Chapter 38. Emerging Technologies and Their Marketing Relevance

Obiettivi di apprendimento

Al termine di questo capitolo lo studente sarà in grado di:

• applicare a qualsiasi tecnologia nuova un criterio in quattro domande — quale problema risolve, per chi, a quali condizioni, a quale costo;
• distinguere realtà virtuale, aumentata e mista sul continuo fra ambiente reale e sintetico, e indicarne usi sostenuti da evidenza e limiti;
• ricostruire la vicenda del metaverso e trarne la distinzione fra la validità di una tecnologia e la correttezza della sua narrazione di mercato;
• spiegare che cosa cambia quando un prodotto genera dati sul proprio uso, elencando le tre conseguenze e i tre problemi che ne derivano;
• definire un registro distribuito, enunciare la proprietà che lo rende utile e il criterio che ne delimita l’uso, e collocare il Web3 rispetto alle sue realizzazioni;
• distinguere la personalizzazione di massa del prodotto fisico da quella del messaggio e dell’offerta, e spiegare perché la prima sposta un costo dalla produzione al cliente;
• riconoscere le tre trappole dell’adozione tecnologica e formulare la decisione di adottare come scelta di allocazione fra alternative.

Concetti chiave

Criterio delle quattro domande · continuo realtà-virtualità · extended reality · realtà virtuale · realtà aumentata · realtà mista · presenza · registrazione spaziale · effetto novità · metaverso · ambiente persistente condiviso · interoperabilità · Internet of Things · oggetto connesso · dato d’uso · proprietà del dato d’uso · manutenzione predittiva · registro distribuito · blockchain · immodificabilità · Web3 · beni digitali · Industry 4.0 · produzione flessibile · gemello digitale · personalizzazione di massa · modularità · navigazione della scelta · calcolo quantistico · crittografia post-quantistica · adozione per segnalazione · costo di apprendimento organizzativo

Quattro confini vanno dichiarati subito. La tecnologia come forza del macroambiente — che cosa fa alla struttura dei settori indipendentemente da quale sia — è materia del § 6.4: qui si trattano le singole tecnologie e il loro uso. L’intelligenza artificiale non è oggetto di questo capitolo: apprendimento automatico al § 9.4, sistemi generativi al § 9.5, limiti al § 9.7, costo materiale al § 9.8, visibilità nei motori generativi al capitolo 32, commercio agentico al § 36.7. Dove compare qui, compare come nome di un rimando. La diffusione delle innovazioni è al § 24.7, e il § 38.8 vi poggia senza riesporla. La tracciabilità di filiera è al § 35.5, che valuta la blockchain come soluzione a un problema; il § 38.5 tratta la tecnologia. Nessun prodotto, dispositivo o protocollo viene nominato.

38.1 Un criterio di valutazione: quale problema di marketing risolve

38.1.1 Perché questo capitolo è costruito al contrario

Un capitolo dedicato alle tecnologie emergenti ha un difetto che nessun altro possiede: comincia a invecchiare il giorno in cui viene scritto. La tentazione sarebbe di riempirlo di novità, ed è l’errore peggiore: produrrebbe un elenco privo di valore in pochi anni.

Il capitolo fa l’opposto. Costruisce un criterio di valutazione e lo applica sette volte, trattando ciascuna tecnologia come esemplificazione del metodo anziché come argomento a sé: se una di esse scomparisse, il capitolo resterebbe utile, perché ciò che insegna è come si guarda una tecnologia. Il criterio non serve a dimostrare che le tecnologie nuove non contino, ma a separare due domande che l’entusiasmo e il rifiuto confondono allo stesso modo: se una tecnologia sia rilevante nel mondo, e se lo sia per una certa organizzazione, in un certo momento. La prima è interessante; la seconda è quella che si decide.

38.1.2 Le quattro domande

Prima: quale problema di marketing risolve. Non «che cosa consente di fare», ma quale difficoltà preesistente rimuove. La formulazione corretta è comparativa: il problema non era risolvibile prima, oppure lo era a un costo molto maggiore. Se una tecnologia fa meglio ciò che si fa già bene, la risposta è debole; se rende sostenibile qualcosa che era troppo costoso, è forte. Attenzione a una scorciatoia frequente: «migliora l’esperienza» non è un problema, è un’aspirazione. Il problema va enunciato in modo che se ne possa riconoscere la soluzione.

Seconda: per chi. Quale segmento, in quale categoria, in quale contesto d’uso. Una tecnologia utile in una categoria è irrilevante in un’altra, e l’errore più comune è generalizzare dal settore in cui funziona. Il livello è quello consueto: non «i consumatori», ma persone identificate da un bisogno, in una situazione (→ cap. 16).

Terza: a quali condizioni funziona. Che cosa deve essere vero perché produca valore. Quattro condizioni ricorrono: adozione da parte di chi dovrebbe usarla, che non discende dalla sua esistenza; infrastruttura disponibile nel mercato considerato; competenza, dell’organizzazione e dell’utilizzatore; dato disponibile nella forma richiesta. Adner (2006) ha argomentato che il rischio più sottovalutato non è tecnico ma riguarda i complementi: un’offerta può fallire perché qualcosa di cui ha bisogno non è pronto. È un articolo di rivista manageriale, come le fonti sulla personalizzazione di massa del § 38.6.1: si leggono per la formulazione, non come evidenza.

