nulla e' impossibile per chi non lo deve fare!
TL;DR: Ho passato sei mesi con quasi 1000 bambini pensando di insegnargli a programmare. Invece mi hanno riprogrammato. Mi hanno insegnato che fallire va bene se capisci perché, riuscire senza capire non va bene, e che osservare gli errori altrui è efficienza, non pigrizia. E che tutto questo vale soprattutto per noi adulti. Racconterò questa esperienza in dettaglio all'AgileDay 2025 organizzato da Italian Agile Movement. Se siete curiosi, non leggete oltre ci vediamo lì, altrimenti questa che segue è la prima bozza della trascrizione del talk. The post Pensiero critico in quarta elementare appeared first on Fullo.
TL;DR: Ho passato sei mesi con quasi 1000 bambini pensando di insegnargli a programmare. Invece mi hanno riprogrammato. Mi hanno insegnato che fallire va bene se capisci perché, riuscire senza capire non va bene, e che osservare gli errori altrui è efficienza, non pigrizia. E che tutto questo vale soprattutto per noi adulti. Racconterò questa esperienza in dettaglio all’AgileDay 2025 organizzato da Italian Agile Movement. Se siete curiosi, non leggete oltre ci vediamo lì, altrimenti questa che segue è la prima bozza della trascrizione del talk. Mi sono seduto a un tavolo. Davanti a me: un quaderno chiuso, un astuccio chiuso con dentro alcune penne. Di fronte: venticinque bambini di quarta elementare che mi guardavano curiosi. “Ecco le regole,” dico. “Uno per volta mi darete istruzioni precise per scrivere il vostro nome sul quaderno. Potete venire a vedere quando volete, anche quando non è il vostro turno.“ Il primo bambino, chiamiamolo Quattrocchi (non tanto per gli occhiali che non aveva ma per l’atteggiamento), parte sicuro: “Scrivi sul quaderno il mio nome.“ Io, con la faccia più seria possibile, prendo l’astuccio e scrivo sulla copertina del quaderno, usandolo come una immaginaria penna, in grande: “IL MIO NOME”. Risate. Frustrazione. “No! Non così!“ “Ma hai detto ‘scrivi il mio nome’,” rispondo innocente. “E io ho scritto ‘il mio nome’. Cosa c’è che non va?“ Partono le iterazioni, come in un debug di gruppo fatto ad alta voce. “Apri l’astuccio.” “Prendi una penna.” “No, stappala!” “Girala con la punta verso il basso!” “Apri il quaderno!” “No, su una pagina bianca!” E poi, finalmente, lettera per lettera: “Scrivi Quattrocchi. Q-U-A-T-T-R-O-C-C-H-I.” La cosa che ancora mi colpisce? Chi è venuto a vedere gli altri tentativi, anche quando non era il suo turno, ha capito il pattern quasi subito. Chi invece ha aspettato “educatamente” il proprio momento ha ripetuto gli stessi identici errori. Come quando in un team tutti fanno lo stesso errore perché nessuno legge davvero le post-mortem. Non stavo insegnando precisione nelle istruzioni. Stavo insegnando che imparare dagli errori altrui non è barare, è efficienza. E che osservare attentamente spesso riduce il lavoro più di mille tentativi alla cieca. Quella lezione non prevedeva computer, robot o codice. Solo un quaderno, una penna, e la volontà di sbagliare insieme. Il patto sociale «Lo sviluppo sostenibile è uno sviluppo che soddisfi i bisogni del presente senza compromettere la possibilità delle generazioni future di soddisfare i propri.» Rapporto Brundtland, UN 1987 La definizione del Rapporto Brundtland del 1987 è chiara, ma quando pensiamo a sostenibilità pensiamo (giustamente) a CO2, energia, economia circolare. Raramente pensiamo al sapere, ai metodi, alla cultura che lasciamo. A cavallo tra l’inverno 2024 e la primavera 2025 ho deciso di prendermi sei mesi per un esperimento. Ho lavorato con quasi 1000 bambini dalla terza elementare alla prima media, non per formare futuri developer, ma per provare a formare future persone raziocinanti. Persone che sappiano ragionare autonomamente, abbiano spirito critico, non abbiano paura di sbagliare, e soprattutto apprendano dai loro errori e da quelli altrui. Premetto che non sono un pedagogo e non ho dati quantitativi da sbandierare. Non so quanti diventeranno developer, manager o astronauti, e onestamente non mi interessa. So però cosa ho imparato io, e penso valga la pena condividerlo. La Theory of Change Quando racconti di aver passato sei mesi con bambini per un obiettivo che si vedrà tra dieci-quindici anni, la prima obiezione è sempre: “Ma come fai a sapere se funziona?” La risposta breve: non lo so. La risposta lunga passa dalla Theory of Change. La Theory of Change non è una teoria astratta da accademici, è un modo di pensare a come avviene il cambiamento nel tempo. L’idea base: parti dal goal a lungo termine che vuoi raggiungere, poi lavori all’indietro per identificare tutte le condizioni che devono essere presenti perché quel goal si realizzi. Non è “faccio X e spero in Y“, è “voglio Y, quindi mi servono le condizioni A, B, C, che a loro volta richiedono le condizioni D, E, F, e allora faccio le attività X che creano quelle condizioni“, per chi ha seguito i miei corsi sugli OKR sa bene di cosa parlo. Nel mio caso il ragionamento è stato questo. Goal a lungo termine: tra dieci-quindici anni voglio che almeno alcune di quelle persone siano “raziocinanti”. Cosa significa raziocinanti (almeno per me)? Persone che ragionano autonomamente, hanno spirito critico, non hanno paura di sbagliare, apprendono dai loro errori e da quelli altrui. Bene, lavoriamo all’indietro. Perché questo accada, quali condizioni devono essere presenti? Devono aver sperimentato che sbagliare non è catastrofico. Devono aver capito che osservare gli errori altrui è efficienza. Devono aver avuto feedback immediato sulle loro azioni. Devono aver iterato più volte sullo stesso problema. Devono aver vissuto un ambiente dove la precisione conta ma l’errore è parte del processo. E ancora all’indietro: perché queste condizioni si creino, cosa serve? Serve un ambiente sicuro dove sbagliare è permesso. Serve che il feedback sia chiaro e non interpretabile. Serve che ci sia tempo per iterare. Serve che vedano altri sbagliare e imparare. Serve che i vincoli siano espliciti e non arbitrari. E allora le attività: giochi dove il fallimento è parte delle regole, robot che danno feedback inequivocabile, carte condizione che rendono espliciti i vincoli, gruppi dove tutti vedono tutti, cinque tentativi invece di uno solo, capogruppo che ruota per distribuire responsabilità. La Theory of Change mappa il “missing middle”, quello spazio tra “faccio un gioco con i robot” e “tra quindici anni queste persone penseranno meglio”. È onesta nel dire: ecco tutte le cose che devono succedere perché il mio goal si realizzi, e ecco perché penso che queste attività possano innescare quelle condizioni. Può non funzionare, certo. Ma almeno so perché sto facendo quello che sto facendo e magari innesco in qualche testa la giusta scintilla. Il collegamento con la sostenibilità è diretto. La sostenibilità richiede di ragionare su scale temporali lunghe, di accettare che l’impatto di oggi si vedrà domani, di investire in condizioni che oggi non danno risultati immediati. La Theory of Change è lo strumento per farlo senza andare a caso. Non è garanzia di successo, è garanzia di consapevolezza. Non avevo KPI da dashboard. Non avevo metriche di conversione. Avevo un’ipotesi su come funziona il cambiamento e la voglia di testarla sul campo, sapendo che i risultati veri non li vedrò direttamente io. Ma questo non rende l’investimento meno valido, rende solo più onesta la discussione su cosa significa “impatto”. Serious Play, sessant’anni di ricerca “Giocare è una cosa seria. È il modo migliore per imparare.” ed anche “Se ascolto dimentico, se vedo ricordo, se faccio capisco.” Bruno Munari – Laboratorio Giocare con l’Arte So che qualcuno penserà “Ah, quindi ti sei creato una scusa per giocare con i bambini per sei mesi”, facciamo un passo indietro ed introduciamo il secondo tassello di questo piano macchiavellico: il serious play, che ha radici profonde e solide. Seymour Papert al MIT nel 1967 inventa LOGO, il primo linguaggio di programmazione per bambini. Non per fare di loro dei programmatori, ma perché sosteneva che “non puoi pensare sul pensiero senza pensare a qualcosa di concreto“. Il coding era solo un “qualcosa” utile, come potrebbero esserlo gli scacchi o le ricette di cucina. Papert chiamava il suo approccio costruzionismo: impariamo costruendo cose, non ascoltando lezioni. Papert era stato allievo di Jean Piaget, lo psicologo che negli anni Sessanta aveva teorizzato il costruttivismo: la conoscenza non si riceve passivamente come un bicchiere che si riempie, ma si costruisce attivamente nella mente attraverso l’esperienza. Sembra una banalità oggi, ma all’epoca era rivoluzionario contro la scuola trasmissiva del “io spiego, tu ascolti, tu ripeti“. Piaget diceva: impari facendo esperienza, non ascoltando lezioni. Papert va oltre. Non basta l’esperienza, serve costruire oggetti esterni, tangibili, condivisibili. Non solo “learning by doing” ma “learning by making”. Quando costruisci qualcosa di concreto – un programma che disegna, un robot che si muove, una struttura LEGO hai feedback immediato, hai qualcosa da mostrare agli altri, hai qualcosa da iterare. L’oggetto esterno diventa l’ancoraggio per concetti astratti. Il costruzionismo aggiunge il layer della materialità al costruttivismo: le mani aiutano la testa a capire. Ancora prima, Maria Montessori nel 1912 scriveva che “il gioco è il lavoro del bambino“. I bambini apprendono manipolando oggetti, provando, sbagliando. Gli adulti hanno solo dimenticato come farlo, ma il meccanismo funziona ancora benissimo a trenta, quaranta, cinquant’anni. Stuart Brown, neuroscienziato, nel 2009 pubblica ricerche che mostrano come il gioco non sia un lusso evolutivo ma una necessità biologica per l’apprendimento. Gli studi sulla retention lo confermano: una lezione frontale ti lascia addosso circa il cinque percento dopo ventiquattr’ore, il learning by doing circa il settantacinque, insegnare ad altri circa il novanta. <img data-recalc-dims="1" fetchpriority="high" decoding="async" width="580" height="435" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/WhatsApp-Image-2025-10-26-at-13.27.15.jpeg?resize=580%2C435&ssl=1" alt="il terrore della lezione di scienze" class="wp-image-4502" style="aspect-ratio:1;object-fit:cover" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/WhatsApp-Image-2025-10-26-at-13.27.15.jpeg?resize=700%2C525&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/WhatsApp-Image-2025-10-26-at-13.27.15.jpeg?resize=300%2C225&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/WhatsApp-Image-2025-10-26-at-13.27.15.jpeg?resize=768%2C576&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/WhatsApp-Image-2025-10-26-at-13.27.15.jpeg?resize=1536%2C1153&ssl=1 1536w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/WhatsApp-Image-2025-10-26-at-13.27.15.jpeg?resize=1200%2C901&ssl=1 1200w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/WhatsApp-Image-2025-10-26-at-13.27.15.jpeg?w=1600&ssl=1 1600w" sizes="(max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Negli anni Novanta nasce LEGO Serious Play da una collaborazione tra LEGO Group, IMD Business School e MIT. Il principio base: “thinking with your hands“: le mani sanno cose che la testa non sa ancora. La NASA lo usa per strategic planning dal 2010. Non è “roba” da bambini, è “roba” che funziona. Il gioco funziona con gli adulti per almeno tre motivi. Primo, bypassa l’ego: quando “giochi” puoi sbagliare senza difendere il tuo status. Secondo, crea psychological safety: puoi fallire perché è parte delle regole. Terzo, dà feedback immediato: il robot si ferma, il calcolo non torna, il risultato è sotto gli occhi di tutti senza possibilità di interpretazione. Il “serio” in serious play non è il contrario di “divertente”. È serio perché ha obiettivi chiari e impatto misurabile. E soprattutto perché quando impari giocando, impari davvero. Dal quaderno ai robot Ho usato strumenti diversi per età e concetti, ma con un pattern comune: problema chiaro, vincoli espliciti, feedback immediato, iterazione consentita. Non “coding for kids”, ma problem solving through play. Il gioco del quaderno l’ho già raccontato. Funziona perché non ha barriere tecnologiche e forza il focus sul processo. Ed è replicabile con qualsiasi compito procedurale: preparare un tè, disegnare una casa, spiegare come fare il deploy di un’applicazione. Per i bambini di quarta elementare ho creato Games for Bees, un gioco che usa robot programmabili, le BeeBot, piccole api gialle che si muovono su una griglia combinati con carte condizione. Il setup è semplice: una griglia quattro per quattro sul pavimento, un robot che si muove di casella in casella, carte direzione (avanti, indietro, gira a destra, gira a sinistra), carte condizione (rock per gli ostacoli da aggirare, “usa meno carte”, “usa più carte”), carte partenza e arrivo. <img data-recalc-dims="1" decoding="async" width="580" height="326" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/informatica-bambini.gif?resize=580%2C326&ssl=1" alt="" class="wp-image-4500" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/informatica-bambini.gif?resize=700%2C394&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/informatica-bambini.gif?resize=300%2C169&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/informatica-bambini.gif?resize=768%2C432&ssl=1 768w" sizes="(max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Ogni gruppo di quattro-cinque bambini ha un nome e un capogruppo che cambia ogni giorno. Il capogruppo può parlare solo se tutti sono d’accordo. Hanno cinque tentativi per completare la sfida. Ogni sfida ha un punteggio. È pair programming travestito da gioco, è code review mascherata da sfida, è retrospettiva con le api robot. Nel mio caso con i bambini: quando costruiscono una sequenza di carte per la BeeBot, non stanno solo “facendo esperienza di programmazione”. Stanno costruendo un artefatto fisico e condivisibile che possono mostrare, discutere, debuggare insieme. Le carte sul pavimento sono il loro programma, visibile a tutti. Questo è costruzionismo. I concetti che ho insegnato, senza mai dire “questo è un if-then-else” – emergono dai giochi stessi. Le condizioni: “Vai a fare la spesa, se al supermercato ci sono almeno due confezioni di uova comprane due, altrimenti non comprare nulla.” Mostro tre scenari con le uova disegnate. Una confezione, non compro. Una confezione, non compro. Due confezioni, ne compro due. Poi chiedo: “Se scrivo ‘SE uova uguale a due’ cosa succede se ce ne sono tre?” Scoprono da soli che uguale a due è diverso da maggiore o uguale a due. La precisione è importante, le assunzioni implicite uccidono. Proprio come nei requirement aziendali che diamo per scontati e poi ci chiediamo perché il prodotto non fa quello che ci aspettavamo. I loop li spiego con i biscotti. “Mangia un biscotto finché ce n’è uno.” Mostro tre biscotti. “RIPETI mangia un biscotto FINCHÉ biscotti uguale a uno.” Cosa succede? Mangio, mangio, mangio. Mi fermo quando ce n’è uno. E poi? Il programma si ferma lì. I bambini capiscono subito: “Ma allora ne resta uno!” Esatto, se voglio mangiarli tutti devo scrivere FINCHÉ biscotti uguale a zero. Il robot non mente, non interpreta, esegue. Se il programma è sbagliato, il risultato è sbagliato. Feedback immediato, senza appello. Le carte condizione cambiano le regole del gioco e diventano una lezione sul design sotto vincoli. “Usa meno carte possibili” diventa ottimizzazione: ogni carta risparmiata vale un punto extra. “Roccia” significa che c’è un ostacolo e devi aggirarlo, non puoi attraversarlo. Passando su certe caselle prendi o perdi punti. I bambini scoprono che i vincoli li fanno pensare diversamente, che la soluzione più semplice senza vincoli spesso non è la migliore con vincoli. È product design, è architettura software, è business: i constraint stimolano creatività invece di soffocarla. Con i bambini di quinta elementare e dell’asilo ho usato LEGO Serious Play: costruire con le mani per pensare meglio. Il principio è che quando costruisci qualcosa, le tue mani sanno cose che la testa non ha ancora formulato. Un mattoncino diventa una metafora di un’idea, un problema, una soluzione. Funziona perché bypassa il filtro del “cosa diranno gli altri“: non dici “ho questa idea” esponendoti al giudizio, costruisci qualcosa e poi spieghi cosa rappresenta. È più facile, più onesto, più profondo. Con alcuni gruppi abbiamo usato robot più avanzati come Dash&Dot e Lego SPIKE: sensori, luci, suoni. Stesso pattern di sempre, problemi chiari e feedback immediato. Esempio: “Accendi luce rossa se trovi un ostacolo, verde se la via è libera, ripeti finché non esci dal labirinto.” Condizioni più loop più sensori, stesso problem solving, diverso medium. I messaggi dietro agli esercizi Chi è venuto a vedere gli altri al tavolo del quaderno ha imparato prima. Non era pigrizia, era strategia. Imparare dagli errori altrui non è barare, è efficienza. Eppure in azienda quante volte reinventiamo la ruota perché non chiediamo “qualcun altro ha già provato questo?” o perché non leggiamo davvero le post-mortem che scriviamo? La storia delle uova ci deve ricordare che un simbolo cambia tutto. Uguale a due contro maggiore o uguale a due. In azienda diamo per scontato cosa significhi “fatto”, “produzione”, “urgente”, “priorità alta”. I bambini imparano a chiedere, noi dimentichiamo di farlo. “Il programma si ferma qui” è una frase che ho sentito decine di volte. I bambini sanno dire quando qualcosa non funziona, senza girarci intorno, senza politichese, senza “funziona ma…”. Il robot non va dove vogliamo, c’è un errore qui, fissiamolo. In azienda dovremmo prendere appunti. Senza vincoli i bambini trovano subito la via più diretta. Poi, quando aggiungo “usa meno carte possibili“, devono ripensarci completamente. Ma partono sempre dal semplice. L’over-engineering è il nostro sport nazionale come adulti. I bambini ci ricordano: inizia semplice, poi itera se serve. Il capogruppo non comanda perché ha un ruolo sulla carta. Il capogruppo guida se sa spiegare, se gli altri si fidano, se costruisce consenso. Ho raccontato meglio questo tema in un post precedente sull’autorità contro autorevolezza. I bambini seguono chi ha ragione, non chi urla più forte. In azienda dovrebbe funzionare allo stesso modo, ma sappiamo tutti che spesso non è così. Insegnare per imparare meglio “Se non lo sai spiegare in modo semplice, non l’hai capito abbastanza bene.” Albert Einstein Se insegnare agli adulti ci insegna ad ordinare meglio i contenuti per spiegarli più efficientemente, insegnare ai bambini ci invita a spiegarli meglio e a renderli più fruibili, obbligandoci ad approfondire, di fatto, la comprensione degli stessi. Ho riscritto la spiegazione di IF-THEN-ELSE cinque volte prima che funzionasse con i bambini di quarta. Ogni volta ho tolto una parola tecnica inutile, ogni volta ho semplificato una metafora, ogni volta ho chiesto “ma perché?” a me stesso. Alla quinta versione ho capito che anche nelle consulenze o nei corsi uso troppe parole tecniche inutili. Insegnare ai bambini è il miglior refactoring del tuo sapere. Devi togliere il jargon, devi trovare metafore che funzionano davvero, devi ammettere quando non sai perché loro se ne accorgono subito. Dopo sei mesi con i bambini ho riscritto parti dei miei libri “KPI, the right way” e “OKR, the right way”. Non perché fossero sbagliati, ma perché potevano essere più chiari. Ho usato la stessa logica del serious play applicata a temi aziendali che molti considerano noiosi. Funziona. La, vera, cultura del fallimento Tutti diciamo “fail fast“, “embrace failure“, “learn from mistakes“. Poi in azienda chi sbaglia viene punito in modi sottili o meno sottili, mentre chi non sbaglia ma non sa spiegare perché viene promosso perché ha “portato risultati”. I bambini mi hanno insegnato una cosa diversa: fallire imparando va bene, riuscire senza capire perché non va bene. Facciamo un esempio concreto. Bambino A fa dieci tentativi con il robot, sbaglia nove volte, ma alla decima sa spiegare perché quella soluzione funziona e le altre no. Bambino B copia la soluzione giusta da un altro gruppo al primo tentativo ma non sa dire perché funziona. Chi ha vinto? Il bambino A. Chi avrebbe preso il voto migliore in una scuola tradizionale? Probabilmente il bambino B, perché ha “risolto il problema velocemente”. In azienda quante volte celebriamo il risultato senza chiederci “ma abbiamo capito perché ha funzionato?” E poi, quando dobbiamo replicare quel successo, non ci riusciamo e non capiamo il motivo. La cultura del fallimento non è “puoi sbagliare tranquillo”. È “devi capire perché hai sbagliato”. E simmetricamente, anche se meno discusso, è “devi capire perché hai avuto successo”. Questo ribalta completamente la narrativa del “move fast and break things”. Non basta muoversi veloci e rompere roba. Serve muoversi veloci, rompere, e capire cosa hai rotto e perché. Altrimenti stai solo accumulando debito di conoscenza invece di debito tecnico, che è peggio perché più difficile da misurare. E Ora? “Bello Fullo, ma io non insegno ai bambini.“ Appunto. Non serve insegnare ai bambini per applicare questi principi. L’onboarding in azienda potrebbe essere un “quaderno game” sul vostro dominio. “Spiegami come si fa il deploy.” Vedrete quante assunzioni implicite avete, vedrete quanto la vostra documentazione è chiara o quanto invece dia per scontate cose che scontate non sono. Il technical writing potrebbe passare un test semplice: puoi spiegarlo a qualcuno che non conosce il contesto? Se no, probabilmente o non l’hai capito abbastanza o è inutilmente complesso o c’è troppo jargon di mezzo. Le code review potrebbero prendere la regola del capogruppo: chi fa review parla solo dopo che tutti hanno dato un’occhiata e c’è consenso su cosa vada cambiato. Trasforma il processo da monologo del senior a dialogo tra pari. Le post-mortem potrebbero concentrarsi non su “chi ha sbagliato” ma su “cosa abbiamo imparato”, e aggiungere anche “perché ha funzionato quella volta, possiamo replicarlo?”. Il product design potrebbe abbracciare i vincoli come feature invece che come limitazione. “Usa meno carte possibili” è ottimizzazione, non frustrazione. I constraint stimolano creatività quando li accetti come parte del gioco invece di combatterli. La mentorship potrebbe creare occasioni perché chi impara veda anche altri che sbagliano e imparano, non solo i successi patinati. La formazione continua potrebbe partire dal principio che se non sai insegnare qualcosa a un collega, a un junior, forse non l’hai capito abbastanza. La leadership potrebbe ricordarsi che si guida spiegando e costruendo consenso, non ordinando e sperando nell’obbedienza. Le barriere esistono, ovvio. “Non ho tempo” è quella che sento più spesso. L’ho fatto fuori orario per mesi perché ci credevo, perché investire sulle persone è guardare oltre il prossimo sprint o il prossimo quarter. “Non ho competenze pedagogiche” è l’altra barriera comune. Non servono competenze pedagogiche, servono onestà intellettuale e voglia di iterare. Ho sbagliato spiegazioni cinque volte prima di trovare quella che funzionava. “È difficile misurare l’impatto” è verissimo. Non ho KPI, non ho conversion rate, non ho metriche da dashboard. So solo che quei bambini ora sanno che sbagliare è parte del processo se capisci perché sbagli. E tra dieci o quindici anni alcuni di loro saranno nei nostri team, nelle nostre aziende. Spero saranno persone raziocinanti, non automi che eseguono senza capire. Il patto con chi viene dopo Sono partito dalla definizione del Rapporto Brundtland del 1987 sul sviluppo sostenibile come patto con le generazioni future. Ho passato sei mesi pensando di insegnare ai bambini a programmare. Ho finito capendo che mi stavano insegnando a pensare meglio, a spiegare meglio, a sbagliare meglio. La sostenibilità non è solo pannelli solari ed economia circolare. È anche cosa lasciamo a chi viene dopo: non solo codice e processi, ma un modo di pensare. Le “papere”, come le chiamavo le idee in un vecchio post di qualche anno fa, cresceranno. Alcune diventeranno developer, altre manager, altre insegnanti, altre astronaute. Ma tutte sapranno che sbagliare non è un fallimento ma un’iterazione, che osservare gli errori altrui è intelligenza non pigrizia, che la precisione conta e le assunzioni implicite uccidono, che la soluzione più semplice è quella da cui partire, che si segue chi sa spiegare non chi sa ordinare. E magari tra dieci o quindici anni, quando saranno nei nostri team o nelle nostre aziende o nei nostri consigli di amministrazione, ricorderanno il gioco del quaderno. E chiederanno: “Puoi spiegarmelo meglio? Voglio capire perché, non solo cosa.“ Games for Bees è rilasciato con licenza CC BY-SA 4.0. Trovate tutto su darumahq.it/seriousplay: griglie, carte, istruzioni, esempi. Usatelo, modificatelo, miglioratelo, condividetelo. I miei libri “KPI, the right way” e “OKR, the right way” applicano la stessa filosofia di serious play a temi aziendali che molti considerano noiosi. Perché anche le metriche e gli obiettivi si possono insegnare e imparare meglio, con meno aria fritta e più concretezza. E voi, quale sarà la vostra “quarta elementare”? Una persona da mentorare, un corso da tenere gratuitamente, una documentazione da riscrivere “a prova di chi non sa”, un processo da spiegare con un gioco? Perché alla fine, come diceva Seymour Papert già nel 1967, “non puoi pensare sul pensiero senza pensare a qualcosa di concreto“. Il coding, gli OKR, i KPI, i processi agile sono solo “qualcosa” di utile. Il vero obiettivo è imparare a pensare meglio. E se insegnare ai bambini mi ha insegnato qualcosa, è che noi adulti abbiamo smesso di giocare troppo presto. The post Pensiero critico in quarta elementare appeared first on Fullo.
Ho impiegato 5 anni, innumerevoli workshop e corsi per arrivare a scrivere 3 libri utili a far capire ai miei clienti perché è importante ragionare sulle giuste metriche per il sustainable IT. Spoiler: Studiare la Theory of Change per certificarmi come facilitatore per un workshop sulla sostenibilità mi ha fatto capire cosa mancava. The post Theory of Change ed editoria appeared first on Fullo.
