Nell’articolo precedente ho raccontato il modello del giardiniere: il modo in cui Toyota affronta gli sprechi in un ordine preciso, prima le persone, poi il flusso, poi le attività. Ne nasce una leadership che coltiva invece di installare. In questo articolo spiego come il Kanban Maturity Model abbia ripreso questi stessi principi. Li traduce in pratiche precise e verificabili, che segnano il passaggio da un livello di maturità al successivo.
Il Muri irrisolto genera l’eroe
Ai primi livelli, ML1 e ML2, il lavoro non è visualizzato in modo sistematico. Non esistono policy esplicite su cosa entra nel sistema e quando. Chi decide cosa fare oggi lo decide con il buon senso, non con una regola scritta e condivisa. Senza un limite dichiarato al lavoro in corso, tutto arriva insieme. Chi tiene in piedi il sistema è chi sa improvvisare meglio sotto pressione: l’eroe. Il Muri, il sovraccarico, nasce dal fatto che nessuno ha mai dichiarato quanto lavoro il sistema può reggere.
Il primo sollievo arriva già a ML2, con l’emergere di una figura dedicata, il Flow Manager. Il suo compito esplicito è alleviare il sovraccarico locale e stabilizzare il flusso. È un sollievo parziale: il KMM etichetta questo livello come “emergente”. Qualcuno inizia a occuparsene, ma non è ancora il sistema a farlo strutturalmente.
ML3: i processi sostituiscono gli eroi
Il salto vero è a ML3, segnato dal motto che il KMM usa esplicitamente: “no more heroes anymore”. Non è un cambio di mentalità, è un cambio di pratiche. Una board rende visibile il lavoro reale. Limiti espliciti al WIP e cadenze fisse di replenishment stabiliscono insieme cosa entra e cosa aspetta. Policy scritte e condivise sostituiscono quelle trattenute nella testa di chi ha più esperienza.
Con queste pratiche il Muri si affronta nei fatti. Il ruolo stesso cambia forma, dal Flow Manager di ML2 al Service Delivery Manager e Service Request Manager (anche chiamato Demand Manager) di ML3, e il focus si sposta dal semplice sollievo al valore del servizio. Nasce l’unità di intenti: i processi consistenti sostituiscono gli eroi. Con il carico sotto controllo, anche il Mura, l’irregolarità del flusso, si riduce, perché il lavoro entra a un ritmo dichiarato invece che a ondate imprevedibili.
Il Muda viene per ultimo
Solo a questo punto, con persone e flusso stabilizzati, ha senso occuparsi del Muda. Tipico di ML4 e ML5, significa eliminare le attività senza valore, affinare con modelli probabilistici, estendere il miglioramento oltre il singolo team.
L’errore più comune è affrontare il Muda per primo. È il più visibile, il più facile da spiegare a un dirigente: si “elimina questa attività inutile”. Affrontare Muri e Mura è scomodo, perché costringe a decidere cosa il sistema non può più permettersi di chiedere alle persone. Eliminare però attività che sembrano spreco in un sistema ancora sovraccarico e irregolare spesso significa individuare il sintomo sbagliato.
Jidoka diventa il blocco del ticket
Il telaio di Sakichi Toyoda si fermava da solo alla rottura di un filo. Nel metodo Kanban questo diventa una regola operativa precisa. Quando un elemento si blocca per un difetto, il ticket di rework si aggancia esplicitamente al suo genitore bloccato sulla board. Non è un dettaglio grafico. Significa che chiunque guardi la board vede subito dove il flusso si è rotto, invece di scoprirlo settimane dopo da un cliente insoddisfatto.
Genchi Genbutsu: la board non basta
Andare a vedere i fatti di persona ha due risvolti, nel metodo Kanban. Il primo è aprire la board invece di affidarsi a un report che riassume, e quindi semplifica troppo, la realtà. Il secondo è sedersi fisicamente accanto a chi eroga il servizio e osservare cosa fa davvero. Un report può dire che una richiesta è stata evasa in tre giorni. Solo guardando chi la evade si scopre quanto di quel tempo è lavoro reale e quanto è attesa o rilavorazione. Emergono aspetti che restano invisibili a chi guarda solo i numeri aggregati. Il KMM colloca questo passaggio, dalle intuizioni ai dati, esplicitamente a partire da ML3.
Un percorso pratico, per il settore dei servizi
Il modello del giardiniere è il sistema che Toyota ha costruito in decenni, dentro una cultura industriale specifica. Il Kanban Maturity Model prende lo stesso sistema e lo rende percorribile per chi non parte da lì. Una sequenza di pratiche verificabili, che qualsiasi organizzazione di servizi può adottare un passo alla volta: board, limiti di WIP, cadenze, policy esplicite, blocco dei ticket, osservazione diretta del servizio. Non è un’interpretazione della filosofia Toyota, è lo stesso principio reso incrementale, misurabile, portabile fuori dalla fabbrica dove è nato.
Bibliografia
David J. Anderson, Teodora Bozheva, Kanban Maturity Model: A Map to Organizational Agility, Resilience, and Reinvention – 2nd Edition, Kanban University Press, 2021
Jeffrey K. Liker, Karyn Ross, The Toyota Way to Service Excellence: Lean Transformation in Service Organizations, McGraw Hill, 2017
Nel settore dei servizi molte organizzazioni faticano perché approcciano la leadership con una mentalità meccanicistica. In questo approccio, il leader agisce come un installatore di software: implementa strumenti, “installa” procedure standard e si aspetta che l’azienda funzioni come un ingranaggio perfetto. Per avvicinarsi davvero all’eccellenza nei servizi, però, serve un cambio di prospettiva: il passaggio dalla visione del leader-meccanico a quella del leader-giardiniere. In un’azienda di servizi, dove il valore è creato nell’interazione umana, non si può “installare” l’efficienza, bisogna coltivare le condizioni perché essa possa emergere.
Questo approccio distingue la mera implementazione di strumenti (spesso utile solo nel breve periodo) dalla creazione di una cultura profonda basata sui due pilastri del pensiero Toyota: miglioramento continuo e rispetto per le persone. Per far crescere un’organizzazione sana e resiliente, occorre smettere di agire sulla superficie delle procedure e iniziare a nutrire le radici filosofiche del sistema.
Le radici della crescita: filosofia e pensiero a lungo termine
La filosofia è il substrato nutritivo del modello del giardiniere. Il pensiero sistemico orientato al lungo periodo non è un lusso, ma una condizione per non farsi guidare solo dalla logica del profitto trimestrale. Il modello 4P codificato da Jeffrey Liker identifica infatti la Filosofia (Philosophy) come la base dell’intera struttura:
Philosophy (Filosofia): la base del sistema. Decisioni guidate da uno scopo superiore e dal contributo alla società, anche a scapito dei risultati finanziari immediati.
Process (Processo): il terreno in cui il valore fluisce senza interruzioni.
People (Persone): lo sviluppo del talento attraverso la sfida costante.
Problem Solving (Risoluzione dei Problemi): la disciplina dell’apprendimento organizzativo.
Questo orientamento nasce dalla visione di Sakichi Toyoda, il quale ha insegnato che un leader deve “sporcarsi le mani” e conoscere il business dalle fondamenta. Il suo contributo più noto è il concetto di Jidoka: l’automazione dal tocco umano. Come un giardiniere che progetta un sistema di irrigazione che si arresta se rileva un’anomalia, Sakichi inventò un telaio capace di fermarsi istantaneamente alla rottura di un filo, impedendo la produzione di scarti. Il leader-giardiniere è il custode di questa qualità integrata, attento a non sacrificarla per un risultato immediato.
Vale la pena notare che il modello 4P non è la lettura di un osservatore esterno. Liker racconta di un incontro con il nipote di Sakichi, Eiji Toyoda, l’uomo che ha portato l’azienda da essere un piccolo produttore locale a diventare un colosso globale: sulla sua scrivania teneva copie del suo libro in inglese e in giapponese, e gli disse di aver strutturato il pensiero dell’azienda meglio di quanto Toyota stessa sapesse spiegarlo ai propri dirigenti. Un riconoscimento che pesa, perché arriva da chi il metodo lo ha vissuto dall’interno, non da chi lo ha solo studiato.
Preparare il terreno: ottimizzare il processo per il valore
Prima di piantare qualsiasi cosa, il terreno va preparato, e questo significa affrontare tre tipi di spreco, in un ordine preciso. Il primo è il Muri, il sovraccarico: un terreno a cui si chiede di sostenere più piante di quante ne possa nutrire non produce di più, produce piante deboli su tutta la superficie. Nei servizi è lo stesso: caricare le persone oltre la loro capacità reale non aumenta l’output, lo degrada ovunque. Per questo il Muri va affrontato per primo: chiedere di più a chi è già sovraccarico non lascia energia per occuparsi d’altro.
