solo quando si vedono costretti, cioè è assolutamente necessario adottare la nuova tecnologia. Il punto cruciale nella diffusione della tecnologia è il punto in cui si cambia da Primi Adottanti a Maggio- ranza anticipata. Moore descrive questo punto come “Crossing the charm”. Mentre gli innovatori e i primi adottanti sono più avventurosi e dispongono di risorse economiche da rischiare, la maggioranza anticipata richiede che la tecnologia debba aver raggiunto un certo livello di performance e devono ricevere se neces- sario supporto dagli sviluppatori. Quindi le compagnie devono sviluppare queste abilità. La curva S della diffusione è in parte funzione della curva S del miglioramento delle performance tecnologi- che. La curva di apprendimento porta a cali di prezzo che accelerano la diffusione. Il mercato ha un ritardo rispetto allo sviluppo della tecnologia dovuto al fatto che i consumatori vanno convinti che vale la pena uti- lizzare la nuova tecnologia. Qual è l’utilizzo attuale della curva S? Abbiamo due applicazioni, la prima è utilizzarla come uno strumento di tipo descrittivo mentre il secondo è utilizzarla come strumento di tipo prescrittivo, anche se più difficle. Ovvero cercare di capire quale sarà il limite della tecnologia. Tuttavia, non tutte le tecnologie seguono la curva S (es. modem in relazione alle loro velocità).