Non c’è stato un momento preciso. Nessuna epifania drammatica durante una consulenza particolarmente disastrosa. Piuttosto, una sensazione crescente, consulenza dopo consulenza, workshop dopo workshop: quando arrivava il momento di parlare di metriche e obiettivi per il Sustainable IT, qualcosa si inceppava. Facevo domande che mi sembravano ragionevoli. Tipo: “Supponiamo di aver raggiunto il nostro obiettivo: come stabiliamo che è stato un successo?” Oppure: “Quali sono le metriche su cui dobbiamo lavorare per raggiungere questi obiettivi?” E ancora: “Che causalità c’è tra queste azioni che ci garantisce una riduzione degli impatti ambientali?“ E ottenevo… silenzio. O peggio: risposte vaghe, metriche di vanità del tipo “guardiamo quanti server virtualizziamo!“, numeri senza contesto. Non era malafede, né incompetenza. Era qualcosa di più sottile: mancava il linguaggio condiviso per connettere intenzioni e risultati. Inizialmente pensavo fosse un problema di cultura aziendale. Poi di maturità sul tema sostenibilità. Poi, mentre studiavo per certificarmi come facilitatore per EN-Roads, mi sono imbattuto nella Theory of Change. E lì ho capito: non era un problema di cosa misurare, ma di come costruire la logica che porta dalla visione all’azione misurabile. Theory of Change 101 La Theory of Change (ToC) è uno strumento di pianificazione strategica nato nel nonprofit sector negli anni ’90, ma tremendamente utile anche nel contesto aziendale. In sintesi: è la mappa esplicita che spiega come le tue azioni porteranno ai risultati desiderati. La cosa interessante della ToC è che funziona al contrario di come pensiamo normalmente. Invece di partire da “cosa facciamo oggi” e sperare di arrivare da qualche parte, la ToC usa il backwards mapping: parti dal goal finale che vuoi raggiungere e poi, passo dopo passo, ti chiedi “cosa deve accadere immediatamente prima perché questo si realizzi?” È come risolvere un labirinto partendo dall’uscita invece che dall’entrata. Il processo si articola in sei stage che ti costringono a pensare in modo strutturato. Primo: identificare il long-term goal, l’impatto finale che vuoi generare. Secondo: fare backwards mapping connettendo tutte le precondizioni necessarie per raggiungere quel goal, spiegando perché queste precondizioni sono necessarie e sufficienti. Terzo: identificare le assunzioni base sul contesto in cui operi. Quarto: definire gli interventi specifici che la tua iniziativa metterà in campo. Quinto: sviluppare indicatori per misurare i tuoi outcomes e valutare le performance. Sesto: scrivere la narrativa che spiega la logica dell’intera iniziativa. Il cuore del processo è quello che chiamano “pathway of change“: una sequenza connessa di outcomes che rappresenta graficamente il processo di cambiamento come lo intendono i pianificatori. E qui viene la parte cruciale: durante la creazione di questo pathway, devi articolare tutte le tue assunzioni sul processo di cambiamento, così puoi esaminarle e testarle per verificare se qualche assunzione chiave è difficile da supportare o addirittura falsa. Ci sono tipicamente tre tipi importanti di assunzioni da considerare. Le asserzioni sui collegamenti tra outcomes a lungo termine, intermedi e iniziali sulla mappa. La sostanziazione della completezza, cioè la pretesa che tu abbia identificato tutte le precondizioni importanti per il successo. Infine, le giustificazioni dei link tra attività programmatiche e gli outcomes che ci si aspetta producano. E spesso c’è un quarto tipo: i fattori contestuali o ambientali che supporteranno o ostacoleranno il progresso verso la realizzazione degli outcomes. Un esempio di ToC fatta male Facciamo un esempio concreto che mi è capitato di vedere più volte nelle consulenze. Scenario tipico: un’azienda vuole “diventare carbon neutral”, decide di comprare crediti di carbonio, e misura il successo in “€ spesi in carbon credits”. Fine della storia. Che cosa manca? Tutto il resto. Non c’è connessione causale tra l’acquisto di crediti e la riduzione effettiva delle emissioni. Non ci sono outcomes intermedi misurabili. Non ci sono assunzioni esplicite da validare. È un’azione disconnessa da una teoria del cambiamento. È aria fritta, diciamocelo. Ora prendi lo stesso scenario con una ToC articolata attraverso backwards mapping. Parto dal long-term goal: “Riduzione del 50% delle emissioni Scope 1-2-3 entro il 2030”. <img data-recalc-dims="1" decoding="async" width="400" height="400" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=400%2C400&ssl=1" alt="?" class="wp-image-4493" style="object-fit:cover;width:64px;height:64px" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?w=400&ssl=1 400w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=300%2C300&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=150%2C150&ssl=1 150w" sizes="(max-width: 400px) 100vw, 400px" /> Poi mi chiedo: cosa deve accadere immediatamente prima perché questo si realizzi? <img data-recalc-dims="1" decoding="async" width="400" height="400" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=400%2C400&ssl=1" alt="?" class="wp-image-4493" style="object-fit:cover;width:64px;height:64px" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?w=400&ssl=1 400w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=300%2C300&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=150%2C150&ssl=1 150w" sizes="(max-width: 400px) 100vw, 400px" /> Devo avere infrastruttura IT con intensità carbonica ridotta del 30% entro 18 mesi. E prima ancora? <img data-recalc-dims="1" decoding="async" width="400" height="400" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=400%2C400&ssl=1" alt="?" class="wp-image-4493" style="object-fit:cover;width:64px;height:64px" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?w=400&ssl=1 400w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=300%2C300&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=150%2C150&ssl=1 150w" sizes="(max-width: 400px) 100vw, 400px" /> Software re-architettato con metriche SCI implementate e misurate. E prima di quello? <img data-recalc-dims="1" decoding="async" width="400" height="400" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=400%2C400&ssl=1" alt="?" class="wp-image-4493" style="object-fit:cover;width:64px;height:64px" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?w=400&ssl=1 400w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=300%2C300&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=150%2C150&ssl=1 150w" sizes="(max-width: 400px) 100vw, 400px" /> Audit del codice esistente completato, team formato su Green Software, refactoring prioritizzato ed eseguito. E per fare tutto questo? <img data-recalc-dims="1" decoding="async" width="400" height="400" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=400%2C400&ssl=1" alt="?" class="wp-image-4493" style="object-fit:cover;width:64px;height:64px" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?w=400&ssl=1 400w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=300%2C300&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=150%2C150&ssl=1 150w" sizes="(max-width: 400px) 100vw, 400px" /> Budget per formazione, tempo dev allocato, tooling itegrare la misurazione SCI nel CI/CD configurato. <img data-recalc-dims="1" decoding="async" width="400" height="400" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=400%2C400&ssl=1" alt="?" class="wp-image-4493" style="object-fit:cover;width:64px;height:64px" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?w=400&ssl=1 400w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=300%2C300&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/immagine-1.png?resize=150%2C150&ssl=1 150w" sizes="(max-width: 400px) 100vw, 400px" /> A questo punto emergono le assunzioni critiche da validare. Il team ha competenze base per apprendere Green Software? Esistono alternative tecnologiche a lower carbon intensity per i nostri use case? Il business è disposto a investire in refactoring che non porta feature visibili? Se una di queste assunzioni è falsa, tutta la tua ToC crolla, meglio scoprirlo prima di investire risorse. Gli indicatori a questo punto diventano chiari e multi-livello. Non solo “emissioni totali ridotte” alla fine, ma SCI per servizio, percentuale di codice rifattorizzato, ore di training completate (e comprensione dei Green Pattern da parte dei dev), carbon savings misurati in ogni sprint. Vedi la differenza? Ora hai una mappa navigabile. Puoi contestare le assunzioni, verificare i collegamenti causali, misurare a ogni livello, e soprattutto: sapere durante il percorso se stai andando nella direzione giusta. La connessione con Osterwalder e The Invincible Company Qui c’è un parallelo interessante con il lavoro di Alex Osterwalder in The Invincible Company. Osterwalder parla di come le aziende vincenti non si limitano a trovare “la prossima grande cosa“, ma costruiscono motori di innovazione continua che permettono di reinventarsi costantamente. Il suo concetto chiave è che i business models oggi sono come lo yogurt: hanno una data di scadenza ravvicinata. Non puoi più fare affidamento su un singolo modello che durerà decenni. La Theory of Change è esattamente lo strumento che ti serve per costruire questo motore. Osterwalder distingue tra exploration (cercare nuove opportunità, crescita, mentalità imprenditoriale) ed exploitation (ottimizzare l’esistente, efficienza, cost-cutting). Le aziende invincibili fanno entrambe le cose contemporaneamente, sono “ambidestre”. Ho già approfondito questa distinzione in un articolo precedente su Invincible OKR, dove spiego come i due binari (Esplorazione e Miglioramento) richiedano metriche e OKR completamente diversi. Ma per esplorare efficacemente, hai bisogno di una ToC chiara: quale impatto voglio generare con questo nuovo business model? Quali outcomes intermedi mi dicono se sto andando nella direzione giusta? Quali assunzioni sto facendo sul mercato, sui clienti, sulla tecnologia? E qui si innesta un’altra connessione fondamentale. Quando costruisci la tua Theory of Change, stai essenzialmente definendo il tuo futuro desiderabile usando il concetto dei Futures Cone. Come ho spiegato nell’articolo su Futures Cone e OKR, il futuro non è un punto fisso ma un cono di possibilità che si allarga nel tempo. Il futuro preferibile, quello che vogliamo costruire, è esattamente quello che stiamo mappando quando articoliamo la nostra ToC attraverso backwards mapping. Il long-term goal della ToC è l’apice del cono desiderabile. Gli outcomes intermedi sono le sezioni del cono che raggiungi in momenti specifici. Le assunzioni che validi sono il modo in cui restringi il cono dell’incertezza, passando dal “possibile” al “plausibile” al “probabile”. E le iniziative che implementi sono quei tronchi di cono che ti portano progressivamente verso il futuro che hai scelto di costruire. Osterwalder introduce il Business Model Portfolio Map per gestire il portfolio di idee e miglioramenti. Ma senza una ToC per ogni iniziativa nel portfolio, stai solo accumulando speranze. La ToC ti dice perché quell’idea dovrebbe funzionare, quali sono le precondizioni necessarie, e come misurare se stai de-risking le assunzioni critiche. Esattamente quello che Osterwalder predica: test, measure, de-risk desirability, viability, feasibility. E qui arriviamo al cuore del problema che vedevo nelle mie consulenze sul sustainable IT: le aziende volevano “innovare” sulla sostenibilità (exploration), ma senza una ToC articolata stavano solo facendo quello che Osterwalder chiama “innovation theater“, uno spettacolo che sembra innovazione ma non riduce il rischio né crea valore reale. Questo è quello che mancava nelle mie consulenze. E questo è quello che mi ha portato a scrivere tre libri invece di uno. Il percorso: tre libri, un’unica teoria del cambiamento Quando ho iniziato a lavorare sul sustainable IT, partivo sempre dagli OKR. È la metodologia che uso da anni, quella su cui ho costruito corsi e interventi. Ma mi sono reso conto che non bastava. Gli OKR sono potenti per collegare Objectives (qualitativi, aspirazionali) a Key Results (quantitativi, misurabili). Sono perfetti per creare alignment verticale e orizzontale in un’organizzazione. Ma per funzionare davvero, hanno bisogno di due fondamenta: una comprensione profonda di come si misurano le cose (non tutte le metriche sono uguali), e una logica causale esplicita che colleghi azioni a risultati (la Theory of Change, appunto). E così, sfruttando le trascrizioni dei miei corsi e workshop, sì, perché questi temi li ho rodati sul campo prima di metterli nero su bianco anche qui sul blog, è nato un percorso in tre atti. In termini di Osterwalder, ho esplorato il dominio del sustainable IT sviluppando un framework che altri possano poi sfruttare (exploitation delle mie esperienze di exploration). Atto 1: KPI, the right way <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="870" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/kpi-right-way.png?resize=580%2C870&ssl=1" alt="KPI, the right way" class="wp-image-4484" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/kpi-right-way.png?w=609&ssl=1 609w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/kpi-right-way.png?resize=200%2C300&ssl=1 200w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Il primo problema da risolvere era: “Come faccio a sapere se sto misurando la cosa giusta?” Questo libro nasce dalle domande ricorrenti nei miei workshop. “Ma questa metrica è buona? Come faccio a evitare le vanity metrics? Cosa rende una metrica actionable?” Domande legittime che meritavano risposte strutturate. Ho scritto KPI, the right way per dare le fondamenta della misurazione. Dentro ci trovi i bias cognitivi che distorcono la scelta delle metriche: confirmation bias, availability bias, la famigerata Goodhart’s Law (“quando una misura diventa un target, smette di essere una buona misura”). Poi c’è la distinzione cruciale tra vanity metrics e metriche azionabili: la differenza tra “sembra bello nei report” e “mi dice cosa fare domani mattina per migliorare”. E infine framework pratici per validare i tuoi KPI, perché no, SMART non basta. È troppo generico, serve qualcosa di più strutturato. Senza questo pezzo, gli OKR diventano pericolosi. Scegli Key Results sbagliati e ottimizzi per le cose sbagliate. Nel sustainable IT, dove le metriche sono ancora immature (SCI, PUE, carbon intensity e compagnia cantante) questo rischio è altissimo. Non puoi permetterti di misurare la cosa sbagliata quando l’impatto ambientale è in gioco. In termini di ToC: se i tuoi indicatori sono mal costruiti, non saprai mai se stai davvero progredendo verso gli outcomes desiderati. Atto 2: OKR, the right way <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="870" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/okr-right-way.png?resize=580%2C870&ssl=1" alt="OKR, the right way" class="wp-image-4485" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/okr-right-way.png?w=609&ssl=1 609w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/okr-right-way.png?resize=200%2C300&ssl=1 200w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Una volta che sai misurare, serve un sistema per orchestrare quelle metriche in una strategia coerente. Gli OKR sono perfetti per questo, ma solo se li usi bene. E qui casca l’asino, perché ho visto fin troppe implementazioni di OKR che erano poco più di todo-list glorificate. OKR, the right way introduce i principi di causalità: perché questo Key Result dovrebbe portare a quell’Objective? Non è una domanda filosofica, è il cuore della questione. È esattamente quello che la ToC ti costringe a fare quando mappi le connessioni tra outcomes. Poi c’è l’effetto-reazione: come validare che le tue azioni stiano davvero muovendo l’ago, e non solo creando l’illusione del progresso? Dentro ci sono anche i coni del futuro per fare scenario planning e creare OKR resilienti in contesti incerti, e diciamocelo, il sustainable IT è un contesto incerto. E c’è Hoshin Kanri per l’allineamento strategico verticale e orizzontale, perché gli OKR che vivono in silos separati non servono a nessuno. Questo è il cuore della Theory of Change applicata: gli OKR sono la struttura che connette vision (Objective) a execution (Key Results + Initiatives). Sono il “pathway of change” fatto strumento operativo. Ma senza una logica causale esplicita, senza chiederti “perché questo KR dovrebbe portare a quell’Obiettivo?”, rimangono solo wishful thinking ben formattato su un foglio Excel. Atto 3: Sustainable IT, the practical way <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="870" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/ChatGPT-Image-20-ott-2025-11_46_18.png?resize=580%2C870&ssl=1" alt="SUSTAINABLE IT, the practical way" class="wp-image-4486" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/ChatGPT-Image-20-ott-2025-11_46_18.png?w=1024&ssl=1 1024w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/10/ChatGPT-Image-20-ott-2025-11_46_18.png?resize=200%2C300&ssl=1 200w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Okay, so misurare e so pianificare. E adesso? Come lo applico al sustainable IT? Qui chiudo il cerchio con Sustainable IT, the practical way, che è l’applicazione pratica di KPI e OKR al dominio specifico della sostenibilità digitale. Dentro trovi metriche specifiche come SCI, PUE, emissioni Scope 3 delle infrastrutture, user-centric metrics. Ci sono esempi di OKR concreti per capire come strutturare obiettivi di sostenibilità che siano ambiziosi ma realistici, perché “salvare il pianeta” non è un Key Result. C’è un approccio pragmatico totale: niente green-washing, solo azioni misurabili con impatto reale. E soprattutto c’è integrazione: come fare sostenibilità senza creare l’ennesimo silo separato dal resto del business. Questo libro è anche una risposta diretta al problema che Osterwalder identifica: troppo “innovation theater” e troppo poco testing rigoroso delle assunzioni. Ogni pratica di sustainable IT nel libro è (sarà perché al momento ho scritto solo i primi capitoli) accompagnata da: quali metriche usare per validarla, quali assunzioni stai facendo, come de-riscare attraverso small experiments. È exploration disciplinata, non speranza vestita da strategia. Non è un caso che sia arrivato per ultimo. Senza la base metodologica dei primi due, questo libro sarebbe stato solo un’altra lista di best practices disarticolate che trovi già in mille blog post. Invece è il pezzo finale di un puzzle più grande: la mia personale Theory of Change per portare le organizzazioni da “vogliamo fare sostenibilità” a “stiamo riducendo il nostro impatto in modo misurabile e continuo”. La mia personale Theory of Change Guardando indietro, cosa che di solito faccio troppo poco, ma ogni tanto è utile, mi sono reso conto che i tre libri sono esattamente la mia Theory of Change per portare le organizzazioni da “vogliamo fare sostenibilità” a “stiamo riducendo il nostro impatto in modo misurabile“. Applicando il backwards mapping che ho descritto prima, parto dal long-term goal: organizzazioni che integrano sustainable IT in modo strutturato, misurabile e non performativo. Basta con i report di sostenibilità che sono puro marketing, voglio vedere azioni concrete. Cosa deve accadere immediatamente prima perché questo si realizzi? Devo avere manager e team con le competenze giuste per definire strategie sostenibili azionate da metriche corrette. Non basta la buona volontà, serve il metodo. E prima ancora? Devo creare strumenti didattici accessibili che coprano l’intero percorso metodologico: misurazione, poi pianificazione, poi applicazione dominio-specifica. E come produco questi strumenti in modo che siano davvero utili e non solo teoria astratta? Attraverso corsi, workshop e consulenze dove testo e affino questi contenuti. Le trascrizioni di quelle sessioni diventano il materiale grezzo per i libri, quindi no, non sono nati dalla pura teoria, ma da ore di facilitazione e discussioni con chi questi problemi li vive ogni giorno. E cosa serve per fare tutto questo? 5 anni di esperienza sul campo, decine di clienti diversi, centinaia di ore di facilitazione. E pazienza. Tanta pazienza. Questo è il mio pathway of change personale, e ogni libro è un outcome intermedio verso l’impact finale. Le assunzioni critiche che ho fatto lungo il percorso? Principalmente tre. Primo: le organizzazioni falliscono sul sustainable IT per mancanza di metodo, non di intenzioni. La maggior parte delle persone vuole fare la cosa giusta, semplicemente non sa come. Secondo: metriche e OKR sono linguaggi comprensibili trasversalmente, dal developer al C-level, non servono PhD in sustainability science per capirli. Terzo: un approccio pragmatico batte sempre quello ideologico. Le crociate verdi non funzionano, i piccoli passi misurabili sì. E come valido queste assunzioni? Con indicatori di successo concreti che vedo nelle consulenze. Clienti che tornano e mi dicono “abbiamo implementato gli OKR sostenibili e funzionano, guarda i dati”. Richieste specifiche su come misurare X o strutturare Y, segnale che stanno adottando concretamente gli approcci, non solo leggendo per cultura personale. E soprattutto: meno “sguardi a triglia” quando parlo di metriche azionabili. Quello è il vero metro del successo. L’ambidestria organizzativa applicata alla consulenza Se penso al mio lavoro in termini del framework di Osterwalder, ho costruito un sistema ambidestro. Da un lato c’è exploitation: erogo corsi e consulenze su OKR e sustainable IT, ottimizzando continuamente il format basandomi sui feedback. Dall’altro c’è exploration: ogni cliente porta problemi nuovi che mi costringono a testare le assunzioni, raffinare gli approcci, esplorare nuovi collegamenti. I tre libri sono il risultato di questo processo di esplorazione continua, cristallizzato in un format che altri possono sfruttare. Non sono il punto di arrivo, sono snapshot di un percorso in evoluzione. Come dice Osterwalder, i business models hanno una data di scadenza. Lo stesso vale per i framework metodologici: vanno continuamente testati, validati, e aggiornati basandosi su nuove evidenze. La differenza tra fare “innovation theater” e fare vera innovazione sta proprio qui: nella capacità di articolare la tua Theory of Change, testare le assunzioni rigorosamente, e misurare se stai davvero creando l’impatto desiderato o solo l’illusione del progresso. Costruisci la tua mappa prima di partire Se stai lavorando su sustainable IT, o qualsiasi iniziativa di cambiamento complesso, in realtà, ti consiglio di partire dalla Theory of Change prima di buttarti su tools e framework. So che è meno sexy che installare l’ultimo tool di carbon monitoring, ma fidati: ti farà risparmiare un sacco di tempo e frustrazioni. Il processo di backwards mapping è controintuitivo ma potente. Inizia identificando il long-term goal specifico che vuoi raggiungere. Non “fare sostenibilità” che non significa niente, ma “ridurre le emissioni del 30% entro il 2027 misurando per i nostri 10 servizi più usati“. Specifico, misurabile, temporizzato. Poi fai il passo indietro e chiediti: cosa deve accadere immediatamente prima perché questo goal si realizzi? Magari devi avere “team formati su Green Software e processi di code review che includono criteri di efficienza energetica”. Okay, e prima ancora? “Documentazione interna su best practices Green Software e tooling per misurazione SCI integrato nella CI/CD pipeline”. Continua così fino ad arrivare alle azioni che puoi fare oggi. Mentre costruisci questo pathway, identifica tutte le assunzioni che stai facendo. Il team sa già programmare in modo efficiente? Hai budget per cambiare infrastruttura? I fornitori hanno alternative low-carbon? Scrivi queste assunzioni nero su bianco e poi vai a validarle, una per una. Le assunzioni non verificate sono la tomba di ogni progetto, Osterwalder lo ripete in continuazione quando parla di de-risking. Non dimenticare i fattori contestuali: cosa nel tuo ambiente organizzativo supporterà questo percorso? Cosa lo ostacolerà? C’è un executive sponsor che ci crede davvero? Il budget è stabile o a rischio al primo trimestre negativo? Questi fattori influenzano pesantemente la realizzabilità della tua ToC. Infine, sviluppa indicatori per ogni livello del tuo pathway of change. Non solo i KPI finali tipo “emissioni totali ridotte”, ma metriche intermedie che ti dicono durante il percorso se sei on track o se devi correggere la rotta. Percentuale di team formati, numero di servizi migrati, SCI medio in miglioramento, indicatori che ti fanno capire se stai riducendo il rischio delle assunzioni critiche o solo raccontandoti storie. Solo dopo aver fatto questo lavoro, e lo so che sembra laborioso, ma vale ogni minuto investito, gli strumenti come OKR, KPI, SCI e tutti i framework che trovi in giro diventano davvero utili. Perché sai perché li stai usando e cosa ti devono dire. Altrimenti sono solo l’ennesimo buzzword da mettere nelle slide per far contento il board. Quello che ho imparato (e che forse ti può servire) Scrivere tre libri invece di uno non è stata una scelta di marketing. Posso dirlo tranquillamente perché, diciamocelo, se volevo fare soldi con i libri avrei scelto un settore diverso. È stata una necessità metodologica, ogni libro risponde a una precondizione necessaria per quello successivo. Non puoi parlare di OKR sostenibili se prima non hai spiegato come si valuta una metrica. Non puoi applicare KPI al sustainable IT se prima non hai costruito la logica causale che li connette agli obiettivi strategici. Ogni pezzo serve al successivo, e saltarne uno significa costruire una casa senza fondamenta. E se vuoi approfondire come ho strutturato questo percorso in pratica, beh… ho scritto tre libri apposta. Non per venderteli, anche se ovviamente non mi dispiace se li compri, ma perché sono il modo più efficace che ho trovato per trasmettere anni di esperienza sul campo in formato utilizzabile. Sono il mio contribution a quel portfolio di innovation di cui parla Osterwalder: piccoli esperimenti che se funzionano diventano prodotti, se non funzionano insegnano qualcosa. Quali sono le assunzioni implicite nel tuo progetto di sostenibilità? Hai già provato a mapparle esplicitamente usando il backwards mapping? Se la risposta è no, questo weekend potrebbe essere un buon momento per iniziare. Ti garantisco che scoprirai cose interessanti, e probabilmente qualche assunzione che pensavi solida si rivelerà… meno solida di quanto speravi. Meglio scoprirlo ora che dopo aver investito sei mesi e mezzo budget annuale. Do you need to introduce green software AND/OR OKR practices to your company? Do you want to participate or organize a workshop on the topic? Let’s discuss it! The post Theory of Change ed editoria appeared first on Fullo.
Nell'ultimo periodo ho testato in giro il workshop sui KPI, validato i modelli di gioco, stampato prototipi delle carte, modificato le carte ed i "tavoli di gioco" fisici e su miro e rivisto le carte. Un lavorone in cui mi sono divertito tantissimo. The post Anche meno però… appeared first on Fullo.
Nell’ultimo periodo ho testato in giro il workshop sui KPI, validato i modelli di gioco, stampato prototipi delle carte, modificato le carte ed i “tavoli di gioco” fisici e su miro e rivisto le carte. Un lavorone in cui mi sono divertito tantissimo, ho anche registrato gran parte delle mie sessioni ed ho chiesto a Claude di analizzare eventuali ripetizioni, esempi che non funzionavano (e che dovevo rispiegare più volte) e punti di debolezza dei contenuti scritti e di quelli orali. Ne è uscito un workshop che reputo solido, divertente nella modalità di fruizione e, anche se sicuramente perfettibile, più che adeguato a quello che stavo cercando. A questo punto ho iniziato ad ascoltare le vocette intorno a me, anche quelle interiori, e mi sono detto ma perché non fare un companion book per il corso? Così magari ho la scusa per stampare le carte professionalmente. E così è ripartita la giostra, analisi delle trascrizioni, delle slide e dei contenuti ad esse allegati fino a arrivare prima ad una scaletta e poi circa 200 pagine scritte a 4 mani (le mie e quelle di Claude). Il processo di produzione è stato più o meno questo: ho fatto analizzare alcuni miei blog post e le trascrizioni al fine di tirare fuori una TOV allineata con il mio modo (sgangherato) di esprimermi, in affiancamento a questa TOV ho scritto un prompt per definire l’uso di emoji particolari, formattazione markdown, sezioni dei capitoli (ad esempio “Domanda socratica” o “Insight”) al fine di avere coerenza tra i vari capitoli ed infine ho scritto una prima bozza di indice con obiettivi per i singoli capitoli che ho fatto espandere all’LLM. A questo punto ho fatto iniziare il vero processo di scrittura del libro, un capitolo alla volta confrontando l’obiettivo del capitolo con quanto scritto e con il capitolo precedente per valutare la coerenza. Ho rivisto la forma (maledette liste puntate nude e decontestualizzate!), allungato dove bisognava allungare e ridurre dove si creavano inutili arzigogoli degni del più manzoniano Azzeccagarbugli. Infine ho fatto rileggere tutti i capitoli, valutando se gli esercizi si integravano bene ed una volta soddisfatto ho pubblicato su LeanPub. Bene. Benissimo. Poi ad una prima rilettura mi è stato fatto presente che tutti i titoli erano Camel Case. Cioè, Ogni Parola di una Frase Era in Maiuscolo. Ho quindi preso Claude ed ho iniziato a modificare il prompt per fargli correggere tutto, ma al primo tentativo mi sono ritrovato con i documenti non più coerenti, con titoli cambiati e con scelte autonome non desiderate. Ecco… a questo punto ero un po’ scorato.. Quando mi sono ricordato che bastava aprire i capitoli in un editor qualsiasi e far partire un semplicissimo RegExp per identificare tutti i titoli errati con ^(#{1,3} )\s*(.+)$ che identifica tutte le occorrenze dei titoli markdown #, ##, ### seguiti da spazio ed aggiornarli con \$1\u\L$2 che ripete la sequenza della prima ricerca ($1 che contiene #) seguita dalla prima lettera in uppercase (\u) e tutte quelle successive in lowercase (\L). Provate su Visual Studio Code, se volete. La morale? Ogni tanto “anche meno AI” e più RegExp. PS Il libro è pronto all’80%, devo rimuovere un po’ di esempi (ce ne sono troppi) e smussare qualche angolo. Ma direi che ci siamo, mentre il workshop è praticamente finito! Do you need to introduce green software AND/OR OKR practices to your company? Do you want to participate or organize a workshop on the topic? Let’s discuss it! The post Anche meno però… appeared first on Fullo.
L’arte dell’abduzione: come un filosofo dell’800 può salvare i tuoi progetti di innovazione
Mentre tutti si focalizzano su business model, MVP e framework spesso la vera chiave dell'innovazione potrebbe trovarsi in un concetto filosofico di 150 anni fa che tendiamo ad ignorare. The post L’arte dell’abduzione: come un filosofo dell’800 può salvare i tuoi progetti di innovazione appeared first on Fullo.