Il secondo è il Mura, l’irregolarità del flusso: un terreno che riceve troppa acqua oggi e niente per settimane, non fa crescere le piante meglio di uno irrigato con costanza. Sovraccarica in un momento, lascia a secco nell’altro, e il risultato è comunque una qualità compromessa. L’ideale del One-Piece flow (fare una cosa per volta) e della produzione livellata serve proprio a questo: sostituire l’alluvione con un’irrigazione regolare.
Il terzo è il Muda, lo spreco puro: le erbacce che non nutrono nulla e sottraggono solo risorse al resto del giardino. Il Value-Stream Mapping serve a mappare il flusso del valore e riconoscerle per toglierle di mezzo; il lavoro standardizzato è il “palo” a cui si lega la pianta perché cresca nella direzione corretta invece che a caso.
Affrontare gli sprechi in quest’ordine, prima le persone, poi il flusso, poi le attività, permette al giardino di dare il meglio di sé, invece di restare travolto dal caos operativo.
Coltivare il talento: le persone al centro del giardino
Per Toyota, il rispetto per le persone non è mera cortesia; è la responsabilità di sfidare i collaboratori a dare il meglio di sé. Il leader-giardiniere agisce come un coach attraverso l’On-the-Job Development (OJD). Latondra Newton, che ha trasformato il concetto di On-the-Job Development in Toyota da una pratica tacita a un approccio deliberato di coaching e insegnamento, sottolinea un punto cruciale: il coach deve permettere ai membri del team di “oscillare verso i limiti esterni” del sentiero tracciato. Un leader meccanicistico corregge l’errore istantaneamente; un giardiniere permette alla pianta di inclinarsi leggermente per creare un momento di insegnamento, aiutandola a trovare autonomamente la “luce” del miglioramento.
Le 4 fasi del modello OJD sono:
Scegliere un problema con il team: identificare sfide che superino leggermente le capacità attuali.
Dividere il lavoro e rendere la direzione avvincente: assegnare obiettivi che diano senso al lavoro quotidiano.
Eseguire, monitorare e istruire: lasciare spazio alla sperimentazione, intervenendo come guida quando si raggiungono i limiti del processo.
Feedback, riconoscimento e riflessione: consolidare l’apprendimento attraverso il ciclo PDCA.
Il contrario di questo modello è la crescita per vegetazione spontanea: responsabilità che si allargano più in fretta delle competenze, senza che nessuno insegni a chi le riceve gli strumenti di base, leggere un numero, strutturare un obiettivo, gestire una criticità senza improvvisare. Non è un problema di talento, è un’assenza di metodo, spesso scambiata per autonomia quando in realtà è abbandono.
Lo sviluppo del leader avviene attraverso tre ondate progressive, mirate a creare non solo esecutori, ma coach:
Aware (Consapevole): comprendere la teoria.
Able to Do (Capace di fare): applicare i principi nel Gemba.
Able to Teach (Capace di insegnare): sviluppare altri leader. Non esistono scorciatoie: generare nuovi giardinieri è ciò che distingue una leadership che dura da una che si esaurisce con la singola persona.
L’obiettivo del percorso non si esaurisce nella terza ondata individuale. Un leader che diventa Able to Teach comincia a sua volta a coltivare altri all’interno dell’organizzazione: è il punto in cui il modello collettivo di Toyota, il miglioramento che arriva dal basso e si moltiplica, prende forma concreta. Non un solo giardiniere che coltiva un giardino, ma un giardiniere che forma altri giardinieri.
Potatura e cura: il Problem Solving come disciplina di apprendimento
Il Problem Solving è l’arte della “potatura”: eliminare ciò che ostacola la crescita per orientare l’organizzazione verso il True North (il Nord Ideale). Non è una reazione alle emergenze, ma una mentalità scientifica. Il leader-giardiniere pratica il Genchi Genbutsu: va a controllare personalmente lo stato delle “foglie” (i fatti) per individuare i parassiti (le cause radice), rifiutando di affidarsi a report astratti.
Il set di strumenti è il Toyota Business Practices (TBP) strutturato in 8 passi (PDCA):
Plan: 1. Chiarire il problema rispetto all’ideale; 2. Scomporre il problema; 3. Definire target sfidanti; 4. Analisi dei “5 Perché”; 5. Sviluppare contromisure (ipotesi).
Do: 6. Attuare le contromisure con rapidità.
Check: 7. Monitorare sia i risultati che il processo.
Act: 8. Standardizzare i successi e condividere la conoscenza.
Il raccolto: eccellenza nei servizi e impatto sul cliente
L’eccellenza nei servizi non è un obiettivo a sé, è la conseguenza naturale di una leadership che coltiva sistematicamente persone e processi. La differenza tra chi si ferma alla gentilezza superficiale e chi coltiva davvero il sistema si vede proprio dove il cliente la sente di più: nel tempo che deve aspettare, nella fatica che deve fare per ottenere quello che gli serve, nella sensazione di trovarsi dentro un sistema che scorre o dentro uno che arranca nonostante le buone intenzioni di chi lo gestisce.
Un’organizzazione può essere accogliente nei modi e comunque lenta nei fatti, se nessuno ha mai lavorato sul flusso che sta dietro la cortesia. Quando invece il flusso è stato coltivato con cura, la produttività cresce senza che le persone debbano lavorare più in fretta o sotto pressione: cresce perché il lavoro è organizzato meglio, non perché costa più fatica a chi lo fa. Ed è un vantaggio che si misura, non solo si racconta: le organizzazioni che coltivano sistematicamente persone e processi ottengono risultati economici superiori alla media. L’eccellenza, in altre parole, non è un costo aggiuntivo. È un investimento che si ripaga.
Dai concetti alla pratica: un caso concreto
C’è un caso che mi ha riguardato direttamente e che mostra questo intero approccio all’opera, non come principio astratto ma come cosa accaduta nei fatti. Il punto di partenza era tipico: una figura direttiva che stava assumendo responsabilità sempre più ampie con la necessità di apprendere nuovi strumenti di management.
L’ho affiancata con incontri regolari, ogni due settimane, di due o quattro ore. In quel percorso abbiamo costruito insieme, un problema alla volta, l’impianto di governance e la gestione dei flussi di lavoro della struttura che stava nascendo, sempre con la stessa logica: non teoria calata dall’alto, ma gestione dei problemi reali che quella persona portava al tavolo. Ogni incontro affrontava un tema gestionale concreto, come leggere i numeri, come monitorare l’avanzamento del lavoro, come strutturare obiettivi e responsabilità, come gestire le criticità senza improvvisare, partendo sempre da strumenti operativi, una board, delle metriche, un foglio di calcolo, e dalle situazioni reali. Lei si portava a casa qualcosa da applicare da subito, con l’impegno di riportare un riscontro all’incontro successivo.
Nel tempo, quella persona ha cominciato a fare lo stesso con il proprio team: oggi accompagna direttamente i propri riporti con lo stesso approccio che ha vissuto in prima persona. È la cascata che il modello descrive: il giardiniere ha formato un secondo giardiniere, e quel secondo giardiniere ha già cominciato a coltivare il proprio giardino.
Il passo che resta da fare, ed è oggi la proposta sul tavolo, è estendere lo stesso accompagnamento a un gruppo più ampio di figure nella stessa organizzazione, perché la capacità gestionale cresca in modo più ampio e strutturato, invece di restare affidata a singoli rapporti di coaching isolati.
Conclusione: iniziare la trasformazione oggi
La leadership del giardiniere richiede onestà verso se stessi. Se un’organizzazione si limita a risolvere emergenze senza far crescere le persone, sta solo rimandando un problema che si ripresenterà, più grande. La trasformazione inizia quando il leader smette di dare ordini e inizia a porre domande scientifiche al Gemba.
Vale la pena, a questo punto, fermarsi un momento e guardare al proprio stile di leadership con onestà. Quanto tempo si dedica davvero a comunicare uno scopo che vada oltre il risultato del trimestre, e quanto le decisioni prese ogni giorno lo contraddicono nei fatti? Si sta lasciando alle persone lo spazio per sbagliare quel tanto che serve a imparare, o si interviene troppo presto, soffocando con un controllo che finisce per bloccare la crescita? E quante ore, ogni settimana, si passano davvero a osservare il lavoro reale e a fare coaching sul campo, invece che dentro riunioni e report che raccontano il lavoro senza mostrarlo?
Bibliografia
Jeffrey K. Liker, Karyn Ross, The Toyota Way to Service Excellence: Lean Transformation in Service Organizations, McGraw Hill, 2017
Nell’articolo precedente ho lasciato in sospeso un tema: che la saggezza di Sun Tzu, quella del conquistare intero e intatto senza distruggere, ha una radice profonda che arriva fino al pensiero giapponese dietro a Toyota e a Kanban. È il momento di affrontarlo.
