Smart Working: gli strumenti che ottimizzano la produttività aziendale

Smart Working: gli strumenti che ottimizzano la produttività aziendale

Molte aziende sono state costrette ad adottare in tempi molto brevi lo smart working, a causa dell’emergenza Coronavirus che l’Italia ha dovuto fronteggiare nel corso degli ultimi mesi. Il Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali definisce lo smart working (o lavoro agile) come una modalità di esecuzione del rapporto di lavoro subordinato caratterizzato dall’assenza di vincoli orari o spaziali e un’organizzazione per fasi, cicli e obiettivi, stabilita mediante accordo tra dipendente e datore di lavoro; una modalità che aiuta il lavoratore a conciliare i tempi di vita e lavoro e, al contempo, favorire la crescita della sua produttività. Molti si aspettavano che questa modalità di esecuzione del rapporto di lavoro venisse utilizzata dalle aziende soltanto nel periodo più critico del lockdown, ma così non è stato. Centrale nella fase della piena emergenza, lo smart working sta continuando a fare da perno anche alla “Fase 2” che sta riguardando il paese.

 

Strumenti tecnologici per lo Smart Working

Esistono ormai numerosi software e tecnologie che facilitano lo smart working ed orientarsi fra questi non è facile. L’obiettivo primario di questi strumenti tecnologici è quello di stabilire una connessione tra persone “remote” per agevolare la condivisione e lo svolgimento dei processi lavorativi, per distribuire e condividere documenti e informazioni in modo immediato e soprattutto sicuro. Quando si parla di tecnologie per lo smart working si fa riferimento sia alle piattaforme software sia ai device utilizzati o messi a disposizione dall’azienda. Per ottimizzare i processi operativi è necessario che le aziende utilizzino piattaforme dotate di una serie di funzionalità che consentano alle persone di svolgere la propria attività in team nel modo più efficace possibile, mediante videoconferenza e messaggistica istantanea, ma anche tramite condivisione di contenuti, possibilità di lavorare contemporaneamente sugli stessi file, evidenziando quali siano i task prioritari e così via.

Il mercato offre ormai una gamma molto ampia di piattaforme specializzate, di seguito raggruppate per funzione-obiettivo:

  • Cloud Storage (Google Drive, Dropbox, One Drive…)
  • Software per VoIP (Skype, Google Duo…)
  • Software per Videoconferenze (Google Meet, Zoom, Whereby…)
  • Software di Collaboration (Teams, Facebook Workplace…)
  • Software per Project Management (Asana, Trello, Teamwork…)
  • Software Remote Desktop (Team Viewer, AnyDesk…)

 

Microsoft Teams, piattaforma in crescita

Teams è l’hub di collaborazione di Microsoft che aiuta il tuo team a gestire in maniera ottimale il lavoro di gruppo da remoto, gestendo le comunicazioni in unica piattaforma, creando un ambiente di collaborazione all-in-one semplice ed intuitivo. Microsoft Teams è un esempio, già molto diffuso, di strumento cloud di collaborazione per lo smart working, dal momento che consente di comunicare, organizzare meeting ed eventi live, collaborare e condividere file e app in sicurezza, tutto in un unico luogo virtuale.

La sua interfaccia offre le seguenti funzionalità:

  • Chat: permette di comunicare con il team e rimanere sempre aggiornato grazie alle funzionalità di chat e ricerca.
  • Videochiamate: permette di incontrare da remoto tutto il team con videochiamate e chiamate audio tra due persone o in gruppo, con la possibilità di condividere lo schermo o specifici tab.
  • Spazio di archiviazione dei documenti: ottieni spazio di archiviazione di file del team e spazio di archiviazione di file personali.
  • Collaborazione con Office 365: permette di collaborare usando le applicazioni di Office preferite, tra cui Word, Excel, PowerPoint e OneNote, integrando al suo interno anche il calendario di Outlook e funzionalità kanban per la gestione di progetti (Planner).

Teams consente a singoli team/uffici di organizzarsi e collaborare nei i vari scenari aziendali:

  • Team:sono una combinazione di persone, contenuti e strumenti intorno a vari progetti e obiettivi all’interno di un’organizzazione.
  • Canali:sono sezioni dedicate all’interno di un team allo scopo di mantenere le conversazioni organizzate su specifici argomenti, progetti, discipline ecc. I file che vengono condivisi nel canale vengono archiviati in SharePoint.