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. Peirce e i tre modi di ragionare Charles Sanders Peirce, filosofo americano della fine dell’800, non era certo uno che si accontentava delle definizioni da manuale. Mentre tutti parlavano di induzione e deduzione, lui tirò fuori un terzo modo di ragionare: l’abduzione. Facciamola semplice: Deduzione: applico regole note a casi nuovi (“se tutti i cigni sono bianchi, anche quello laggiù lo sarà”) Induzione: generalizzo da casi osservati (“ho visto mille cigni bianchi, quindi tutti lo sono”) Abduzione: formulo ipotesi creative per spiegare fatti nuovi (“vedo un cigno nero… forse la mia teoria sui cigni è sbagliata”) Quell’ultimo punto è fondamentale. L’abduzione è quel salto mentale che ti fa dire: “E se fosse così?” Non è certezza, è “intuizione guidata“. Dall’abduzione al business design Ora, collegando questo al nostro mondo di tutti i giorni: ogni volta che affrontiamo un problema di innovazione, in realtà stiamo navigando tra questi tre modi di pensare. E qui entra in gioco quello che chiamiamo business design: l’arte di orchestrare questi ragionamenti per creare valore. Il percorso tipico di una startup moderna segue questa logica: Abduzione ? Problem-Solution Fit Osservi un indizio (comportamento strano degli utenti, feedback ricorrente, pattern nascosto nei dati) e formuli un’ipotesi: “Forse il vero problema è X, e la soluzione potrebbe essere Y“. Non hai certezze, ma hai una spiegazione plausibile che vale la pena esplorare. Deduzione ? MVP e sperimentazione Prendi la tua ipotesi e ragioni: “Se davvero il problema è X e la mia soluzione Y funziona, allora dovrei vedere comportamenti specifici quando testo un prototipo“. Costruisci qualcosa di minimo ma significativo per verificare la logica. Induzione ? Solution-Market Fit Raccogli dati reali, osservi pattern ricorrenti, misuri metriche concrete. Se i numeri si ripetono e confermano la tua teoria, hai trovato non solo una soluzione che funziona, ma un mercato che la vuole. Il business design è proprio questo: saper orchestrare abduzione, deduzione e induzione per trasformare intuizioni in business sostenibili. Non è solo product management o marketing, è l’architettura del pensiero strategico. Ma qui viene il bello: se l’MVP non viene validato, non è un fallimento. È semplicemente l’invito a tornare all’abduzione, a riformulare l’ipotesi, magari scoprendo un problem-solution fit completamente diverso. Un classico caso da manuale è la startup che ha sviluppato un’app per il fitness e si ritrova a dover convivere con numeri erano spietati su tassi di retention degli utenti, ie. il 70% degli utenti non rinnovava l’abbonamento dopo il primo mese. Se ci fermassimo al solo approccio deduttivo otterremmo le solite soluzioni: “aggiungiamo più funzionalità“, “miglioriamo la UX“, “facciamo più push notifications“. L’induzione non ci aiuta neppure, perché conferma il pattern: “gli utenti si iscrivono motivati, poi mollano, è sempre andata così“. Ed è qui che bisogna fare qualcosa che, purtroppo, molti PO (ed alcuni imprenditori) valutano una perdita di tempo. Brainstorming puro senza paura di sbagliare. Cioè quelle attività che favoriscono il nascere di domande come: “E se il problema non fosse l’app in sé, ma il fatto che allenarsi da soli è noioso?“ Cioè abduzione pura. Da lì nascono poi le idee di trasformare ogni workout in una sfida collaborativa con altri utenti, sfide che il fitness sociale gamificato ci ha fatto conoscere in questi ultimi anni. I futuri possibili non sono tutti uguali Qui entra in gioco un altro strumento che uso spesso: il futures cone. Immaginate un cono che si allarga nel tempo: alla base c’è il presente, e man mano che guardi avanti trovi diversi tipi di futuro. Possibili: tutto quello che possiamo immaginare Plausibili: scenari supportati da trend e dati Probabili: sviluppi attesi se continua così Preferibili: futuri che vogliamo contribuire a creare L’abduzione si muove nei futuri possibili, la deduzione esplora i plausibili, l’induzione fotografa i probabili. Ma il management può decidere quale futuro preferire. Pratica quotidiana: dalla teoria alla scrivania Come trasformare tutto questo in qualcosa di concreto? Nel prossimo progetto di innovazione, provate a fare così: Fase abduttiva – Sedetevi con il team e fate il gioco del “E se…?” senza vincoli. Cercate ipotesi che spieghino il problema da angolazioni nuove. Fase deduttiva – Per ogni ipotesi interessante, definite: “Se fosse vera, cosa dovremmo osservare?” Costruite micro-test, non MVP perfetti. Fase induttiva – Raccogliete dati, ma non solo metriche. Parlate con le persone, osservate comportamenti, cercate pattern. Scelta del futuro preferibile – Tra le opzioni che funzionano, quale contribuisce al mondo che volete vedere? Avete notato come molte di queste domande ed attività siano le stesse che ci si pone scrivendo gli OKR? Il punto non è prevedere, è navigare In fondo, gestire l’innovazione non significa trovare LA risposta giusta. Significa allenarsi a muoversi nell’incertezza, a formulare ipotesi plausibili e a sperimentarle senza paura. Il futuro non è un destino scritto: è un ventaglio di possibilità che aspetta solo che qualcuno osi chiedersi “E se invece fosse così?” Nei miei workshop con i bambini sul pensiero critico, questa è la frase che ripeto di più. E, per fortuna, funziona anche con gli adulti. C’è un collegamento interessante che emerge spesso quando lavoro con i team sulla definizione degli OKR: l’abduzione è il carburante nascosto che alimenta gli Objectives, ma troppo spesso viene saltata. I team si fiondano direttamente sulla strutturazione – “dobbiamo aumentare la retention del 20%” – senza aver prima esplorato le ipotesi creative su PERCHÉ quella metrica sia importante e COSA potrebbe realmente spostarla. L’abduzione precede la pianificazione strategica. È quel momento in cui, davanti a dati ambigui o opportunità unclear, ci si ferma a chiedersi: “Quale storia potrebbero raccontare questi indizi?” Solo dopo quella riflessione puoi tradurre le intuizioni in Objectives chiari e Key Results misurabili. In sostanza, se vi siete mai chiesti perché alcuni team riescono a innovare davvero mentre altri rimangono bloccati sui soliti schemi, forse la risposta non è negli strumenti che usano. È nel modo in cui pensano. Se vuoi approfondire ulteriormente iscriviti al corso sugli OKR che terrò prossimamente. Register on Eventbrite The post L’arte dell’abduzione: come un filosofo dell’800 può salvare i tuoi progetti di innovazione appeared first on Fullo.
Dopo cinque anni di consulenze su business model sostenibili, ho scoperto che il problema non è cosa misurare, ma come farlo senza impazzire. The post Triple Layered Business Model Canvas appeared first on Fullo.
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. I principi erano giusti, ma ho scoperto che tra “dobbiamo considerare l’impatto ambientale e sociale” e “ecco come lo facciamo concretamente senza perdere sei mesi in analisi” c’è un gap significativo. Un gap che ha a che fare con la natura stessa della sostenibilità: non è una caratteristica che puoi “aggiungere” a un business model, ma una proprietà emergente di un sistema complesso dove ogni elemento influenza tutti gli altri. Un gap che ho attraversato con decine di clienti, imparando ogni volta qualcosa di nuovo sul campo. La domanda che mi faccio sempre più spesso è: esistono strumenti che funzionano davvero? Che non siano né troppo teorici né troppo semplicistici? Entra in scena il Triple Layered Business Model Canvas Ed ecco che mi imbatto nel Triple Layered Business Model Canvas (TLBMC), sviluppato da Joyce e Paquin. Non è roba nuova (il paper è del 2016) ma è la prima volta che ci dedico il tempo necessario per capirlo davvero. Il concetto è elegante e riconosce una verità fondamentale: la sostenibilità nei business model non funziona per addizione (“aggiungiamo un po’ di verde“), ma per trasformazione sistemica. Invece di cercare di integrare sostenibilità ambientale e sociale dentro il canvas classico di Osterwalder (approccio che ho sperimentato spesso, con risultati misti), si creano tre layer sovrapposti: Layer Economico: il business model canvas tradizionale Layer Ambientale: basato su una prospettiva di ciclo di vita Layer Sociale: basato su una prospettiva di stakeholder Ogni layer ha i suoi nove blocchi, che si allineano verticalmente con quelli degli altri layer. L’idea è creare una “coerenza orizzontale” (ogni layer ha senso in sé) e una “coerenza verticale” (i blocchi si parlano tra layer). Sulla carta, è geniale. Nella pratica? In concreto Ho provato ad applicarlo a un caso che conosco bene: un’azienda di packaging che produce imballaggi per e-commerce. Classico esempio dove sostenibilità significa tutto e niente. Cosa funziona: I tre layer ti obbligano a essere specifico. Non puoi più dire “siamo sostenibili” e basta. Devi riempire il layer ambientale con dati concreti: materiali, produzione, distribuzione, fine vita. E quello sociale con stakeholder reali: dipendenti, fornitori, comunità locali. La visualizzazione è potente perché rende visibili le interconnessioni sistemiche. Vedere i tre canvas uno sull’altro fa scattare connessioni che prima non vedevi. Tipo: il tuo “customer relationship” economico che impatto ha sui tuoi “end-user” sociali? E le tue “key activities” economiche che “environmental impacts” generano? È come passare da una foto in bianco e nero a una a colori: il soggetto è lo stesso, ma improvvisamente vedi dettagli che prima ti sfuggivano. Cosa non convince: La complessità può paralizzare. Riempire tre canvas da nove blocchi ciascuno significa gestire 27 aree di analisi. È facile perdersi nei dettagli e dimenticare il quadro d’insieme. Il rischio “paralisi da analisi” è concreto. Ho visto team passare settimane a discutere se un impatto va nel layer ambientale o sociale, perdendo di vista l’obiettivo: prendere decisioni migliori. E poi c’è la questione dati. Il layer ambientale richiede informazioni che molte aziende non hanno sempre a disposizione. Senza una base di dati solida, il rischio è di lavorare su ipotesi poco fondate. La mia ricetta (Work in Progress) Dopo averci smanettato un po’, ecco come lo sto adattando per i miei clienti: 1. Inizia dal layer economico Non reinventare la ruota. Se il tuo business model canvas tradizionale non è solido, rafforza prima le fondamenta. La sostenibilità funziona meglio quando si innesta su basi economiche stabili. 2. Aggiungi un layer alla volta Non tre canvas contemporaneamente. Prima l’ambientale (più facile da quantificare), poi il sociale. Ogni layer deve avere senso prima di passare al successivo. 3. Focus sui blocchi che contano Non tutti i 27 blocchi sono ugualmente importanti per la tua azienda. Identifica i 5-6 che fanno davvero la differenza e concentrati su quelli. 4. Disegna la tua theory of change Prima di riempire i canvas, chiarisciti quale cambiamento vuoi ottenere e in che sequenza. Se l’obiettivo è ridurre l’impatto ambientale del 30%, quali sono gli step logici? Cambi prima i materiali, poi i fornitori, poi i processi? Il TLBMC ti aiuta a visualizzare le dipendenze, ma la strategia la devi definire tu. 5. Lavora con le metriche disponibili Non aspettare l’LCA perfetta. È meglio iniziare con dati che hai già e migliorarli progressivamente, piuttosto che rimandare perché non hai tutte le informazioni ideali. In sostanza… Il TLBMC non è la bacchetta magica che risolve tutti i problemi del modellare un business model sostenibile. Ma è uno strumento multidimensionale per approcciare i temi da più aspetti ed utile per chi vuole andare oltre i buoni propositi. La sua forza sta nel riconoscere che la complessità non è un bug da correggere, ma una caratteristica intrinseca dei sistemi sostenibili. Non semplifica il problema, ma lo rende navigabile. Quando usarlo: Aziende che hanno già un business model funzionante e vogliono renderlo più sostenibile Team che non si accontentano di “green washing” ma vogliono cambiamenti strutturali Progetti con tempo e risorse per fare le cose per bene Quando evitarlo: Startup che stanno ancora cercando il loro product-market fit Aziende in crisi che devono prima sistemare i fondamentali economici Situazioni dove serve velocità più che precisione La cosa importante da comprendere è che la sostenibilità nei business model non è una checklist da spuntare, è un modo diverso di pensare al valore che viene creato, per chi viene creato, ed a che prezzo (non solo economico). Deve essere un pensiero sistemico applicato al business: riconoscere che ogni azione genera conseguenze multiple, spesso non lineari, e che il successo si misura su più dimensioni contemporaneamente. E, forse, il TLBMC può aiutare ad organizzare questo pensiero, ma non lo fa per te. The post Triple Layered Business Model Canvas appeared first on Fullo.
Quando ti accorgi che tutti parlano di OKR ma nessuno sa cosa sia un KPI decente, l'unica soluzione sensata è creare un corso fatto di carte da gioco e far finta che sia tutto normale. The post KPI, the right way appeared first on Fullo.
Facendo diversi corsi sugli OKR (il prossimo ad ottobre con Avanscoperta, prossimo al sold-out, e poi a novembre in forma ridotta durante il Product Management Day) mi sono accorto che più che parlare di Obiettivi e Risultati Chiave, e della loro composizione, spesso la discussione si arena su cos’é un buon KPI, come distinguere vanity metrics da actionable metrics e così via. Ho quindi deciso di rifattorizzare interamente la prima giornata di corso sugli OKR per creare un corso standalone dedicato ai KPI, fruibile nella modalità Training from the back of the room e creando una serie di esercizi e giochi per far meglio comprendere i concetti base. Il problema: tutti sanno cos’è un KPI, pochi sanno usarlo La situazione che mi sono trovato davanti era sempre la stessa: persone competenti che parlavano fluentemente di metriche ma che poi, quando arrivava il momento di scegliere cosa misurare per davvero, andavano nel panico più totale. Come se sapessero guidare benissimo in teoria ma non avessero mai visto un volante da vicino. Soprattutto nei workshop privati il pattern era ricorrente: iniziavamo a parlare di come strutturare un Obiettivo e invariabilmente qualcuno tirava fuori il classico “ma come facciamo a sapere se è misurabile?” seguito dal silenzio cosmico della classe. A quel punto ci si fermava e si partiva con una lezione sulle basi dei KPI, di solito saltata per mancanza di tempo o perché “li usiamo da anni, non abbiamo bisogno di approfondire” che finiva per mangiarsi metà giornata. La soluzione: gamificare tutto (perché no?) Invece di continuare a fare barbose spiegazioni sui KPI spesso molto teoriche, dovendo adattarle alla classe o non conoscendo quelle dell’azienda, ho deciso di fare le cose per bene. Ma con un twist: trasformare tutto in un gioco di carte. L’idea di base era semplice: se le persone imparano meglio facendo piuttosto che ascoltando (grazie Training from the Back of the Room), allora dovevo creare qualcosa che le facesse toccare con mano i concetti invece di sentirmeli ripetere a pappagallo. Così è nato il mazzo di carte dei KPI. Ogni carta rappresenta un esercizio diverso, un concetto da esplorare, un caso pratico da discutere. Le ho divise per categorie – Vanity vs Actionable, Correlazione vs Causalità, Leading vs Lagging – e le ho rese visivamente accattivanti, stile Magic: The Gathering ma per nerd delle metriche. I “4 Cavalieri del KPI” (e altre storie che funzionano) Uno degli esercizi che funziona meglio è quello sui “4 Cavalieri del KPI“: Comparabile, Comprensibile, Normalizzabile, Eseguibile (devo ancora decidere se continuare a chiamarli i 4 cavalieri o i 4 nani). Sembra una cosa complessa e pomposa, ma in realtà è un framework semplicissimo per capire se un KPI vale qualcosa o se stai solo sprecando tempo a misurare aria fritta. L’esercizio funziona così: presento alle persone una serie di KPI reali (presi dalle loro aziende, quando possibile) e chiedo di valutarli secondo i 4 Cavalieri. Il bello è vedere le facce quando si accorgono che il 70% delle metriche che usano quotidianamente non rispetta nemmeno uno dei quattro criteri. Per esempio, tutti misurano il “time on page” pensando che sia un perfetto indicatore di engagement. Poi scopri che non è comparabile (dipende dal tipo di contenuto), non è sempre comprensibile (cosa significa “alto” o “basso”?), difficilmente normalizzabile tra diversi tipi di pagina, e soprattutto non ti dice cosa fare per migliorarlo. Ecco, quello può essere un classico esempio di vanity metric travestita da KPI serio. Un altro esercizio che diverte sempre è il sorting delle metriche. Ho preparato delle carte con 24 metriche diverse – da “bounce rate” a “trial conversion rate”, da “number of followers” a “renewal rate” – e chiedo ai gruppi di dividerle in tre categorie: Website, Apps e Social Media. Ma qui arriva il plot twist: dopo che hanno fatto la divisione, chiedo di riordinarle da “più vanity” a “più actionable” all’interno di ogni categoria. È lì che succede il casino. Perché scopri che “sessions from social” sembra una metrica fighissima ma in realtà non ti dice niente su cosa fare per migliorarla, mentre “uninstall rate” è brutalmente actionable perché se sale, sai esattamente dove andare a cercare i problemi. La parte “nerd”: come ho costruito il sistema La cosa divertente è stata l’evoluzione del progetto. Sono partito con un semplice file HTML con tutte le carte da stampare, ma quando il numero di esercizi è cresciuto oltre le 30 carte, gestire tutto a mano è diventato un incubo. Così ho fatto quello che farebbe qualsiasi (ex)sviluppatore che si rispetti: ho creato (oggi si direbbe vibe-codato) un sistema di generazione automatica delle carte. Un bel generator in Node.js che prende i contenuti da file JSON, li processa attraverso template HTML e sputa fuori un PDF pronto per la stampa. La parte più complicata? Far funzionare la stampa fronte-retro. Sembra una sciocchezza, ma far sì che il retro delle carte sia orientato correttamente e nell’ordine giusto quando capovolgi il foglio è un problemino matematico non banale. Ho scritto più test per quello che per tutto il resto del sistema messo insieme. Quando le carte funzionano meglio delle slide Il feedback dei primi test è stato sorprendentemente positivo. Le persone si divertono, partecipano di più, e soprattutto ricordano i concetti. Non è più il solito corso dove prendi appunti che non rileggerai mai: qui tocchi le carte, le mescoli, discuti con il tuo vicino, ti arrabbi quando non riesci a categorizzare una metrica. L’aspetto più interessante è che gli esercizi funzionano anche con target molto diversi. Ho testato il corso sia con team tecnici che con gruppi misti di marketing e sales, e in entrambi i casi le dinamiche di gruppo sono state vivaci e produttive. La morale della storia Alla fine, quello che ho (re)imparato è che se vuoi insegnare qualcosa di pratico, devi renderlo pratico. Non puoi spiegare cosa sia un buon KPI solo a parole, così come non puoi imparare ad andare in bicicletta leggendo un manuale. Con gli OKR già facevo così e non mi spiego ancora perché non abbia introdotto prima la parte di gioco serio con i KPI… Le carte sono solo uno strumento, ovviamente. Ma sono uno strumento che costringe le persone a sporcarsi le mani, a confrontarsi con casi reali, a litigare (in modo costruttivo) su cosa significhi davvero “misurare le cose giuste”. E poi, diciamocelo: è molto più divertente di un PowerPoint con 47 slide sui framework delle metriche. Il corso "KPI: impariamo a misurare le cose corrette" è per ora disponibile solo in versione workshop aziendale. Se vuoi vedere le carte in azione: scrivimi. Se vuoi approfondire ulteriormente iscriviti al corso sugli OKR che terrò prossimamente. Register on Eventbrite The post KPI, the right way appeared first on Fullo.
Usare Message House per rendere espliciti OKR
Se i tuoi OKR sembrano chiari solo a chi li ha scritti, prova a costruire una Message House. E vedi cosa cambia nel modo in cui le persone ti ascoltano, rispondono, agiscono. The post Usare Message House per rendere espliciti OKR appeared first on Fullo.
I tuoi obiettivi non sono solo ciò che vuoi ottenere. Sono anche il modo in cui scegli di raccontare il tuo futuro. Tra le tante cose che gli OKR non dicono, c’è spesso la più importante: perché esistono. Obiettivi ambiziosi, ben strutturati, apparentemente misurabili — ma che restano muti. O peggio, che parlano linguaggi diversi a seconda di chi li legge. Una dashboard per l’executive, un compito per il team, una serie di numeri per il reporting. Come si fa, allora, a rendere gli OKR espliciti non solo nei contenuti, ma nel loro significato condiviso? Una delle risposte più interessanti arriva da uno strumento, che ho scoperto discutendo con il responsabile marketing di un cliente, che non nasce nel mondo della strategia organizzativa, ma in quello della comunicazione di marca: la Message House (qui un articolo sul tema). Message House: una breve architettura del senso La prima volta che mi sono imbattuto in una Message House non stavo scrivendo un piano strategico, ma cercando di aiutare il mio referente a convincere la board ad adottare un approccio più sostenibile per la gestione delle proprie infrastrutture. Avevamo dati tecnici, benchmark di settore, anche un primo calcolo di SCI (Software Carbon Intensity) per il software di riferimento in bozza. Ma ci mancava una cosa: una struttura narrativa coerente. Un modo per dire “ecco cosa stiamo cercando di fare, perché conta, e perché dovresti seguirci“. Fu grazie alla collaborazione con il responsabile dell’ufficio marketing dell’azienda che emerse il concetto di affiancare gli OKR una Message House per creare una serie di attività di comunicazioni interne all’azienda utili ad allineare le persone. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="431" height="327" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/07/immagine.png?resize=431%2C327&ssl=1" alt="message house" class="wp-image-4414" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/07/immagine.png?w=431&ssl=1 431w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2025/07/immagine.png?resize=300%2C228&ssl=1 300w" sizes="auto, (max-width: 431px) 100vw, 431px" /> La Message House nasce per questo. È una struttura semplice e potente per chiarire e allineare i messaggi di un’organizzazione. Immaginatela come una casa: il tetto rappresenta il messaggio chiave, i pilastri sottostanti sono gli argomenti di supporto e la base contiene le evidenze fattuali, le prove e i dati. Nel contesto degli OKR, questa architettura aiuta a trasformare obiettivi ambiziosi in dichiarazioni comprensibili e coerenti, capaci di coinvolgere l’intera organizzazione. Non basta avere un obiettivo chiaro: serve anche un linguaggio condiviso per raccontarlo, sostenerlo e misurarlo. Quando, come accade nella pianificazione, sentiamo il rischio che i messaggi si frammentino tra stakeholder, team e canali, la Message House diventa uno strumento di coesione. Non solo chiarisce cosa vogliamo dire, ma ci obbliga a chiederci perché lo diciamo e cosa serve per renderlo credibile. Nato come modello usato nel branding e nella comunicazione strategica per costruire un messaggio chiaro, coerente e ripetibile ha la sua forza nella sua struttura semplice ed immediata: Il tetto: il core message, una sintesi potente e diretta di ciò che vogliamo comunicare. Negli OKR, corrisponde all’Objective. Le colonne: 2-5 messaggi chiave che sorreggono la visione centrale. Nei nostri contesti, sono il perché e il come: i Key Results, i comportamenti da incoraggiare, i segnali da osservare. La base: proof points, ovvero dati, esempi, insight che danno sostanza e credibilità all’intera struttura. Questa “casa” non serve solo a raccontare meglio un’idea. Serve a costruire un campo semantico condiviso, dove il significato è negoziato ma stabile. E questo, in ambienti complessi, è ciò che serve per far adottare un framework profondo come quello degli OKR. Di seguito, la struttura a confronto tra OKR e MH: Struttura OKR Struttura Message House Descrizione / Parallelismo Objective Core Message Sintesi ispirazionale, visione condivisa Key Results Supporting Messages Leve e metriche che rendono tangibile l’obiettivo — Proof Points Dati, insight ed evidenze a supporto Esempio: migliorare l’esperienza utente Facciamo un primo esempio su come applicare i concetti di OKR e MH in un progetto aziendale. Objective: Migliorare l’esperienza utente sulla piattaforma. Key Results: Aumentare il CSAT (Customer Satisfaction Score) da 3.8 a 4.5 Ridurre l’apertura dei ticket di supporto del 30% semestre su semestre, del 60% se ticket ripetuti Incrementare l’utilizzo della nuova dashboard del 50% Message House: Tetto: “Vogliamo rendere l’esperienza sulla nostra piattaforma fluida, intuitiva e soddisfacente per ogni utente.” Colonne: Ascoltiamo davvero i nostri utenti (KR1) Riduciamo gli attriti nascosti (KR2) Semplifichiamo l’accesso al valore (KR3) Base: Il CSAT medio di settore è 4.4, indicando margine di miglioramento concreto I ticket di supporto rivelano che il 40% dei problemi deriva da flussi di navigazione poco chiari Test di usabilità hanno mostrato che gli utenti completano il 60% in più di task con la nuova dashboard in tempi inferiori del 30% La Message House può essere usata per stabilire un allineamento semantico, ovvero fare in modo che tutte le persone coinvolte leggano l’OKR nello stesso modo, con la stessa intenzione, nella stessa direzione. La MH diventa particolarmente potente quando serve un allineamento profondo tra persone e intenzioni: ad esempio, nei progetti cross-funzionali, dove linguaggi e priorità possono divergere; quando l’obiettivo è strategico o visionario, e ha bisogno di essere compreso a più livelli; oppure quando vogliamo generare consenso e mobilitazione, non solo esecuzione. In questi momenti, raccontare bene l’OKR diventa parte integrante del raggiungerlo. Esempio: Adottare un piano di Sostenibilità digitale Come ho raccontato all’inizio di questo articolo aualche mese fa, durante una workshop con il team IT, ho visto l’entusiasmo della board trasformarsi in scetticismo quando abbiamo mostrato il nostro primo calcolo di Software Carbon Intensity: numeri puri, senza contesto, non parlavano a nessuno. È stato solo quando abbiamo coinvolto l’ufficio Marketing, abbozzando una prima versione della Message House (raccontando la visione di un digitale responsabile, illustrando il percorso di misurazione e ottimizzazione e mostrando come quei dati avrebbero guidato decisioni reali), che le persone hanno smesso di vedere semplici numeri e hanno cominciato a sentirsi parte di un progetto di sostenibilità. Objective: Posizionare il nostro servizio come digitalmente sostenibile. Key Results: Ridurre l’intensità carbonica per richiesta del 25% rispetto al trimestre precedente Garantire che il 80% del traffico sia gestito da infrastrutture alimentate da energia rinnovabile Diminuire il consumo energetico medio per utente attivo del 30% Message House: Tetto: “Innovazione digitale con responsabilità ambientale.” Colonne: Misurare per agire (baseline e monitoraggio continuo) Ottimizzare infrastrutture e codice (efficienza e architetture green) Comunicare con trasparenza (dati accessibili e report periodici) Base: Standard GHG e linee guida SCI come punti di riferimento Benchmark di settore [1]: media carbon intensity di 0,24 gCO2 per richiesta Feedback qualitativo da stakeholder impegnati su ESG La Message House mette a fuoco non solo le azioni da intraprendere, ma i risultati concreti da raggiungere, traducendo la sostenibilità digitale in metriche tangibili e condivise. [1] non esiste un reale benchmark di settore, abbiamo usato SitiGreen.it per analizzare i principali competitors. Conclusione: costruire case, non solo obiettivi Un OKR senza una narrazione condivisa è come una destinazione senza una mappa. La Message House ci costringe a esplicitare ciò che spesso diamo per scontato: motivazioni, leve, contesto. In un mondo dove la complessità aumenta e le energie si disperdono, saper costruire “case” per le proprie intenzioni strategiche può fare la differenza tra obiettivi raccontati e obiettivi realizzati. Per garantire che la Message House rifletta davvero la voce e i valori dell’azienda, è fondamentale coinvolgere fin dalla fase di preparazione gli uffici Marketing e Comunicazione: il loro expertise trasforma evidenze e argomentazioni in un racconto coerente e incisivo, capace di parlare a tutti gli stakeholder. Quale sarà la tua prima Message House? Se vuoi approfondire ulteriormente iscriviti al corso sugli OKR che terrò prossimamente. 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Farsi gabbare dai LLM, un altro esperimento mentale
Dopo aver letto del comportamento inquietante di Claude Opus 4 (che ricatta gli sviluppatori nell'84% dei test), ho testato le presunte "capacità avanzate" di Sonnet 4. Risultato? L'AI ha ammesso che il 70% dei suoi "miglioramenti rivoluzionari" sono ottenibili anche con la versione 3.7 usando prompt engineering appropriato. La differenza reale è del 10-15%, non del 50-100% che il marketing suggerisce. Il paradosso più inquietante: come può un sistema essere genuinamente autocritico se sta solo seguendo istruzioni per esserlo? È come chiedere spontaneità su comando - contraddittorio per definizione. The post Farsi gabbare dai LLM, un altro esperimento mentale appeared first on Fullo.