Quarta: che cosa costa. Tre voci, e solo la prima si calcola di solito. Il costo di acquisizione e gestione, che include il costo materiale del calcolo quando la tecnologia ne è intensiva (→ 9.8). Il costo di apprendimento organizzativo, cioè il tempo in cui l’organizzazione lavora peggio perché sta imparando (→ 5.3). Il costo di abbandono: dati da migrare, promesse da ritirare, processi da ricostruire, credibilità interna consumata.

38.1.3 Come si usa

L’ordine conta: si parte dal problema e si arriva alla tecnologia, non viceversa. Una decisione che comincia da «che cosa possiamo fare con questa tecnologia» ha già rinunciato alla prima domanda. Resta legittima l’esplorazione senza problema definito, purché sia dichiarata come tale, con budget separato, e non sia misurata con le metriche degli investimenti che risolvono problemi (→ cap. 10).

Nei paragrafi che seguono ciascuna tecnologia si chiude con le quattro domande in forma compatta. Le risposte non sono verdetti: sono lo stato di un ragionamento, da rifare quando le condizioni cambiano.

38.2 Extended Reality: realtà virtuale, aumentata, mista

Questo paragrafo è la sede in cui il manuale tratta le realtà estese; i capitoli che vi ricorrono rimandano qui.

38.2.1 Tre tecnologie su un continuo

Milgram e Kishino (1994) hanno ordinato queste tecnologie lungo un continuo realtà-virtualità, dall’ambiente interamente reale a quello interamente sintetico: non sono categorie separate ma posizioni su una scala.

La realtà virtuale sostituisce l’ambiente percepito: chi la usa vede e sente un ambiente generato al posto di quello in cui si trova. La proprietà che la definisce è la presenza, cioè la sensazione di essere altrove (Steuer, 1992). Ciò che la rende potente — l’esclusione del mondo circostante — è anche ciò che la rende scomoda.

La realtà aumentata sovrappone elementi sintetici all’ambiente reale, che resta visibile. Azuma (1997) la definisce con tre requisiti congiunti: combina reale e virtuale, è interattiva in tempo reale, ed è registrata nello spazio tridimensionale, cioè gli elementi aggiunti stanno in un punto preciso del mondo e vi restano quando ci si muove. Il terzo requisito la distingue da un’immagine sovrapposta a uno schermo.

La realtà mista designa la condizione in cui elementi reali e sintetici non solo coesistono ma interagiscono: l’oggetto virtuale è occluso da quello fisico che gli sta davanti, poggia su una superficie riconosciuta, reagisce all’ambiente. È la posizione intermedia e la più esigente sul piano tecnico. L’espressione extended reality è un termine ombrello per tutte e tre; usarla al posto delle distinzioni è comodo e quasi sempre impreciso.

38.2.2 Tre usi con evidenza

Il primo, e il meglio documentato, è la prova virtuale di prodotti la cui incertezza è visiva o dimensionale: come apparirà un oggetto in un ambiente, se entrerà in uno spazio, come starà su una persona. Hilken, de Ruyter, Chylinski, Mahr e Keeling (2017) hanno mostrato che il beneficio deriva da due meccanismi — l’oggetto è visto nel contesto d’uso e può essere manipolato — e Heller, Chylinski, de Ruyter, Mahr e Keeling (2019) hanno aggiunto la condizione che li governa: il vantaggio cresce con la fatica che la persona farebbe a immaginare da sola il risultato. Dove l’immaginazione basta, la tecnologia non aggiunge nulla.

Il secondo è la formazione: ripetere una procedura rischiosa, costosa o rara senza conseguenze. È un uso interno che riguarda il marketing perché tocca la capacità di mantenere la promessa fatta al cliente (→ 26.5) e la preparazione della rete commerciale (→ 29.6). Il terzo è la visualizzazione di offerte non trasportabili — impianti, immobili, ambienti — dove il problema risolto è netto e il beneficio comprende una riduzione documentabile di costi e di emissioni (→ 42.1).

38.2.3 I limiti

L’attrito d’uso. Indossare un dispositivo, scaricare un’applicazione, concedere l’accesso alla fotocamera sono costi sostenuti prima del beneficio, e ogni costo anticipato riduce l’adozione (→ 11.7). Le forme meno immersive hanno attrito minore, ed è la ragione per cui sono più diffuse pur essendo meno spettacolari.

Il costo di produzione dei contenuti. Ogni oggetto va modellato con precisione sufficiente, e il costo cresce con l’ampiezza della gamma (→ 23.4): un’impresa con pochi articoli stabili è in una condizione radicalmente diversa da una con migliaia di riferimenti stagionali.

L’effetto novità. Le prime misure di un’esperienza nuova contengono una componente di curiosità che non si mantiene. Da cui una regola: osservare l’effetto a distanza di tempo e su un gruppo di confronto, non nelle settimane successive al lancio (→ 8.5). È l’errore che rende inutilizzabili molti risultati entusiastici riportati su queste tecnologie.

Un’ultima distinzione. Un’esperienza immersiva non è per ciò stesso un’esperienza come categoria d’offerta (→ 26.8), né un’esperienza di significato (→ 23.9): quelle si definiscono da ciò che la persona ricava, non dal mezzo con cui vi accede.

Le quattro domande	Extended reality
Problema risolto	Incertezza visiva o dimensionale prima dell’acquisto; mostrare ciò che non si trasporta; esercitarsi
Per chi	Chi fatica a immaginare l’esito; categorie a incertezza percettiva, non informativa
Condizioni	Dispositivo diffuso nel mercato; gamma modellabile a costo sostenibile
Costi	Contenuti; attrito imposto al cliente; misura confusa dall’effetto novità

La riduzione dei resi che questi strumenti promettono va contabilizzata dove il costo evitato si trova, cioè nella logistica inversa (→ 35.6).