 

Un tassello nel mosaico della digital transformation

Il punto di forza principale di questo genere di prodotti è che si tratta di piattaforme all-in-one che permettono di integrare facilmente altre applicazioni al loro interno. Spesso sono customizzabili a seconda delle varie esigenze e permettono alle aziende di sfruttare un “cruscotto” di lavoro dal quale è possibile monitorare e svolgere praticamente tutte le attività quotidiane. Si tratta infatti di strumenti informatici in costante aggiornamento (Microsoft, ad esempio, ha di recente presentato una serie di nuove funzionalità che verranno implementate nel corso dei prossimi mesi con lo scopo di rendere le interazioni virtuali più naturali e più coinvolgenti dal punto di vista umano. I dettagli di queste nuove funzionalità sono visibili al seguente link).

Mas Management Network offre servizi di formazione e consulenza per le aziende che necessitano di essere supportate nella transizione verso questi nuovi strumenti, in un ottica più generale di digital transformation che deve giocoforza comprendere anche cambiamenti organizzativi, una certa consapevolezza delle possibilità offerte dalle nuove tecnologie ed un piano per implementarle (digital strategy), nonché il rinnovamento della cultura aziendale e dei metodi di lavoro.

I 10 trend evolutivi del Big Data management

I 10 trend evolutivi del Big Data management

Gli ultimi anni hanno visto una forte evoluzione del mercato dei Big Data Analytics: un mercato che, secondo le stime dell’Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano, nel 2019 solo in Italia ha raggiunto un valore di oltre 1,7 miliardi di euro, con un tasso di crescita del 23% rispetto al 2018 e oltre il doppio rispetto al 2015. Cresce sempre di più infatti nelle organizzazioni la consapevolezza che una strategia di gestione dei dati di tipo data-drivenness porti a migliori risultati di business, in quanto capace di estrarre dalle informazioni “valore” utile per indirizzare le decisioni organizzative.

In questa direzione sembra muoversi anche la Commissione Europea con l’adozione dell’European Strategy for Data, iniziativa che, partendo dal presupposto che i dati costituiscono l’elemento chiave della trasformazione digitale, mira a sviluppare una cultura del data management per consentire il miglior uso possibile dei dati digitali a vantaggio della società e dell’economia europea. Un approccio organizzativo di tipo data-drivenness è diventato quindi un imperativo più che un obiettivo per le aziende, al fine di mantenere ed accrescere la propria competitività.

Ma quali sono i prossimi passi dell’innovazione in ambito Big Data? Secondo Gartner, le principali evoluzioni in corso nell’ambito dei Big Data Analytics si possono riassumere nei seguenti 10 trend:

  1. AI (Intelligenza Artificiale) più veloce, intelligente e responsabile: si stima che entro la fine del 2024 l’utilizzo di infrastrutture di AI da parte delle imprese aumenterà di 5 volte. Un’AI più responsabile renderà possibile una migliore collaborazione uomo-macchina e porterà a una maggiore trasparenza, essenziale per proteggere le organizzazioni da decisioni sbagliate. Ad esempio, nell’attuale contesto di epidemia Covid-19, tecniche di AI come ML (Machine Learning) e NLP (Natural Language Processing, strumento che rende possibile effettuare query tramite ricerca vocale) stanno fornendo un valido supporto nella previsione sulla diffusione del virus e sull’efficacia delle contromisure.
  2. Declino delle Dashboard: data stores dinamici sostituiranno via via le dashboard in utilizzo, consentendo agli utenti di accedere in modo sempre più veloce alle informazioni.
  3. Decision Intelligence: entro il 2023, il 33% delle grandi organizzazioni avrà analisti dedicati alla decision intelligence, la quale, abbracciando molteplici discipline tra cui decision management e decision support, fornisce una serie di strumenti atti ad aiutare il management nel mettere a punto, eseguire e monitorare modelli decisionali.
  4. Uso di “X analytics”: con il termine “X analytics” Gartner fa riferimento a una vasta gamma di contenuti strutturati e non, come text analytics, video analytics, audio analytics, che, uniti a tecniche di AI ed altri strumenti, possono supportare decisioni in svariati ambiti.
  5. Augmented Data Management: tramite l’utilizzo di tecniche di ML e AI l’Augmented Data Management consente di ottimizzare efficienza e produttività delle operazioni di gestione dati, aumentandone l’automazione.
  6. Cloud: diventa sempre più essenziale per le aziende l’utilizzo dei servizi di Cloud pubblico, il quale fornisce capacità di calcolo, di storage, piattaforme di sviluppo e software ready-to-use in grado di facilitare le attività di analisi dei dati, consentendo al tempo stesso di ottimizzare i costi.
  7. Collisione di Data e Analytics: questi due mondi, tradizionalmente considerati distinti e separati, tendono a convergere sempre di più. Ciò porterà a ripensare agli strumenti utilizzati, ai ruoli e ai processi, che dovranno prevedere una maggiore collaborazione tra le due funzioni.
  8. Data marketplace: entro il 2022, il 35% delle grandi organizzazioni sarà o venditore o acquirente di dati tramite mercati di dati online formali, rispetto al 25% nel 2020.
  9. Blockchain in Data e Analytics: si stima che entro il 2021 gran parte delle tecnologie di blockchain sarà sostituita da strumenti relativi a DBMS (Database Management Systems).
  10. Relazioni: Entro il 2023, le graph technologies, che consentono di esplorare in modo intuitivo le relazioni tra i dati, faciliteranno i processi di decision making nel 30% delle organizzazioni di tutto il mondo.