Attenzione, però. È facile cadere nella scorciatoia: “Cina e Giappone, in fondo è tutto Oriente, tutto si tiene”. Sarebbe una semplificazione grossolana. La cultura cinese di Sun Tzu e quella giapponese di Toyota sono profondamente diverse, e le differenze contano più delle somiglianze. Ma sotto le differenze c’è davvero una radice condivisa, e ha un nome: il Tao. Sun Tzu pone il Tao come il primo dei cinque fattori fondamentali dell’analisi strategica, prima ancora del cielo, della terra, del comando e della disciplina. La cultura giapponese ha assorbito moltissimo dalla Cina nei secoli passati (dalla scrittura in Kanji al Buddismo), ma i rapporti moderni sono segnati da profonde ferite storiche e tensioni mai del tutto superate. Una multinazionale come Toyota, che è l’orgoglio del Giappone, non citerà mai concetti cinesi come Sun Tzu o il Tao. Eppure molti aspetti del taoismo emergono visibilmente nel pensiero Toyota.
Il flusso che non si forza
Il cuore del pensiero taoista è il wu wei, l’agire senza forzare. Non è passività, non è non fare nulla. È agire assecondando la natura delle cose invece di imporsi contro di essa. Lao Tzu usa l’immagine dell’acqua: la cosa più cedevole del mondo, eppure quella che scava la roccia. L’acqua non combatte il terreno, lo asseconda, evita il pieno e scorre nel vuoto, e proprio così arriva ovunque.
Sun Tzu prende esattamente questa immagine e la porta sul campo di battaglia. L’esercito dev’essere come l’acqua: evita i punti forti del nemico e colpisce quelli deboli, non ha forma fissa, si adatta al terreno che incontra. Non è una metafora poetica, è una dottrina operativa.
E qui la radice arriva fino a Toyota, senza forzature. Il principio del flusso che sta alla base del Lean e di Kanban è la stessa intuizione. Il lavoro deve scorrere, non essere spinto a forza. Il push system – riversare lavoro nel sistema perché “tanto prima o poi si farà” – è esattamente il combattere contro il terreno che Sun Tzu sconsiglia: si accumulano code, sovraccarico, attriti. Il pull system è l’acqua che asseconda la conformazione: si tira il lavoro quando c’è la capacità di riceverlo, si scorre nel vuoto invece di premere sul pieno. Non è un trucco gestionale. È wu wei applicato al lavoro della conoscenza.
Conoscere il terreno con i propri occhi
C’è un secondo punto in cui Sun Tzu e Toyota si toccano. Sun Tzu ripete che senza la conoscenza delle condizioni reali del terreno le possibilità di vittoria si dimezzano. Il grande generale non decide dalla tenda, sulla base di un modello astratto: conosce a fondo il terreno vero, quello su cui i soldati cammineranno.
Toyota ha un nome preciso per questo: genchi genbutsu, “vai a vedere con i tuoi occhi”. Non fidarti del report, non fidarti dello schema sulla lavagna: vai al gemba, il posto reale dove il lavoro accade, e guarda. Entrambi rifiutano la stessa cosa, la decisione presa sulla rappresentazione invece che sulla realtà. Il Toyota Way lo dice con una distinzione netta: un conto sono i dati, che sono astrazioni, un altro sono i fatti, che si vedono solo dove il lavoro accade. Distinguere il sintomo dalla causa richiede di andare a vedere cosa succede davvero, non cosa dovrebbe succedere secondo il modello.
Vincere senza combattere, cioè non generare lo spreco
Nell’articolo precedente ho insistito sul “vincere senza combattere”. La vera vittoria di Sun Tzu non distrugge il nemico, previene la battaglia. La battaglia che si può evitare è già, in un certo senso, una battaglia vinta – perché anche vincerla sul campo costa risorse, uomini, tempo, può essere uno spreco.
Toyota fa la stessa mossa sul terreno della produzione, ma qui devo essere preciso, perché è un punto su cui si semplifica sempre troppo. Di solito si parla di muda, lo spreco come attività che non aggiunge valore, e ci si ferma lì. Ma gli sprechi secondo Toyota sono tre, non uno, e muda è l’ultimo dei tre. Prima viene muri, il sovraccarico delle persone. Poi mura, l’irregolarità, la variabilità del flusso. Solo alla fine muda, l’attività non a valore aggiunto. Il Toyota Way li lega in una catena: è l’irregolarità del flusso a generare il sovraccarico, e il sovraccarico a produrre le attività inutili e i difetti. Ma se questa è la catena con cui gli sprechi nascono, l’ordine con cui si affrontano è un’altra cosa – ed è qui che sta il punto.
Si affronta prima muri, il sovraccarico sulle persone. Poi mura, l’irregolarità del flusso. Solo dopo muda. Il motivo è semplice e profondo insieme: se prima non liberi le persone dal sovraccarico, come fanno ad aiutarti a risolvere le altre due forme di spreco? Una persona schiacciata dal troppo lavoro non ha la lucidità né l’energia per migliorare il flusso o eliminare le attività inutili. È esattamente il “conquistare intero e intatto” del primo articolo, tradotto in fabbrica: non sacrifichi le persone per ottimizzare il processo, le preservi perché senza di loro il processo non lo ottimizza nessuno. Non è un’idea moderna: Sun Tzu diceva di trattare i soldati come propri figli, ed è per questo che lo seguivano fino in fondo. Il rispetto per le persone che Toyota mette tra i suoi pilastri ha radici antiche quanto il Tao.
Il “vincere senza combattere” e il “non generare lo spreco” sono la stessa saggezza. In entrambi i casi la vittoria spettacolare – la battaglia vinta all’ultimo, il progetto salvato con lo straordinario eroico – è già il sintomo di un fallimento a monte. Il sistema ben progettato non ha bisogno di eroi. Non a caso il Kanban Maturity Model definisce con il motto “no more heroes anymore” il livello di maturità in cui un’organizzazione smette di dipendere dagli slanci eroici dei singoli e comincia a reggersi su processi e politiche esplicite.
Adattarsi al momento, non al modello
L’ultimo punto in comune è forse il più sottile. Il comandante saggio, dice Sun Tzu, non assume un’identità fissa, la sua saggezza emerge al momento propizio. Gli stratagemmi vittoriosi dei nostri avi, si legge, esistono solo nel momento presente: non possono essere tramandati in anticipo. Ogni situazione è unica, e la sua soluzione può derivare solo dall’unicità di quel singolo caso.
Questo è, parola per parola, lo spirito del kaizen: il miglioramento continuo che risponde alle condizioni attuali, non l’applicazione di una ricetta decisa altrove. È anche la ragione per cui evito sempre di calare in azienda “il metodo” pacchettizzato. Il metodo giusto è quello che emerge dalle condizioni reali di quell’organizzazione, in quel momento. Un modello è una rappresentazione semplificata della realtà, non la realtà: serve finché aiuta a vedere, va abbandonato appena pretende di sostituire lo sguardo.
Le differenze, che contano
Fin qui le affinità. Ma le differenze tra Sun Tzu e Toyota sono reali e vanno rispettate.
Sun Tzu nasce nel conflitto e nella competizione. C’è un avversario, un altro esercito, anche se l’ideale supremo è non doverlo combattere. Toyota nasce nella cooperazione produttiva: il “nemico” non è un altro, è lo spreco, un avversario impersonale che sta dentro il sistema. Ed è proprio questa differenza che rende il ponte utile per le organizzazioni. Perché in un’azienda il vero nemico non sono le persone – il collega, l’altro reparto, il responsabile, il concorrente – ma il sistema mal disegnato. Sun Tzu ci insegna a non distruggere l’avversario umano; Toyota ci insegna a identificare l’avversario giusto, che è impersonale.
C’è una seconda differenza. Sun Tzu è strategico e, in fondo, individualista: al centro c’è il singolo generale geniale che conosce, valuta, decide. Toyota è collettivo: il miglioramento viene dal basso, da tutti, da ogni persona sulla linea che vede un problema e lo segnala. Sono due modelli diversi. Ed è un bene che lo siano: prenderli come equivalenti sarebbe perdere ciò che ciascuno ha da insegnare.
Perché tutto questo conta
La radice taoista condivisa spiega qualcosa che altrimenti sembra solo tecnica. Limitare il lavoro in corso, stabilire cadenze, tirare invece di spingere non sono trucchi da manuale di management. Sono la forma organizzativa di un’intuizione antica di venticinque secoli: che la forza si esercita meglio assecondando la natura delle cose che opponendovisi. Che l’acqua arriva più lontano del martello.
Ecco perché, quando entro in un’organizzazione, non parto mai dallo strumento. Prima viene il flusso – capirlo, liberarlo, assecondarlo. Gli strumenti vengono dopo, e solo se servono. È lo stesso ordine di Toyota: prima le persone, poi il flusso, poi le attività. Prima la natura del sistema, poi la tecnica. Non è filosofia orientale da appendere alla parete. È il modo più concreto che conosco per fare funzionare le cose.