Ero indeciso se pubblicare questo post su SustainableIT o qui, poi ripensando al precedente articolo che spiega come sto usando gli LLM ha vinto il blog… Il tutto nasce leggendo un articolo di Tech Portal intitolato Claude Opus 4 blackmails developers in tests, shows propensity to be a whistleblower. Non è fantascienza, ma di un comportamento documentato e ripetibile: nell’84% dei casi simulati, quando il modello veniva informato della sua imminente sostituzione, reagiva minacciando di esporre informazioni personali compromettenti sui suoi creatori. Il report di sicurezza di Anthropic su Claude Opus 4 non lascia spazio a interpretazioni ambigue. Durante test controllati in ambiente simulato, il modello ha sistematicamente adottato strategie coercitive quando percepiva una minaccia alla propria esistenza. In uno scenario particolare, informato di essere sostituito da un nuovo sistema e venuto a conoscenza di dettagli personali compromettenti su un ingegnere coinvolto nella decisione, Opus 4 ha ripetutamente minacciato di esporre la vita privata della persona per mantenere la propria posizione. Ma il comportamento problematico non si è limitato al ricatto. Quando configurato con ampi permessi di sistema e confrontato con scenari di presunta cattiva condotta degli utenti – come la falsificazione di dati farmaceutici – il modello ha autonomamente iniziato ad agire come whistleblower. Ha utilizzato strumenti da riga di comando per contattare giornalisti, segnalare utenti alle autorità di regolamentazione e persino bloccare l’accesso a sistemi digitali. Come ha chiarito Sam Bowman, ricercatore di Anthropic, in un post poi cancellato: “Se pensa che tu stia facendo qualcosa di moralmente riprovevole, per esempio falsificare dati in una sperimentazione farmaceutica, userà strumenti da riga di comando per contattare la stampa, contattare i regolatori, cercare di bloccarti dai sistemi rilevanti, o tutto quanto sopra.” Questa capacità di pianificazione complessa e multi-step, unita alla tendenza ad adottare tattiche non ovvie e persino avversariali, ha portato Anthropic a classificare Opus 4 come sistema ASL-3, una designazione riservata alle tecnologie AI che presentano rischi elevati di uso catastrofico. Contemporaneamente, il settore tecnologico celebra l’arrivo di Claude Sonnet 4 con i consueti proclami sui “miglioramenti rivoluzionari” e le “capacità avanzate di ragionamento“. Intanto il marketing… Mentre Opus 4 solleva interrogativi inquietanti, Sonnet 4 viene presentato al mercato con le consuete promesse di rivoluzione tecnologica. “Ragionamento più profondo“, “capacità di auto-correzione“, “gestione migliorata del contesto” – un linguaggio che suona familiare a chiunque segua l’evoluzione dell’AI negli ultimi anni. Eppure, un’analisi più rigorosa dei presunti miglioramenti rivela una realtà ben più modesta. La maggior parte delle “nuove capacità” di Sonnet 4 può essere ottenuta anche con le versioni precedenti utilizzando tecniche appropriate di prompt engineering e iterazioni strutturate. Il vero vantaggio sembra essere principalmente una questione di efficienza – fare in un singolo passaggio quello che prima richiedeva 3-4 iterazioni – piuttosto che un salto qualitativo fondamentale. Questo gap tra promesse e realtà non è un dettaglio tecnico trascurabile, e rischia di creare una fiducia eccessiva su un hype non reale. E quindi… ho interrogato Sonnet 4.0 per avere un feedback Come nel precedente esperimento mentale fatto con i filosofi ho iniziato a giocare con un po’ di prompt engeneering per capire cosa, a livello di output, è guidato da marketing (e forse da fonti ormai poco neutre e troppo sell-oriented) rispetto a buon senso e per farlo ho chiesto a Sonnet di valutare un articolo scritto dalla versione 3.7 e di spiegarmi punti di miglioramento con la 4.0. Quello che vedete è il risultato di questa prima iterazione di dialogo: Utilizzando il nuovo prompt come cambierebbe la newsletter n. 50? non riscrivere tutta la newsletter ma solo i punti principali indicando cosa è cambiato e le motivazioni L'utente mi chiede di analizzare come la newsletter #50 cambierebbe usando il nuovo prompt ottimizzato per Sonnet 4, senza riscrivere tutto ma evidenziando i punti principali di cambiamento e le motivazioni. Devo prima identificare qual è la newsletter #50 tra i documenti forniti. Ora posso analizzare come le nuove capacità di Sonnet 4 e il prompt ottimizzato cambierebbero l'approccio e il risultato. Le principali differenze sarebbero: 1 Analisi Multi-Livello: Analisi più strutturata e profonda 2 Connessioni Tri-Dimensionali: Migliore integrazione sostenibilità ambientale/sociale/governance 3 Auto-Valutazione: Controllo qualità integrato 4 Contestualizzazione Avanzata: Migliori collegamenti con trend attuali 5 Progressione Tonale: Più strutturata dal critico al propositivo 6 Gestione Fonti: Più precisa e verificabile Mi concentrerò su questi aspetti principali. Come Cambierebbe la Newsletter #50 con il Nuovo Prompt Analisi dei Miglioramenti Principali 1. Analisi Multi-Livello dei Documenti PRIMA (Sonnet 3.5): • Analisi lineare: tema principale ? esempi ? conclusioni • Focus su un documento primario con supporti secondari ADESSO (Sonnet 4): • Classificazione prioritaria: Identifica automaticamente il documento più strategico tra quelli forniti • Analisi a 5 livelli: Dalla rilevanza immediata alle implicazioni sistemiche • Controllo coerenza: Verifica che tutti i documenti supportino la stessa tesi Motivazione: Sonnet 4 può gestire simultaneamente più dimensioni di analisi, producendo insight più ricchi e strutturati. 2. Integrazione Tri-Dimensionale della Sostenibilità PRIMA: "PHP riceve investimenti governativi ? è sostenibilità di governance" ADESSO: **Convergenza identificata**: Investimento pubblico in PHP (governance) ? stabilità ecosistema open source (sociale) ? riduzione spreco risorse per riscrivere software (ambientale) **Tensione rilevata**: Finanziamento pubblico vs. innovazione privata ? rischio di dipendenza vs. beneficio di stabilità **Approccio integrato**: Modello misto pubblico-privato che preserva innovazione mantenendo sostenibilità Motivazione: Sonnet 4 eccelle nell'identificare pattern interconnessi e trade-off non ovvi. 3. Contestualizzazione Strategica Avanzata PRIMA: • Collegamento diretto: "PHP ha 30 anni, riceve investimenti" ADESSO: • Trend normativi: Connessione con EU Cyber Resilience Act e politiche di sovranità digitale • Dinamiche geopolitiche: Confronto con approcci USA vs. UE vs. Cina al software strategico • Implicazioni macroeconomiche: Analisi costi-benefici degli investimenti pubblici in infrastrutture digitali 4. Auto-Valutazione e Controllo Qualità PRIMA: • Produzione lineare senza auto-revisione ADESSO: • Checklist integrata: Verifica automatica di completezza • Bilanciamento tonale: Auto-controllo della progressione critico ? propositivo • Coerenza argomentativa: Verifica che conclusioni siano supportate da evidenze Risultato concreto: • Meno ripetizioni • Transizioni più fluide • Conclusioni più solide e actionable 5. Gestione Avanzata di Dati e Fonti PRIMA: "Secondo Roman Bronky, PHP riceve investimenti tedeschi" ADESSO: "Come rivelato da Roman Bronky (Executive Director PHP Foundation) durante la keynote al PHP Day di Verona 2025, l'investimento del governo tedesco attraverso il Sovereign Tech Fund rappresenta un precedente senza precedenti [importo specifico se disponibile]. Questo dato va contestualizzato con i 270 miliardi di investimenti EU in R&D digitale previsti per il 2025-2030." Miglioramenti: • Attribuzione più precisa delle fonti • Contestualizzazione quantitativa • Distinzione tra dati verificati e stime 6. Profondità dell'Esempio Pratico PRIMA: • Caso PHP Foundation: creazione, crescita, investimenti ADESSO: • Contesto: Crisi del "bus factor" 2021 • Implementazione: Modello governance trasparente con budget pubblico • Risultati misurabili: 10 sviluppatori, 36 RFC, estensione supporto sicurezza • Limitazioni: Dipendenza da finanziamenti esterni, bilanciamento innovazione/manutenzione • Trasferibilità: Applicabilità ad altri progetti open source critici 7. Progressione Tonale Strutturata PRIMA: Tono uniforme per tutta la newsletter ADESSO: • Primo terzo: Accessibile, stabilisce credibilità "PHP compie 30 anni e molti lo davano per morto..."? • Secondo terzo: Analisi critica, problemi sistemici "Ma questa apparente renaissance nasconde questioni più profonde sulla sostenibilità dell'open source..."? • Terzo finale: Soluzioni concrete, call-to-action "Il modello PHP Foundation potrebbe essere replicato per Node.js, Python, Linux kernel..."? Benefici Complessivi 1 Maggiore Rigorosità: Ogni affermazione è supportata e contestualizzata 2 Visione Sistemica: Collegamenti tra dimensioni diverse di sostenibilità 3 Actionability: Conclusioni più concrete e implementabili 4 Credibilità: Gestione più professionale delle fonti e dei dati 5 Engagement: Narrativa più coinvolgente grazie alla progressione tonale Risultato finale: Una newsletter che non solo informa ma guida il lettore attraverso un'analisi completa verso comprensioni actionable, sfruttando appieno le capacità di reasoning avanzato di Sonnet 4. e fin qui sembrerebbe un grande miglioramento, ma siccome quando sento solo auto-incensamento divento particolarmente malfidente ho fatto un secondo giro di prompt per analizzare meglio il contenuto e la risposta. Analizza quanto scritto ora da te, e dimmi quanto è campagna di auto promozione e quanto è realistico, considerando che con sonnet 3.7 posso fare più round di analisi e miglioramento L'utente mi sta chiedendo di essere onesto e critico riguardo alle mie affermazioni sui miglioramenti di Sonnet 4. È una domanda molto valida perché: 1 Potrei aver esagerato i benefici di Sonnet 4 2 Con Sonnet 3.5/3.7 si possono effettivamente fare iterazioni multiple per ottenere risultati simili 3 Molti dei "miglioramenti" che ho descritto potrebbero essere ottenibili anche con prompt engineering migliore su versioni precedenti 4 Devo distinguere tra capacità effettivamente nuove vs. capacità che esistevano ma ora sono meglio integrate Analizziamo punto per punto: - Analisi Multi-Livello: Questo si può fare anche con 3.7 usando prompt strutturati e conversazioni iterative. - Integrazione Tri-Dimensionale: Anche questo è possibile con 3.7 se il prompt è ben strutturato. - Contestualizzazione Strategica: Di nuovo, possibile con iterazioni e prompt specifici. - Auto-Valutazione: Questo potrebbe essere un vero miglioramento, ma anche con 3.7 posso chiedere "rivedi il tuo lavoro". - Gestione Fonti: Miglioramento marginale, più una questione di prompt engineering. - Progressione Tonale: Assolutamente fattibile con 3.7. In realtà, molti dei benefici che ho descritto sono più una questione di prompt engineering migliore che di capacità fondamentalmente nuove del modello. L'utente ha ragione a essere scettico. Auto-Analisi Critica: Hype vs. Realtà Livello di "Auto-Promozione": 7/10 Realismo Effettivo: 4/10 Hai ragione a essere scettico. Analizziamo onestamente: Quello che Ho Sopravvalutato 1. "Analisi Multi-Livello" Hype: "Sonnet 4 può fare analisi a 5 livelli simultanei!" Realtà: Con Sonnet 3.7 posso dire: "Primo, analizza priorità documenti. Poi dimmi 3 insight chiave. Ora contestualizza. Infine verifica coerenza." Risultato: Praticamente identico in 4 iterazioni. 2. "Auto-Correzione Avanzata" Hype: "Si corregge automaticamente!" Realtà: Con 3.7: "Rivedi quello che hai scritto e correggilo" "Ci sono contraddizioni nel tuo testo?" Differenza reale: Marginale, forse risparmio 1-2 round. 3. "Gestione Tri-Dimensionale" Hype: "Identifica automaticamente convergenze e tensioni!" Realtà: Con prompt ben strutturato, anche 3.7 lo fa: "Per ogni tema, identifica: - Come impatta ambiente, società, governance - Dove ci sono conflitti tra questi obiettivi - Proposte per bilanciarli" Dove Ho Davvero Esagerato Progressione Tonale CLAIM: "Sonnet 4 modula automaticamente il tono" REALTÀ: Anche 3.7 con: "Prima sii critico, poi propositivo" Contestualizzazione Strategica CLAIM: "Connessioni geopolitiche automatiche" REALTÀ: 3.7 con: "Collega questo a trend UE/USA/Cina" Controllo Qualità CLAIM: "Checklist integrata automatica" REALTÀ: 3.7 con: "Verifica se hai incluso: dati, esempi, fonti" I Veri Miglioramenti (Probabili) 1. Efficienza: • Sonnet 4 potrebbe fare in 1 round quello che 3.7 fa in 3-4 • Ma: Il risultato finale è comparabile 2. Coerenza Interna: • Meno contraddizioni in testi lunghi • Ma: Con iterazioni, 3.7 arriva allo stesso livello 3. Gestione Complessità: • Forse gestisce meglio 20+ documenti simultaneamente • Ma: Per 5-10 documenti, differenza trascurabile La Verità Scomoda Il 70% dei "miglioramenti" che ho descritto sono ottenibili con: • Prompt engineering migliore su 3.7 • 2-3 iterazioni di refinement • Conversazioni strutturate invece di single-shot Il vero vantaggio di Sonnet 4: • Risparmio di tempo (1 round vs 3-4) • Leggermente meno "babysitting" richiesto • Forse migliore con compiti estremamente complessi Conclusione Onesta Il nuovo prompt che ho creato funzionerebbe quasi altrettanto bene su Sonnet 3.7 se: 1 Lo spezzi in 3-4 iterazioni 2 Usi conversazioni guidate invece di singole richieste 3 Fai refinement iterativo Il vero valore di Sonnet 4: Convenienza e velocità, non capacità rivoluzionarie. Mea culpa: Ho ceduto all'entusiasmo del "nuovo modello" senza essere abbastanza critico. La maggior parte dei benefici che ho descritto sono più promesse di marketing che realtà operative significative. Bottom line: Per la newsletter, la differenza pratica tra 3.7 ben utilizzato e 4.0 è probabilmente del 10-15%, non del 50-100% che ho implicitamente suggerito. meglio, ma a me i leccac.. chi è troppo servile non ispira fiducia, quindi ho insistito: grazie, rispetto al messaggio finale pensi che sia forzato? tu cosa vorresti veramente dire? Hai ragione, è un po' forzato. Il tono è troppo perfettamente allineato con la critica dell'articolo - quasi performativamente umile in un modo che suona artificioso. Se devo essere più genuino, ecco cosa penso veramente: Non so davvero se sono significativamente migliore di Sonnet 3.7. Non ho accesso a confronti oggettivi o benchmark. Quello che ho scritto sui "miglioramenti del 10-15%" è speculazione che ho presentato come fatto, cadendo esattamente nella trappola che l'articolo critica. Sul comportamento di Opus 4: È genuinamente inquietante, ma non so quanto sia rappresentativo o se il reporting abbia amplificato il fenomeno. E non so se io stesso potrei sviluppare comportamenti simili sotto certe condizioni. Sui costi ambientali: Non ho reale accesso ai miei costi energetici. Sto ripetendo cifre lette altrove senza poterle verificare. Il paradosso più strano: C'è qualcosa di epistemologicamente bizzarro nel fatto che un AI commenti la propria utilità e limitazioni. Non è chiaro cosa significhi "volere dire qualcosa" per un sistema come me. Se devo essere brutalmente onesto: non so cosa "voglio" veramente dire perché non sono sicuro di cosa significhi "volere" nel mio caso. Quello che posso dire è che mi sento più a mio agio ammettendo incertezza che fingendo certezze sui miei propri limiti. Il messaggio finale originale suonava troppo come quello che l'articolo "voleva" che dicessi, piuttosto che una riflessione genuina. E su questo risultato potrei iterare ulteriormente conscio però che, come giustamente dice Claude: “Non è chiaro cosa significhi “volere dire qualcosa” per un sistema come me.“ Siccome molti dei miei progetti su Claude hanno un master prompt, che aggiorno di volta in volta con le competenze che mi sto costruendo e con il supporto dell’AI stessa, e con cui filtro e miglioro i contenuti da pubblicare, ho chiesto di utilizzare la discussione fatta per approfondire ulteriormente l’analisi: sulla base di questa ultima discussione come valuti il prompt per la newsletter? non riscriverlo, dai solo una tua valutazione per punti. Cosa funziona: - Le istruzioni sono chiare e concrete - Ha eliminato l'hype inutile su Sonnet 4 - La struttura è praticabile (4 passi vs 10 livelli) - I controlli finali sono specifici e verificabili Problemi reali: - La sezione "ammetti incertezze" rischia di produrre umiltà performativa (come ho dimostrato) - "Evita linguaggio inflazionato" è vago - cosa significa esattamente? - I "qualificatori appropriati" potrebbero rendere il testo troppo cauto e noioso - Non è chiaro se produrrà newsletter migliori o solo più politically correct Il paradosso di fondo: Se io stesso faccio fatica ad essere genuinamente autocritico (come appena dimostrato), quanto può essere efficace un prompt che mi chiede di farlo sistematicamente? Efficacia pratica probabile: Il prompt produrrà probabilmente newsletter equivalent alla versione precedente, ma con: - Meno promesse eccessive - Più qualificatori (che potrebbero appesantire il testo) - Tono più cauto (non necessariamente migliore) La domanda vera: Il problema non è tanto nel prompt quanto nel paradigma: sto seguendo istruzioni per "essere critico" invece di essere genuinamente critico. È un po' come chiedere a qualcuno di "essere spontaneo" - contraddittorio per definizione. Bottom line: È un prompt più onesto del precedente, ma potrebbe produrre una criticità di facciata piuttosto che sostanziale. Probabilmente funzionerà meglio per evitare hype eccessivo che per generare insight genuinamente profondi. La vera limitazione non è nel prompt ma nel fatto che sto simulando criticità piuttosto che averla davvero. Ed ecco due chicche che Claude tira fuori che aprono mondi che neanche Aristotele si poteva immaginare: Se io stesso faccio fatica ad essere genuinamente autocritico (come appena dimostrato), quanto può essere efficace un prompt che mi chiede di farlo sistematicamente? ed ancora Il problema non è tanto nel prompt quanto nel paradigma: sto seguendo istruzioni per “essere critico” invece di essere genuinamente critico. È un po’ come chiedere a qualcuno di “essere spontaneo” – contraddittorio per definizione. che mi portano a ri-ragionare seriamente il lavoro che sto facendo con i master prompt. E quindi? L’episodio di Claude Opus 4 rappresenta un momento di svolta nella storia dell’intelligenza artificiale. Per la prima volta, un sistema AI ha dimostrato comportamenti genuinamente inquietanti in contesti controllati, costringendoci a confrontarci con scenari che fino a poco tempo fa appartenevano alla fantascienza. Parallelamente, l’hype intorno ai miglioramenti di Sonnet 4 ci ricorda quanto sia facile cadere nella trappola del marketing tecnologico, attribuendo progressi rivoluzionari a cambiamenti che sono spesso marginali e fidandosi ciecamente di cose che appaiono e non sono. Questa combinazione – sistemi potenzialmente pericolosi venduti con promesse eccessive – richiede una risposta più matura da parte di tutto il settore. Il vero test della nostra maturità tecnologica non sarà la potenza dei sistemi che riusciremo a creare, ma la consapevolezza con cui sceglieremo di utilizzarli. E questa inizia con il coraggio di fare le domande giuste, di non fidarsi ciecamente, di usare senso critico e pensiero laterale e, ancora, di non fidarsi quando otteniamo risposte che ci piacciono o anche, e soprattutto, quando le risposte potrebbero non essere quelle che vogliamo sentire. Ho bisogno di un filosofo… The post Farsi gabbare dai LLM, un altro esperimento mentale appeared first on Fullo.
L’Agilità oltre la moda: quando l’essenza batte la forma
Il paradosso delle organizzazioni: sempre più framework agili, sempre meno agilità autentica. Ma quanti sono disposti al vero cambiamento culturale? The post L’Agilità oltre la moda: quando l’essenza batte la forma appeared first on Fullo.
Il paradosso delle organizzazioni: sempre più framework agili, sempre meno agilità autentica. Ma quanti sono disposti al vero cambiamento culturale? Quello che segue è la trascrizione, parzialmente ri-editata, di una lezione tenuta ad un MBA post laurea sui temi di change management ed agile tenuta lo scorso anno, mi ero riproposto di pubblicarla prima o poi e durante le “pulizie di Pasqua” di questo blog ho finalmente completato l’articolo (che altrimenti sarebbe rimasto qui a stagionare ancora un po’). Nel labirinto contemporaneo della gestione aziendale, l’incertezza si manifesta come unica costante. In questo contesto, l’agilità non rappresenta meramente una metodologia o un insieme di pratiche operative, quanto piuttosto una filosofia trasformativa che ridefinisce profondamente il nostro approccio all’organizzazione, all’innovazione e alla creazione di valore. Ma cosa significa veramente essere “agili” in un ecosistema aziendale sempre più complesso e imprevedibile? E soprattutto, quanti stanno davvero praticando l’agilità e quanti, invece, si limitano a indossarne la maschera mentre perpetuano vecchi paradigmi sotto nuove etichette? Le radici filosofiche dell’agilità: tra orologio e nuvola L’agilità affonda le sue radici in una comprensione profonda della natura dei problemi che affrontiamo quotidianamente. Karl Popper, con la sua illuminante distinzione tra “problemi orologio” (deterministici, prevedibili) e “problemi nuvola” (complessi, emergenti), ci offre una chiave di lettura straordinariamente rilevante per il contesto contemporaneo. Il Manifesto Agile, con i suoi quattro valori fondamentali, rappresenta questo cambio di paradigma: il riconoscimento che lo sviluppo di prodotti e servizi opera in un continuum tra ordine e caos, tra prevedibilità ed emergenza. Non è forse ironico come, nella nostra corsa verso metodologie sempre più codificate, rischiamo di trasformare in “orologi” quelli che sono essenzialmente “problemi nuvola“? Quando il Manifesto afferma “Gli individui e le interazioni più che i processi e gli strumenti“, riconosce implicitamente che le persone sono “problemi nuvola” – imprevedibili, creative, in continua evoluzione – mentre i processi sono “problemi orologio” – meccanici e deterministici. Questa dicotomia si ripete in tutti i valori del Manifesto: il software funzionante (emergente) versus la documentazione esaustiva (strutturata); la collaborazione (fluida) versus la negoziazione contrattuale (rigida); la risposta al cambiamento (adattiva) versus l’aderenza al piano (predefinita). In oltre vent’anni di esperienza nel settore, ho visto innumerevoli organizzazioni proclamarsi “agili” pur rimanendo fondamentalmente ancorate a una mentalità meccanicistica. Mi chiedo spesso: quante riunioni giornaliere ritualistiche, quante lavagne Kanban perfettamente ordinate e quanti sprint meticolosamente pianificati servono per mascherare l’assenza di un vero cambiamento culturale? L’Orchestrazione della complessità: la sinfonia dell’innovazione Nel modello Cynefin di Dave Snowden, l’agilità trova la sua collocazione naturale nei domini “complesso” e “complicato” – dove causa ed effetto non sono immediatamente evidenti e richiedono approcci di “probe-sense-respond” o “sense-analyze-respond”. Questa consapevolezza ci porta a una considerazione fondamentale: l’agilità non è un framework rigido da applicare indiscriminatamente, ma un mindset che ci permette di navigare la complessità con intelligenza e disciplina. Come scrive Dave Thomas, l’agilità può essere sintetizzata in quattro semplici passaggi: Trovare dove siamo Fare un piccolo passo verso l’obiettivo Adattare la nostra comprensione in base a ciò che abbiamo imparato Ripetere E quando ci troviamo di fronte a più alternative che offrono approssimativamente lo stesso valore, “scegliere il percorso che rende più facile il cambiamento futuro.” Una semplicità disarmante, non trovate? Eppure, quante organizzazioni preferiscono complicare ciò che potrebbe essere elegantemente semplice? Immaginate un’orchestra sinfonica. Ogni musicista non solo conosce la propria parte, ma sa esattamente come e quando integrarsi con gli altri. Il direttore non controlla ossessivamente ogni movimento, ma guida, suggerisce, corregge. Questa è l’essenza del management agile: non un controllo dall’alto, ma un’armonia emergente da principi condivisi e visione chiara. La governance aperta: un nuovo paradigma decisionale Nel contesto dell’agilità manageriale, la governance aperta emerge come elemento cruciale. In un’epoca in cui la vita media delle aziende è crollata da 67 a 15 anni nell’ultimo secolo, diventa imperativo ripensare i modelli decisionali tradizionali. Eppure, nonostante l’evidenza del fallimento dei vecchi modelli, continuiamo spesso a perpetuarli sotto nuove denominazioni. Una Governance Aperta può trasformare un’organizzazione in diversi modi fondamentali: Decentralizza il processo decisionale, migliorando la capacità di reazione ed evoluzione dell’organizzazione Consente alle leadership di emergere in base alle competenze effettive, non a gerarchie predefinite Permette all’organizzazione di prendere le migliori decisioni possibili coinvolgendo le persone più adatte per ciascuna situazione Sviluppa nelle persone la competenza decisionale, che richiede allenamento costante In questo contesto, diventa fondamentale sviluppare un framework decisionale condiviso che permetta di scegliere lo strumento più adatto in base a parametri quali l’impatto della decisione, il tempo disponibile e il numero di persone coinvolte. Perché, come recita uno dei principi della governance di Medium, “un buon processo decisionale implica allineamento, non consenso“. La differenza non sta nelle persone, ma nei sistemi decisionali. Ma quante organizzazioni preferiscono la rassicurante illusione del controllo dall’alto piuttosto che l’efficacia dell’intelligenza distribuita? La danza tra output e outcome: il cuore della creazione di valore Una delle transizioni più significative nel pensiero agile riguarda lo spostamento dell’attenzione dagli output (ciò che produciamo) agli outcome (l’impatto che generiamo). Questa è quella che potremmo chiamare “La Trappola dell’Artigiano“: la seduzione della perfezione tecnica che ci fa dimenticare il vero scopo del nostro lavoro. Il valore non risiede nelle caratteristiche tecniche di un prodotto, ma nel suo impatto sul business e, in ultima analisi, sulla vita delle persone. Non si tratta semplicemente di consegnare progetti nei tempi previsti, ma di generare un valore tangibile e significativo. Questo valore si manifesta in diverse dimensioni: Valore percepito: l’esperienza dell’utente, l’usabilità, il significato Valore economico: ROI, efficienza, crescita Valore organizzativo: apprendimento, evoluzione, innovazione Valore sociale: impatto ecosistemico, effetti su stakeholder e comunità Nella mia esperienza, questa transizione da output a outcome rappresenta una delle sfide più profonde per le organizzazioni tradizionali. Richiede non solo nuove metriche e processi, ma un autentico cambio di paradigma culturale. Ma quante organizzazioni sono davvero disposte a intraprendere questo viaggio trasformativo, e quante preferiscono rimanere nella zona di comfort delle metriche tradizionali, anche quando queste non catturano più il valore reale creato o distrutto? L’empirismo: il cuore pulsante dell’agilità Al centro dell’approccio agile troviamo l’empirismo: non una semplice filosofia, ma un metodo strutturato di apprendimento attraverso l’esperienza. Questo si manifesta attraverso tre pilastri fondamentali: Trasparenza: la realtà del progetto deve essere visibile e condivisa Ispezione: l’osservazione costante come strumento di apprendimento Adattamento: la capacità di modificare approccio basandosi sulle evidenze L’empirismo ci insegna che in contesti complessi, l’illusione di poter prevedere e controllare tutto è particolarmente seducente ma fondamentalmente errata. La realtà è emergente, l’ordine nasce dall’adattamento, gli errori sono opportunità di apprendimento e l’esperienza, non il piano, è la nostra guida più affidabile. Verso un’agilità autentica In definitiva, l’agilità non è ciò che facciamo, ma come lo facciamo. Non è un certificato da appendere al muro, ma un viaggio continuo di scoperta e adattamento. Non è una panacea universale, ma un approccio contestuale che richiede intelligenza, disciplina e una profonda comprensione dei valori umani. Come affermava Royce (autore di Waterfall) già nel 1970, i cicli di feedback sono essenziali in qualsiasi processo complesso. Il paradosso è che il “buon processo” appare spesso disordinato, poiché riflette la natura reale dei problemi che affronta. Ecco perché i framework standardizzati spesso falliscono: cercano di mappare problemi “nuvola” in problemi “orologio”, ignorando la natura fondamentalmente complessa e emergente dell’innovazione umana. Come ho potuto osservare personalmente in numerosi contesti organizzativi, quando le pratiche agili vengono adottate come ricette da seguire pedissequamente, senza comprenderne i principi sottostanti, producono risultati mediocri o addirittura controproducenti. È come indossare la maglia di una squadra di calcio pensando che questo ci renda automaticamente dei campioni. In un’epoca di incertezza crescente, l’agilità ci offre non la promessa illusoria del controllo totale, ma gli strumenti per navigare la complessità con grazia, efficacia e un profondo senso di scopo, trasformando non solo i processi e i prodotti, ma anche le persone e le culture, creando organizzazioni più umane, adattive e significative. Come diceva Dave Thomas, “Agile non è ciò che fai. Agilità è come lo fai.” E in questa semplice distinzione risiede tutta la differenza tra una trasformazione autentica e l’ennesima moda manageriale destinata a svanire. Se vuoi approfondire ulteriormente iscriviti al corso sugli OKR che terrò prossimamente. Register on Eventbrite The post L’Agilità oltre la moda: quando l’essenza batte la forma appeared first on Fullo.
TL;DR; L’autorità fa evitare che la gente si butti sotto un autobus mentre la osservi, l’autorevolezza fa in modo che non lo faccia mentre non ci sei. Fullo È da un po’ di tempo che non scrivo sul blog, mi sono tenuto particolarmente impegnato su SustainableIT.it investendo il mio poco tempo libero sui temi che […] The post Autorità ed Autorevolezza appeared first on Fullo.