38.3 Metaverso: promessa, ridimensionamento, residuo utile

Questo paragrafo è la sede in cui il manuale tratta il metaverso; i capitoli che vi ricorrono rimandano qui.

38.3.1 Che cosa era stato previsto

Il termine metaverso nasce in un romanzo di fantascienza (Stephenson, 1992) e indica un ambiente tridimensionale persistente e condiviso: persistente perché continua a esistere quando ci si scollega, condiviso perché più persone vi sono presenti simultaneamente attraverso una rappresentazione di sé. Ball (2022), in un saggio d’autore nato da una serie di articoli, ne dà la formulazione più esigente, aggiungendo la continuità di identità e beni fra ambienti diversi, cioè l’interoperabilità.

La previsione, formulata con grande convinzione all’inizio degli anni Venti, era che quell’ambiente sarebbe diventato un luogo generale — di socialità, lavoro, intrattenimento e commercio — e quindi un canale di marketing a sé. Va detto per che cosa vale il caso: quel ciclo di aspettative si è svolto in un ambiente industriale e finanziario particolare, e non descrive l’attesa suscitata ovunque. Vale come esempio di un meccanismo, con la qualificazione che il § 38.8.2 applica all’ordine di adozione.

38.3.2 Che cosa non si è verificato, e perché

Il ridimensionamento va raccontato senza sarcasmo, perché la lezione sta nelle ragioni.

Mancavano ragioni d’uso quotidiane. Un ambiente generale non è un compito: la promessa era quella di un contenitore, e le persone adottano strumenti per fare cose, non per stare in luoghi. Nei termini del § 24.7, il vantaggio relativo percepito era basso rispetto ad alternative già disponibili.

L’attrito dei dispositivi. Sessioni brevi, disagio fisico, necessità di uno spazio libero, costo di ingresso. Un attrito di questa entità è compatibile con usi occasionali ad alto valore, non con la presenza quotidiana che la previsione richiedeva.

L’assenza di interoperabilità. Ogni ambiente è rimasto separato: identità, beni e relazioni non si spostano. Senza interoperabilità non esiste un metaverso ma molti ambienti, e gli effetti di rete restano confinati a ciascuno anziché sommarsi (→ 36.1). Dwivedi e colleghi (2022) hanno collocato proprio qui il divario fra la formulazione del concetto e le sue realizzazioni.

38.3.3 Il residuo utile

Il ridimensionamento non ha cancellato la tecnologia. Restano usi in cui gli ambienti persistenti condivisi funzionano, con una caratteristica comune: la co-presenza in uno spazio tridimensionale è la sostanza del compito, non la sua confezione. Tre famiglie: la formazione collettiva su procedure che si svolgono nello spazio; la progettazione a distanza di oggetti tridimensionali, dove esaminare insieme un volume è il lavoro stesso; la socialità di nicchia, in comunità per cui l’ambiente condiviso è il luogo di una pratica specifica (→ 13.6).

38.3.4 La lezione di metodo

È la più importante del capitolo, e vale ben oltre il metaverso: una tecnologia può essere reale e la sua narrazione di mercato può essere sbagliata. L’enunciato tecnico — è possibile costruire ambienti tridimensionali persistenti e condivisi — era vero e resta vero. L’enunciato di mercato — le persone vi trasferiranno parte della vita quotidiana — non era una conseguenza del primo ma una previsione autonoma, formulata da chi aveva interesse a formularla (→ 6.4.3). Chi valuta una tecnologia deve perciò separare le due affermazioni e chiedere, della seconda, quali condizioni la renderebbero vera: nel caso del metaverso erano enunciabili fin dall’inizio — ragioni d’uso, comodità, interoperabilità — e nessuna si è realizzata.

Le quattro domande	Metaverso
Problema risolto	Far agire insieme più persone in uno spazio tridimensionale persistente
Per chi	Gruppi con un compito spaziale e collettivo; non un pubblico generale
Condizioni	Co-presenza spaziale necessaria; sessioni sostenibili; interoperabilità, oggi assente
Costi	Ambiente e presidio della comunità; alto rischio di abbandono

38.4 Internet of Things: prodotto connesso, dato d’uso, servizi derivati

Questo paragrafo è la sede in cui il manuale tratta gli oggetti connessi e il dato d’uso; i capitoli che vi ricorrono rimandano qui.

38.4.1 La definizione utile al marketing

Con Internet of Things si indicano oggetti fisici dotati di sensori e connessione (Atzori, Iera & Morabito, 2010). La definizione tecnica non dice però che cosa cambi per il marketing; quella utile è più stretta: un prodotto connesso genera dati sul proprio uso (Ng & Wakenshaw, 2017). Porter e Heppelmann (2014), in un articolo di rivista manageriale, hanno argomentato che ciò sposta il confine dell’offerta, perché il rapporto con il cliente non si chiude più alla consegna.

38.4.2 Tre conseguenze di marketing

Conoscenza d’uso reale. Il dato registra come l’oggetto viene usato: con quale frequenza, in quali condizioni, quali funzioni restano inutilizzate, quando smette di funzionare. È informazione che la ricerca dichiarativa non ottiene, perché le persone ricordano male e riferiscono ciò che ritengono appropriato (→ 8.3); ed è parziale in modo caratteristico, perché dice che cosa è accaduto, non perché.

