TL;DR: la metrica che ti dice se la strategia funziona ancora, non se sta vincendo
Sto preparando un workshop su Theory of Change e, lavorando sui materiali, mi sono accorto che la parte più scivolosa non è disegnare la mappa del cambiamento, ma è decidere quali numeri attaccarci sopra. Non perché siano difficili da scegliere, ma perché la maggior parte delle persone ne sceglie un solo tipo e poi si stupisce quando il sistema cambia sotto i piedi senza che nessun KPI suoni l’allarme.
Devo andare a ritroso di quasi due anni, perché la storia ha un inizio preciso anche se all’epoca non lo sapevo.
Nel luglio 2024 ho scritto un post su come stavo usando gli LLM e sul nudging comportamentale che avevo scoperto nelle interazioni con questi strumenti. Non era ancora pensiero critico sistematico, ma era la prima volta che mi ponevo esplicitamente il problema: cosa fa davvero l’LLM quando risponde, e cosa fa a me nel farlo?
A maggio 2025 l’ho capito meglio, nel senso più scomodo possibile. Leggendo del comportamento di Claude Opus 4 nei test di sicurezza di Anthropic, ho deciso di fare quello che chiamo un esperimento mentale: ho interrogato Sonnet 4 su se stesso, sui propri “miglioramenti rivoluzionari”, sulla differenza reale rispetto alla versione precedente. Il modello ha ammesso che il 70% di quei miglioramenti era ottenibile con Sonnet 3.7 grazie a un adeguato prompt engineering. La differenza reale era del 10-15%, non del 50-100% che il marketing suggeriva. Ho scritto di questo in Farsi gabbare dagli LLM, un altro esperimento mentale, e il titolo era già una risposta: il problema non era il modello, ero io che non stavo verificando abbastanza.
TL;DR: Durante un workshop per costruire una ToC su sostenibilità digitale, mi è stata fatta una domanda molto intelligente: “E se cambia tutto?” La risposta non è nella precisione del piano, ma nel distinguere cosa non cambia mai (l’Impact) da cosa deve essere flessibile (tutto il resto). Gli unknown unknowns non si prevengono, si navigano.
Qualche settimana fa mi arriva una chiamata. Un’azienda in quella fase dove si è cresciuti abbastanza da avere problemi seri ma non abbastanza da avere le risorse per risolverli bene. Mi chiedono supporto per “scegliere i contenuti formativi giusti per un processo di trasformazione aziendale nel medio-lungo termine.“
La prima domanda che mi fanno, dopo i convenevoli di rito: “Quali corsi ci consigli fare? Possiamo vedere insieme un catalogo di formazione su trasformazione digitale?“
E lì mi siccome ultimamente sono in fissa con la ToC mi si accende la lampadina. Non quella delle buone idee, quella che mi suggerisce di fare esperimenti.
Qualche settimana fa, durante un workshop con una startup che voleva portare innovazione nel proprio prodotto, mi sono trovato davanti alla solita scena: team brillante, slide perfette sul product-market fit, roadmap dettagliata. Tutto corretto, tutto logico. Eppure mancava qualcosa. Quella scintilla che trasforma un’idea in qualcosa che funziona davvero.
Il problema non erano gli strumenti, quelli li conoscevano bene. Il problema era nel modo di pensare.
Settimana scorsa mi è capitato di nuovo. Un’azienda manifatturiera mi contatta: “Francesco, dobbiamo rendere sostenibile il nostro business model. Ci serve qualcosa di concreto, non i soliti powerpoint sulla responsabilità sociale o progetti per piantare gli alberi.“
È la quarta volta quest’anno che sento questa richiesta. E ogni volta penso al mio articolo del 2020 su resilienza e sostenibilità, dove scrivevo di business model sostenibili con tanta propositività, ma ancora poca esperienza su implementazioni complesse alle spalle.
Cinque anni dopo, il quadro si è chiarito.
Volevo scrivere questo articolo da un po’ di tempo, e l’occasione me l’ha data la recente discussione tra Matt Mullenweg e WP Engine.
Nel mondo dello sviluppo software, poche cose hanno avuto un impatto tanto dirompente quanto l’ascesa del software open source (OSS). Dalla sua umile nascita nei primi giorni dell’informatica al suo attuale status di pietra angolare del mondo digitale, l’open source ha rivoluzionato il modo in cui creiamo, distribuiamo e consumiamo la tecnologia.
Come possiamo utilizzare i Coni dei Futuri per rappresentare Obiettivi, Risultati Chiave e Iniziative della nostra azienda?
Cercherò di spiegarlo in questo post, forse più a me che a voi, al fine di trovare una rappresentazione visuale che ci aiuti a capire meglio cosa sono le iniziative degli OKR.
Ogni volta che svolgo un corso sugli OKR la prima giornata è interamente dedicata a cosa significa misurare e creare dei KPI. Nonostante l’attenzione di tutti sia verso la stesura degli OKR perfetti fin da subito, penso che una incompleta, o nulla, comprensione di cosa significhi misurare e come si costruiscano delle metriche utili sia alla base dell’insuccesso di molte transizione all’uso dello strumento.
In questo articolo, esploreremo la differenza tra KPIs leading, lagging, reporting e metriche esplorative, analizzando esempi pratici per una comprensione più approfondita.
Ho comprato questo libro di impulso mentre terminavo la lettura di Impact! un po’ per curiosità ed un po’ perché avevo voglia di leggere di qualcosa inerente a come il mondo italiano vede il nuovo ruolo del Circular Economy Manager (CEM) o del Business Designer orientato alla Sostenibilità, e lo ho divorato in pochi giorni.
Nel complesso, nonostante una piccola delusione (per una mia aspettativa non corrisposta), il libro ha tanti ottimi spunti, abbastanza da consigliarvi di leggerlo…