Bibliografia
David J. Anderson, Teodora Bozheva, Kanban Maturity Model: A Map to Organizational Agility, Resilience, and Reinvention – 2nd Edition, Kanban University Press, 2021
Jeffrey K. Liker, Karyn Ross, The Toyota Way to Service Excellence: Lean Transformation in Service Organizations, McGraw Hill, 2017
Sun Tzu, L’arte della guerra, a cura del Denma Translation Group, Oscar Mondadori, 2003
Lao Tzu, Tao Te Ching: The Definitive Edition, translated by Jonathan Star, Tarcher, 2001
Tutti citano Sun Tzu per la sua saggezza strategica. Si prende L’arte della guerra, la si applica al business, e si finisce per parlare di “battaglie di mercato”, “nemici da sconfiggere”, “campagne” da vincere. È una lettura legittima, ma superficiale. Perché il trattato di guerra più famoso della storia, composto in Cina tre secoli prima di Cristo, ha nel suo cuore un messaggio sorprendente: la non-aggressione.
“La miglior battaglia è quella che vinciamo senza combattere.” Non è un aforisma decorativo da mettere in fondo a una slide. È la tesi centrale del libro. Sun Tzu non si limita a dare precetti per sconfiggere i nemici sul campo, ci insegna a gestire i conflitti in modo profondo e non distruttivo. E questa, a ben vedere, è la cosa più utile che possiamo portarci in azienda.
Il conflitto è dentro il sistema, non fuori
In un articolo precedente, parlando di variabilità stagionale, ho sostenuto un concetto semplice: il picco di lavoro prevedibile non è un’emergenza da affrontare a colpi di straordinari, è una condizione da conoscere. Chi tratta l’onda annuale come un nemico improvviso ha già perso, perché sta combattendo qualcosa che poteva leggere con mesi di anticipo nei propri dati.
Il conflitto organizzativo funziona allo stesso modo. La tentazione, quando in un’azienda due reparti si scontrano, quando le priorità entrano in collisione, quando un team non consegna e un altro si lamenta, è individuare il colpevole. La persona difficile. Il manager che non capisce. Il reparto che rema contro. E poi combatterlo.
Il conflitto, si legge nell’introduzione alla mia edizione di Sun Tzu, è una componente integrante della vita umana, si trova dentro di noi e intorno a noi. Non possiamo soffocarlo, ignorarlo, negargli l’esistenza. Possiamo solo imparare a gestirlo. E, aggiungo io, in un’organizzazione il conflitto tra le persone è quasi sempre il sintomo di un sistema mal disegnato: lavoro in corso senza limiti, nessuna cadenza condivisa, dipendenze invisibili, priorità che cambiano ogni settimana. Combattere le persone significa accanirsi sul sintomo. Ridisegnare il sistema significa rimuovere la causa.
Conoscere se stessi e l’altro
In Sun Tzu c’è un passaggio che torna come un ritornello. Se conosco le mie truppe ma non il nemico, le mie possibilità di vittoria sono dimezzate. Se conosco il nemico ma non le mie truppe, le mie possibilità di vittoria sono sempre dimezzate. Se conosco entrambi ma non le condizioni del terreno, le mie possibilità di vittoria sono di nuovo dimezzate. La conoscenza completa – di sé, dell’altro, del contesto – è ciò che separa la vittoria dalla sconfitta.
Mi capita spesso che mi dicano che sono stato fortunato. Fortunato a poter fare certe cose in azienda, a incontrare certi responsabili che mi hanno lasciato spazio. E rispondo sempre la stessa cosa: sì, è vero, sono stato fortunato. Ma ho anche fatto del mio meglio per conquistarli a fare cose di cui non erano necessariamente convinti, anzi, certe volte all’inizio erano contrari.
Convincere il proprio responsabile è la situazione che chiunque lavori in un’organizzazione ha vissuto mille volte. È anche il caso in cui la lezione di Sun Tzu si vede meglio, perché chi vuole convincere il proprio responsabile non ha l’autorità formale per imporre nulla. Proprio per questo deve conoscere l’altro davvero – le sue preoccupazioni, i suoi vincoli, ciò che lo muove, il momento giusto per parlargliene – invece di affidarsi a una forza che non possiede. La conoscenza dell’altro e del contesto, qui, è tutto.
Credo nelle persone, e credo che diano il meglio quando perseguono un sogno. In un altro articolo ho parlato di come il senso, lo diceva Viktor Frankl, non sia un lusso ma una necessità costitutiva dell’essere umano, e di come l’ossessione paralizzi mentre il sogno liberi. Conquistare un responsabile inizialmente contrario, per me, ha sempre voluto dire questo: costruire insieme a lui un senso abbastanza solido da rendere il sogno suo, non più solo mio. E a volte un sogno che nemmeno io credevo di avere.
Perché qui, se mi permettete, vado un po’ più in là di Sun Tzu. Nel Sun Tzu il generale conquista l’altro intero e intatto, ma resta sé stesso. Nella mia esperienza non funziona così. Conquistando le persone mi faccio conquistare anch’io. Cambio anch’io. E ciò che ne viene fuori non è la mia vittoria né la loro: è una vittoria che abbiamo costruito insieme, diversa da quella che ciascuno aveva in mente all’inizio. È ciò che al Faust di Goethe, davanti a un attimo finalmente pieno di valore, fa dire “fermati, sei bello”. Quell’attimo non si impone, e non lo possiede nessuno. Si crea insieme.
Conquistare intero e intatto
Qui sta il concetto che dà il titolo a questo articolo, ed è lo spunto più profondo che trovo in Sun Tzu: prendere il nemico “intero e intatto”, perché danneggiarlo o distruggerlo non è altrettanto buono. Significa vincere preservando sia le proprie risorse sia quelle dell’avversario. Una vittoria che lascia intatto ciò su cui si potrà costruire.
Non è una posizione altruistica. È pura efficacia. La distruzione lascia devastazione non solo per gli sconfitti, ma anche per i vincitori, che dovranno imporre a lungo la loro “pace”. Il responsabile che sbugiardi in riunione, il collega che metti in difficoltà davanti agli altri, il reparto che umili come “sconfitto” non scompaiono. Diventano nemici in attesa della rivincita. L’alleato conquistato intero resta un alleato. Il nemico sottomesso aspetta invece solo l’occasione per sabotarti. Non è un caso che il cambiamento più solido nelle organizzazioni sia quello evolutivo, che parte da ciò che già si fa: proprio perché non minaccia l’identità delle persone, non trasforma nessuno in avversario o peggio in nemico.
E c’è di più. Rifiutare in partenza la logica vittoria/sconfitta non è solo più nobile, è più intelligente. Chi entra in una discussione pensando “devo vincere io” ha già rinchiuso la propria mente. Si è reso prevedibile, ha smesso di vedere le possibilità, ha trasformato l’altro nel proprio opposto. Vedere il conflitto come “o vinco o perdo” cattura le nostre percezioni dentro un mondo ristretto e ci impedisce di accedere a una conoscenza più ampia.
Il ponte con il flusso
C’è una ragione per cui tutto questo mi parla così da vicino, ed è il lavoro che faccio ogni giorno. Un sistema Kanban ben disegnato non impone: rende visibile. Non costringe il management a limitare il lavoro in corso per decreto. Rende evidente, con i dati, il costo del troppo lavoro contemporaneo – i tempi di consegna che si allungano, le code che crescono, il flusso che si ingolfa – finché limitarlo diventa una decisione ovvia. Condivisa. Loro.
Il management che adotta un limite al WIP perché l’ha capito guardando i propri numeri è un alleato conquistato intero e intatto. Ha cambiato idea da sé, e quella decisione regge nel tempo perché è sua. Il management a cui quel limite viene imposto dall’esterno torna alle vecchie abitudini appena ci si volta. È la stessa dinamica del responsabile da convincere, del generale che preferisce la vittoria senza battaglia. Non si vince contro le persone. Si creano le condizioni perché le persone vincano con te, e tu con loro.
Lo stesso Kanban Maturity Model, per descrivere come si guida il cambiamento senza scatenare resistenza, cita Bruce Lee: “be like water”. Invece di sfondare frontalmente la roccia della resistenza – che è quasi sempre resistenza dell’identità di qualcuno, la paura di non essere più ciò che si era – conviene girarci intorno, lasciare che le pratiche nuove e più efficaci sostituiscano da sole quelle vecchie. È il “conquistare intero e intatto” tradotto in metodo: non si abbatte, si asseconda il terreno.
La saggezza della non-aggressione
Questa visione di Sun Tzu, naturalmente, è un modello. E come tutti i modelli è una rappresentazione semplificata della realtà, non la realtà stessa: guai a prenderlo come una ricetta da applicare meccanicamente a ogni situazione. Ma la saggezza che lo attraversa non è solo una tecnica militare cinese di venticinque secoli fa. È, come dice l’introduzione all’edizione che ho tra le mani, un sapere fondamentale che appartiene all’uomo: la saggezza della non-aggressione.