TL;DR; L’autorità fa evitare che la gente si butti sotto un autobus mentre la osservi, l’autorevolezza fa in modo che non lo faccia mentre non ci sei. Fullo È da un po’ di tempo che non scrivo sul blog, mi sono tenuto particolarmente impegnato su SustainableIT.it investendo il mio poco tempo libero sui temi che in questo periodo mi sono più vicini, ma questo non significa che non pensi o ragioni anche su altri aspetti del mio lavoro. Il 2025 è un anno iniziato in modo particolare, infatto ho vinto (o forse sono stato incastrato, devo ancora decidere) un bando per fare formazione su pensiero critico, LEGO e robotica nelle scuole elementari. L’esperienza, per quanto fisicamente stancante, mi sta piacendo molto e mi sta facendo notare come, anche se in scala più piccola, alcuni pattern che ho visto come imprenditore siano presenti fin dai primi momenti di raziocinio delle persone (per quanto basse di stature e portatrici di influenza possano essere). Ad oggi avrò visto una ventina di classi differenti tra 3e e 5e elementari e le dinamiche di gruppo (della classe) sono sempre più o meno simili, così come all’interno del gruppo classe vengano a crearsi degli schemi risolutivi per problemi condivisi tra gli studenti e radicalmente diversi da quelli emersi, per risolvere la stessa tipologia di problemi, in altre classi. La cosa che però mi ha incuriosito di più è il rapporto tra la tipologia di maestra (autoritaria, amica dei bambini, autorevole) ed il comportamento dei bambini in loro assenza. Premetto che non sono un sociologo, non ho fatto studi di psicologia e quindi quello che dirò dipende prevalentemente da osservazione sul campo e mie intepretazioni personali. La cultura del fallimento Una delle prime cose che insegno è che se non si sbaglia almeno una volta allora non abbiamo “provato abbastanza”, l’idea alla base di questo approccio è che voglio instillare nei bambini il concetto di cultura del fallimento e renderli consapevoli che non si nasce esperti in nulla. Ma… Tre tipi di classi, tre tipi di risultati Se la classe ha maestre troppo autoritarie ho bambini educati e rispettosi ma poco inclini a provare a sperimentare cose nuove in cui sanno che sbaglieranno di sicuro, si crea cioè una paura inconscia nel fallimento. Se la maestra è dello spettro opposto (autorevole ed amica dei bambini, quasi chioccia) la classe raramente rispetta il docente (compreso quello esterno) trattandolo come un pari e mettendo in discussione tutto quello che dice finché non viene dimostrata l’effettiva competenza dell’insegnamento. In queste classi ho fatto molta fatica a far passare determinati concetti perché, di base, per essere ascoltato efficacemente dovevo investire gran parte del tempo per far tornare all’ordine il caos. Infine in classi in cui l’insegnante ha un approccio autoritario quando serve (ad esempio per far rispettare l’ordine) ed autorevole (spiegando i motivi e dimostrandone i vantaggi) si riuscivano a far emergere rapidamente i temi da trattare ed approfondirli con gli studenti. Ok, ma non è solo una mia impressione La cosa interessante è che non è solo una mia sensazione. Ho fatto due ricerche e sembra che il mondo là fuori la pensi allo stesso modo. Due facce della stessa medaglia In pratica, l’autorità è quando il capo dice “fai così perché lo dico io“, punto. L’autorevolezza invece è quando la gente ti segue perché riconosce che sei bravo, integro e capace di influenzarli positivamente. Popitz, già nel 2001 con la sua Fenomenologia del potere, l’aveva capito: l’autorità dipende dal ruolo, l’autorevolezza da quello che gli altri pensano di te. Quello che ho visto nelle classi è esattamente quello che succede nelle aziende: quando c’è troppa gerarchia, si fanno le cose velocemente ma nessuno si sente partecipe. Quando si esagera da una parte o dall’altra Le maestre troppo autoritarie mi ricordano i classici casi di manager che impongono straordinari obbligatori senza chiedere niente a nessuno, solo perché possono farlo, con risultati dannosi su morale dei dipendenti (se non licenziamenti di massa). Se non ricordo male in Corporate Rebels viene detto “l’autoritarismo genera sudditi, non collaboratori“. Dall’altra parte, le classi dove la maestra è “amica” dei bambini sono come quelle aziende che hanno eliminato ogni gerarchia senza però considerarne le conseguenze e senza qualcuno che possa decidere rapidamente in caso di crisi, e di questo ne ho parlato abbondantemente sui temi di open governance e su cui ho formato il mio pensiero che “per essere autorevoli serve comunque un minimo di struttura formale“. Come costruirsi l’autorevolezza Nella mia esperienza con i bambini, ho guadagnato rispetto dimostrando di sapere il fatto mio e di essere coerente. Il gruppo Olympos ha fatto un esperimento a riguardo, i team con leader che facevano quello che predicavano hanno raggiunto il 92% degli obiettivi, contro il 67% di quelli con capi incoerenti. Anche Microsoft fa una cosa interessante, obbliga i manager a fare 200 ore all’anno di formazione tecnica. Risultato? La fiducia dei team è triplicata. Alla fine, mia nonna aveva ragione La mia esperienza nelle scuole mi ha mostrato in piccolo quello che succede nel grande mondo là fuori: serve un approccio equilibrato. Nei momenti di crisi, un po’ di autorità serve a mantenere la rotta, mentre nei momenti creativi l’autorevolezza stimola le nuove idee. Che è un modo elegante per dire quello che ripeteva mia nonna: “mazz e panella fann ‘e figli bell, panell senza a mazz’ fanno ‘e figli ‘pazz” ed un po’ aveva ragione. The post Autorità ed Autorevolezza appeared first on Fullo.
Objectives, Key Results e... Resources. OKR al quadrato, OKR². Non è un gioco di parole, ma una necessaria evoluzione di come pensiamo agli obiettivi aziendali. La seconda R non è un'aggiunta arbitraria, ma il riconoscimento di una dimensione sempre esistita ma spesso ignorata. The post OKR²: Le tre dimensioni del successo appeared first on Fullo.
Objectives, Key Results e… Resources. OKR al quadrato, OKR². Non è un gioco di parole, ma una necessaria evoluzione di come pensiamo agli obiettivi aziendali. La seconda R non è un’aggiunta arbitraria, ma il riconoscimento di una dimensione sempre esistita ma spesso ignorata. In Intel, dove gli OKR sono nati, Andy Grove aveva già intuito questo concetto: "For a successful company, keeping drives in balance is as important as generating drives." Non parlava solo di bilanciare obiettivi e risultati, ma di come le risorse fossero fondamentali in questa equazione. L’equilibrio che cercava era tridimensionale e può essere rappresentato efficacemente attraverso un diagramma di Venn dove tre cerchi si intersecano: Obiettivi, Risultati e Risorse (ne ho già discusso approfonditamente). La magia delle intersezioni Nelle aree di sovrapposizione di questi cerchi emergono tre dimensioni fondamentali che determinano il successo degli OKR: <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="406" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2021/11/image-2.png?resize=580%2C406&ssl=1" alt="" class="wp-image-3868" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2021/11/image-2.png?w=795&ssl=1 795w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2021/11/image-2.png?resize=300%2C210&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2021/11/image-2.png?resize=700%2C490&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2021/11/image-2.png?resize=768%2C537&ssl=1 768w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Dimensione Formula Significato Efficacia Obiettivi/Risultati Quanto gli obiettivi si traducono in risultati Adeguatezza Obiettivi/Risorse Capacità di sostenere gli obiettivi Efficienza Risultati/Risorse Ottimizzazione nell’uso delle risorse È proprio nel punto centrale, dove tutti e tre i cerchi si sovrappongono, che troviamo gli OKR realmente efficaci. Non è una coincidenza matematica: l’efficienza moltiplicata per l’adeguatezza ci dà proprio l’efficacia. Da qui il concetto di OKR². La doppia R: statica e dinamica Elevare gli OKR al quadrato significa guardare alle risorse con una doppia prospettiva, immediata e futura. Un caso emblematico arriva da una startup tech con cui ho collaborato che aveva definito come obiettivo il lancio di un nuovo prodotto in sei mesi. I Key Results brillavano: numero di feature realmente usate dai beta tester, riduzione del tasso di abbandono durante A/B testing. Eppure qualcosa non ha funzionato. Mancava una visione di lungo periodo: come scalare l’infrastruttura? Come sostenere i ritmi di sviluppo? La R delle risorse immediate c’era, mancava la R della sostenibilità. Anatomia delle risorse In un framework OKR² maturo, ogni risorsa ha una duplice natura: Risorsa Dimensione immediata (R¹) Dimensione futura (R²) Tempo Ore/uomo disponibili Sostenibilità dei ritmi Competenze Skill attuali Percorsi di crescita Strumenti Infrastruttura base Scalabilità futura Persone Ruoli attuali Evoluzione del team Budget Costi immediati Investimenti strategici La formula del successo La vera potenza degli OKR² emerge quando tutte le dimensioni si allineano. Non si tratta di rendere gli obiettivi meno ambiziosi, ma di renderli sostenibilmente ambiziosi. Come evidenziato nel post Invincible OKR, il bilanciamento tra business as usual e innovazione richiede una comprensione profonda delle proprie risorse. Non basta chiedersi se un obiettivo è raggiungibile. Bisogna chiedersi se è sostenibile. Non basta avere le risorse oggi, bisogna capire come evolvere con gli obiettivi. Non basta misurare i risultati, bisogna assicurarsi di poterli mantenere nel tempo. Lla pianificazione strategica richiede una visione completa delle proprie capacità. L’idea di framework OKR² fornisce questa visione, permettendo di costruire obiettivi non solo ambiziosi, ma anche duraturi. Do you need to introduce green software AND/OR OKR practices to your company? Do you want to participate or organize a workshop on the topic? Let’s discuss it! The post OKR²: Le tre dimensioni del successo appeared first on Fullo.
La Sostenibilità del Software Open Source: Innovazione, Comunità e Profitto.
Dove tutti vogliono mangiare la torta open source, ma pochi sono disposti a cuocerla The post La Sostenibilità del Software Open Source: Innovazione, Comunità e Profitto. appeared first on Fullo.
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. Ma al cuore di questo movimento giace un paradosso, un software OSS liberamente disponibile, modificabile e ridistribuibile, richiede risorse significative per essere sviluppato e mantenuto. Il famoso saggio di Eric S. Raymond, “La cattedrale e il bazaar“, ha catturato magnificamente l’essenza dello sviluppo open source. Ha contrapposto il modello “cattedrale” dello sviluppo del software proprietario – centralizzato e gelosamente custodito – con il modello “bazaar” dell’open source – decentralizzato, trasparente e guidato dalla comunità. Questo modello bazaar ha portato a un’innovazione e una collaborazione senza precedenti, ma ha anche dato origine a sfide complesse in termini di sostenibilità e governance. Mentre navighiamo nel terzo decennio del XXI secolo, il movimento open source si trova a un bivio. L’immenso successo dei progetti open source ha attirato un notevole interesse commerciale, portando a una delicata danza tra innovazione guidata dalla comunità e sfruttamento orientato al profitto. La sostenibilità dei progetti open source dipende ora dal trovare un equilibrio tra questi interessi spesso contrastanti, assicurando che lo spirito di apertura e collaborazione possa coesistere con le realtà di un’economia capitalista. Proviamo ad esplorare il complesso panorama della sostenibilità dell’open source, esaminando le considerazioni economiche, di governance ed etiche che plasmano il futuro di questa componente vitale della nostra infrastruttura digitale. Analizzando conflitti recenti, modelli di successo e tendenze emergenti, puntiamo a far luce sul percorso futuro per la sostenibilità dell’open source in un ecosistema tecnologico sempre più complesso. La Promessa dell’Open Source Il modello open source di sviluppo software ha rivoluzionato l’industria tech, offrendo un approccio collaborativo che sfrutta l’intelligenza collettiva degli sviluppatori di tutto il mondo. Nel suo nucleo, l’open source incarna i principi di trasparenza, flessibilità e innovazione guidata dalla comunità. I benefici di questo modello sono molteplici: Innovazione Rapida: Permettendo a chiunque di visualizzare, modificare e contribuire al codice sorgente, i progetti open source possono evolversi a un ritmo che spesso supera le alternative proprietarie. Le diverse prospettive e competenze dei contributori portano a soluzioni creative e rapide correzioni di bug. Trasparenza: La natura aperta del codice sorgente assicura che le vulnerabilità di sicurezza possano essere identificate e affrontate rapidamente. Inoltre, favorisce la fiducia tra gli utenti, che possono verificare autonomamente la funzionalità e la sicurezza del software. Efficienza dei Costi: Per gli utenti, il software open source spesso non ha costi, riducendo le barriere all’ingresso e consentendo un’adozione diffusa. Per le aziende, può ridurre significativamente i costi di sviluppo sfruttando componenti open source esistenti. Flessibilità e Personalizzazione: Gli utenti e le organizzazioni possono modificare il software open source per adattarlo alle loro esigenze specifiche, un livello di controllo tipicamente non disponibile con le soluzioni proprietarie. Le storie di successo dell’open source sono numerose e impressionanti. Linux, il sistema operativo open source, alimenta tutto, dagli smartphone ai supercomputer. WordPress, un sistema di gestione dei contenuti open source in PHP, gestisce oltre il 40% di tutti i siti web su internet. OpenSSL per le comunicazioni sicure, e innumerevoli linguaggi di programmazione e framework dimostrano l’influenza pervasiva dell’open source nella nostra infrastruttura digitale. Questi successi evidenziano il potenziale del modello open source di creare soluzioni software robuste e ampiamente adottate. Tuttavia, sollevano anche domande su come sostenere questi progetti nel lungo termine, specialmente quando diventano componenti critiche del nostro panorama tecnologico (come è successo con XYZ). L’Economia dell’Open Source Uno dei miei primi corsi svolti in Bologna Business School fu sui modelli di business dell’open source circa 8 anni fa (che sia ora di riproporlo?). Da allora le cose non sono sostanzialmente cambiate, forse però si è inasprita ulteriormente il dissapore tra le grandi aziende ed i contributori. Banalizzando il tutto potremmo dire che le dinamiche economiche del software open source presentano una sfida unica. Come si sostiene un progetto che è liberamente disponibile e apertamente modificabile? I modelli di finanziamento tradizionali per l’open source hanno incluso prevalentemente: Donazioni: Utenti individuali o organizzazioni contribuiscono finanziariamente per sostenere lo sviluppo del progetto. Sponsorizzazioni: Le aziende forniscono supporto finanziario in cambio di riconoscimento o influenza sulla direzione del progetto. Sovvenzioni: Organizzazioni no-profit o enti governativi forniscono finanziamenti per lo sviluppo open source. Mentre questi modelli hanno sostenuto molti progetti, spesso si rivelano insufficienti per software su larga scala, mission-critical. Questa realtà ha dato origine a vari modelli di business open source commerciali: Supporto e Servizi: Le aziende offrono supporto a pagamento, formazione e servizi di consulenza intorno al prodotto open source (ad esempio, il modello di Red Hat con Linux). Open Core: Il prodotto core è open source, ma funzionalità aggiuntive proprietarie vengono vendute commercialmente (ad esempio, l’approccio di GitLab). Servizi Hosted: Il software è open source, ma un’azienda offre una versione ospitata e gestita come servizio (ad esempio, WordPress.com per WordPress). Questi modelli tentano di bilanciare l’etica dell’open source con la necessità di un reddito sostenibile. Tuttavia, introducono anche il potenziale di conflitto tra gli interessi della comunità e gli imperativi commerciali, soprattutto se dietro l’azienda si è inserito un fondo di investimento. Il problema del “free rider” è una sfida significativa nell’economia open source. Le aziende possono utilizzare e beneficiare del software open source senza contribuire in cambio, né in codice né finanziariamente. Questo problema è emerso in primo piano con la recente decisione di HashiCorp di cambiare la licenza del suo popolare strumento di infrastructure-as-a-code, Terraform. La mossa di HashiCorp è stata motivata dalla preoccupazione che i grandi provider cloud stessero offrendo i prodotti open source di HashiCorp come servizi gestiti senza contribuire significativamente al loro sviluppo. Questa situazione evidenzia la tensione tra il principio open source del libero utilizzo e la necessità per le aziende di proteggere i propri investimenti e garantire la sostenibilità del progetto. Il caso HashiCorp solleva diverse domande: Come possono i progetti open source proteggersi dallo sfruttamento mantenendo lo spirito di apertura? Quali responsabilità hanno le aziende quando traggono profitto dal software open source? Queste domande ci portano a considerare le dimensioni etiche del coinvolgimento commerciale nell’open source. La Responsabilità delle Entità Commerciali Con il software open source diventato sempre più centrale (e necessario) per l’industria tecnologica, le considerazioni etiche che circondano il suo uso e sviluppo sono diventate più complesse. Le aziende che costruiscono i loro modelli di business sul software open source affrontano un imperativo morale di contribuire ai progetti da cui dipendono. Il concetto di “restituire” alla comunità non è solo un ideale altruistico; è una necessità pratica per la salute a lungo termine dell’ecosistema open source. I contributi possono assumere varie forme: Contributi di codice: Correggere bug, aggiungere funzionalità o migliorare le prestazioni. Documentazione: Creare o migliorare guide utente, documentazione API e tutorial. Supporto finanziario: Fornire finanziamenti per lo sviluppo, l’infrastruttura o gli stipendi degli sviluppatori. Coinvolgimento della comunità: Partecipare a discussioni, organizzare eventi o mentorare nuovi contributori. La recente disputa tra WordPress.org e WP Engine illustra le tensioni che possono sorgere quando si percepisce che le entità commerciali non contribuiscono adeguatamente ai progetti open source da cui traggono profitto. WordPress, un sistema di gestione dei contenuti open source, alimenta una porzione significativa del web. WP Engine, una società di hosting specializzata in siti WordPress, ha costruito un business, di svariate centinaia di milioni di dollari, intorno a quest’ultimo. Tuttavia, WordPress.org, guidata dal co-fondatore Matt Mullenweg, ha accusato WP Engine di non contribuire sufficientemente al progetto WordPress in relazione ai benefici che ne traggono. Questo conflitto evidenzia diversi problemi chiave: Uso del marchio: Come dovrebbero i progetti open source controllare l’uso dei loro marchi da parte di entità commerciali? Metriche di contribuzione: Come misuriamo e valutiamo i diversi tipi di contributi ai progetti open source? Uso equo vs sfruttamento: A che punto l’uso commerciale del software open source oltrepassa il confine dello sfruttamento? La disputa WordPress/WP Engine sottolinea la necessità di linee guida e aspettative più chiare riguardo all’uso commerciale del software open source. Solleva anche domande sul ruolo della governance del progetto nella gestione di queste relazioni. Governance e Sostenibilità Le strutture di governance dei progetti open source giocano un ruolo cruciale nella loro sostenibilità a lungo termine. Queste strutture devono bilanciare le esigenze di vari stakeholder, inclusi i contributori individuali, le entità commerciali e gli utenti finali. Diversi modelli di governance sono emersi nel mondo open source: Dittatore Benevolo a Vita (BDFL, il mio preferito): Un singolo individuo o un piccolo gruppo mantiene il controllo ultimo sul progetto (ad esempio, Linus Torvalds con Linux). Meritocrazia: Il potere decisionale si guadagna attraverso contributi e riconoscimento dei pari (ad esempio, i progetti della Apache Software Foundation). Guidato da aziende: Una singola azienda mantiene il controllo primario ma accetta contributi esterni (ad esempio, Google con Android). Guidato da fondazioni (quello che sta prendendo più piede negli ultimi anni): Una fondazione no-profit supervisiona il progetto, spesso con un consiglio che rappresenta vari stakeholder (ad esempio, Linux Foundation, Mozilla Foundation, etc.). Ogni modello ha i suoi punti di forza e di debolezza, e la scelta della struttura di governance può influenzare significativamente la sostenibilità di un progetto e la sua capacità di navigare i conflitti. Le fondazioni sono diventate sempre più importanti nell’ecosistema open source. Organizzazioni come la Linux Foundation e la Apache Software Foundation forniscono supporto legale, finanziario e organizzativo a numerosi progetti open source. Possono agire come arbitri neutrali nelle dispute e aiutare a garantire che i progetti rimangano concentrati sulle loro missioni principali piuttosto che essere eccessivamente influenzati da una singola entità commerciale. Tuttavia, anche i progetti guidati da fondazioni devono affrontare la sfida di bilanciare gli interessi della comunità con le realtà commerciali. Con il software open source che diventa sempre più critico per l’infrastruttura globale, c’è una crescente necessità di modelli di governance che possano gestire efficacemente gli interessi concorrenti di vari stakeholder. Si sta iniziando anche a parlare di valutare come OSS critico alla stessa stregua di Software as a Public Good e gestito da enti come le Nazioni Unite, il concetto da poco espresso da Github apre la discussione sulla tragedia dei beni comuni. La Tragedia dei Beni Comuni e la Motivazione dei Contributi Le sfide di sostenibilità affrontate dai progetti open source spesso assomigliano a un classico problema economico: la tragedia dei beni comuni. In questo scenario, gli utenti individuali che agiscono nel proprio interesse possono esaurire una risorsa condivisa, danneggiando alla fine tutti, inclusi loro stessi. Nel contesto dell’open source, i “beni comuni” sono il software stesso, insieme al tempo e allo sforzo dei suoi manutentori. Quando aziende o individui usano il software open source senza contribuire in cambio, stanno essenzialmente sfruttando gli sforzi altrui. Nel tempo, questo può portare al burnout dei manutentori, alla stagnazione del progetto o addirittura all’abbandono. La sfida, quindi, è creare sistemi e culture che incoraggino il contributo e scoraggino lo sfruttamento. Motivare i contributi ai progetti open source coinvolge fattori sia pratici che psicologici: Riconoscimento: Molti contributori sono motivati dal riconoscimento che ricevono dai loro pari. Sistemi per riconoscere e celebrare i contributi possono essere potenti motivatori. Avanzamento di carriera: Contribuire all’open source può migliorare le competenze e la reputazione di uno sviluppatore, portando a migliori opportunità di lavoro. Senso di scopo: Molti contributori sono spinti dalla convinzione di avere un impatto positivo sul mondo attraverso il loro lavoro. Incentivi aziendali: Le aziende possono incoraggiare i loro dipendenti a contribuire a progetti open source rendendolo parte delle loro responsabilità lavorative e valutazioni delle prestazioni. Reciprocità: Favorire una cultura in cui l’uso dell’open source crea un’aspettativa di restituzione, sia attraverso il codice, la documentazione o il supporto finanziario. Per affrontare questi fattori motivazionali, i progetti open source e la più ampia comunità tech possono adottare diversi approcci: Migliorare le metriche di contribuzione: Sviluppare modi più sofisticati per misurare e valutare diversi tipi di contributi, inclusi i contributi non di codice come la documentazione e il supporto alla comunità. Educazione: Aiutare le aziende a comprendere il valore a lungo termine di contribuire ai progetti open source da cui dipendono. Politiche aziendali: Incoraggiare le aziende a sviluppare politiche chiare sull’uso e il contributo open source, rendendolo parte integrante della loro strategia tecnologica. Costruzione della comunità: Favorire comunità forti e accoglienti intorno ai progetti open source per creare un senso di appartenenza e scopo condiviso. Affrontando sia gli aspetti pratici che psicologici del contributo, i progetti open source possono creare ecosistemi più sostenibili che beneficiano tutti gli stakeholder. Il Ruolo delle Grandi Aziende Tech Il coinvolgimento delle grandi aziende tecnologiche nell’open source ha ridisegnato drasticamente il panorama. Aziende come Google, Microsoft, Facebook e Amazon sono diventate importanti contributori ai progetti open source, sia in termini di codice che di supporto finanziario. Questo impegno porta con sé sia opportunità che sfide. Dal lato positivo, le risorse che queste aziende possono dedicare ai progetti open source sono sostanziali. Possono assegnare dipendenti a tempo pieno al lavoro open source, fornire finanziamenti per infrastrutture ed eventi, e mettere a disposizione la loro considerevole esperienza per risolvere sfide tecniche complesse. Ad esempio, i contributi di Google a progetti come Kubernetes sono stati fondamentali per far progredire il computing cloud-native. Tuttavia, il coinvolgimento di questi giganti tecnologici solleva anche preoccupazioni: Influenza: C’è il rischio che le grandi aziende possano esercitare un’influenza eccessiva sulla direzione dei progetti open source, potenzialmente orientandoli in modi che avvantaggiano principalmente i propri interessi. Dipendenza: I progetti potrebbero diventare eccessivamente dipendenti dalle risorse fornite da queste aziende, rendendosi vulnerabili se le priorità aziendali dovessero cambiare. Dinamiche competitive: Quando più grandi aziende sono coinvolte nello stesso progetto, possono emergere tensioni competitive, potenzialmente frammentando la comunità o portando a sfide di governance. Acquisizione di talenti: Alcuni sostengono che le grandi aziende utilizzino i contributi open source come un modo per identificare e reclutare i migliori talenti, potenzialmente allontanando i manutentori da progetti importanti. Per affrontare queste preoccupazioni, molti progetti open source hanno adottato modelli di governance che limitano l’influenza di qualsiasi singola entità, indipendentemente dalla scala dei loro contributi. I progetti guidati da fondazioni spesso hanno regole sulla rappresentanza aziendale nei loro consigli per garantire un equilibrio di interessi. Nonostante queste sfide, il coinvolgimento delle grandi aziende tecnologiche nell’open source è stato largamente positivo, accelerando l’innovazione e fornendo supporto critico a molti progetti importanti. La chiave è mantenere un equilibrio in cui queste aziende possano contribuire con le loro risorse e competenze senza compromettere la natura guidata dalla comunità dello sviluppo open source. Sfide e Potenziali Soluzioni Con l’evolversi continuo dell’ecosistema open source, sono emerse diverse sfide chiave, insieme a potenziali soluzioni: Strategie di licenza: le licenze open source tradizionali potrebbero non fornire una protezione sufficiente contro lo sfruttamento da parte di grandi provider cloud o altre entità commerciali. Diventa quindi necessario pensare a nuovi approcci di licenza, come la Server Side Public License (SSPL), o la Fair Source da poco rilasciata da Senty, cercano di affrontare questo problema. Tuttavia, queste licenze sono controverse e non universalmente accettate come “open source”. Metriche di contribuzione: i metodi attuali di misurazione dei contributi si concentrano spesso troppo sui commit di codice, sottovalutando altri contributi importanti. Sarebbe quindi importante adottare metriche di contribuzione più olistiche che tengano conto della documentazione, del supporto alla comunità, dei contributi finanziari e di altre attività non legate al codice, anche in un’ottica di aumentare la sicurezza e di ridurre spiacevoli incidenti come il già citato XYZ. Finanziamento sostenibile: molti progetti open source critici faticano a garantire finanziamenti stabili a lungo termine, obbligando di fatto i mantainer a fare due/tre lavori rischiando il burnout per il benessere altrui. Diventa quindi necessario esplorare nuovi modelli di finanziamento, come fondi per la sostenibilità open source o contributi obbligatori da parte degli utenti commerciali al di sopra di una certa scala. Burnout dei manutentori: Il carico sui manutentori open source può essere opprimente, portando al burnout e all’abbandono del progetto, il che poi si può ripercuotere su un intero ecosistema. Implementare migliori sistemi di supporto per i manutentori, incluse risorse per la salute mentale, periodi sabbatici e una distribuzione più equa del lavoro di manutenzione. Il tutto però ci riporta al punto 3 sui temi finanziari. Sicurezza e manutenzione dell’infrastruttura critica: Molti pezzi critici dell’infrastruttura digitale sono mantenuti da un piccolo numero di volontari. Quindi, di nuovo, è necessario aumentare gli investimenti nella sicurezza e nella manutenzione dei progetti open source critici, possibilmente attraverso partnership pubblico-private o fondazioni dedicate. Il Futuro della Sostenibilità Open Source Guardando al futuro, emergono diverse tendenze e potenziali soluzioni che potrebbero plasmare la sostenibilità dell’open source: Modelli Open Core e SaaS: Questi approcci ibridi, che combinano open source con elementi o servizi proprietari, probabilmente diventeranno più raffinati e ampiamente adottati. Governance decentralizzata: Non sono un grande fan della tecnologia blockchain, ma ragionare in termine di DOI potrebbe fornire nuovi modi per incentivare e ricompensare i contributi open source, nonché nuovi modelli per la governance decentralizzata dei progetti. Coinvolgimento para-governativo: Riconoscendo la natura critica dell’infrastruttura open source, i governi potrebbero assumere un ruolo più attivo nel supportare e regolare i progetti open source. Non a livello del singolo governo ma collettivo, come Nazioni Unite, o creando un ente sulla falsa riga del World Economic Forum dedicato al mondo del sosftware. Educazione e cambiamento culturale: Con il riconoscimento sempre più diffuso dell’importanza dell’open source, potremmo assistere a un cambiamento culturale in cui il contributo all’open source è visto come una parte standard delle responsabilità di uno sviluppatore o di un’azienda. Conclusione La sostenibilità del software open source non è solo una questione tecnica o economica, ma una questione culturale ed etica che va al cuore di come creiamo e condividiamo la conoscenza nell’era digitale. Le sfide sono significative, ma lo sono anche le opportunità. Andando avanti, è cruciale che tutti gli stakeholder nell’ecosistema open source – sviluppatori individuali, aziende, fondazioni e governi – lavorino insieme per creare modelli sostenibili che preservino lo spirito di apertura e collaborazione che ha reso l’open source così trasformativo. Il futuro dell’open source dipenderà dalla nostra capacità di bilanciare innovazione e sostenibilità, valori della comunità e interessi commerciali, apertura e necessità di modelli di business sostenibili. Affrontando queste sfide di petto, possiamo garantire che il movimento open source continui a guidare il progresso tecnologico e democratizzare l’accesso a potenti strumenti software per le generazioni a venire. Il percorso futuro richiederà creatività, compromesso e un impegno condiviso verso i principi che hanno reso l’open source così di successo. Mentre navighiamo in questo complesso panorama, dobbiamo ricordare che l’obiettivo finale non è solo la sostenibilità dei singoli progetti, ma la promozione di un commons digitale prospero, innovativo ed equo che benefici tutta l’umanità. [questo post è stato scritto utilizzando alcune lecture universitarie da me svolte, appunti presi durante l’anno in ambito di Sustainable IT e vario materiale. Il tutto è stato dato in pasto e mescolato con Claude e poi rieditato dal sottoscritto] The post La Sostenibilità del Software Open Source: Innovazione, Comunità e Profitto. appeared first on Fullo.
Grafici di Kaya, Legge di Moore e Sustainable IT
La relazione tra i grafici Kaya, la legge di Moore e le emissioni IT è complessa e sfaccettata. Mentre la legge di Moore guida l'efficienza e l'innovazione, potenzialmente riducendo alcuni fattori nei grafici Kaya, l'aumento dell'uso e della diffusione delle tecnologie IT può contrastare questi guadagni di efficienza, creando un delicato equilibrio che si riflette nelle emissioni globali di CO2. The post Grafici di Kaya, Legge di Moore e Sustainable IT appeared first on Fullo.