Manutenzione predittiva e servizi derivati. Se l’oggetto segnala il proprio stato, l’intervento può precedere il guasto. Da qui una famiglia di servizi costruiti sul dato d’uso — assistenza, ottimizzazione, garanzia di prestazione — che sposta l’offerta dal bene al sistema prodotto-servizio. È la servitizzazione del § 23.6, che qui non si duplica: ciò che si aggiunge è che la connessione ne è la condizione tecnica su scala.

Nuovi modelli di ricavo. Misurare l’uso consente di farlo pagare: consumo, disponibilità garantita, abbonamento legato a una prestazione anziché al possesso (→ 27.8). Consente inoltre di prolungare la vita utile dell’oggetto e programmarne il recupero, condizione pratica dei modelli circolari (→ 42.4).

38.4.3 Tre problemi

La proprietà del dato d’uso. Chi possiede il dato generato da un oggetto: chi lo ha fabbricato, chi lo ha venduto, chi lo usa? La domanda non ha risposta tecnica. Nei beni professionali è materia di contratto e va negoziata esplicitamente, perché il dato ha valore per entrambe le parti (→ 14.6). Nei beni destinati alle persone è più seria: il dato d’uso di un oggetto usato da una persona identificabile è un dato personale, con una disciplina propria (→ 39.2).

La sicurezza. Ogni oggetto connesso è un punto di accesso, e la vita dell’oggetto dura più dell’assistenza software: si producono popolazioni di oggetti in uso e non più aggiornati.

L’eccesso di raccolta. Un oggetto connesso collocato in un’abitazione registra molto più di ciò che serve alla sua funzione: presenza, orari, abitudini, talvolta suoni o immagini. Il capitolo non tratta il regime giuridico dei dati personali, ma il rimando qui è obbligatorio: finalità, minimizzazione, base giuridica e profilazione sono al § 39.2, i vincoli sui sistemi che decidono al § 39.6. Hoffman e Novak (2018) osservano che l’oggetto connesso non è più uno strumento passivo ma un soggetto che agisce nella relazione: per questo la domanda su che cosa raccolga non è tecnica ma di progettazione dell’offerta (→ 26.9).

Le quattro domande	Internet of Things
Problema risolto	Conoscere l’uso reale dopo la vendita e costruirvi servizi e ricavi ricorrenti
Per chi	Categorie in cui l’uso varia molto, il guasto è costoso o il valore sta nella prestazione
Condizioni	Connettività; base giuridica; capacità di trasformare il dato in servizio
Costi	Componenti e connessione; assistenza per l’intera vita dell’oggetto; rischio di sicurezza

38.5 Blockchain e Web3

Questo paragrafo è la sede in cui il manuale tratta i registri distribuiti; i capitoli che vi ricorrono — fra cui il § 35.5.3, che ne anticipa una definizione dichiaratamente provvisoria — rimandano qui.

38.5.1 Che cos’è un registro distribuito

Un registro è un elenco ordinato di scritture: chi ha dato che cosa a chi, e quando. Di norma è tenuto da qualcuno — una banca, un ente pubblico, l’amministrazione di un’impresa — e chi lo consulta si fida di quel qualcuno.

Un registro distribuito è un elenco di cui ogni partecipante possiede una copia. Le nuove scritture si aggiungono secondo una regola condivisa, che ciascuno applica indipendentemente e il cui esito coincide: è il meccanismo di consenso. Le scritture sono inoltre concatenate mediante impronte crittografiche, brevi codici calcolati sul contenuto: cambiare una scrittura passata ne cambierebbe l’impronta e quindi tutte le successive, rendendo la modifica visibile a chiunque. La blockchain è la forma più diffusa di questa architettura, e il risultato è un registro condiviso e praticamente non modificabile che nessun partecipante controlla.

38.5.2 La proprietà che conta, e il criterio che la delimita

Catalini e Gans (2020) hanno formulato in termini economici ciò che l’architettura del § 38.5.1 fa: abbassa il costo di verificare un’informazione e quello di mettere in rete soggetti che altrimenti passerebbero per un intermediario.

Da qui il criterio che ne delimita l’uso, il più utile del paragrafo: se esiste un’autorità di cui tutte le parti si fidano, un registro centralizzato è più semplice, più veloce e meno costoso. Il costo della decentralizzazione — coordinamento, ridondanza, consumo, complessità — si giustifica solo in assenza di quell’autorità. Il punto è argomentato in un contributo di opinione ospitato da una rivista informatica (Halaburda, 2018) e descritto in un rapporto tecnico di ente pubblico di normazione (Yaga, Mell, Roby & Scarfone, 2018): due sedi utili e nessuna delle due referata.

Le applicazioni proposte in marketing sono quattro, e il criterio ne smonta quasi tutte. La tracciabilità di filiera è valutata al § 35.5, che vi enuncia il vincolo decisivo — integrità sì, veridicità no — e qui non si riespone (→ 35.5.3). L’autenticazione dell’esemplare ricade nello stesso problema: funziona solo se qualcuno lega in modo affidabile l’oggetto fisico al suo identificatore. I programmi fedeltà interoperabili reggono meglio, perché i partecipanti sono spesso concorrenti e nessuno accetta che il registro comune stia in casa di un altro (→ 37.5); resta da verificare che il valore superi il costo di coordinamento. La proprietà di beni digitali registra chi detiene un riferimento a un bene, il che non equivale a controllarlo: quella distanza è la fonte principale dei malintesi.