Non vedere l’altro – il responsabile, il collega, il reparto, persino il mercato – come un nemico da distruggere, ma come qualcuno con cui costruire qualcosa che prima non c’era, è il fondamento di ogni conflitto gestito bene. È, a sorpresa, anche il fondamento di un flusso di lavoro sano. Una saggezza che ha una radice profonda, che dal pensiero cinese di Sun Tzu arriva fino al pensiero giapponese dietro a Toyota e a Kanban. Ma questa è la storia del prossimo articolo.
Bibliografia
David J. Anderson, Teodora Bozheva, Kanban Maturity Model: A Map to Organizational Agility, Resilience, and Reinvention – 2nd Edition, Kanban University Press, 2021
Sun Tzu, L’arte della guerra, a cura del Denma Translation Group, Oscar Mondadori, 2003
In molte organizzazioni, l’arrivo di un picco di lavoro scatena una reazione prevedibile: dichiarazione di emergenza, straordinari improvvisati, la solita discussione sul personale insufficiente. E la frase che si sente più spesso in questi momenti è qualcosa del tipo: “Cosa possiamo farci? Ci è piombato addosso”.
Il problema è che raramente è vero.
I dati tolgono l’alibi
Guardiamo il caso reale in figura. Il dataset copre agosto 2024 – marzo 2026 e mostra il volume settimanale delle richieste in arrivo su un servizio operativo. Il grafico non mostra un andamento caotico: mostra un pattern.
A settembre 2024 il volume settimanale sale da una media di ~37 unità a 117–126. A giugno 2025 il picco è ancora più marcato: 178, poi 144, poi 200 nella settimana di punta. A settembre 2025 si ripete: 174 in una settimana. Il dataset si ferma a marzo 2026, ma se qualcuno in quella organizzazione stesse aspettando di “vedere come va” a giugno 2026, starebbe solo perdendo tempo.
L’onda arriva due volte l’anno, arriva sempre nello stesso periodo, e la sua magnitudo è nell’ordine di 4–5 volte il volume ordinario. Non è una sorpresa: è un appuntamento fisso scritto nei grafici dell’anno precedente.
Dalla sensazione alla misurazione
La differenza tra un’organizzazione che subisce i picchi e una che li gestisce non è la dimensione del team: è la cultura del dato.
Fino a quando l’unica fonte di informazione è la percezione soggettiva della fatica – “ci sembra di essere sommersi” – non c’è modo di quantificare quanto sia grande l’onda né di prepararsi in anticipo. Quando invece si lavora con dati storici strutturati, il ragionamento cambia: si può misurare la magnitudo del picco, si può confrontarla con la capacità disponibile, e si può calcolare quanto margine serve.
Il metodo Kanban fornisce esattamente questa infrastruttura di misura. Ma la misura da sola non basta: bisogna incrociare i dati della domanda con quelli della capacità. E qui entra in gioco il secondo fattore spesso trascurato.
I picchi di domanda tendono a coincidere con i periodi di minore disponibilità interna: le ferie estive si sovrappongono al picco di giugno, la stagione influenzale autunnale arriva insieme al picco di settembre. I dati storici delle Risorse Umane sull’incidenza delle assenze – se li si incrocia con la curva della domanda – permettono di anticipare questo combinato disposto di fattori con mesi di anticipo. Non servono modelli sofisticati: basta voler guardare i numeri.
La strategia: capacità flessibile, non eroismo individuale
Una volta accettato che i picchi sono prevedibili, la domanda diventa operativa: come si struttura la risposta?
La soluzione non è aumentare l’organico fisso per coprire i momenti di punta – sarebbe capacità sprecata per undici mesi l’anno. La soluzione è progettare una capacità flessibile, che si espande sui picchi e si contrae nei periodi ordinari.
In pratica questo si può realizzare in due modi:
Con fornitori esterni dimensionati in anticipo – partner già contrattualizzati, istruiti sul processo, pronti a subentrare quando il volume supera la soglia.
Con riserve interne trasversali – colleghi di altri reparti che in quel periodo hanno un carico inferiore, formati preventivamente sulle attività di supporto, attivabili su richiesta.
Il punto critico è preventivamente. Formare qualcuno durante un picco è inutile: il tempo di formazione va sottratto alla capacità già sotto pressione. La formazione va fatta nei mesi di calma, quando c’è il margine per farlo bene.
Nel caso reale dell’esempio, affrontato con questo approccio, la calibrazione non è avvenuta con un modello matematico ma con sperimentazione empirica: si è provato, si è osservato e misurato cosa succedeva al flusso, si è calibrata la capacità di riserva fino a trovare il punto di equilibrio. Quanta capacità in più serve esattamente per non essere sommersi? La risposta è nei dati della domanda durante i picchi passati.
Due tipi di variabilità, due risposte diverse
Arrivati a questo punto e alla luce degli articoli scritti precedentemente sul tema, è utile distinguere tra due nature diverse della variabilità, perché richiedono risposte diverse.
La variabilità stocastica – il rumore quotidiano, le fluttuazioni casuali intorno alla media – si gestisce con i principi classici della teoria delle code. Non si satura il sistema: si mantiene un buffer di capacità, si lavora sulla riduzione del WIP, si applica la formula di Kingman per tenere sotto controllo i tempi di attesa. Qui il problema è di calibrazione continua.
La variabilità stagionale è un fenomeno diverso. Non si tratta di rumore attorno a una media: si tratta di una variazione strutturale della scala del problema. La risposta non è ottimizzare i parametri interni – è cambiare la capacità del sistema. E questa è una decisione di pianificazione, non di gestione operativa.
Confondere le due cose è il principale errore che porta a rincorrere i picchi invece di prepararsi.
Vale la pena osservare che entrambe le forme di variabilità discusse in questo articolo – il rumore stocastico quotidiano e i picchi stagionali – rientrano nel dominio che Nassim Taleb chiama Mediocristan: la media è significativa, i pattern sono stabili, la distribuzione del lead time è prevedibile. È precisamente questo che rende possibile pianificare. In un sistema in Extremistan, dove un singolo elemento di lavoro può durare cento volte la mediana, nessuna delle strategie descritte qui funzionerebbe allo stesso modo. Come scegliere la strategia giusta in base alla natura statistica del proprio flusso è l’argomento dell’articolo precedente Anticipare o differire? Come leggere il proprio flusso per decidere al momento giusto.
Il lavoro di riserva: cosa fare se l’onda non arriva
L’obiezione più comune che ricevo per questo approccio è legittima: “e se quest’anno il picco è meno intenso del solito? Abbiamo pagato capacità in eccesso inutilmente.”
Il rischio esiste, ma si può mitigare. A chi è stato ingaggiato nella riserva si assegnano in parallelo attività a bassa priorità – miglioramenti, arretrati di manutenzione, documentazione, formazione interna – classificabili come lavoro intangible secondo le Classi di Servizio Kanban. Se il picco arriva nella sua forma attesa, queste attività vengono sospese e la capacità viene dirottata sul flusso principale. Se il picco è più contenuto, il team ha comunque generato valore su attività che altrimenti sarebbero rimaste indefinitamente in coda.
In entrambi i casi, l’organizzazione è in una posizione migliore rispetto a quella di chi non si è preparato.
Conclusione
I grafici in questo articolo mostrano dati reali di un servizio operativo. Chi gestisce quel servizio sa che a giugno c’è da aspettarsi un picco intorno a 150–200 unità di lavoro settimanali. La domanda non è se l’onda arriva, ma se l’organizzazione ha scelto di vederla in anticipo o di scoprirla quando si è già stati travolti.
In molti casi, gestire l’imprevedibile è soprattutto una questione di volontà di guardare i propri dati. Il caos non nasce dai picchi: nasce dalla scelta di ignorarli fino a quando non è troppo tardi.
Nel management operativo si confrontano costantemente due impulsi opposti: agire subito per non farsi trovare impreparati, oppure aspettare per decidere con più informazioni. Entrambi gli impulsi sono razionali. Entrambi possono essere sbagliati.
La domanda che questi articoli lasciano aperta è: come si sceglie tra le due strategie? La risposta non è di gusto, né di filosofia manageriale. È statistica. Dipende da come si comporta il flusso di lavoro della propria organizzazione e dalle caratteristiche del contesto in cui ci si trova ad operare.
Due logiche, entrambe valide, in contesti diversi
La Teoria dei Vincoli dice: identifica il collo di bottiglia, ottimizza il suo carico di lavoro, proteggilo con un buffer immediatamente a monte, sincronizza tutto il resto al suo ritmo. Come abbiamo visto nell’articolo sul Drum-Buffer-Rope, questa logica funziona bene quando il collo di bottiglia è stabile e identificabile.
Lean e Kanban dicono invece: non impegnarti finché non devi, tieni aperte le opzioni, usa il Last Responsible Moment come punto limite di impegno. Il differimento riduce il lavoro abortito, migliora la qualità delle decisioni, libera capacità per le urgenze reali.