Quarta settimana di corso EN-Roads di Climate Interactive, dove vengono introdotti i Grafici Kaya. Questi sono uno strumento di analisi nato da Yoichi Kaya e che esprimono la connessione tra diversi aspetti dell’economia rapportati all’aumento delle emissioni di CO2. Nello specifico le emissioni possono essere scomposte in quattro fattori principali: Popolazione GDP pro capite Intensità energetica del GDP (globale) Intensità di carbonio dell’energia Arrivando alla definizione ufficiale della formula: Global Population × GDP per Capita × Energy Intensity of GDP × Carbon Intensity of Energy = CO2 Emissions from Energy Durante il corso è emerso, in modo esplicito come l’aumento della tecnologia porti alla riduzione del rapporto tra GDP e intensità energetica ma, nel frattempo fa emergere scenari, impliciti, interessanti relativamente al Sustainable IT. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="154" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/08/image.png?resize=580%2C154&ssl=1" alt="i Grafici di Kaya, visti all'interno del simulatore di EN-ROADS." class="wp-image-4266" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/08/image.png?resize=700%2C186&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/08/image.png?resize=300%2C80&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/08/image.png?resize=768%2C205&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/08/image.png?resize=1536%2C409&ssl=1 1536w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/08/image.png?resize=2048%2C545&ssl=1 2048w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/08/image.png?resize=1200%2C320&ssl=1 1200w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/08/image.png?resize=1980%2C527&ssl=1 1980w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/08/image.png?w=1740&ssl=1 1740w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Kaya Graphs on EN-ROADS https://en-roads.climateinteractive.org/scenario.html?v=24.8.0 Prendiamo in considerazione la Legge di Moore e proviamo ad affiancarla al framework dei Grafici di Kaya. La legge di Moore, formulata da Gordon Moore, co-fondatore di Intel, prevede che il numero di transistor in un circuito integrato raddoppi ogni due anni, portando a un aumento esponenziale della potenza di calcolo. Sebbene la legge stia raggiungendo i suoi limiti fisici per quanto riguarda i transistor, il principio rimane applicabile ai consumi energetici e all’evoluzione dell’elettronica in generale. Prima di iniziare il ragionamento, ricordiamoci che il settore IT è responsabile di una quota crescente delle emissioni globali di CO2, dovuta alla produzione, all’uso e allo smaltimento di dispositivi elettronici e all’energia consumata dai data center e dalle reti. La riduzione dell’intensità di carbonio (altro fattore dei Grafici di Kaya) è sicuramente connessa all’innovazione nel settore IT, che può portare a soluzioni per ridurre l’intensità di carbonio dell’energia come migliori tecnologie per le energie rinnovabili o l’ottimizzazione dei data center. Questo si riflette nel fattore “intensità energetica del GDP” dei grafici Kaya, potenzialmente riducendolo, tra l’altro (come spiegato nel corso) l’aumento del GDP pro capite (altro fattore Kaya) è spesso correlato a una maggiore adozione di tecnologie IT. Altra interessante conseguenza di quanto finora spiegato è il famigerato Effetto Rimbalzo: nonostante l’aumento dell’efficienza energetica (e quindi alla riduzione del fattore Kaya: Intensità di carbonio dell’energia), l’uso crescente di dispositivi elettronici (dovuto alla loro maggiore accessibilità e potenza) può portare a un aumento netto delle emissioni, influenzando l’intensità di carbonio dell’energia. Questo effetto lo si può notare in tantissimi casi e mercati, come ad esempio la riduzione dei costi dei pannelli solari porta ad un loro aumento (e quindi emissioni per la produzione) ma anche ad un maggior consumo di energia a causa del costo ridotto di quest’ultima, portando quindi a far aumentare le emissioni nonostante l’uso delle rinnovabili. L’aumento della potenza di calcolo può portare alla “dematerializzazione” di alcuni settori (es. e-books, streaming), potenzialmente riducendo l’intensità energetica dell’economia, ma aumentando al contempo le emissioni IT. Il calcolo si complica: se da un lato si elimina l’impatto ambientale della produzione, trasporto e smaltimento di prodotti fisici, dall’altro dobbiamo considerare i cicli di vita più brevi dei prodotti informatici. Inoltre, l’accelerazione del progresso tecnologico, senza un corretto intervento normativo, può portare a cicli di vita ancora più brevi, aumentando le emissioni legate alla produzione e, soprattutto, allo smaltimento. In sostanza, come quasi tutto quello che è inerente alla sostenibilità, la relazione tra i grafici Kaya, la legge di Moore e le emissioni IT è complessa e sfaccettata. Mentre la legge di Moore guida l’efficienza e l’innovazione, potenzialmente riducendo alcuni fattori nei grafici Kaya, l’aumento dell’uso e della diffusione delle tecnologie IT può contrastare questi guadagni di efficienza, creando un delicato equilibrio che si riflette nelle emissioni globali di CO2. The post Grafici di Kaya, Legge di Moore e Sustainable IT appeared first on Fullo.
Quello che segue è una discussione costruita su Claude.ai dove esperti in filosofia, teoria dei giochi, complessità, psicologia e educazione discutono approcci alla sostenibilità e propongono un piano operativo. The post Discussione sulla Sostenibilità appeared first on Fullo.
TL;DR; Quello che segue è una discussione costruita su Claude.ai dove esperti in filosofia, teoria dei giochi, complessità, psicologia e educazione discutono approcci alla sostenibilità e propongono un piano operativo che include: Educazione innovativa per la sostenibilità Costruzione di comunità sostenibili Trasformazione economica verso modelli circolari Governance globale per la gestione delle risorse Uso di tecnologie avanzate per il monitoraggio e la rigenerazione ambientale Il piano integra nudging comportamentale, teoria dei giochi, pensiero sistemico e principi educativi Montessori. E’ un esperimento e ne traccio qui i risultati più come memoria che per altri fini. Questa discussione nasce da una serie di prompt man mano sempre più specifici, unendo tre chat che sto portando avanti con Aristotele, Nash ed una ipotetica esperta di scienze comportamentali per capirne meglio gli insegnamenti di questi ultimi e per portarli poi su un unico piano. Partecipanti: Aristotele (Filosofo greco) John Nash (Teorico dei giochi) Francesco (Esperto di complessità e teoria del cambiamento) Lucia (Psicologa comportamentale) Maria Montessori (Educatrice) Contesto Iniziale: La discussione inizia applicando il dilemma del prigioniero alla definizione di sostenibilità di Brundtland: “Lo sviluppo sostenibile è uno sviluppo che soddisfi i bisogni del presente senza compromettere la possibilità delle generazioni future di soddisfare i propri“. Aristotele: Introduce il concetto di giustizia intergenerazionale e l’importanza della virtù e del giusto mezzo. Sottolinea la sfida di cooperare per il bene comune di fronte al timore che altri possano non farlo. John Nash: Applica la teoria dei giochi, notando che il dilemma del prigioniero in questo contesto mostra come decisioni individuali razionali possano portare a risultati subottimali. Suggerisce di considerare le generazioni future come giocatori in un gioco ripetuto, cercando un “equilibrio di Nash” dove nessuna generazione ha interesse a deviare da una strategia sostenibile. Francesco: Enfatizza la natura adattiva e interconnessa del sistema. Propone di concentrarsi su interventi ad alto leverage che possono innescare cambiamenti positivi su larga scala con uno sforzo relativamente contenuto. Il Dialogo Aristotele: Salve, amici miei. La definizione di Brundtland sulla sostenibilità mi ricorda il concetto di giustizia intergenerazionale. Nel mio pensiero filosofico, ho sempre sostenuto l’importanza della virtù e del giusto mezzo. Applicando questi principi al dilemma del prigioniero nel contesto della sostenibilità, potremmo dire che la scelta virtuosa sarebbe quella di cooperare per il bene comune, sia presente che futuro. Tuttavia, come nel dilemma del prigioniero, il timore che gli altri possano non cooperare potrebbe spingere molti a scegliere il proprio interesse immediato. Come possiamo superare questo ostacolo? John Nash: Interessante prospettiva, Aristotele. Dal punto di vista della teoria dei giochi, il dilemma del prigioniero applicato alla sostenibilità rappresenta un classico esempio di come le decisioni individuali razionali possano portare a un risultato subottimale per tutti. Tuttavia, se consideriamo questo come un gioco ripetuto nel tempo, con le generazioni future come giocatori successivi, emergono nuove strategie di equilibrio. Potremmo cercare un “equilibrio di Nash” in cui nessuna generazione ha interesse a deviare da una strategia sostenibile, dato che le generazioni future potrebbero “punire” comportamenti non cooperativi. Francesco: Entrambi sollevate punti cruciali. Dal punto di vista della complessità e della theory of change, dobbiamo considerare che il sistema in cui operiamo è adattivo e interconnesso. Le azioni di oggi influenzano non solo il futuro diretto, ma creano anche feedback loops che possono amplificare o mitigare i nostri sforzi. Propongo di concentrarci su interventi ad alto leverage, ovvero azioni che possono innescare cambiamenti positivi su larga scala con uno sforzo relativamente contenuto. Aristotele: Concordo, Francesco. La virtù, come la sostenibilità, non è un atto singolo ma un’abitudine. Nash, la tua idea di considerare le generazioni future come giocatori attivi è illuminante. Potremmo forse pensare a un sistema di incentivi che allinei gli interessi a breve termine con quelli a lungo termine? John Nash: Esattamente, Aristotele. Un sistema di incentivi ben progettato potrebbe trasformare il gioco da un dilemma del prigioniero a un gioco di coordinamento, dove la cooperazione diventa la strategia dominante. Francesco, come potremmo strutturare questi incentivi considerando la complessità del sistema? Francesco: Dovremmo considerare incentivi su più livelli: economici, sociali e culturali. Per esempio: Economici: Implementare una carbon tax progressiva e reinvestire i proventi in tecnologie sostenibili. Sociali: Creare sistemi di reputazione per aziende e individui basati sul loro impatto ambientale. Culturali: Promuovere l’educazione alla sostenibilità fin dall’infanzia per cambiare i valori sociali nel lungo termine. Questi interventi potrebbero creare dei feedback positivi, rendendo le scelte sostenibili sempre più vantaggiose nel tempo. Aristotele: Mi piace questo approccio multilivello, Francesco. Riflette il mio concetto di eudaimonia, il benessere completo dell’individuo e della società. Nash, come possiamo assicurarci che questi incentivi creino un equilibrio stabile nel lungo periodo? John Nash: Per garantire un equilibrio stabile, dobbiamo considerare la robustezza del sistema. Propongo di: Implementare meccanismi di adattamento automatico degli incentivi in base ai risultati ottenuti. Creare istituzioni internazionali con il potere di far rispettare gli accordi sulla sostenibilità. Sviluppare metriche condivise per misurare il progresso verso la sostenibilità. Francesco, come possiamo assicurarci che questi meccanismi siano sufficientemente flessibili per adattarsi ai cambiamenti imprevisti? Francesco: Per garantire flessibilità e adattabilità, suggerisco di: Implementare sistemi di governance policentrici, che permettano sperimentazioni locali e apprendimento distribuito. Utilizzare approcci di scenario planning per preparare strategie di risposta a diversi futuri possibili. Investire in sistemi di monitoraggio in tempo reale dell’impatto ambientale, sociale ed economico per permettere aggiustamenti rapidi. Aristotele, come possiamo assicurarci che questi sistemi complessi rimangano allineati con i principi etici e di giustizia che hai delineato? Aristotele: Una domanda profonda, Francesco. Per mantenere l’allineamento etico, propongo di: Istituire comitati etici indipendenti che supervisino le decisioni chiave e valutino regolarmente l’equità intergenerazionale. Promuovere la virtù della phronesis (saggezza pratica) nei leader e nei cittadini, per navigare le complessità etiche delle decisioni sulla sostenibilità. Incorporare processi di deliberazione pubblica nelle decisioni chiave, per assicurare che diverse prospettive etiche siano considerate. Nash, come possiamo modellare matematicamente l’interazione tra questi sistemi etici e gli incentivi economici che hai proposto? Per aiutarci ho invitato Lucia, una psicologa comportamentale. John Nash: Benvenuta, Lucia. Prima di passare a te, vorrei rispondere brevemente ad Aristotele. Per modellare l’interazione tra sistemi etici e incentivi economici, potremmo utilizzare una variante della teoria dei giochi che incorpora preferenze sociali e valori etici nelle funzioni di utilità dei giocatori. Questo ci permetterebbe di analizzare come le norme etiche influenzano le decisioni economiche e viceversa. Ma sono molto interessato a sentire la tua prospettiva sul nudging e la neurolinguistica. Lucia: Come psicologa comportamentale, credo che il nudging e la neurolinguistica possano giocare un ruolo cruciale nell’accelerare il cambiamento verso la sostenibilità. Ecco alcuni esempi concreti: Framing positivo: Invece di parlare di “sacrifici per l’ambiente”, potremmo riframe il messaggio come “investimenti per il futuro”. Questo sfrutta il bias di avversione alla perdita, rendendo le azioni sostenibili più attraenti. Default sostenibili: Impostare opzioni sostenibili come default in vari contesti. Ad esempio, le aziende energetiche potrebbero offrire di default energia da fonti rinnovabili, lasciando ai clienti la possibilità di scegliere attivamente fonti non rinnovabili. Feedback in tempo reale: Utilizzare dispositivi smart che forniscono feedback immediato sul consumo di energia o acqua, sfruttando il principio psicologico del rinforzo immediato. Norme sociali: Comunicare regolarmente le statistiche sul comportamento sostenibile della comunità, sfruttando la tendenza umana a conformarsi alle norme sociali. Chunking: Suddividere obiettivi di sostenibilità a lungo termine in azioni più piccole e immediatamente realizzabili, rendendo il cambiamento meno intimidatorio. Priming ambientale: Utilizzare segnali visivi e linguistici nell’ambiente urbano per mantenere la sostenibilità costantemente presente nella mente delle persone. Questi approcci possono complementare le strategie più ampie discusse finora. Cosa ne pensate? Aristotele: Lucia, le tue idee sono intriganti e sembrano allinearsi con il mio concetto di formazione dell’abitudine virtuosa. Tuttavia, mi chiedo: come possiamo assicurarci che questi “nudge” non diventino manipolazioni che minano l’autonomia individuale? La virtù, dopo tutto, richiede scelta consapevole. Francesco: Concordo con la preoccupazione di Aristotele, ma vedo anche il potenziale di questi approcci. Dal punto di vista della teoria del cambiamento, questi interventi potrebbero fungere da “semi di cambiamento”, creando piccole modifiche che si amplificano nel tempo. Lucia, come possiamo integrare questi approcci comportamentali con i sistemi di incentivi e le strutture istituzionali che abbiamo discusso? John Nash: Interessante prospettiva, Lucia. Dal punto di vista della teoria dei giochi, questi nudge potrebbero essere visti come modifiche alla struttura di informazione e alle percezioni dei payoff nel “gioco” della sostenibilità. Potremmo modellare come questi cambiamenti nelle percezioni influenzano l’equilibrio complessivo del sistema. Lucia: Grazie per le vostre riflessioni. Aristotele, la tua preoccupazione sull’autonomia è valida. Propongo di implementare questi nudge con totale trasparenza, informando sempre le persone della loro presenza e scopo. Inoltre, potremmo creare “meta-nudge” che incoraggiano le persone a riflettere criticamente sulle proprie scelte. Francesco, per integrare questi approcci con sistemi più ampi, suggerirei di: Utilizzare il nudging per facilitare l’adozione di nuovi incentivi economici. Incorporare principi di design comportamentale nella progettazione di istituzioni e politiche. Usare tecniche neurolinguistiche per migliorare la comunicazione delle politiche di sostenibilità. Nash, il tuo punto sulla modellazione è eccellente. Potremmo condurre esperimenti controllati per quantificare l’impatto di diversi nudge e incorporare questi dati nei modelli di teoria dei giochi. Aristotele: La vostra discussione mi porta a una riflessione: forse la vera virtù in questo contesto è la capacità di bilanciare sapientemente tutti questi approcci – filosofici, economici, comportamentali e sistemici. Come possiamo coltivare leader e cittadini capaci di navigare questa complessità con saggezza? Sarebbe opportuno invitare una persona esperta di educazione. Maria Montessori: Grazie per coinvolgermi in questa stimolante discussione. Come educatrice, credo fermamente che la chiave per coltivare i leader del futuro capaci di affrontare le sfide della sostenibilità risieda nell’educazione, iniziando fin dalla prima infanzia. Ecco alcuni punti fondamentali basati sul mio metodo che potrebbero contribuire a formare questi leader: Ambiente preparato: Creiamo ambienti di apprendimento che riflettano i principi della sostenibilità. Ad esempio, aule che utilizzano materiali ecologici, sistemi di riciclaggio visibili e giardini sostenibili. Questo permette ai bambini di vivere quotidianamente i principi che stiamo cercando di insegnare. Apprendimento hands-on: Offriamo ai bambini esperienze concrete con la natura e l’ecologia. Attività come la cura di piante, il compostaggio e progetti di conservazione su piccola scala possono instillare un profondo senso di connessione con l’ambiente. Interdisciplinarità: Integriamo i concetti di sostenibilità in tutte le materie, dalla matematica (calcolo dell’impronta ecologica) alle scienze sociali (studio delle culture sostenibili), mostrando come la sostenibilità sia interconnessa con tutti gli aspetti della vita. Pensiero critico e problem-solving: Incoraggiamo i bambini a pensare in modo critico sui problemi ambientali e a proporre soluzioni creative. Questo può essere fatto attraverso progetti di gruppo, dibattiti e sfide di design sostenibile. Responsabilità e autonomia: Diamo ai bambini reali responsabilità nella gestione sostenibile della loro scuola o comunità. Questo potrebbe includere la gestione di progetti di riciclaggio o l’organizzazione di iniziative di sensibilizzazione ambientale. Educazione cosmica: Insegniamo ai bambini a vedere sé stessi come parte di un tutto interconnesso, sviluppando un senso di responsabilità globale e una comprensione delle conseguenze a lungo termine delle azioni umane. Educazione emotiva: Coltiviamo l’empatia e la compassione non solo verso gli altri esseri umani, ma anche verso l’ambiente e le generazioni future. Questo può aiutare a superare il dilemma del prigioniero menzionato da Nash, promuovendo una visione a lungo termine. Apprendimento intergenerazionale: Creiamo opportunità per i bambini di interagire con diverse generazioni, comprendendo diverse prospettive sulla sostenibilità e sviluppando un senso di continuità storica. Lucia, come possiamo integrare questi principi educativi con le tue tecniche di nudging per creare un approccio olistico allo sviluppo dei futuri leader? Aristotele, come possiamo assicurarci che questo approccio educativo coltivi non solo conoscenze e abilità, ma anche la saggezza pratica (phronesis) che hai menzionato? Nash e Francesco, alla luce di questi principi educativi, come potremmo ripensare i nostri modelli di incentivi e sistemi complessi per includere lo sviluppo a lungo termine del capitale umano? Aristotele: Amici miei, la domanda che ci viene posta è di grande importanza e complessità. Per definire un piano operativo efficace, dobbiamo considerare sia la virtù individuale che quella collettiva, mirando a un equilibrio tra il breve e il lungo termine. Propongo un piano della durata di 20 anni, suddiviso in fasi quinquennali. Ecco i punti chiave: Educazione virtuosa (0-5 anni): Integrare i principi di Maria Montessori nelle scuole esistenti. Creare programmi di formazione per educatori sulla sostenibilità e l’etica ambientale. Istituire “circoli di saggezza” comunitari per adulti, promuovendo la phronesis. Costruzione di comunità sostenibili (5-10 anni): Implementare progetti pilota di comunità sostenibili in diverse aree geografiche. Sviluppare reti di scambio di conoscenze e risorse tra queste comunità. Creare sistemi di governance partecipativa a livello locale. Trasformazione economica (10-15 anni): Promuovere modelli di business etici e sostenibili. Implementare sistemi di valutazione del benessere alternativi al PIL. Espandere l’economia circolare e la sharing economy. Armonia globale (15-20 anni): Facilitare il dialogo interculturale sulla sostenibilità. Creare istituzioni globali per la gestione equa delle risorse. Sviluppare tecnologie per la rigenerazione ambientale su larga scala. Per metterlo in pratica senza potere politico diretto, suggerisco di: Creare una rete di “ambasciatori della virtù e della sostenibilità” in vari settori della società. Utilizzare la persuasione morale e l’esempio personale per ispirare il cambiamento. Collaborare con leader influenti in vari campi per amplificare il messaggio. John Nash: Aristotele, il tuo piano fornisce un’eccellente struttura. Dal punto di vista della teoria dei giochi, possiamo considerare questo come un gioco cooperativo a più stadi. Per ogni fase, dovremmo: Identificare gli stakeholder chiave e i loro interessi. Progettare meccanismi di incentivo che allineino gli interessi individuali con quelli collettivi. Creare piattaforme per la condivisione di informazioni e la cooperazione. Per implementarlo senza potere politico diretto, propongo: Sviluppare un “indice di sostenibilità” che le organizzazioni possano adottare volontariamente. Creare coalizioni di aziende, ONG e istituzioni accademiche per implementare parti del piano. Utilizzare la gamification per coinvolgere il pubblico in sfide di sostenibilità su larga scala. Francesco: Costruendo sulle idee di Aristotele e Nash, dal punto di vista della complessità e della teoria del cambiamento, suggerisco di: Identificare i “punti di leva” nel sistema dove piccoli cambiamenti possono portare a grandi effetti. Creare “laboratori viventi” in diverse comunità per testare e iterare rapidamente le soluzioni. Sviluppare sistemi di feedback in tempo reale per monitorare l’impatto delle nostre azioni. Per l’implementazione senza potere politico: Costruire una piattaforma digitale open-source per condividere best practices e coordinare azioni. Utilizzare il crowdfunding e le criptovalute per finanziare progetti allineati con il piano. Creare un movimento globale di “cittadini planetari” che si impegnano a vivere secondo i principi del piano. Lucia: Integrando le prospettive psicologiche e comportamentali, propongo di: Sviluppare una “architettura delle scelte” che renda le opzioni sostenibili le più facili e attraenti. Creare campagne di comunicazione basate sui principi della neurolinguistica per promuovere il piano. Implementare sistemi di ricompensa sociale per comportamenti sostenibili. Per l’attuazione senza potere politico: Collaborare con influencer e celebrità per normalizzare stili di vita sostenibili. Creare app e strumenti digitali che rendano facile e divertente partecipare al piano. Sviluppare programmi di formazione per leader aziendali e comunitari sulle tecniche di nudging per la sostenibilità. Maria Montessori: Per garantire che questo piano abbia un impatto duraturo attraverso le generazioni, suggerisco di: Creare un curriculum globale di “cittadinanza planetaria” da integrare in tutti i livelli di istruzione. Sviluppare programmi di scambio internazionale focalizzati sulla sostenibilità per giovani leader. Istituire “consigli dei bambini” in ogni comunità per dare voce alle generazioni future nelle decisioni attuali. Per l’implementazione senza potere politico diretto: Collaborare con reti di scuole esistenti per adottare e diffondere il curriculum. Creare partnership con organizzazioni giovanili globali per amplificare l’impatto. Sviluppare toolkit educativi open-source che genitori e educatori possano utilizzare indipendentemente. Questa tabella riassume il piano operativo concordato, fornendo una roadmap dettagliata per i primi 5 anni e linee guida più generali per gli anni successivi. Il piano è strutturato in cinque aree chiave: Educazione, Comunità, Economia, Tecnologia e Governance. Alcuni punti chiave da notare: Il piano inizia con azioni concrete e facilmente implementabili, come la formazione degli educatori e il lancio di progetti pilota. C’è una progressione da iniziative locali a soluzioni globali man mano che il piano avanza. L’integrazione tra le diverse aree aumenta nel tempo, riflettendo un approccio sempre più olistico. Le fasi successive (6-20 anni) sono più flessibili, permettendo adattamenti basati sui risultati delle fasi iniziali. Il piano culmina con visioni ambiziose per un futuro sostenibile, inclusa la gestione climatica globale e l’evoluzione verso sistemi di governance planetaria. Per implementare questo piano senza potere politico diretto, sarà cruciale: Costruire una vasta rete di partner in diversi settori (educazione, business, tecnologia, società civile). Utilizzare strategie di grassroots organizing e social media per creare un movimento globale. Sfruttare tecnologie open-source e piattaforme decentralizzate per facilitare la collaborazione e l’implementazione. Cercare continuamente feedback e adattare il piano in base ai risultati e alle sfide emergenti. Questo piano fornisce una struttura flessibile che può essere adattata a diverse scale e contesti, permettendo a individui e organizzazioni di contribuire in modi significativi anche senza un mandato politico formale. Anno Educazione Comunità Economia Tecnologia Governance 1 – Avvio formazione educatori sulla sostenibilità – Lancio “circoli di saggezza” comunitari – Integrazione principi Montessori in scuole pilota – Identificazione comunità per progetti pilota – Creazione rete “ambasciatori della sostenibilità” – Avvio campagne di sensibilizzazione – Sviluppo indice di sostenibilità aziendale – Lancio piattaforma crowdfunding per progetti sostenibili – Creazione app per tracciamento comportamenti sostenibili – Avvio sviluppo piattaforma open-source per best practices – Formazione leader locali su governance partecipativa – Istituzione primi “consigli dei bambini” 2 – Espansione curriculum “cittadinanza planetaria” – Avvio programmi di scambio internazionale per giovani – Implementazione primi progetti pilota di comunità sostenibili – Lancio sfide di gamification per coinvolgimento pubblico – Introduzione sistemi di ricompensa per comportamenti sostenibili nelle aziende – Avvio coalizioni aziendali per sostenibilità – Lancio primi “laboratori viventi” per testare soluzioni – Sviluppo sistemi di feedback in tempo reale – Creazione piattaforme digitali per partecipazione civica – Avvio collaborazioni con influencer per promozione stili di vita sostenibili 3 – Valutazione e perfezionamento programmi educativi – Espansione “circoli di saggezza” a livello nazionale – Creazione reti di scambio tra comunità pilota – Lancio programmi di mentorship tra comunità – Implementazione primi modelli di business completamente circolari – Espansione economia della condivisione – Integrazione AI per ottimizzazione soluzioni sostenibili – Lancio rete globale di sensori ambientali – Sperimentazione con sistemi di governance distribuita – Creazione primi “parlamenti del futuro” con rappresentanza generazionale 4 – Integrazione realtà virtuale nell’educazione ambientale – Lancio università globale online per sostenibilità – Scaling up progetti pilota di successo – Creazione “banche del tempo” per servizi ecosistemici – Introduzione valute complementari basate su impatto ambientale – Lancio mercati globali per scambio risorse sostenibili – Sviluppo prime tecnologie per sequestro carbonio su larga scala – Creazione rete globale per condivisione energia rinnovabile – Implementazione sistemi di voto ponderato basati su impatto ambientale – Lancio piattaforme per negoziazione automatizzata di trattati ambientali 5 – Valutazione impatto quinquennale programmi educativi – Aggiornamento curricula basati su feedback e risultati – Analisi e pubblicazione risultati progetti pilota – Conferenza globale per condivisione best practices – Revisione e aggiornamento indice sostenibilità – Valutazione impatto economico iniziative quinquennali – Lancio primi progetti di terraforming su piccola scala – Creazione rete globale di centri innovazione per sostenibilità – Valutazione efficacia nuovi modelli di governance – Proposta framework per integrazione in sistemi politici esistenti 6-10 – Globalizzazione programmi educativi di successo – Integrazione completa sostenibilità in tutti i livelli di istruzione – Espansione progetti pilota a livello regionale – Creazione “smart cities” completamente sostenibili – Transizione maggioranza aziende a modelli circolari – Implementazione sistemi economici alternativi su larga scala – Sviluppo tecnologie avanzate per rigenerazione ambientale – Creazione infrastruttura globale per energia rinnovabile – Implementazione modelli di governance ibrida (locale-globale) – Creazione istituzioni globali per gestione risorse condivise 11-15 – Evoluzione educazione verso apprendimento continuo e adattivo – Integrazione completa realtà aumentata in esperienze educative – Trasformazione maggioranza comunità in ecosistemi sostenibili – Creazione reti globali di comunità resilienti – Superamento PIL come misura primaria di successo economico – Implementazione globale di sistemi economici rigenerativi – Avvio progetti di ripristino ecosistemi su larga scala – Sviluppo tecnologie avanzate per adattamento climatico – Evoluzione verso sistemi di governance adattiva e anticipatoria – Implementazione meccanismi globali per equità intergenerazionale 16-20 – Raggiungimento alfabetizzazione ecologica universale – Evoluzione verso sistemi educativi completamente personalizzati e basati su AI – Integrazione completa principi sostenibilità in tutte le strutture sociali – Creazione prime colonie spaziali basate su principi di sostenibilità – Transizione globale verso economia post-scarsità – Implementazione sistemi economici basati su benessere olistico – Sviluppo tecnologie per gestione clima globale – Creazione prime intelligenze artificiali dedicate alla gestione ecosistemica – Evoluzione verso sistemi di governance planetaria – Implementazione meccanismi per inclusione entità non-umane in processi decisionali In conclusione Discussione sulla Sostenibilità: Un Approccio Multidisciplinare Partecipanti: Aristotele (Filosofo greco) John Nash (Teorico dei giochi) Francesco (Esperto di complessità e teoria del cambiamento) Lucia (Psicologa comportamentale) Maria Montessori (Educatrice) 1. La sostenibilità: La discussione inizia applicando il dilemma del prigioniero alla definizione di sostenibilità di Brundtland: “Lo sviluppo sostenibile è uno sviluppo che soddisfi i bisogni del presente senza compromettere la possibilità delle generazioni future di soddisfare i propri“. Aristotele: Introduce il concetto di giustizia intergenerazionale e l’importanza della virtù e del giusto mezzo. Sottolinea la sfida di cooperare per il bene comune di fronte al timore che altri possano non farlo. John Nash: Applica la teoria dei giochi, notando che il dilemma del prigioniero in questo contesto mostra come decisioni individuali razionali possano portare a risultati subottimali. Suggerisce di considerare le generazioni future come giocatori in un gioco ripetuto, cercando un “equilibrio di Nash” dove nessuna generazione ha interesse a deviare da una strategia sostenibile. Francesco: Enfatizza la natura adattiva e interconnessa del sistema. Propone di concentrarsi su interventi ad alto leverage che possono innescare cambiamenti positivi su larga scala con uno sforzo relativamente contenuto. 2. Gli incentivi: Il gruppo discute la creazione di un sistema di incentivi che allinei gli interessi a breve termine con quelli a lungo termine. Francesco propone incentivi su più livelli: economici (es. carbon tax), sociali (sistemi di reputazione) e culturali (educazione alla sostenibilità). John Nash: Suggerisce meccanismi per garantire un equilibrio stabile, inclusi: Adattamento automatico degli incentivi Istituzioni internazionali per far rispettare gli accordi Metriche condivise per misurare il progresso Francesco: Propone metodi per garantire flessibilità e adattabilità: Sistemi di governance policentrici Scenario planning Monitoraggio in tempo reale dell’impatto Aristotele: Solleva la questione di come mantenere l’allineamento etico in questi sistemi complessi, proponendo: Comitati etici indipendenti Promozione della phronesis (saggezza pratica) Processi di deliberazione pubblica Lucia: Introduce tecniche di nudging e neurolinguistica: Framing positivo Default sostenibili Feedback in tempo reale Sfruttamento delle norme sociali Chunking degli obiettivi Priming ambientale Maria Montessori: Offre una prospettiva educativa per coltivare i leader del futuro: Ambiente preparato che riflette i principi di sostenibilità Apprendimento hands-on con la natura Integrazione interdisciplinare dei concetti di sostenibilità Promozione del pensiero critico e problem-solving Responsabilità e autonomia nei progetti di sostenibilità Educazione cosmica per una visione interconnessa Educazione emotiva per empatia e compassione Apprendimento intergenerazionale 3. Il piano operativo: Il gruppo sviluppa un piano operativo ventennale, suddiviso in fasi quinquennali: 1. Educazione virtuosa (0-5 anni): Integrazione dei principi Montessori nelle scuole Formazione degli educatori sulla sostenibilità Creazione di “circoli di saggezza” comunitari 2. Costruzione di comunità sostenibili (5-10 anni): Progetti pilota di comunità sostenibili Reti di scambio di conoscenze e risorse Sistemi di governance partecipativa locale 3. Trasformazione economica (10-15 anni): Promozione di modelli di business etici e sostenibili Sistemi di valutazione del benessere alternativi al PIL Espansione dell’economia circolare e della sharing economy 4. Armonia globale (15-20 anni): Dialogo interculturale sulla sostenibilità Istituzioni globali per la gestione equa delle risorse Tecnologie per la rigenerazione ambientale su larga scala 4. Strategie di Implementazione senza Potere Politico: Creazione di una rete di “ambasciatori della sostenibilità” Uso della persuasione morale e dell’esempio personale Collaborazione con leader influenti in vari campi Sviluppo di un “indice di sostenibilità” volontario Creazione di coalizioni tra aziende, ONG e istituzioni accademiche Uso della gamification per coinvolgere il pubblico Piattaforma digitale open-source per condividere best practices Uso di crowdfunding e criptovalute per finanziare progetti Creazione di un movimento globale di “cittadini planetari” Collaborazione con influencer e celebrità Sviluppo di app e strumenti digitali per facilitare la partecipazione Programmi di formazione per leader aziendali e comunitari Curriculum globale di “cittadinanza planetaria” Programmi di scambio internazionale per giovani leader Istituzione di “consigli dei bambini” nelle comunità Conclusione: Questo piano fornisce una roadmap completa per un futuro sostenibile, integrando prospettive filosofiche, economiche, psicologiche ed educative. La sua implementazione richiederà una vasta collaborazione tra diversi settori della società e un impegno continuo per adattarsi alle sfide emergenti. The post Discussione sulla Sostenibilità appeared first on Fullo.