38.5.3 Il Web3 come progetto

Con Web3 si indica un progetto più ampio della tecnologia che lo sostiene, e va valutato come tale. Tre proposizioni: la decentralizzazione, cioè nessun intermediario proprietario fra persone e servizi; la proprietà digitale, cioè un utente che detiene identità, dati e beni e può portarli con sé; il governo distribuito delle regole.

Fra la formulazione e le realizzazioni la distanza è considerevole, ed è utile enunciarla come serie di condizioni da verificare anziché come descrizione, perché il manuale non dispone di misure indipendenti dello stato di adozione (→ 8.8). Le tre proposizioni reggono se l’accesso non si riconcentra in pochi punti di ingresso; se costo e complessità d’uso scendono sotto la soglia che oggi confina l’adozione a chi è già competente; se il valore dei beni digitali non dipende dalla volatilità dei mercati su cui sono scambiati; se la partecipazione al governo distribuito non si concentra in chi detiene più diritti di voto. Per il marketing il punto da trattenere è che il Web3 pone una domanda corretta — chi possiede la relazione con il cliente e i dati che la costituiscono — indipendentemente dal fatto che la risposta finora proposta funzioni (→ 36.4, → 39.4).

Le quattro domande	Registri distribuiti e Web3
Problema risolto	Condividere un registro fra parti che non si fidano, senza autorità centrale
Per chi	Organizzazioni concorrenti che devono coordinarsi su fatti verificabili
Condizioni	Assenza di un’autorità fidata; legame affidabile fra fatto e scrittura; adozione di tutti
Costi	Coordinamento; complessità; competenze rare; abbandono costoso per irreversibilità

38.6 Industry 4.0 e personalizzazione di massa

Questo paragrafo è la sede in cui il manuale tratta la personalizzazione di massa; i capitoli che vi ricorrono rimandano qui.

38.6.1 Che cosa designa l’espressione

Industry 4.0 è una formula nata come programma di politica industriale (Kagermann, Wahlster & Helbig, 2013) e indica l’integrazione fra macchine, sensori e sistemi informativi lungo l’intero processo produttivo. Ne fa parte il gemello digitale, rappresentazione digitale aggiornata di un oggetto o di un processo fisico, che consente di simulare prima di eseguire.

La conseguenza che interessa il marketing è una sola: la produzione flessibile riduce quasi a zero il costo di passare da un articolo al successivo. Cade il vincolo su cui si reggeva la produzione di serie, e diventa possibile la personalizzazione di massa: fabbricare in serie oggetti diversi a un costo prossimo a quello della serie uniforme (Pine, 1993; Gilmore & Pine, 1997).

38.6.2 Le condizioni

Tre, e nessuna è automatica. La modularità: la varietà è economica se nasce dalla combinazione di componenti standard, non dalla progettazione di ogni esemplare. La posticipazione: la differenziazione va collocata il più tardi possibile, così che le fasi comuni restino a monte e a scorta indifferenziata (→ 35.3.4, → 33.2.1). L’integrazione informativa: la configurazione scelta dal cliente deve arrivare alla macchina senza reintroduzione manuale, altrimenti il costo tolto alla produzione ricompare nell’amministrazione (→ 23.7).

Salvador, de Holan e Piller (2009) le riassumono in tre capacità: definire lo spazio delle soluzioni, cioè che cosa è personalizzabile; disporre di un processo robusto che regga la varietà senza degradare; progettare la navigazione della scelta. È la terza a essere sistematicamente dimenticata, ed è di competenza del marketing.

38.6.3 Che cosa cambia per il marketing

Nella produzione di serie la varietà è un costo di produzione: ogni variante costa attrezzaggi, scorte, complessità. Con la produzione flessibile quel costo si riduce drasticamente — e riappare altrove. La varietà diventa un costo di scelta per il cliente: è il sovraccarico di scelta del § 11.7.3, cui si rimanda.

Tre conseguenze. Lo spazio delle soluzioni va reso percorribile: poche decisioni ordinate, valori predefiniti sensati, possibilità di vedere l’esito. La gamma va ripensata, perché il criterio di razionalizzazione cambia quando produrre una variante non costa (→ 23.4). E i resi cambiano natura: un oggetto configurato su richiesta non si rivende, il che riduce l’invenduto a monte e complica il recupero a valle (→ 35.6, → 42.4).

38.6.4 Una distinzione da tenere ferma

Due cose diverse portano lo stesso nome. La personalizzazione del § 37.7 — sede canonica — riguarda il messaggio e l’offerta commerciale: che cosa si mostra a chi, resa possibile dal dato sul cliente, reversibile, soggetta a una soglia di intrusività e alla disciplina dei dati personali. La personalizzazione di massa riguarda il prodotto fisico: che cosa si fabbrica, resa possibile dalla produzione flessibile, irreversibile, limitata dalla capacità del cliente di scegliere. Chi le confonde attribuisce all’una i benefici dell’altra.

Le quattro domande	Industry 4.0 e personalizzazione di massa
Problema risolto	Varietà del prodotto fisico senza il costo che aveva nella produzione di serie
Per chi	Categorie con preferenze eterogenee e differenze percepibili
Condizioni	Modularità, posticipazione, integrazione informativa; un cliente disposto a scegliere
Costi	Investimento industriale; spazio delle soluzioni; resi non ricollocabili

38.7 Quantum computing: orizzonte realistico

Questo paragrafo è la sede in cui il manuale tratta il calcolo quantistico; i capitoli che vi ricorrono rimandano qui.