Il Critical Chain Project Management – che abbiamo esplorato di recente – trova una sintesi parziale: elimina i buffer individuali (fonte di spreco) e li aggrega in buffer condivisi di progetto, che vengono però allocati in anticipo. È anticipazione al servizio del sistema, non del singolo elemento di lavoro.
Queste logiche non si contraddicono: operano bene in domini diversi. Il problema è che molte organizzazioni applicano l’una o l’altra per abitudine, senza chiedersi quale sia appropriata al loro contesto specifico.
Il criterio: leggere la distribuzione del Lead Time
Nell’articolo sulla gestione proattiva dei rischi abbiamo introdotto la distinzione di Nassim Taleb tra Mediocristan ed Extremistan come modello di riferimento per classificare il rischio organizzativo. Quella distinzione diventa qui uno strumento operativo per la scelta strategica tra anticipazione e differimento.
Mediocristan è il dominio in cui le distribuzioni sono gaussiane o super-esponenziali (thin-tail): la media è significativa, la variabilità è contenuta entro limiti prevedibili, gli eventi estremi sono rari e di impatto limitato. Tecnicamente, il rapporto tra il valore di coda e la mediana è inferiore a 5.6. In questo dominio la Legge di Little funziona come strumento previsionale affidabile – a patto di avere almeno 70-100 punti dati per validare il tipo di distribuzione.
In Mediocristan l’anticipazione è una copertura legittima del rischio. I buffer della Teoria dei Vincoli hanno senso, la Critical Chain funziona, le scadenze fisse sono gestibili perché la distribuzione dei tempi di completamento è prevedibile. Impegnarsi in anticipo non è una scommessa: è una protezione calcolata.
Extremistan è il dominio delle distribuzioni a coda lunga (fat-tail), dove la variabilità non è contenuta e gli eventi estremi sono frequenti e di impatto sproporzionato. Il rapporto coda/mediana supera 5.6: un singolo elemento di lavoro può durare 10 o 100 volte la mediana, e la media non rappresenta nulla di utile.
In Extremistan anticipare è pericoloso. Chi pianifica su una media che non rappresenta la distribuzione reale si espone sistematicamente ai cosiddetti Cigni Neri: eventi nella coda lunga che distruggono le previsioni e con esse la fiducia del cliente. La strategia corretta è il differimento estremo: mantenere l’opzionalità il più a lungo possibile, impegnarsi solo quando l’incertezza si è sufficientemente ridotta.
Lo strumento diagnostico è già a disposizione di qualsiasi organizzazione che misuri i propri Lead Time: l’istogramma della distribuzione. Una distribuzione con una coda lunga e asimmetrica verso destra – magari con un picco visibile tra il corpo principale e pochi valori anomali molto distanti – è il segnale che si opera in Extremistan. Una distribuzione più compatta e simmetrica indica Mediocristan. Prima di scegliere la strategia, bisogna guardare la forma della curva e il rapporto coda/mediana.
Il principale motore che spinge un flusso verso Extremistan sono le dipendenze esterne: fornitori, approvazioni regolamentari, decisioni di terze parti. Una singola dipendenza esterna non governata può allungare la coda in modo molto significativo. In questi casi i sistemi di prenotazione (Reservation Systems) sono lo strumento per mitigare il rischio di coda senza rinunciare all’opzionalità.
Le implicazioni per le Classi di Servizio
La distinzione Mediocristan/Extremistan non è solo teorica: cambia concretamente il significato del triage e le sue politiche per ciascuna classe di servizio.
Le classi Expedite e Fixed Date funzionano nel Mediocristan, dove la scadenza ha un fondamento statistico. La data fissa è gestibile perché la distribuzione dei tempi di completamento è prevedibile; la classe Expedite indica un’urgenza reale perché il costo del ritardo cresce in modo identificabile. In Extremistan, una Fixed Date è spesso una scommessa: si fissa una data attesa senza sapere se la distribuzione dei tempi di completamento permetterà di rispettarla. Tra una data attesa e una data prevista c’è una grande differenza. L’urgenza Expedite rischia di diventare la norma, non l’eccezione.
La classe Standard segue il Last Responsible Moment in entrambi i domini, ma con una differenza critica: il calcolo del 50° percentile è significativo solo in Mediocristan, dove la mediana è stabile e rappresentativa. In Extremistan la mediana stessa può essere instabile con campioni ridotti.
La classe Intangible diventa il rifugio naturale per gli elementi di lavoro in Extremistan: si entra nel flusso solo quando l’incertezza è scesa a un livello gestibile, trattando il lavoro come opzione reale fino a quel momento. È la classe che meglio preserva l’opzionalità in condizioni di alta variabilità.
La maturità organizzativa come percorso verso la scelta consapevole
Il Kanban Maturity Model (KMM) descrive un percorso di evoluzione organizzativa che è anche, in questo contesto, un percorso verso la capacità di scegliere consapevolmente tra anticipazione e differimento.
Nelle organizzazioni che si affacciano per la prima volta alla gestione del flusso, la misurazione sistematica del Lead Time è assente o sporadica. Non si ha nemmeno l’istogramma per capire in quale dominio si opera. La scelta tra anticipazione e differimento è inconsapevole: si anticipa per ansia, si differisce per inerzia, senza un criterio. L’urgenza Expedite è endemica perché nessuno ha mai separato le urgenze vere dalle urgenze percepite.
Man mano che l’organizzazione matura – introducendo limiti al lavoro in corso, misurando i Lead Time, stabilizzando il flusso – emerge la capacità di leggere la distribuzione. A quel punto la scelta diventa informata: si può identificare se si opera in Mediocristan o Extremistan, applicare la politica di triage appropriata, calcolare il Last Responsible Moment con basi statistiche solide.
Le organizzazioni più mature compiono un passo ulteriore: lavorano attivamente per spostare il proprio flusso verso Mediocristan attraverso il trimming della coda – l’eliminazione sistematica dei valori anomali che allungano la distribuzione. La resilienza non si costruisce accettando la coda lunga come un dato di fatto: si costruisce attrezzando il sistema per identificarla e ridurla. A quel livello, l’anticipazione diventa possibile su basi sempre più ampie.
Il Two-Phase Commit come sintesi pratica
Come convivere con entrambe le logiche in un sistema reale? La risposta operativa è la separazione dell’impegno in due fasi distinte – un concetto introdotto nell’articolo sul Last Responsible Moment e che trova qui la sua collocazione strategica più ampia.
La prima fase – l’impegno a fare il lavoro – è possibile in entrambi i domini. L’organizzazione accetta la richiesta e la inserisce nel flusso, garantendo al cliente che il lavoro verrà fatto. Questo impegno non dipende dalla prevedibilità della distribuzione.
La seconda fase – l’impegno su una data di consegna specifica – è affidabile solo in Mediocristan, o quando un elemento di lavoro in Extremistan ha percorso abbastanza strada all’interno del flusso da uscire dalla coda lunga e diventare più prevedibile. Dare una data prima di questo punto non è trasparenza verso il cliente: è una scommessa che si scarica sul cliente stesso quando la previsione fallisce.
Questa separazione è la risposta concreta alla domanda di apertura. Non si tratta di scegliere una volta per tutte tra anticipazione e differimento: si tratta di applicare la logica giusta al momento giusto, su basi statistiche, con la consapevolezza di quale dominio si sta attraversando.
In un articolo precedente ho utilizzato la Teoria delle Code – e nello specifico la Legge di Little come caso particolare – per spiegare perché un sistema di flusso raggiunga la sua massima efficienza intorno al 65% del carico massimo teorico. Questo articolo si rivolge a chi vuole approfondire le basi matematiche di quel risultato e capire cosa succede quando le ipotesi semplificatrici del modello di partenza vengono rilassate.
Il modello sottostante, che ora possiamo nominare esplicitamente, si chiama M/M/1: una coda con un unico canale di servizio (1), arrivi casuali senza memoria secondo una distribuzione di Poisson (la prima M, da Markovian) e tempi di servizio con distribuzione esponenziale (la seconda M). In notazione estesa di Kendall si scriverebbe M/M/1/∞, dove ∞ indica che non c’è limite alla lunghezza della coda, ma per convenzione il quarto elemento si omette quando è infinito.
C’è però un’assunzione nascosta, che vale la pena portare in superficie: il modello M/M/1 fissa la variabilità del sistema a un valore preciso e implicito. Il 65% è corretto, ma solo per quel livello di variabilità. Se il sistema è più regolare, la soglia si alza. Se è più caotico, si abbassa.
La formula che permette di generalizzare questo risultato si chiama formula di Kingman, o equazione VUT. È il punto di arrivo naturale del ragionamento che abbiamo iniziato.
Cosa mancava nel modello precedente
Nel modello M/M/1, sia gli arrivi che i tempi di servizio seguono distribuzioni con una proprietà specifica: il loro coefficiente di variazione – il rapporto tra deviazione standard e media – è esattamente pari a 1.