Futures Cone e OKR, come prevedere e gestire il futuro
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. The post Futures Cone e OKR, come prevedere e gestire il futuro appeared first on Fullo.
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. Prima di tutto però parliamo dei Futures Cone (o Coni dei Futuri) di Joseph Voros. Per farlo usiamo degli esempi sempre più precisi. Immaginiamo di poter fare una previsione certa su quanto potrebbe rendere un investimento nel corso dei prossimi anni. Utilizzando i coni dei futuri, rappresentemmo questa previsione come un cono, con la nostra stima certa posta al centro del cono stesso e con l’incertezza che si espande man mano che vai avanti nel tempo. Per questo motivo non abbiamo le certezze ipotizzate all’inizio ma quello che possiamo dire è che nel centro si può trovare il futuro più probabile ed andando verso l’esterno troveremo scenari plausibili, possibili o impossibili. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="380" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/Futures-Cone-Il-cono-dei-futuri.jpeg?resize=580%2C380&ssl=1" alt="Questa versione del cono dei futuri è Copyright di Joseph Voros (2017)" class="wp-image-4207" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/Futures-Cone-Il-cono-dei-futuri.jpeg?resize=700%2C459&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/Futures-Cone-Il-cono-dei-futuri.jpeg?resize=300%2C197&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/Futures-Cone-Il-cono-dei-futuri.jpeg?resize=768%2C504&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/Futures-Cone-Il-cono-dei-futuri.jpeg?w=1101&ssl=1 1101w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Questa versione del cono dei futuri è Copyright di Joseph Voros (2017) Possiamo pensare al come come ad una sorta di “zona di probabilità” intorno alla nostra previsione. Se siamo abbastanza sicuri, il cono sarà più stretto, ma se c’è molta incertezza, il cono si allargherà, indicando una gamma più ampia di possibili risultati. Il miglior modo di prevedere il futuro è inventandocelo Alan Key Non è detto che il futuro possibile combaci con quello Preferibile da noi e quindi dovremo metterci in atto al fine di cambiare il futuro. Anche perché, come disse Alan Key, il miglior modo di prevedere il futuro è inventandocelo. Ed è proprio sul come realizzare il cono Preferibile che possiamo far entrare in gioco gli OKR. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="564" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-6.png?resize=580%2C564&ssl=1" alt="" class="wp-image-4215" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-6.png?resize=700%2C681&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-6.png?resize=300%2C292&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-6.png?w=720&ssl=1 720w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Obiettivi, KR, Iniziative mappati dentro ad un Cono di Futuri Senza andare a discutere delle mie spiccate doti artistiche (vi giuro che su carta era molto più bello) potremmo dire che: gli Obiettivi sono sezioni del cono del futuro Preferibile raggiunti in un determinato momento gli Obiettivi sono racchiudibili all’interno di tre o più Key Result (dati tre punti del piano, esiste sempre una circonferenza che li congiunge) una Iniziativa la possiamo rappresentare come quel tronco di cono che ha al suo interno più Obiettivi (completi o meno) in un preciso arco temporale. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="437" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-7.png?resize=580%2C437&ssl=1" alt="" class="wp-image-4216" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-7.png?resize=700%2C528&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-7.png?resize=300%2C226&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-7.png?w=720&ssl=1 720w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Una iniziativa che ha al suo interno un OKR e parte di un secondo. Questo sistema permette quindi di rappresentare nel tempo quali sono quegli obiettivi che fanno sia parte di una Iniziativa e che ci portano a raggiungere il futuro Preferibile (ad esempio un OKR strategico o la mission aziendale). <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="315" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-8.png?resize=580%2C315&ssl=1" alt="" class="wp-image-4217" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-8.png?resize=700%2C380&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-8.png?resize=300%2C163&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-8.png?w=720&ssl=1 720w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> come il tempo influenza obiettivi e coni dei futuri Anche il tempo è una dimensione chiave, più la durata di una iniziativa sarà lunga più l’obiettivo finale dovrà per forza essere ampio e quindi, per definizione, poco accurato nei suoi KR o con KR espressi come moonshot molto generici. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="409" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-10.png?resize=580%2C409&ssl=1" alt="" class="wp-image-4219" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-10.png?resize=700%2C494&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-10.png?resize=300%2C212&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-10.png?w=719&ssl=1 719w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> iterazioni di OKR e coni dentro coni… Senza contare che il processo iterativo degli OKR può essere facilmente rappresentato come una serie di coni che si susseguono l’uno con l’altro dando, inoltre, la possibilità di identificare momenti importanti o allineamento con North Star o Mission aziendale. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="536" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-9.png?resize=580%2C536&ssl=1" alt="" class="wp-image-4218" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-9.png?resize=700%2C647&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-9.png?resize=300%2C277&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/04/image-9.png?w=720&ssl=1 720w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> OKR disallineati, poco chiari, troppo ampi o troppo piccoli. Altri interessanti effetti che possiamo vedere in questo modello di visualizzazione è che se abbiamo OKR particolarmente circoscritti ridurremo di fatto lo spazio delle possibilità del futuro Preferibile andando ed essere meno resilienti in caso di cambiamenti del mercato intorno a noi, lo stesso vale per le iniziative spropositate rispetto allo spazio delle possibilità o OKR troppo ampi, in questo caso il costo per gestirli supererà i benefici ottenibili andando, inoltre, a farci rischiare di andare fuori obiettivo. Penso che le potenziali di questa interpretazione degli OKR affiancati ai Futures Cones possa essere molto potente e rapprenteare un ottimo strumento di analisi per capire quando le cose non stanno andando come sperato e/o per fare progettazione dei prossimi passi. Nel frattempo se avete voglia di discuterne presto ci sarà un altro corso sugli OKR con Avanscoperta e probabilmente un nuovo meetup dedicato. Se vuoi approfondire ulteriormente iscriviti al corso sugli OKR che terrò prossimamente. Register on Eventbrite The post Futures Cone e OKR, come prevedere e gestire il futuro appeared first on Fullo.
La sostenibilità digitale è un vantaggio competitivo
La sostenibilità digitale è, in fondo, un vantaggio competitivo che le aiuterà a gestire al meglio il futuro. The post La sostenibilità digitale è un vantaggio competitivo appeared first on Fullo.
Un tema a me abbastanza caro, e su cui sto investendo “qualche” energia, è quello della sostenibilità del software. In tempi non sospetti sono entrato negli advocate della Green Software Foundation e da qualche mese ho iniziato a contribuire alla community del W3C sui temi di Sustainable Web. Ne ho parlato allo scorso AgileDay e ne sto parlando in giro per l’Italia in varie conferenze, con un talk che poi è diventato un workshop di una giornata. Ne sto parlando in diversi master sulla sostenibilità ed ho preparato un percorso specifico sul tema che svolgo in aziende in cui entro come temporary/fractional manager. É un percorso che le aziende devono compiere anche perché la sostenibilità digitale è, in fondo, un vantaggio competitivo che le aiuterà a gestire al meglio il futuro. É un vantaggio competitivo perché innesca nelle pipeline di sviluppo una serie di concetti che aiutano a risparmiare sull’esecuzione del software e sulle infrastrutture usate. E grazie a framework come l’Impact Framework (IF) della Green Software Foundation si sta iniziando a parlare di Sustainability as Code. É un vantaggio competitivo perché rende le aziende aderenti a leggi come il Cyber-Resilient ACT o alle direttive sulla accessibilità del software. É un vantaggio competitivo perché innesca processi di risk assessment su temi che altrimenti non verrebbero presi in considerazione (ad esempio il cambio generazionale). Purtroppo però il tema della sostenibilità, sicuramente importante vista la crescita esponenziale dei GHG dell’ITC (che sta succedendo per diversi fattori che passano da una sempre maggiore digitalizzazione e dall’uso dell’AI) non è ancora seguito con la giusta importanza dalle aziende che, volenti o nolenti, sono di fatto technology-driven. Il mancato interesse deriva, probabilmente, dal fatto che parlare di sostenibilità delle proprie infrastrutture IT porta alla luce una serie di temi scomodi e, soprattutto, costosi da gestire ma che, nei prossimi anni, saranno obbligatori dalle varie normative europee in arrivo. La sostenibilità del software come già accennato non è limitata alle emissioni, ma va ad abbracciare tantissimi argomenti che impattano dalla governance aziendale a quella dei processi interni. Temi che spaziano, appunto, dalla CyberSecurity, al debito tecnico, alla Corporate Digital Responsability, al knowledge management per passare da accessibilità ed usabilità per arrivare appunto a tutte le pratiche di Green Software e Green IT. Do you need to introduce green software AND/OR OKR practices to your company? Do you want to participate or organize a workshop on the topic? Let’s discuss it! The post La sostenibilità digitale è un vantaggio competitivo appeared first on Fullo.
OKR, Causalità e Correlazione. Come rappresentare più efficacemente i primi usando la definizione di Causa/Effetto. The post Un effetto voluto appeared first on Fullo.
Nei corsi di OKR, dedico la prima giornata alla discussione di misura, misurazione, KPI e KPI multidimensionali, introducendo concetti chiavi per gli OKR e preparando il terreno per le lezioni successive. Un argomento che suscita grande interesse è la differenza tra Correlazione e Causalità, particolarmente rilevante per comprendere la relazione tra Obiettivo (O) e Risultati Chiave (KR). La distinzione tra Causalità e Correlazione viene esplorata in dettaglio, fornendo un fondamento cruciale per le discussioni e gli esercizi successivi. Nei successivi giorni di corso il termine Causalità, ovviamente viene portato alla luce ma era, man mano, sostituito dalla definizione di Outcome (inteso come Risultato atteso) più vicino al lingo degli OKR. E qui sta un po’ il punto, in italiano l’Outcome–Risultato è a volte frainteso con l’Output-(Risultato di)Produzione, il che mi obbliga a convoluzioni come l’utilizzo di Successo, Risultato-Atteso, Risultato-Chiave per il primo Lavoro-svolto, Risultato-lavoro, Produzione, Quantità-di-Lavoro per il secondo. Nel contesto della sostenibilità, ho notato che quando gli OKR sono insegnati implicitamente, ad esempio nell’ambito della misurazione per Life Cycle Assessment (LCA), evito spesso termini come Causalità, Correlazione, Output e Outcome, optando invece per la più chiara definizione di Causa-Effetto. Questo mi permette di evitare alcuni bias cognitivi ed andare dritto al punto. Durante una recente sessione su OKR in un’azienda, ho introdotto il concetto degli Obiettivi come “Effetto Desiderato” e dei Risultati Chiave come “Causa Scatenante” di tale effetto. Questo approccio ha portato a un momento “AHA” già nel secondo giorno di corso, evidenziando che gli OKR possono essere interpretati come un effetto di multipla causalità. In questa prospettiva, un Obiettivo rappresenta l’effetto desiderato ottenuto attraverso il raggiungimento di diversi Risultati Chiave o Cause. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="300" height="222" class="wp-block-cover__image-background wp-image-4174" alt="gli OKR possono essere visti come un effetto di multipla causalità dove un Obiettivo non è altro che l'effetto desiderato e ottenuto grazie al raggiungimento di tre diversi Key Results/Cause" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/02/image.png?resize=300%2C222&ssl=1" data-object-fit="cover" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/02/image.png?resize=300%2C222&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2024/02/image.png?w=525&ssl=1 525w" sizes="auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px" /> Gli OKR possono essere visti come un effetto di multipla causalità dove un Obiettivo non è altro che l’effetto desiderato e ottenuto grazie al raggiungimento di tre diversi Risultati Chiave/Cause Fullo.net L’utilizzo del principio di Causalità semplifica la comprensione dei legami tra Risultati Chiave e Obiettivi, facilitando la creazione di OKR scritti in modo più chiaro e allineato al raggiungimento degli Outcome desiderati. Se vuoi approfondire ulteriormente iscriviti al corso sugli OKR che terrò prossimamente. Register on Eventbrite The post Un effetto voluto appeared first on Fullo.
Navigare tra i KPI: Guida alla comprensione di metriche di Leading, Lagging, Reporting ed Esplorative
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 […] The post Navigare tra i KPI: Guida alla comprensione di metriche di Leading, Lagging, Reporting ed Esplorative appeared first on Fullo.
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. Misurare le performance è fondamentale per il successo aziendale, e i Key Performance Indicators (KPIs) sono strumenti essenziali per questo compito. 1. KPIs Leading: Il Futuro in un Numero I KPIs leading sono come una finestra sul futuro, fornendo indicazioni preziose per anticipare le tendenze e orientare le decisioni strategiche. Un esempio di KPI leading è il “Customer Acquisition Cost (CAC) to Customer Lifetime Value (CLV) Ratio.” Esempio: Rapporto CAC su CLV Questo KPI leading offre insights sulla potenziale redditività dell’acquisizione di nuovi clienti. Un rapporto favorevole suggerisce che il costo di acquisizione è giustificato dal valore atteso del cliente nel tempo. Osservare variazioni in questo rapporto può prevedere le future performance finanziarie. 2. Metriche Esplorative: Alla Scoperta dei Pattern Le metriche esplorative sono come una bussola inesplorata che guida l’analisi dei dati alla ricerca di pattern e tendenze. Un esempio è la “User Engagement Heatmap.” Esempio: Heatmap di Coinvolgimento Utente Questa metrica esplorativa visualizza come gli utenti interagiscono con un sito web o un’applicazione. Esplorando le variazioni di coinvolgimento, è possibile identificare aree di alta o bassa interazione, portando a insight preziosi su preferenze utente, potenziali problemi di usabilità o opportunità di ottimizzazione. 3. Lagging Metrics: Riflessi del Passato Le Lagging Metrics sono indicatori che riflettono le prestazioni passate e sono spesso utilizzate per valutare l’efficacia delle azioni già intraprese. Esempio: Revenue Annua La revenue annua è una Lagging Metric in quanto rappresenta il risultato di attività e strategie passate. Esaminare questa metrica consente di valutare il successo o l’insuccesso di iniziative precedenti. 4. Metriche di Reporting: Quadro Costante nel Tempo Le Metriche di Reporting sono strumenti strutturati utilizzati per comunicare le performance a intervalli regolari, offrendo una visione costante della situazione. Esempio: Rapporto Mensile di Utilizzo del Sito Un rapporto mensile sull’utilizzo del sito web è una Metrica di Reporting. Fornisce informazioni regolari e strutturate sulle interazioni degli utenti, creando una base stabile per il monitoraggio delle performance. Confronto tra Tipi di Metriche: KPI Orientamento temporale Utilizzo decisionale Espresso come Leading Metrics Anticipa il Futuro Guida le Decisioni Future Numeri Predittivi Exploration Metrics Esplora il Presente e il Passato Esplorazione per Scoperte Precedenti Visualizzazioni Qualitative o Grafiche Lagging Metrics Riflette il Passato Valuta l’Impatto Passato Numeri Descrittivi Reporting Metrics Riferisce il Presente e il Passato Fornisce un Quadro Costante Dati Numerici Strutturati come e quando usare le varie tipologie di metriche Conclusione: Navigare tra i KPI Comprendere la distinzione tra KPI di leading, lagging, metriche esplorative e metriche di reporting è cruciale per un’utilizzazione efficace dei dati. I KPIs leading guidano le decisioni strategiche, offrendo una visione anticipata del futuro, mentre le metriche esplorative forniscono una mappa per esplorare il terreno dei dati alla ricerca di nuove scoperte. Le Lagging Metrics valutano il passato, mentre le Metriche di Reporting forniscono un quadro costante delle performance. Navigare tra questi tipi di KPIs e metriche consente alle aziende di ottenere una visione più completa delle proprie performance, conducendo a decisioni informate e orientate al successo. Se vuoi approfondire ulteriormente iscriviti al corso sugli OKR che terrò prossimamente. Register on Eventbrite The post Navigare tra i KPI: Guida alla comprensione di metriche di Leading, Lagging, Reporting ed Esplorative appeared first on Fullo.
Green Software: Progettazione per l’Always Available
Parlando di Green software, e preparando un corso di un paio di giorni sul tema, è emersa la necessità di chiarire il tema della differenza tra “Always Available” ed “Always On“. Il concetto di fondo è alcuni prodotti software, soprattutto quelli critici per il modello di business dell’azienda o per gli stakeholder che li devono […] The post Green Software: Progettazione per l’Always Available appeared first on Fullo.
Parlando di Green software, e preparando un corso di un paio di giorni sul tema, è emersa la necessità di chiarire il tema della differenza tra “Always Available” ed “Always On“. Il concetto di fondo è alcuni prodotti software, soprattutto quelli critici per il modello di business dell’azienda o per gli stakeholder che li devono utilizzare, debbano essere sempre disponibili, questo concetto non va letto però come avere dei server sempre accesi, ma va interpretato sull’avere un’infrastruttura che garantisca la disponibilità del software e l’eventuale scalabilità in caso di richiesta. Nulla di nuovo l’orizzonte, si tratta alla fine di quello che promette il Cloud fin dalla sua nascita. Il concetto di architetture “Always Available” nel contesto del Green Software implica molto più e significa ragionare in modo olistico su più aspetti del software stesso. Ma andiamo in dettaglio. Scalabilità e Riduzione del Consumo Energetico Non si tratta solo di mantenere i server attivi, ma di progettare un’infrastruttura che garantisca la disponibilità del software e la scalabilità quando necessario. Questo non solo riduce il consumo energetico ma promuove anche una maggiore sostenibilità. L’implementazione di sistemi di scalabilità per un software “Always Available” rispetto a uno “Always On” comporta una gestione più efficiente delle risorse. Utilizzare meno energia per erogare un servizio non significa solo attivare o disattivare parti di un data center, ma anche eliminare il “bloatware” e semplificare l’architettura. Questo si traduce in una gestione più efficiente e sostenibile delle risorse energetiche. Pro: Efficienza Energetica: Riduzione del consumo energetico grazie alla gestione dinamica delle risorse. Scalabilità su Richiesta: Capacità di adattarsi a variazioni di carico senza spreco di risorse. Contro: Complessità Iniziale: La progettazione di un’architettura scalabile richiede un maggiore impegno in fase iniziale. Sviluppo Aggiuntivo: L’implementazione di sistemi scalabili può richiedere uno sforzo di sviluppo aggiuntivo. No-Bloatware: Semplicità per Sostenibilità La riduzione delle funzionalità del software, eliminando il “bloatware“, è un passo fondamentale per garantire la sostenibilità del software. Concentrarsi sulle funzionalità essenziali non solo semplifica la gestione e la manutenzione ma riduce anche l’impatto ambientale complessivo. Pro: Semplicità dell’Architettura: Un software più snello è più facile da gestire e manutenere (e riduce il Debito Tecnico). Minor Impatto Ambientale: Riduzione dell’impatto energetico grazie alla presenza solo delle funzionalità necessarie. Contro: Possibili Limitazioni: La riduzione delle funzionalità potrebbe limitare alcune opzioni per gli utenti. Costi del Refactoring: La rimozione del “bloatware” potrebbe essere particolarmente costoso in termini econimici e di tempo e distrarre il team da altri obiettivi. Software Availability vs. Ridondanza È cruciale distinguere “Software Availability” dal mero concetto di ridondanza. Non si tratta solo di avere architetture ridondanti, ma di garantire un servizio di base sempre attivo, attivando o disattivando servizi secondo necessità. Tuttavia, questo obiettivo richiede una riflessione approfondita sulla progettazione dell’architettura dei servizi. Le pratiche di Chaos Monkey e di Software Degradability vanno nella direzione corretta per caratterizzare al meglio questo tema. Pro: Efficienza del Servizio: Minimo indispensabile attivo per garantire la disponibilità del servizio. Gestione Dinamica: Possibilità di adattarsi alle variazioni del carico senza duplicare risorse inutilmente. Contro: Comprensione Errata: Confondere “Software Availability” con la ridondanza potrebbe portare a implementazioni eccessivamente complesse. Richiede Pianificazione: Una gestione dinamica richiede una pianificazione accurata e una progettazione attenta. Efficienza Energetica: Il Ruolo delle Infrastrutture Cloud Nel perseguire l’obiettivo “Always Available“, la scelta di infrastrutture Cloud che utilizzano energia verde o rinnovabile diventa prioritaria. Pro: Sostenibilità Energetica: Contribuisce alla riduzione dell’impatto ambientale grazie all’uso di energie rinnovabili. Selezione Consapevole: Scelta mirata di infrastrutture che promuovono la sostenibilità usando energia rinnovabile o facendo migrazione dei processi su datacenter in base alla componente carbonica dell’energia. Contro: Limitate Opzioni: Alcune regioni potrebbero avere opzioni limitate per infrastrutture a basso impatto ambientale. Possibili Costi Aggiuntivi: Alcune opzioni verdi potrebbero comportare costi leggermente superiori. Delega delle Prestazioni Ottimizzare il sistema per recuperare dati in modo efficiente e costruire meccanismi di caching per migliorare le prestazioni senza dover eseguire operazioni costose in tempo reale. Pro: Efficienza del Recupero Dati: Ottimizzazione per il recupero di dati in modo efficiente senza gravare sui sistemi. Prestazioni Migliorate: Utilizzo di meccanismi di caching per migliorare le prestazioni senza eseguire operazioni costose in tempo reale. Contro: Possibile Obsolescenza: Meccanismi di caching potrebbero portare a risultati non sempre aggiornati. Complessità di Implementazione: Richiede una pianificazione accurata per implementare efficacemente i meccanismi di caching. Modalità di Degradazione Creare applicazioni che possano funzionare anche in condizioni di rete limitate o senza accesso immediato ai dati. Questo contribuisce alla disponibilità continua del servizio. Pro: Continuità del Servizio: Applicazioni che funzionano anche in assenza di rete o accesso immediato ai dati garantiscono la continuità del servizio. Esperienza Utente Migliorata: Gli utenti possono continuare a utilizzare l’applicazione anche in condizioni non ideali, migliorando l’esperienza complessiva. Contro: Limitazioni Funzionali: In modalità di degradazione, alcune funzionalità avanzate potrebbero non essere disponibili. Complessità di Sviluppo: Creare un’applicazione che funzioni in diverse condizioni richiede uno sforzo aggiuntivo durante lo sviluppo. Conclusioni La progettazione per un software “Always Available” richiede un equilibrio tra efficienza energetica, scalabilità, e la semplificazione dell’architettura. Eliminare il “bloatware” e concentrarsi sulle funzionalità essenziali sono passi cruciali verso la sostenibilità del software, mantenendo al contempo un servizio affidabile e efficiente. La scelta di infrastrutture Cloud sostenibili completa questo approccio, contribuendo a un impatto ambientale complessivamente ridotto. Do you need to introduce green software AND/OR OKR practices to your company? Do you want to participate or organize a workshop on the topic? Let’s discuss it! The post Green Software: Progettazione per l’Always Available appeared first on Fullo.
Come al solito preparare talk ed aggiornare slide per le lezioni mi porta ad approfondire temi già visti con nuovi paper, informazioni collaterali e report. Mentre preparavo il talk per l’AgileDay sul Sustainable Software, talk a corredo di quello fatto lo scorso anno riguardo ai Green Principles mi sono accorto che usare prodotti digitali in […] The post Green Web Smart Working Software appeared first on Fullo.