In conclusione, possiamo supporre che in un contesto sempre più incerto ma caratterizzato al tempo stesso dalla disponibilità di strumenti sempre più innovativi, il mercato dei Big Data Analytics non può che continuare a crescere, confermando il trend positivo degli scorsi anni e accrescendo sempre di più il valore apportato alle imprese.

Approfondiamo il concetto di “smart working”

Approfondiamo il concetto di “smart working”

La recente emergenza legata al Coronavirus ha forzatamente sottoposto all’attenzione di tutti la questione dello smart working: un modello organizzativo in grado di portare notevoli vantaggi alle organizzazioni che lo adottano, in termini di produttività, raggiungimento degli obiettivi, ma anche in termini di welfare e qualità della vita del lavoratore. Tuttavia approfondire il significato di smart working non è immediato e nemmeno così intuitivo: il concetto resta ancora oggi ambiguo e dev’essere meglio definito. Fare smart working non vuol dire semplicemente “lavorare da casa”. Mentre la digital transformation non è un mero progetto, quanto piuttosto un avvicinamento continuo a tecnologie in evoluzione, fare smart working significa anche imparare a lavorare per progetti e introdurre strumenti condivisi per la pianificazione aziendale. Essendo l’imperativo “basta cartellino”, dinamicità, flessibilità, digitalizzazione e raggiungimento di obiettivi produttivi concordati diventano il nuovo focus, perdendo ovviamente di importanza la presenza fisica dei lavoratori in azienda.

L’Osservatorio del Politecnico di Milano definisce la pratica dello smart working come una filosofia manageriale fondata sulla restituzione alle persone di flessibilità e autonomia nella scelta degli spazi, degli orari e degli strumenti da utilizzare a fronte di una maggiore responsabilizzazione sui risultati. Un nuovo approccio al modo di lavorare e collaborare all’interno di un’azienda che si basa su quattro pilastri fondamentali: revisione della cultura organizzativa, flessibilità rispetto a orari e luoghi di lavoro, dotazione tecnologica e nuovi spazi fisici. Il lavoro Agile è sinonimo di benessere e produttività dei dipendenti, nonché di riduzione delle emissioni. Come si evince da questa definizione, lo smart working va ben oltre il concetto di “telelavoro”. Se infatti quest’ultimo si configura come una vera e propria forma contrattuale, il lavoro Agile rappresenta un accordo tra lavoratore e organizzazione all’interno del rapporto di lavoro subordinato. Le due forme di remote working si differenziano soprattutto in termini di flessibilità e autonomia. Nello smart working, è il lavoratore a scegliere luoghi e orari di lavoro, laddove le regole imposte dal “telelavoro” sono invece abbastanza rigide e prestabilite.

Altro aspetto non secondario, dei quali molti non sono a conoscenza, è che lo smart working in Italia è legge. Dopo un primo periodo sperimentale caratterizzato da vuoti legislativi, parecchia confusione terminologica e discreta anarchia, la Legge n.81 del 22 maggio 2017 (anche detta Legge sul Lavoro Agile) ha finalmente regolato la materia del lavoro da remoto. Le sue direttive sono anche state recentemente ribadite dai DPCM dell’8 marzo, 9 marzo e 22 marzo 2020 in conseguenza dell’epidemia Covid-19.