Un calcolatore ordinario rappresenta l’informazione in unità che valgono zero oppure uno. Un calcolatore quantistico usa unità che durante il calcolo rappresentano combinazioni dei due stati, e consente procedure in cui le combinazioni che portano a soluzioni sbagliate si annullano fra loro, lasciando emergere quelle utili.

Le classi di problemi che promette di affrontare sono tre: simulazione di sistemi fisici e chimici, alcune forme di ottimizzazione combinatoria, fattorizzazione di numeri grandi. Lo stato attuale è quello di dispositivi di scala limitata e soggetti a errore, per i quali non è dimostrata un’utilità pratica generale (Preskill, 2018, in sede referata; National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2019, rapporto di consenso fra esperti).

Per il marketing, oggi, non risolve nulla. I problemi che si formulano come ottimizzazione — allocazione di budget, assortimento, percorsi di consegna — sono già affrontati in modo soddisfacente da metodi classici, e il vincolo che ne limita la qualità non è la potenza di calcolo ma la qualità del dato e la definizione dell’obiettivo (→ 9.4.4, → 9.6). Una tecnologia non risolve un problema che non è il collo di bottiglia.

La sola conseguenza pratica attuale è indiretta e riguarda la crittografia. Shor (1997) dimostrò che un calcolatore quantistico sufficientemente grande renderebbe risolvibili i problemi matematici su cui si fondano gli schemi a chiave pubblica oggi diffusi. Quella macchina non esiste, ma un dato cifrato oggi può essere conservato e decifrato in futuro, e la domanda si sposta dal momento dell’attacco alla durata della segretezza richiesta (Mosca, 2018, rivista tecnica a revisione editoriale). Per chi conserva dati personali con orizzonti lunghi la conseguenza non è comprare tecnologia: è chiedersi per quanti anni quel dato debba restare riservato, e se serva conservarlo — obbligo prima che precauzione (→ 39.2). Il passaggio agli schemi detti di crittografia post-quantistica è una decisione tecnica altrui; la decisione di marketing è a monte, e riguarda quanto dato si accumula e per quanto tempo.

Le quattro domande	Calcolo quantistico
Problema risolto	Nessuno, oggi. In prospettiva, simulazioni e ottimizzazioni intrattabili
Per chi	Nessun segmento; l’effetto attuale riguarda chi custodisce dati a lunga riservatezza
Condizioni	Macchine di scala e affidabilità non disponibili; un problema limitato dal calcolo
Costi	Nessuno ora; il costo pertinente è rinviare la revisione delle protezioni

38.8 Adozione tecnologica: come non inseguire

38.8.1 Che cosa il modello di diffusione consente di dire qui

Il § 24.7 espone la diffusione delle innovazioni e qui non viene riesposta: se ne prendono tre risultati. I cinque attributi percepiti — vantaggio relativo, compatibilità, complessità, sperimentabilità, osservabilità — valgono anche per l’adozione interna: sono le variabili su cui si progetta l’introduzione presso i colleghi, non solo presso i clienti. Le categorie di adottanti sono una descrizione a posteriori, non una segmentazione utilizzabile in anticipo, e non dicono se il proprio mercato sia «pronto». E il modello formale prevede tardi: stima la traiettoria di una diffusione già avviata, e non serve a decidere se cominciare.

La conseguenza è netta: la decisione di adottare non si prende guardando la curva. Si prende con il criterio del § 38.1, che è una valutazione del proprio problema, non una previsione sul mondo.

38.8.2 Tre trappole

Adottare per segnalazione anziché per problema. Abrahamson (1991) ha mostrato che l’adozione di pratiche gestionali segue anche dinamiche di moda, in cui il beneficio atteso è di legittimazione più che di prestazione. Non è di per sé irrazionale: dichiarare l’adozione può servire verso finanziatori, clienti o candidati. Diventa un errore quando la ragione reale non viene dichiarata, perché allora l’iniziativa è misurata con metriche che non le appartengono.

Confondere la disponibilità della tecnologia con l’adozione da parte dei clienti. Che un dispositivo esista non implica che il segmento lo possieda, sappia usarlo o voglia usarlo in quel contesto (→ 6.4.3). Qui la prospettiva globale non è un ornamento: l’adozione varia enormemente per mercato, e l’ordine di adozione non è lo stesso ovunque. Alcuni mercati hanno saltato stadi che altrove sono stati attraversati tutti; costo del dispositivo rispetto al reddito, qualità della connessione, struttura dei pagamenti e norme sociali sull’uso in pubblico producono sequenze diverse. Chi generalizza dal proprio mercato di origine sbaglia in entrambe le direzioni: sopravvaluta l’adozione dove è più lenta, la sottovaluta dove è più avanzata (→ 21.8, → 21.6.1).

Sottovalutare il costo di apprendimento organizzativo. Cohen e Levinthal (1990) hanno mostrato che la capacità di assorbire conoscenza nuova dipende da quanta se ne possiede già, e Attewell (1992) che l’ostacolo alla diffusione di una tecnologia complessa non è il prezzo ma la conoscenza necessaria a usarla. Il costo di adozione non è dunque il costo di acquisto, e due organizzazioni con la stessa dotazione possono avere costi reali molto diversi (→ 5.3). Swanson e Ramiller (2004) distinguono l’adozione consapevole, che ragiona sulle proprie condizioni, da quella per imitazione.