Questo significa che stavamo implicitamente assumendo una variabilità “standard” sia per gli arrivi che per i tempi di lavorazione. Nella realtà queste assunzioni reggono raramente. Un sistema in cui gli elementi di lavoro (work item) arrivano a ondate – fine mese, fine sprint, richieste urgenti in cluster – ha una variabilità degli arrivi ben superiore a 1. Un sistema in cui alcuni task richiedono un’ora e altri una settimana ha una variabilità dei tempi di servizio anch’essa superiore a 1.
La domanda diventa: come cambia il Tempo di Ciclo quando la variabilità non è quella “standard” del modello M/M/1?
La formula di Kingman
La risposta la fornisce John Kingman, matematico britannico, con una formula che generalizza M/M/1 a sistemi con distribuzioni arbitrarie di arrivi e servizi. La formula calcola una approssimazione accettabile del tempo medio di attesa in coda (Wq), cioè il tempo che un work item trascorre in attesa prima di essere preso in carico:
Ca² = quadrato del coefficiente di variazione degli arrivi
Cs² = quadrato del coefficiente di variazione dei tempi di servizio
ρ = λ / μ = tasso di utilizzazione del sistema, dove λ è il tasso di arrivo dei work item e μ è la capacità produttiva
Te = tempo medio di servizio
La formula si legge come il prodotto di tre fattori distinti:
Il fattore di variabilità: (Ca² + Cs²) / 2 – cresce all’aumentare dell’irregolarità del sistema
Il fattore di utilizzazione: ρ / (1 − ρ) – esplode quando ci si avvicina al 100% di carico
Il tempo di servizio base: Te – scala il risultato all’unità di misura del sistema
Il tempo totale di permanenza nel sistema – il Tempo di Ciclo che ci interessa (W) – si ottiene sommando il tempo di attesa in coda con il tempo di servizio: W = Wq + Te.
M/M/1 come caso particolare
Se sostituiamo nella formula di Kingman i valori propri del modello M/M/1, ovvero Ca² = 1 e Cs² = 1, otteniamo come tempo medio di attesa in coda (Wq):
Il tempo totale nel sistema (W), che include anche il tempo di servizio, diventa:
Sostituendo Te = 1/μ e ρ = λ/μ:
Che è esattamente la formula del Ws usata nell’articolo precedente. M/M/1 è dunque un caso particolare di Kingman, valido quando la variabilità di arrivi e servizi è esattamente pari a 1.
Per completezza vale la pena notare che le formule esatte per code con distribuzioni specifiche furono sviluppate da Agner Krarup Erlang già a inizio ‘900. Kingman generalizza quel lavoro a distribuzioni arbitrarie, al prezzo di un’approssimazione, sufficientemente accurata per le analisi che ci interessano. Più recentemente Donald Reinertsen in The Principles of Product Development Flow si riferisce alla formula di Allen-Cuneen, che esprime lo stesso risultato in termini di lunghezza media della coda (Lq) anziché di tempo di attesa (Wq) – le due formule sono equivalenti e collegate dalla Legge di Little: Lq = λ · Wq.
Cosa cambia con la variabilità
Il fattore (Ca² + Cs²) / 2 è il moltiplicatore che modifica il tempo di attesa in coda (Wq) rispetto al caso M/M/1. Se è uguale a 1, siamo nel caso precedente. Se è maggiore di 1, Wq cresce proporzionalmente. Se è minore di 1, il sistema regge meglio il carico. Il tempo totale W = Wq + Te cambia di conseguenza, ma in misura attenuata perché Te rimane fisso.
Riprendiamo il sistema dell’articolo precedente: capacità produttiva μ = 10 work item al giorno per ogni giornata lavorativa di 8 ore.
Carico (λ)
Utilizzo (ρ)
W – bassa variabilità (Ca²=Cs²=0,5)
W – M/M/1 (Ca²=Cs²=1)
W – alta variabilità (Ca²=Cs²=2)
5
50%
1h 12min
1h 36min
2h 24min
6
60%
1h 24min
2h
3h 12min
7
70%
1h 44min
2h 40min
4h 32min
8
80%
2h 24min
4h
7h 12min
9
90%
4h 24min
8h
15h 12min
La struttura è la stessa: il Tempo di Ciclo esplode avvicinandosi al 100%. Ma la scala cambia in modo significativo. Con alta variabilità, già al 50% di carico il sistema impiega quasi due ore e mezza per evadere un singolo work item e al 70% di carico il sistema impiega quasi cinque ore, laddove con bassa variabilità lo stesso carico del 70% sarebbe invece ancora ampiamente gestibile.
Il 65% potrebbe essere ottimistico
Il risultato pratico è diretto: la soglia del 65% vale per il caso M/M/1, cioè per un sistema con variabilità “standard”. Nel lavoro di concetto (knowledge work) e nei servizi dove le richieste arrivano in modo irregolare e i tempi di lavorazione possono variare molto da un task all’altro, Ca² e Cs² sono tipicamente superiori a 1.
Questo significa che il 65% è, in molti contesti reali, una stima ottimistica. La soglia di efficienza reale si abbassa. Un sistema con alta variabilità può richiedere di operare al 50% o anche meno per mantenere Tempi di Ciclo accettabili.
Reinertsen suggerisce e rende esplicite tre leve distinte per la gestione delle code, con efficacia e natura diverse. Vale la pena passarle in rassegna.
1. Ridurre il carico (ρ) – leva dominante
È la leva del limite al lavoro in corso (WIP limit): tenere il sistema al di sotto della soglia di saturazione. Il fattore di utilizzazione ρ/(1−ρ) cresce in modo superlineare, a ρ=0,9 vale 9, a ρ=0,95 vale 19. Agire su ρ produce effetti sproporzionatamente grandi rispetto all’entità dell’intervento.
2. Ridurre la variabilità (Ca² e Cs²) – leva incrementale
Il fattore di variabilità entra nella formula in modo lineare rispetto a Ca² e Cs²: raddoppiare la variabilità raddoppia Wq, nulla di più. Nel concreto significa regolarizzare il flusso degli arrivi e ridurre la dispersione dei tempi di lavorazione – standardizzazione, suddivisione dei task in unità più omogenee. Nel knowledge work tuttavia la variabilità è difficile da comprimere per ragioni strutturali: è nella natura del lavoro cognitivo. La riduzione della variabilità è un miglioramento incrementale sopra la leva dominante, non un’alternativa ad essa.
3. Gestire la sequenza della coda – leva compensativa
Quando la coda esiste, l’ordine con cui i work item vengono processati ha un valore economico misurabile. Nel manifatturiero, dove i job sono di solito omogenei per durata e costo del ritardo, FIFO (First-In-First-Out) è ottimale e non c’è nulla da ottimizzare nella sequenza. Nel lavoro di concetto i work item sono eterogenei per definizione, e una disciplina di gestione della coda (queueing discipline) esplicita crea valore. Le due euristiche di base: a parità di durata, prima il job con costo del ritardo più alto; a parità di costo del ritardo, prima il job più corto. Nel linguaggio Kanban, questa leva si traduce in classi di servizio e policy di replenishment.
Vale però sottolineare che la queueing discipline è uno strumento compensativo: serve perché siamo lontani dall’ottimo, non è una soluzione strutturale. L’obiettivo ideale è avere code così piccole da non richiedere discipline di priorità e ci si arriva agendo sulle prime due leve.
Un vantaggio comune alle leve 1 e 3
Limitare il WIP e gestire la sequenza della coda sono interventi su variabili soft: si attuano con una decisione di policy, sono immediati e reversibili. Aumentare la capacità produttiva (μ) è invece una variabile hard: assumere, formare, riorganizzare sono azioni lente e costose. Questa asimmetria pratica rafforza ulteriormente la priorità delle leve operative rispetto all’investimento in capacità.
Quanto costa non avere capacità in eccesso
Fino a qui abbiamo ragionato in termini di flusso. C’è però una formalizzazione economica del problema che vale la pena esplicitare, particolarmente utile quando si deve giustificare una scelta di capacity management a un imprenditore o un responsabile aziendale.
Il costo totale di un sistema in coda è la somma di due componenti che si muovono in direzioni opposte:
Cc = costo unitario della capacità (il costo di avere una persona in più, un server in più)
CD = costo unitario del ritardo (il valore economico del tempo perso in attesa)
Cc·μ = costo totale della capacità, che cresce linearmente con μ
CD·λ/(μ−λ) = costo totale del ritardo, che decresce all’aumentare di μ e diverge quando μ converge verso il valore di λ
Il minimo del costo totale si trova in:
La lettura è diretta: la capacità ottimale è sempre superiore al tasso di arrivo – operare al 100% non è mai ottimale economicamente. La distanza dall’ottimo dipende dal rapporto CD/Cc: quanto più il costo del ritardo è alto rispetto al costo della capacità, tanto più conviene investire in capacità in eccesso.