Considerando la crescente diffusione della filosofia del Lavoro Agile è bene chiedersi allora se le aziende stiano considerando tutti gli elementi fondamentali nel modello. Ogni progetto di smart working, infatti, per avere successo, richiede di considerare contemporaneamente competenze diverse in azienda, modalità di gestione di team di lavoro a distanza, individuando obiettivi specifici, misurabili e definiti nel tempo, e di agire in modo sistemico su diverse leve di progettazione. Essenziale è la complementarietà tra soluzioni tecnologiche adottate, il ripensamento degli spazi e lo sviluppo di competenze e di una cultura aziendale orientata ai risultati. Tecnologie, competenze, spazi e cultura sono insomma le fondamenta alla base di ogni buona pratica di smart working. È necessario dunque un cambio di mentalità importante, nella formazione del personale e nel ruolo dei dirigenti, che porti ad un processo di cambiamento complessivo. Ciò richiede manager con capacità di delega, capacità di utilizzare strumenti adeguati al monitoraggio delle attività e alla valutazione delle performance, ma soprattutto capacità di motivare gruppi di lavoro geograficamente dislocati.

Un ultimo punto da considerare è che ai dipendenti lavorare da casa piace. Un’indagine condotta da CGIL su oltre 6.000 lavoratori ha messo in evidenza l’apprezzamento della maggioranza (oltre il 60%) per il lavoro da casa. Allo stesso risultato è giunta anche una ricerca della società di consulenza Variazioni: la somma di chi ha vissuto bene il lavoro da casa e di chi ne è rimasto addirittura entusiasta ammonta ad una netta maggioranza (sopra l’80% degli intervistati)!

Big Data: un alleato per la ripresa

Big Data: un alleato per la ripresa

L’analista di mercato Doug Laney agli inizi degli anni 2000 ha esplicitato il termine Big Data attraverso tre proprietà, denominate le tre V: Volume, Velocità e Varietà. La definizione cerca di cogliere tutti gli aspetti del gran volume di dati, non necessariamente strutturati, che inondano le aziende ogni giorno. Coloro che si occupano dei Big Data si servono tipicamente di apposite tecniche computazionali e di analisi molto complesse, senza contare che alcuni topics sono ancora oggetto di ricerche. Queste strutture informative, infatti, sprigionano il massimo della forza nel prodotto delle loro analisi, specialmente in un contesto aziendale nel quale risulta fondamentale avere informazioni di valore che portino a decisioni migliori e a mosse strategiche di business.

Con la combinazione di Big Data e analytics, infatti, si possono ottenere risultati nelle più svariate applicazioni, come ad esempio determinare le cause di guasti, problemi e difetti in tempo reale, generare coupon presso i punti vendita in base alle abitudini d’acquisto dei clienti, ricalcolare interi rischi di portafoglio in pochi minuti o rilevare un comportamento fraudolento prima che colpisca l’azienda. A seguito della recente epidemia Covid-19, in uno scenario economico-finanziario molto incerto, l’Università degli Studi di Venezia Ca’ Foscari ha dato il via ad una ricerca per avere una misura di incertezza e per capire come questa si riversi sul mercato.  La difficoltà di prevedere gli sviluppi futuri si riflette e si amplifica sui mercati finanziari, fomentando paura e perdita di valore delle aziende. L’idea interessante di questo studio è la rappresentazione del sistema economico-finanziario attraverso un network, unendo così i principi dello studio di reti sociali a quelli economici e dando luogo a nuovi strumenti di analisi attraverso la valutazione della struttura del sistema prima della pandemia, e quindi fornire strategie per la ripresa e il consolidamento nelle fasi successive al lockdown.