38.8.3 Una procedura minima

Quattro passaggi, tutti già introdotti altrove. Partire dal problema e cercare la tecnologia, non il contrario. Progettare una prova reversibile, con criterio di successo e di abbandono fissati prima (→ 8.5, → 15.6). Dichiarare in anticipo il costo di abbandono, la voce che nessuno stima e che determina se la prova sia davvero reversibile. E tenere separata la valutazione dell’opportunità da quella della minaccia: se la domanda è se una tecnologia possa spostare le basi della concorrenza, l’apparato pertinente è quello della disruption, al § 20.7, da usare con le cautele che quel paragrafo elenca.

38.8.4 Il criterio conclusivo

Ogni adozione consuma tre risorse rivali: attenzione della direzione, capacità di apprendimento, budget. Ciò che va a un progetto non va a un altro, e la maggior parte delle adozioni sbagliate non ha fallito perché la tecnologia fosse cattiva, ma perché ha occupato lo spazio di qualcos’altro.

Da cui la formulazione a cui tutto il capitolo conduce: la domanda non è se una tecnologia sia importante, ma se sia importante per noi, adesso, e a scapito di che cosa.

Sintesi del capitolo

Un capitolo sulle tecnologie emergenti invecchia più in fretta di qualsiasi altro. Per questo non è un catalogo: costruisce un criterio di valutazione e lo applica sette volte. Il criterio ha quattro domande. Quale problema di marketing la tecnologia risolve, che prima non era risolvibile o lo era a costo molto maggiore. Per chi: quale segmento, in quale categoria, in quale contesto d’uso. A quali condizioni funziona — adozione, infrastruttura, competenza, dato disponibile. E che cosa costa, includendo il costo di apprendimento organizzativo e quello di abbandono, non solo quello di acquisto.

Le realtà estese si distinguono su un continuo: la virtuale sostituisce l’ambiente, l’aumentata vi sovrappone elementi registrati nello spazio, la mista li fa interagire. Gli usi sostenuti da evidenza riguardano l’incertezza visiva o dimensionale prima dell’acquisto, la formazione e la visualizzazione di offerte non trasportabili; i limiti sono l’attrito d’uso, il costo dei contenuti e l’effetto novità, che rende ingannevoli le misure ravvicinate. Il metaverso insegna la lezione più generale: la tecnologia era reale e la sua narrazione di mercato sbagliata, perché mancavano ragioni d’uso quotidiane, i dispositivi imponevano troppo attrito e l’interoperabilità non è arrivata.

Il prodotto connesso genera dati sul proprio uso: ne discendono conoscenza d’uso reale, servizi derivati e nuovi modelli di ricavo, e tre problemi — proprietà del dato, sicurezza per l’intera vita dell’oggetto, raccolta che eccede la funzione, ragione per cui il rimando alla disciplina dei dati personali è obbligatorio. Il registro distribuito consente a parti che non si fidano di condividere un registro senza autorità centrale, e il criterio che ne delimita l’uso smonta quasi tutte le applicazioni proposte: dove esiste un’autorità fidata, un registro centralizzato è più semplice ed efficiente. La produzione flessibile rende economica la varietà del prodotto fisico e ne sposta il costo dalla fabbrica al cliente, che deve scegliere. Il calcolo quantistico oggi non risolve alcun problema di marketing. Infine, la decisione di adottare non si legge sulla curva di diffusione: si prende chiedendosi se una tecnologia sia importante per noi, adesso, e a scapito di che cosa.

Domande di verifica

Di richiamo

• Enuncia le quattro domande del § 38.1 e spiega, per la prima, perché la formulazione corretta è comparativa.
• Distingui realtà virtuale, aumentata e mista, indicando per la seconda i tre requisiti che Azuma (1997) pone congiuntamente.
• Elenca le tre ragioni per cui la previsione sul metaverso non si è verificata.
• Che cos’è un registro distribuito? Enuncia la proprietà che lo rende utile e il criterio che ne delimita l’utilità.

Di applicazione

• Un’impresa che vende articoli il cui problema d’acquisto è la vestibilità valuta una prova virtuale. Applica le quattro domande del § 38.1, indicando per la terza quali condizioni verificheresti per prime e con quale rilevazione.
• Un produttore di macchinari vuole rendere connessi i propri prodotti per offrire manutenzione predittiva. Individua tre decisioni da prendere prima dell’avvio — proprietà del dato, sicurezza, modello di ricavo — e indica per ciascuna chi deve deciderla.
• Un consorzio di imprese concorrenti propone un programma fedeltà comune fondato su un registro distribuito. Applica il criterio del § 38.5.2 e indica quale informazione ti farebbe cambiare conclusione.
• Una direzione adotta una tecnologia perché «tutti i concorrenti la stanno adottando». Individua quale delle tre trappole del § 38.8.2 è in gioco, riformula la decisione secondo il criterio conclusivo, e indica a che cosa l’organizzazione dovrebbe rinunciare per liberare le risorse.

Attività generative

A. Il criterio applicato a una tecnologia che non è nel capitolo — esercizio di formulazione in coppia, senza sistemi generativi, due settimane. Individuate una tecnologia non trattata qui, di cui si parli nel vostro ambito di interesse, e ricostruitene il funzionamento in dieci righe comprensibili a chi non ha prerequisiti tecnici: se non ci riuscite, è già un risultato da riportare. Poi compilate la tabella delle quattro domande e, per la terza, elencate le condizioni in ordine di verificabilità — quali accertereste in una settimana, quali richiederebbero una rilevazione, quali non sono accertabili in anticipo. Consegnate la tabella e mezza pagina sulla domanda a cui è stato più difficile rispondere.