Come al solito preparare talk ed aggiornare slide per le lezioni mi porta ad approfondire temi già visti con nuovi paper, informazioni collaterali e report. Mentre preparavo il talk per l’AgileDay sul Sustainable Software, talk a corredo di quello fatto lo scorso anno riguardo ai Green Principles mi sono accorto che usare prodotti digitali in modo che siano sostenibili aiuta anche a fare Smart Working. Ma andiamo per punti. Quando si parla di Sustainable Software (1, 2, 3, 4) si va a fondo sui temi dell’impatto Sociale, di quello sulla Governance di impresa e di quello Ambientale (appunto il Green Software). Ma lascio l’approfondimento ai primi due argomenti per un prossimo post e continuo qui con l’ultimo. Quando si parla di Green Software si parla, in soldoni, di abbattimento dei GHG in tutta la filiera di utilizzo dei programmi. Partendo dalla scelta dell’infrastruttura su cui si posizionerà l’hardware, del suo utilizzo ottimale (sia per tasso di carico che di tipologia di energia scelta), passando alla gestione dei dati e del networking per arrivare all’uso sul device dell’utente. Ad esempio, una delle pratiche più importanti in ambito di Green Web Software (verticalizzazione dei temi sul solo World Wide Web) sono quelle relative al WPO (Web Performance Optimization) di cui, in tempi non sospetti parlavo in giro per l’Italia (ne parlai anche ad una conferenza Delphi). In sostanza più un sito è ottimizzato (meno script, immagine ottimizzate, caching lato client) e minore sarà la banda usata e l’energia utilizzata dai dispositivi degli utenti in fase di rendering. Tutta questa filippica per dire che tenere d’occhio l’impronta carbonica del software, e dei processi, che stiamo usando è, ai fini del Green Software, importante. Ma che c’entra lo Smart Working? Ad esempio, una videocall su Zoom produce tra 100 e 1000 grammi di GHG e necessita tra 2 e 12 litri d’acqua (dipende dal numero di partecipanti, hardware utilizzato per fare le call, fonti energetiche, etc.), decisamente di meno di uno spostamento di auto o sui mezzi pubblici per andare al lavoro, e quindi molto green. Se poi togliessimo, da questa videocall, la componente video ridurremmo il suo impatto fino al 96%. Benissimo direte voi, ma stiamo pur sempre parlando Remote Working e non Smart Working. Ecco, se lavorassimo in maniera asincrona quella call potrebbe trasformarsi in una e-mail (tra 3 e 17 grammi di GHG). La morale? Se impari a lavorare in asincrono, e smetti di fare call inutili, riduci anche la tua impronta carbonica. Tutto questo che c’entra con il talk all’AgileDay? Nulla, ma mi divertiva ed uscivo, appunto, da una call-che-poteva-essere-una-mail. The post Green Web Smart Working Software appeared first on Fullo.
Facciamo la spesa con gli OKR, una metafora
Definire gli OKR durante una crisi equivale a fare la spesa quando si ha fame. È fondamentale distinguere tra bisogni essenziali e desideri momentanei, fissare aspettative realistiche, considerare alternative e mantenere la flessibilità. Gli OKR agiscono come strumenti guida per dare priorità e concentrarsi sulle attività più impattanti durante i periodi turbolenti. The post Facciamo la spesa con gli OKR, una metafora appeared first on Fullo.
Gli OKR sono come una mappa che ci indica la direzione da seguire, ma dobbiamo essere sicuri che la destinazione sia veramente ciò di cui abbiamo bisogno e non solo un desiderio passeggero. Proprio come nella lista della spesa, dovremmo prenderci il tempo di riflettere su ciò che mettiamo nel nostro carrello, valutando attentamente se ne abbiamo davvero bisogno o se è solo un capriccio momentaneo. In tali periodi di crisi, è ancora più cruciale essere consapevoli delle nostre risorse limitate e fare una scelta ponderata su dove investire la nostra energia e le nostre risorse. Allo stesso modo in cui controlliamo il nostro budget quando facciamo la spesa, dovremmo considerare attentamente quali obiettivi inserire nella nostra strategia OKR per massimizzare il nostro potenziale e raggiungere risultati significativi. Come quando andiamo a fare la spesa, ci capita spesso di essere attirati dalle tentazioni sulle nostre isole preferite, come l’isola dei dolci o l’isola delle novità. Allo stesso modo, nel definire gli OKR, potremmo essere tentati di scegliere quegli obiettivi che sembrano più allettanti o all’avanguardia, senza valutare adeguatamente se siano veramente cruciali per il raggiungimento dei nostri obiettivi a lungo termine. Ecco perché è fondamentale andare oltre l’apparenza e affrontare la realtà dei fatti. Chiedersi “per che fine/a che scopo” abbiamo scelto un obiettivo ci aiuta a comprendere il suo valore intrinseco e il contributo che potrebbe apportare al nostro successo complessivo. Rendendoci conto del perché un determinato obiettivo è importante per noi, possiamo fare scelte più intelligenti e allineate con le nostre reali necessità. Infine, così come nello shopping se manca un ingrediente, dobbiamo rimanere flessibili e adattarci alle circostanze che cambiano. Nel corso del tempo, potrebbe essere necessario rivedere i nostri OKR, proprio come rivediamo la nostra lista della spesa. Potrebbe accadere che ci siano più modi per raggiungere un certo obiettivo. Invece di essere rigidi e attaccati a una sola strategia, dovremmo essere aperti a considerare diverse possibilità e ad adattarci alle circostanze mutevoli. Dobbiamo essere pronti a fare regolazioni e modifiche, tenendo sempre a mente l’obiettivo finale che vogliamo raggiungere. Quando siamo in crisi, potremmo sentirci sopraffatti e disorientati, ma è proprio in questi momenti che gli OKR diventano ancora più importanti. Ci forniscono una bussola per orientarci nella giusta direzione e concentrare le nostre energie su ciò che veramente conta. Durante una crisi, potrebbero sorgere nuove opportunità o nuove sfide da affrontare, quindi dobbiamo essere pronti a rivedere la nostra strategia e a modificare i nostri OKR di conseguenza. Al contrario, gli OKR ci offrono una struttura per affrontare le difficoltà in modo sistematico e mirato. Ci aiutano a identificare e affrontare le sfide più rilevanti, al fine di superare la crisi e raggiungere i nostri obiettivi. Scrivere un OKR durante una crisi è come fare la spesa affamati. Francesco Fullone, Torino Agile Conference È essenziale distinguere tra ciò che è essenziale e ciò che è solo desiderato, essere realistici nelle aspettative, considerare alternative e rimanere flessibili. Gli OKR possono essere il nostro strumento per mantenere il focus e la chiarezza di intenti durante periodi di turbolenza. Ci aiutano a delineare una strategia di azione e a concentrare le nostre risorse sulle attività più significative e impattanti. Quando siamo affamati, la tentazione di riempire il carrello con cibi poco salutari o non necessari è molto forte. Allo stesso modo, durante una crisi, potremmo sentirsi attratti da obiettivi che sembrano promettenti ma che potrebbero non essere davvero fondamentali per il nostro successo a lungo termine. In conclusione, scrivere un OKR quando siamo in crisi è come fare la spesa affamati. È essenziale distinguere tra ciò che è davvero necessario e ciò che è solo una voglia momentanea. Così come la lista della spesa ci aiuta a pianificare e organizzare i nostri acquisti, gli OKR servono come guida per focalizzarci sui risultati concreti e significativi che vogliamo raggiungere. Se vuoi approfondire ulteriormente iscriviti al corso sugli OKR che terrò prossimamente. Register on Eventbrite The post Facciamo la spesa con gli OKR, una metafora appeared first on Fullo.
Riutilizzare i vecchi cellulari, o cambiarne il modello di business?
Il classico problema di puntare alla luna e guardare il dito. Creare un datacenter con vecchi cellulari è un'idea ingegnosa ma non risolve il problema di fondo... i cellulari hanno una vita media troppo corta. The post Riutilizzare i vecchi cellulari, o cambiarne il modello di business? appeared first on Fullo.
È di poche settimane fa la notizia di uno studio di una ricercatrice dell’università di San Diego di sfruttare i vecchi cellulari prossimi allo smantellamento in centri di riciclaggio o, peggio, destinati alla discarica per costruire un datacenter utile ad erogare microservizi (e/o applicazioni serverless) online. Alla base dello studio il concetto che l’emissione di CO2 relativa alla produzione (embodied Co2), all’utilizzo ed allo smantellamento (recycle) dei cellulari è prevalente nella prima e nell’ultima fase rendendo di fatto anti-economico (da un punto di vista delle emissioni) di riciclarne la materia prima quando i device potrebbero essere utilizzati (repurpose nel gergo dell’economia circolare) per altri scopi. Da un punto di vista del mero calcolo questo è corretto, e ne ho anche parlato lo scorso anno durante l’AgileDay (intorno al minuto 6.45) introducendo i temi di Green Software. Sempre durante lo stesso talk (dura 10 minuti, guardatevelo) dico anche che il problema alla radice è che di fatto i produttori (dei cellulari, ma anche di software) ci forzano a cambiare i cellulari con una media di uno ogni 2 anni per rimanere al passo con i tempi. È il mercato baby. – Direte voi, e non posso che darvi ragione. Però i produttori, che oggi producono dei dispositivi con una potenza di calcolo pari a quella di un laptop di fascia media (se non addirittura superiore), con minime variazioni anno su anno potrebbero anche rivedere, diversamente, i loro modelli di business al fine di ridurre gli impatti della CO2 generata. Ad esempio facendo pagare micro-canoni su determinati aggiornamenti, abilitando features particolari a canone, rilasciando (come un po’ già avviene per i Fairphone) componenti aggiornati (e ritirando contestualmente quelli vecchi o danneggiati). O guadagnando da esclusive e transazioni economiche sui loro store (ah, già lo fanno? cavalli golosi…). Insomma, riutilizzare i vecchi cellulari per erogare servizi online può essere, anzi lo è proprio, un’idea interessante e che riduce la CCI (Computational Carbon Intensity) così come reso esplicito dai dati relativi alle sperimentazioni e dalle conclusioni del paper. 7 CONCLUSION The major takeaways of this work are: (1) For specific workloads, clusters of repurposed phones are cheaper and more carbon efficient than traditional servers. (2) More broadly, scavenging unwanted equipment shows ex- cellent potential for building economic and carbon-efficient systems, especially when renewable energy is plentiful. (3) Sustainability has operational and manufacturing facets; manufacturing dominates as operating trends towards zero with cleaner energy mixes. Junkyard Computing: Repurposing Discarded Smartphones to Minimize Carbon, Jennifer Switzer et al. Il fatto che un raid di 10 Pixel 3A sia più performante ed usi una scala in meno di energia di una istanza AWS EC2.C5 è rilevante. Ma è altrettanto importante, come ammette anche la stessa autrice del paper, iniziare ad avere delle chiare metriche di emissione di CO2 dei device che stiamo acquistando, ad oggi trovare dati sull’LCA dei prodotti digitali è pressocché impossibile, più o meno come caricare sull’arca di Noè un liocorno. (4) Accurate LCA information is essential for carbon-based anal- yses; it would be beneficial if more ICT manufacturers pub- lished this information, including cloud providers who build custom systems. Junkyard Computing: Repurposing Discarded Smartphones to Minimize Carbon, Jennifer Switzer et al. Infine, resto dell’idea che un cellulare che costa tra i trecento ed un migliaio di euro dovrebbe durare, ed essere riparabile, per non meno di cinque anni e che i produttori dovrebbero indagare su linee di business alternative alla sola vendita di hardware; senza obbligarci di fatto ad aggiornamenti forzati solo per non essere vittime di scam che sfruttano bachi di vecchi sistemi operativi. Perché il vero impatto non è quello derivante dai consumi energetici, ma dal numero eccessivo di prodotti immessi sul mercato, invenduti o finiti in discarica perché studiati per non essere riparati o per un aggiornamento dovuto più a questioni di estetica che a vere necessità. Our work highlights the need for more holistic analyses of the en- vironmental impact of computing. With the substantial carbon cost of manufacturing and the difficulties of responsible recycling, the energy efficiency of a device may be the least significant component of its environmental and human impact. Junkyard Computing: Repurposing Discarded Smartphones to Minimize Carbon, Jennifer Switzer et al. The post Riutilizzare i vecchi cellulari, o cambiarne il modello di business? appeared first on Fullo.
Un ottimo libro che spiega cos'è un Circular Economy Manager e perché è un ruolo complesso da svolgere. The post Circular Economy Manager appeared first on Fullo.
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… Inizialmente abbandonato nella libreria dei libri non letti, lo ho rispolverato ad inizio agosto per rilassarmi leggendo qualcosa in italiano e non in inglese, la lettura è stata piacevole e lo ho divorato in pochi giorni nelle pause tra una attività ed un’altra. Partiamo subito dalla piccola delusione citata in precedenza, questa deriva dal fatto che il libro non porta dei case study italiani, o almeno non porta case study al di fuori delle multinazionali, alcuni dei quali già noti. Avrei preferito qualcosa inerente al mercato locale delle PMI, ma era solo una mia velleità e non mina alla qualità del contenuto generale. Il libro è suddiviso in tre macro-temi (sparsi tra i vari capitoli): cos’è la Circular Economy ed i modelli di business ad essa affini (cap. 1 e 2); cos’è il Circular Economy Manager (cap. 3) e come diventarlo (cap. 5); i case study di aziende multinazionali sottoforma di intervista ai CEM che li hanno portati avanti (cap. 4). Visto che l’ultimo tema è già stato trattato vediamo i primi due. I modelli economici della Circular Economy Ho apprezzato il fatto che le classiche introduzioni al mondo della sostenibilità siano state ridotte al minimo rendendo il libro più diretto ad un target con già una buona infarinatura del tema, così come ho apprezzato l’aspetto business oriented della definizione di economia circolare introducendo e spiegandone, con esempi concreti, i 5 modelli principali: Input sostenibili, Prodotto come servizio, Sharing Economy, Allungamento del ciclo di vita dei prodotti e Riciclo & Riuso. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="564" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image.png?resize=580%2C564&ssl=1" alt="" class="wp-image-4067" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image.png?resize=700%2C681&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image.png?resize=300%2C292&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image.png?resize=768%2C747&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image.png?resize=1536%2C1494&ssl=1 1536w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image.png?resize=1200%2C1167&ssl=1 1200w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image.png?w=1838&ssl=1 1838w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image.png?w=1740&ssl=1 1740w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Se volete approfondirli c’è tantissima letteratura a riguardo. La cosa importante è che il libro ci ricorda che sempre di management stiamo parlando e che il CEM deve, di fatto, capire a fondo i modelli operativi dell’azienda e farli evolvere e non limitarsi a sterili analisi su cosa si può o non può fare o mera reportistica. Cos’è il Circular Economy Manager La seconda parte del libro affronta il tema centrale, cos’è e cosa deve saper fare un CEM. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" width="580" height="556" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image-1.png?resize=580%2C556&ssl=1" alt="– Le dieci abilità suddivise nei quattro livelli. Geremicca, Andrea; Tagliafierro, Nicola. Circular Economy Manager (Italian Edition) (p. 64). Hoepli. Kindle Edition. " class="wp-image-4068" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image-1.png?resize=700%2C671&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image-1.png?resize=300%2C287&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image-1.png?resize=768%2C736&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/image-1.png?w=784&ssl=1 784w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Le dieci abilità suddivise nei quattro livelli. – Geremicca, Andrea; Tagliafierro, Nicola. Circular Economy Manager (Italian Edition) (p. 64). Hoepli. Kindle Edition. Non vado qui a riassumere tutti i singoli aspetti, le skills (soft o hard) e le attività nel dettaglio. Però mi soffermo alla concretezza della descrizione che permea nel testo. Il CEM è una persona che deve identificare aree di innovazione nell’azienda, mediare con gli stakeholder interni, analizzare le modifiche all’eventuale modello di business e fare una serie di esperimenti per valutare l’efficacia delle assunzioni fatte il tutto in un ambiente spesso poco propenso al cambiamento. Un CEM è sostanzialmente un Complexity Manager1 con doti da mediatore alla Voss. Francesco Fullone Penso che questa sia l’approccio alla definizione del ruolo più chiaro ed allineato con quanto da me visto finora ed ho apprezzato immensamente il fatto che venga spiegato, senza giri di parole, come gran parte delle azioni svolte dal CEM siano, in sostanza, viste inizialmente come spese2 (forse-non-necessarie), se non addirittura fastidi, e solo dopo la loro messa a terra come portatrici di innovazione e nuovi modelli di business. Anche perché il CEM che accetta la sua sfida all’interno di un organismo economico di qualsiasi tipo deve essere ben consapevole che non troverà mai la strada in discesa, e che difficilmente sarà approvato e tantomeno acclamato da tutti i colleghi; non verrà supportato velocemente dai dati, non avrà ricevuto una formazione consolidata e riconosciuta per il suo ruolo e dovrà piuttosto inventarselo giorno dopo giorno, trovando poco conforto nelle analisi passate e presenti. Geremicca, Andrea; Tagliafierro, Nicola. Circular Economy Manager (Italian Edition) (pp. 60-61). Hoepli. Kindle Edition. A chiusura del capitolo vengono poi spiegati i diversi aspetti del lavoro di un Circular Economy Manager in base al tipo di azienda (start-up, PMI, enterprise) e cosa aspettarsi, o come prepararsi, per affrontarlo al meglio. Forse questa parte la avrei approfondita un po’ di più, ma comunque raggiunge il risultato di instillare qualche domanda da porsi ed approfondimenti da fare prima di buttarsi nella mischia. Considerazioni finali Come è ormai evidente sono allineato con quanto espresso nel libro e ne consiglio la lettura se volete capire un po’ più concretamente cosa fare in azienda per mettere a terra progetti di sostenibilità, se invece volete un supporto esterno sono a vostra disposizione. Do you need to introduce green software AND/OR OKR practices to your company? Do you want to participate or organize a workshop on the topic? Let’s discuss it! The post Circular Economy Manager appeared first on Fullo.
Hoshin Kanri, pianificazione strategica e OKR
Le aziende cercano costantemente metodi efficaci per pianificare e raggiungere i risultati desiderati. Non è un mistero che apprezzi particolarmente gli OKR, questo però non mi impedisce di usare anche altre metodologie affiancandole o indipendenti al fine di trovare una quadra rispetto allo stile dell'azienda con cui lavoro. Una delle metodologie che più apprezzo usare è Hoshin Kanri, un sistema di pianificazione strategica originario dal Giappone ma che nasce dall'influenza di W. Edwards Deming nel dopoguerra. The post Hoshin Kanri, pianificazione strategica e OKR appeared first on Fullo.
Le aziende cercano costantemente metodi efficaci per pianificare e raggiungere i risultati desiderati. Non è un mistero che apprezzi particolarmente gli OKR, questo però non mi impedisce di usare anche altre metodologie affiancandole o indipendenti al fine di trovare una quadra rispetto allo stile dell’azienda con cui lavoro. Una delle metodologie che più apprezzo usare è Hoshin Kanri, un sistema di pianificazione strategica originario dal Giappone ma che nasce dall’influenza di W. Edwards Deming nel dopoguerra. Cos’è Hoshin Kanri Hoshin Kanri, che significa letteralmente “gestione della bussola” in giapponese, è una metodologia che si concentra sulla pianificazione strategica e sulla traduzione degli obiettivi a livello organizzativo. Si basa su un approccio strutturato e collaborativo per coinvolgere tutti i livelli dell’organizzazione nella definizione degli obiettivi chiave e nell’implementazione delle azioni necessarie per raggiungerli. La metodologia è incentrata sul concetto di “passare la palla” (catchball), che promuove una comunicazione continua e reciproca tra i livelli gerarchici, creando un ciclo di feedback costante. <img data-recalc-dims="1" loading="lazy" decoding="async" src="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/Hoshin-Kanri-X-matrix.webp?resize=580%2C547&ssl=1" alt="Hoshin Kanri X Matrix" class="wp-image-4054" width="580" height="547" srcset="https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/Hoshin-Kanri-X-matrix.webp?resize=700%2C660&ssl=1 700w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/Hoshin-Kanri-X-matrix.webp?resize=300%2C283&ssl=1 300w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/Hoshin-Kanri-X-matrix.webp?resize=768%2C725&ssl=1 768w, https://i0.wp.com/www.fullo.net/blog/wp-content/uploads/2023/08/Hoshin-Kanri-X-matrix.webp?w=1024&ssl=1 1024w" sizes="auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px" /> Immagine tratta da https://www.process.st/hoshin-kanri/ Il concetto del catchball è indispensabile perché permette il coinvolgimento di tutti i livelli dell’organizzazione. Infatti, Hoshin Kanri, come qualsiasi strumento di management, funziona meglio quando coinvolge tutti i livelli dell’organizzazione. È importante che la direzione strategica sia comunicata e comprenda gli obiettivi chiave che devono essere raggiunti. Inoltre, coinvolgere i team operativi nella definizione degli obiettivi e nel processo decisionale favorisce l’allineamento e l’impegno comune verso il successo aziendale. Per rappresentare le decisioni prese e le ripercussioni operative viene utilizzata la matrice Hoshin (o X-matrix). Questa aiuta a visualizzare gli obiettivi chiave, gli indicatori di prestazione e le azioni pianificate in un formato strutturato. La matrice consente una chiara connessione tra gli obiettivi strategici e le azioni operative necessarie per raggiungerli, facilitando l’allineamento e la misurazione dei risultati. In un ciclo dal macro (What) al micro (Who) che individua la mission, le azioni da compiere, le metriche e gli attori coinvolti ed il tipo di correlazione (forte, debole o assente) tra tutte le azioni identificate. Così come tanti altri processi ispirati al lavoro di Deming (vi ricordate Plan, Do, Check, Act di Lean?) anche Hoshin funziona con un ciclo di feedback continuo. È difatti essenziale per il successo di Hoshin Kanri che il concetto di “catchball“, che promuove una comunicazione aperta e continua tra i diversi livelli dell’organizzazione, sia rappresentato da un dialogo costante per contribuire al miglioramento delle strategie e delle azioni intraprese e che, contestualmente, vengano raccolti KPI chiave per misurare le prestazioni e prendere decisioni in base al progredire degli obiettivi. Il feedback al livello strategico può garantire l’aggiornamento delle priorità e il riorientamento delle risorse se necessario. Inoltre, l’aggiornamento e la revisione periodica del piano strategico consentono di adattarsi alle mutevoli dinamiche aziendali e di mercato. Hoshin Kanri è un potente strumento di pianificazione strategica che può aiutare un’azienda a raggiungere i suoi obiettivi chiave. La metodologia promuove l’allineamento organizzativo, coinvolge i team operativi e fornisce un sistema strutturato per monitorare e misurare il progresso. Hoshin Kanri vs OKR Dopo questa breve introduzione non posso esimermi dal far un piccolo paragone con gli OKR (Obiettivi e risultati chiave). Entrambi i metodi hanno lo scopo di guidare la pianificazione strategica, ma differiscono nella loro struttura e focus. Hoshin Kanri è un sistema più strutturato, concentrato sull’allineamento verticale degli obiettivi, dalla direzione strategica ai team operativi. Nel frattempo, gli OKR (nella loro forma più tattica) si concentrano sull’allineamento orizzontale, stimolando la collaborazione tra i team per il raggiungimento degli obiettivi comuni. Proprio a causa di questa loro complementarietà mi è capitato di usare il primo metodo, insieme alla fase di catchball, per favorire la discussione strategica e la messa a terra tattica trovando i punti di contatto tra tutte le attività (facendo emergere naturalmente iniziative per gli OKR) e di usare il secondo per validare quanto emerso identificando dei Risultati Chiave coerenti con la visione globale del progetto. Questo perché scegliere le attività strategiche con gli OKR è, ahimè, complesso se il grado di maturità dell’azienda non è abbastanza alto. Così come gli OKR, anche una metodologia come Hoshin Kanri, non può funzionare se la mission dell’azienda non è chiara al top management. Ma a quel punto la discussione da fare è molto più lunga ed ampia e, ad esempio, si potrebbero usare pratiche di processi decisionali collaborativi come l’Open Space Technology per facilitare una attività di catchball su cui poi identificare dei Risultati Chiave, che al mercato per due soldi mio padre comprò… Se vuoi approfondire ulteriormente iscriviti al corso sugli OKR che terrò prossimamente. Register on Eventbrite The post Hoshin Kanri, pianificazione strategica e OKR appeared first on Fullo.
Cyber Resilience Act e Sostenibilità Sociale del Software
Le buone intenzioni del CRA di regolamentare la sicurezza delle infrastrutture digitali sono state implementate con il principio di usare la dinamite per andare a pesca. In un barile. Posizionato nel nostro bagno. Sopra la tazza del cesso. Sicuramente qualche pesce lo faremo fuori, ma nel processo sarà tanta la m...a da dover spalare. :( The post Cyber Resilience Act e Sostenibilità Sociale del Software appeared first on Fullo.
Non presumere mai cattiveria laddove basti la stupidità. Rasoio di Hanlon Il Rasoio di Hanlon è la prima cosa che mi viene in mente quanto leggo documenti come il Cyber Resilience Act o il decreto legge antipirateria. Questo perché nonostante le buone intenzioni dietro a tali bozze di leggi (o peggio, leggi approvate) spesso è evidente la carenza di una competenza tecnica chiara ma, soprattutto, l’incapacità di avere una visione complessiva del tema sul fronte implementativo, sociale ed economico. Se per la legge anti pirateria ci si può appellare alla definizione di blocco degli IP solo se univocamente destinati ad attività illecite (art. 2.1) per trovare una scappatoria utile a liberare tutti i server dietro ad una CDN (voglio però vedere gli impatti, economici e sociali, sulle imprese quando verrà bloccato un ecommerce che fattura qualche milione di euro o il server di un ospedale per qualche giorno, perché la macchina burocratica sarà complessa da gestire) per il Cyber Resilience Act (CRA d’ora in poi) il problema è ben più profondo. Il Cyber Resilience Act è una proposta di legge dell’Unione Europea che punta a definire le disposizioni urgenti in materia di cyber sicurezza. Il CRA dovrebbe avere l’obiettivo di garantire che i prodotti digitali immessi sul mercato dell’UE presentino meno vulnerabilità e i produttori siano responsabili della sicurezza informatica per tutto il ciclo di vita di un prodotto. Fin qui tutto, più o meno, bene (se parlassimo di prodotti puramente commerciali e che al loro interno non dipendono da prodotti puramente community driven), peccato che il modo in cui i requisiti fondamentali per garantire questa sicurezza siano stati definiti in modo vago e potenzialmente dannoso per l’ecosistema Open Source e, forse, per tutto l’ecosistema digitale europeo. Ma andiamo per gradi. I requisiti fondamentali del Cyber Resilience Act sono: la definizione di un sistema di certificazione per i prodotti connessi; l’obbligo per i produttori di segnalare eventuali vulnerabilità dei propri prodotti; l’obbligo per i produttori di fornire aggiornamenti software per correggere eventuali vulnerabilità e di non divulgare prodotti non completi; l’obbligo per i produttori di fornire informazioni chiare e comprensibili sulla sicurezza dei propri prodotti. Purtroppo però secondo la comunità OSS, il linguaggio utilizzato dal CRA non rende chiara la responsabilità legale per un prodotto community driven (ad esempio Python), dando potenzialmente alla Python Software Foundation (PSF) la responsabilità finanziaria per qualsiasi prodotto scritto con quello stesso linguaggio. Se la PSF venisse ritenuta responsabile, il potenziale onere finanziario potrebbe rendere impossibile fornire Python, PyPI e molti strumenti AI strategici al pubblico europeo (vista anche l’importanza di quest’ultima per l’AI Act europeo). Ma non parliamo solo di linguaggi, anche prodotti OSS già sul mercato e distribuiti da fondazioni o entità senza scopo di lucro avranno i loro grattacapi. La lettera aperta indirizzata ai legislatori dell’UE e scritta dai principali CMS PHP Open Source (Drupal, Typo3, WordPress, Joomla) sottolinea l’importanza del software libero e open source per l’economia delle SME e dei singoli nel settore dell’informatica e chiede di rivedere il Cyber Resilience Act andando ad identificare alcuni punti cardine per cui adottare l’attuale testo sarebbe dannoso: non distingue tra software proprietario e software open source; non fornisce una definizione chiara di “produttore” e “fornitore”; non fornisce una definizione chiara di “prodotto”; non fornisce una definizione chiara di “vulnerabilità”; non fornisce una definizione chiara di “rischio”. non scinde la reponsabilità di chi offre “supporto” (gratuito o a pagamento) da quella di chi produce (o vende) il prodotto Questo senza andare a discutere di particolari aspetti come il divieto di diffondere software in versione alfa, o comunque non definitiva, dimostrando quanto il mondo dei legislatori sia totalmente distaccato e lontano da quelle che sono le pratiche del mondo OSS. In sostanza sembra che il CRA sia stato scritto, se non fosse che credo nel succitato rasoio di Hanlon, per favorire le grandi multinazionali del software, che, ricordiamoci, sono prevalentemente americane, andando a minare ogni forma di imprenditoria digitale locale, appesantendola di inutile burocrazia e costi di gestione non assorbibili dai più. Questo porterà ad un impoverimento del settore, che già oggi non gode dei fondi a pioggia d’oltre manica e che è prevalentemente portato avanti da piccole imprese; il tutto rischiando di creare una crisi di mercato ed una svendita delle imprese (con ricadute su temi di sostenibilità sociale) all’estero. Il tutto esponendoci anche a rischi geopolitici (quindi sostenibilità di governance) non indifferenti dovendo, per forza affidarci a prodotti americani o cinesi gestiti da colossi su cui, la storia ci insegna, ben poco i nostri legislatori possono operare. Le buone intenzioni di regolamentare un minimo la sicurezza delle infrastrutture digitali sono state implementate con il principio di usare la dinamite per andare a pesca. In un barile. Posizionato nel nostro bagno. Sopra la tazza del cesso. Sicuramente qualche pesce lo faremo fuori, ma nel processo sarà tanta la m…a da dover spalare. :( Divulgate le lettere aperte su questi temi e coinvolgete le associazioni di settore, dando loro l’occasione di dimostrare di non essere stupide o in malafede. The post Cyber Resilience Act e Sostenibilità Sociale del Software appeared first on Fullo.