L’Osservatorio Big Data Analytics del Politecnico di Milano nel 2018 ha appurato che il peso di attività correlate nelle piccole e medie imprese sul mercato italiano è fermo al 12% del totale. Questa quota risulta irrisoria contestualizzandola nell’intero panorama industriale, in cui le PMI occupano quasi l’intera scena; ma, analizzando i motivi della mancata diffusione dell’uso dei Big Data nelle PMI in un contesto aziendale di media-piccola grandezza, si evidenzia una difficoltà di stima dei benefici degli investimenti e una mancanza di competenze specifiche – ciò che risulta ancora più rilevante considerando il dato relativo al GDPR (Genral Data Protection Regulation) per cui solo una PMI su 10 ritiene critica la gestione degli aspetti di security e privacy. Cercando di approfondire maggiormente i risultati delle analisi dell’Osservatorio Big Data, si evince che negli ultimi anni il mercato delle PMI sta pian piano aderendo al mercato Analytics (che nel 2018 cresce del +26%), dando luogo a 5 gruppi di PMI che possiamo discriminare in base al grado di integrazione e al know how delle analisi tecnico informatiche, ovvero aziende tradizionali (10%), in preparazione (31%), inconsapevoli o bloccate (42%), pronte (10%) e lanciate (7%).

Per le imprese del territorio c’è dunque ancora molta strada da percorrere, ma a seguito della grande pausa causata dall’epidemia Covid-19 la ripresa può tratte beneficio anche dai Big Data, per i quali il ruolo di una solida struttura di collezionamento e analisi dei dati giova alle aziende e permette loro di migliorarsi e di adeguarsi al mercato in tempi record.

Fashion: il sistema Moda Italia si conferma ancora protagonista

Fashion: il sistema Moda Italia si conferma ancora protagonista

Fonte: www.mbres.it

E’ stato recentemente pubblicato il report 2014-2018 dell’Area Studi di Mediobanca relativo alle maggiori aziende del sistema Moda, sia italiane (173 aziende con fatturato superiore ai 100 milioni di euro) che europee (46 grandi gruppi con fatturato superiore ai 900 milioni di euro). Lo studio conferma anche per l’anno 2018 un trend di crescita sia del fatturato che occupazionale, con alcuni corollari interessanti che aiutano a comprendere l’evoluzione del settore.

Il giro d’affari totale in Italia si assesta infatti attorno ai 72 miliardi di euro (+9,4% rispetto al 2015), viaggiando così negli ultimi anni ad una velocità circa doppia rispetto alla crescita del PIL, a testimonianza del fatto che stiamo parlando di un settore di traino dell’economia (anche l’occupazione è aumentata, sebbene con una leggera flessione negli ultimi due anni). Andando un po’ più a fondo si scorge che, a livello di ricavi, emergono i comparti abbigliamento (42,6% del totale), pelletteria (23,1%) e occhialeria (15,6%), mentre si distinguono come crescita delle vendite i settori della gioielleria, del tessile, della pelletteria e delle calzature. Ciò indica anche una preminenza delle grandi realtà nei comparti maggiormente in espansione nel nostro paese per ciò che riguarda il mercato del lusso.

Per quanto riguarda la proprietà dei brand, si consolida la presenza di attori stranieri, i quali controllano il 34,7% del fatturato aggregato; essi sono soprattutto di nazionalità francese (14,2% del fatturato), specificamente per la presenza di due grandi gruppi multinazionali, ovvero Kering e LVMH. Cionondimeno, le società a controllo italiano primeggiano per redditività sui gruppi stranieri (ebit al 9,3% rispetto al 6,2%), in particolare per quanto concerne le aziende quotate in borsa ed a conduzione familiare. Queste ultime sono anche le più propense all’esportazione in settori comunque molto dipendenti dalla clientela straniera: infatti la quota parte del loro fatturato derivante dall’export è pari all’86,1%.

Lo scenario europeo è anch’esso dominato dalle grandi multinazionali, e sebbene il peso dell’Italia sia inferiore a quello di Germania, Regno Unito e Francia (quest’ultima è nettamente la capofila, con il 34,6% del fatturato aggregato), il nostro paese è comunque il più rappresentato a livello numerico (14 grandi realtà).

Cosa dobbiamo aspettarci nei prossimi anni? Il Fashion italiano continuerà a crescere fino a raggiungere e superare quota 80 miliardi di euro, e buona parte di questa crescita sarà trainata dalla visibilità e dalla reputazione on-line dei brand, i quali dovranno giocoforza adottare complesse Digital Strategy e approfondire temi quali la sostenibilità, l’ambiente, l’etica del lavoro e l’economia circolare, oltre a confermarsi in termini di affidabilità e qualità del prodotto.