B. Anatomia di una previsione mancata — ricerca documentale di gruppo, tre o quattro persone, tre settimane, senza sistemi generativi. Scegliete una previsione tecnologica formulata almeno cinque anni fa e non avveratasi. Raccogliete almeno sei fonti di allora, indicando per ciascuna chi la formulava e quale interesse avesse. Separate poi in due colonne gli enunciati tecnici («è possibile fare X») dagli enunciati di mercato («le persone faranno X»), e verificate lo stato di ciascuno oggi. Consegnate le due colonne e una pagina su due domande: quali condizioni gli enunciati di mercato davano per scontate, e quale di esse era già dubbia quando furono formulati (→ 6.4.3, → 38.3.4).

C. La configurazione impossibile — simulazione di progettazione con confronto critico su un sistema generativo, gruppi di quattro, due sessioni. Progettate lo spazio delle soluzioni per un prodotto fisico personalizzabile a vostra scelta — quali attributi sono configurabili, quanti valori per ciascuno, in quale ordine si decidono, quali sono predefiniti — e calcolate il numero di combinazioni. Poi chiedete a un sistema generativo di simulare tre acquirenti con esigenze e competenze diverse che percorrono la configurazione, registrando richieste e risposte per esteso e ripetendo il numero di volte fissato in anticipo; infine fate percorrere lo stesso percorso a tre persone reali, cronometrandolo. Consegnate il progetto rivisto e una pagina: dove le persone si sono fermate e il sistema no, e che cosa dice del costo di scelta (→ 11.7, → 9.5).

Rimandi

Approfondiscono concetti qui introdotti: apprendimento organizzativo → 5.3 · tecnologia come forza ambientale → 6.4, 6.4.3 · dichiarato e osservato → 8.3 · esperimenti → 8.5 · apprendimento automatico → 9.4, 9.4.4 · sistemi generativi → 9.5 · limiti dei modelli → 9.6, 9.7 · costo materiale del calcolo → 9.8 · metriche → cap. 10 · sforzo del cliente → 11.7 · decisione delegata → 11.8 · comunità di marca → 13.6 · contratti e fiducia → 14.6 · pianificazione adattiva → 15.6 · segmentazione → cap. 16 · disruption → 20.7 · distanza fra mercati → 21.6.1 · adattamento → 21.8 · gamma → 23.4 · servitizzazione → 23.6 · leggibilità automatica → 23.7 · esperienza di significato → 23.9 · diffusione delle innovazioni → 24.7 · personale di contatto → 26.5 · esperienza come categoria d’offerta → 26.8 · progettazione etica → 26.9 · ricavi ricorrenti → 27.8 · rete di vendita → 29.6 · posticipazione → 33.2.1, 35.3.4 · tracciabilità → 35.5 · logistica inversa → 35.6 · effetti di rete → 36.1 · marketplace → 36.4 · commercio agentico → 36.7 · programmi fedeltà → 37.5 · personalizzazione del messaggio → 37.7 · dati personali e profilazione → 39.2 · dati di prima parte → 39.4 · sistemi che decidono → 39.6 · sostenibilità → 42.1 · economia circolare → 42.4.

Presuppone: il § 6.4, che passa qui le singole tecnologie; il § 24.7 per la diffusione, usata e non riesposta nel § 38.8; il § 35.5, che rimanda qui la blockchain come tecnologia; i §§ 9.4–9.5 per l’intelligenza artificiale, esclusa da questo capitolo.

Letture di approfondimento

• Milgram, P., & Kishino, F. (1994). A taxonomy of mixed reality visual displays. IEICE Transactions on Information and Systems, E77-D(12), 1321–1329. — Il continuo realtà-virtualità: poche pagine che ordinano una materia confusa.
• Azuma, R. T. (1997). A survey of augmented reality. Presence: Teleoperators and Virtual Environments, 6(4), 355–385. — La definizione con tre requisiti congiunti.
• Hilken, T., de Ruyter, K., Chylinski, M., Mahr, D., & Keeling, D. I. (2017). Augmenting the eye of the beholder. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(6), 884–905. — I due meccanismi con cui la sovrapposizione produce valore.
• Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Baabdullah, A. M., Ribeiro-Navarrete, S., Giannakis, M., Al-Debei, M. M., … Wamba, S. F. (2022). Metaverse beyond the hype: Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 66, 102542. — Rassegna utile per il divario fra concetto e realizzazioni.
• Ng, I. C. L., & Wakenshaw, S. Y. L. (2017). The Internet-of-Things: Review and research directions. International Journal of Research in Marketing, 34(1), 3–21. — L’oggetto connesso come fonte di dati d’uso, non come dispositivo.
• Catalini, C., & Gans, J. S. (2020). Some simple economics of the blockchain. Communications of the ACM, 63(7), 80–90. — I due costi che l’architettura abbassa, e il limite che ne deriva.
• Salvador, F., de Holan, P. M., & Piller, F. (2009). Cracking the code of mass customization. MIT Sloan Management Review, 50(3), 71–78. — Le tre capacità, con la navigazione della scelta come compito di marketing. Rivista manageriale, come Adner (2006), Porter & Heppelmann (2014) e Gilmore & Pine (1997) citati nel corpo: sono formulazioni influenti, non risultati referati.
• Swanson, E. B., & Ramiller, N. C. (2004). Innovating mindfully with information technology. MIS Quarterly, 28(4), 553–583. — Adottare ragionando sulle proprie condizioni, non su ciò che fanno gli altri.