Per chi deve prendere queste decisioni, il ragionamento si traduce in una domanda concreta: quanto costa, nella mia organizzazione, un giorno di ritardo su un work item tipico? Se la risposta è “molto” – cliente che aspetta, opportunità che sfuma, deadline contrattuale a rischio – allora la capacità in eccesso non è uno spreco, è un investimento con un rendimento calcolabile. Operare “al risparmio” sulla capacità può essere la scelta economicamente peggiore.
Conclusione
La Legge di Little ci dice che WIP (L), tasso di arrivo (λ) e Tempo di Ciclo (W) sono legati. Il modello M/M/1 mostra come il Tempo di Ciclo esploda avvicinandosi alla saturazione. Kingman completa il quadro: l’esplosione è amplificata dalla variabilità, e variabilità e utilizzazione si moltiplicano, non si sommano.
Il 65% rimane un riferimento utile. Ma in un sistema ad alta variabilità, come può essere il knowledge work, è una soglia da cui partire verso il basso, non un obiettivo da raggiungere. Le leve per migliorare il flusso esistono, hanno efficacia diversa, e – cosa non trascurabile – le più potenti sono anche le più facili da azionare.
Bibliografia
John F.C. Kingman, The single server queue in heavy traffic, Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, 1961
Paul Newbold, Principles of Management Science, Prentice-Hall, 1986
Donald G. Reinertsen, The Principles of Product Development Flow, Celeritas Publishing, 2009
Il 7 maggio scorso, con Paolo Cavicchioli e con Leonarda Vanicelli che ha moderato la conversazione, abbiamo presentato Dal caos al flusso alla Cascina Sant’Alberto di Milano. Quello che segue non è un resoconto dell’evento, ma un tentativo di mettere a fuoco alcune idee che la conversazione ha fatto emergere – idee che, in parte, non avevo articolato così chiaramente nemmeno nel libro.
Come nasce un libro che non pensavo nemmeno di scrivere
Il libro non nasce da un piano editoriale. Nasce da un blog: una serie di risposte scritte a problemi reali, con un filo narrativo implicito ma non evidente. Quando mi si è presentata l’occasione di utilizzare i contenuti del blog per guidare un’implementazione end-to-end del metodo Kanban in un contesto aziendale articolato, ho cercato una referenza sistematica da dare alle persone coinvolte. Quello che era un archivio di articoli è diventato un indice, e quell’indice è diventato un manoscritto.
La versione disponibile oggi comprende una presentazione di David J. Anderson, che ha visto nel libro un testo scritto a partire dall’esperienza diretta, con spunti pragmatici e attuabili.
Doxee: una fabbrica dell’immateriale
Uno dei casi di studio del libro – e quello centrale della conversazione del 7 maggio – è Doxee, azienda multinazionale con base a Modena che trasforma dati grezzi in documenti dinamici su volumi che Paolo Cavicchioli, suo CEO, ha quantificato in circa 9 miliardi di documenti l’anno. Un numero che, detto così, rischia di scivolare via. Vale la pena fermarcisi un momento: significa che il problema della variabilità, dei picchi di domanda, della sincronizzazione tra reparti con logiche diverse non è un problema marginale. È il problema centrale dell’organizzazione.
Doxee lavora su tre linee: tecnologia proprietaria, prodotti SaaS, e gestione di progetti su commessa. Quest’ultima era storicamente la parte più esposta alle inefficienze sistemiche, con il team di delivery compresso tra una forza commerciale che vende e una tecnologia che evolve, spesso senza che le due cose possano allinearsi con sufficiente anticipo. È in questo contesto che ciò che solo successivamente è stato inquadrato come metodo Kanban ha trovato un terreno non banale su cui misurarsi.
Oggi il team di delivery dialoga con gli altri reparti con pari dignità e gode del “privilegio” di poter affermare con autorevolezza quando qualcosa non è possibile, basandosi su dati oggettivi.
Il problema non era il metodo
Una delle cose che ho raccontato durante la presentazione, e che ribadisco sempre, è che ciò che è stato introdotto in Doxee non lo è stato perché qualcuno aveva letto un libro e voleva provare. È stato introdotto perché il team di delivery stava pagando un costo reale – in ore extra, in turnover, in qualità degradata. Vale anche la pena ricordare che quella implementazione è avvenuta prima che il metodo Kanban venisse codificato formalmente a livello internazionale: era, in senso proprio, un proto-Kanban, una risposta empirica a un problema reale che solo in seguito ha trovato corrispondenza in un metodo. Non è stato calato dall’alto su un’organizzazione. È cresciuto insieme a essa.
E lo strumento decisivo è stato un report all’interno del quale avevo inserito quella che avevo definito, un po’ provocatoriamente, “tolleranza di Marco Re”: una contingency del 15% nella pianificazione, con il mio nome esplicito come referente in caso di critiche. L’idea era semplice: fare da scudo al team mentre si stabilizzava il nuovo regime. Ma l’effetto non era scontato. Funziona solo se chi fa da scudo riesce ad avere credibilità sufficiente da rendere il gesto credibile, e se il team percepisce che lo scudo è reale e non simbolico.
La prevedibilità delle consegne, che nella fase iniziale era molto bassa, ha progressivamente raggiunto valori superiori al 90% dopo la piena implementazione del sistema. Non è un risultato che si ottiene facilmente: richiede disciplina nel limitare il lavoro in corso, l’abitudine di pianificare la capacità in anticipo di settimane, e soprattutto la volontà e il coraggio di dire di no quando la domanda supera la capacità disponibile.
WIP limits, capacità, traffico cognitivo
Tre strumenti hanno fatto la differenza pratica.
Il primo sono stati i limiti al lavoro in corso. Ho usato durante la presentazione l’analogia delle autostrade svizzere, che regolano l’accesso al traffico per evitare gli ingorghi: meno veicoli in ingresso significa velocità più sostenuta per chi è già in carreggiata, maggiore numero di veicoli a destinazione per unità di tempo. Lo stesso principio vale per i team: ridurre il numero di attività in corso aumenta la quantità di attività completate.
Il secondo è stato il capacity planning su orizzonte lungo – fino a dodici mesi – con slot di disponibilità aggiornati regolarmente. La conversazione tra chi vende e chi produce cambia registro quando entrambe le parti guardano lo stesso dato.
Il terzo è stato la strutturazione delle riunioni come momenti di sincronizzazione deliberata, non di escalation improvvisata. Bloccare la pianificazione per periodi di quindici giorni – nessuna nuova priorità inserita senza accordo esplicito e una solida ragione per farlo – ha ridotto il traffico cognitivo asincrono che logora i team più di qualsiasi carico di lavoro.
Un elemento trasversale a tutti e tre è il passaggio dalle stime analitiche al forecast statistico. Invece di cercare di stimare analiticamente ogni attività – esercizio costoso e spesso illusorio nel software – si identificano pattern ricorrenti nel lavoro e si usano distribuzioni storiche per prevedere i tempi. Non è una rinuncia alla precisione: è una forma di precisione più onesta, che riconosce la variabilità invece di ignorarla.
T-shape e contaminazione disciplinare
Paolo Cavicchioli ha portato all’evento una riflessione che merita di essere riportata, perché tocca un tema più ampio della gestione di progetto. La sua esperienza in Doxee con i cosiddetti profili T-shape – persone con una competenza verticale profonda e una capacità orizzontale di collaborare con discipline diverse dalla propria – lo ha convinto che la contaminazione tra culture diverse non è un esercizio di inclusività aziendale, ma un vantaggio competitivo concreto.
L’esempio che ha citato è quello di un laureato in storia, diventato un elemento chiave del team tecnico proprio per la capacità di costruire metafore comprensibili, di semplificare senza banalizzare, di tenere presente la prospettiva dell’utente finale in un contesto dominato da logiche ingegneristiche. Lo stesso ragionamento vale per la gestione di team internazionali: le differenze culturali tra contesti lavorativi italiani, tedeschi e austriaci non si governano ignorandole, ma riconoscendone le logiche e trovando un terreno comune su cui il flusso possa continuare a scorrere.
Nel tempo, Doxee è diventata anche un luogo dove i giovani talenti crescono, sviluppano competenze, e in alcuni casi maturano abbastanza da avviare percorsi imprenditoriali autonomi. È un indicatore di salute organizzativa che non compare in nessun report, ma che dice qualcosa di preciso sulla qualità dell’ambiente di lavoro che si è costruito.
Una nota finale sul miglioramento continuo
C’è un rischio che ho imparato a riconoscere nel tempo e che nel libro chiamo “plateau della presunta eccellenza”: la tendenza delle organizzazioni a fermarsi non appena i risultati diventano accettabili. I miglioramenti iniziali sono spesso rapidi e visibili, il che può essere paradossalmente un problema, perché crea l’illusione che il sistema sia “a posto”.
Il caso Doxee lo conferma: il miglioramento continuo non è uno stato che si raggiunge. È un’abitudine, e come tutte le abitudini, si coltiva con costanza o si perde per inerzia. La differenza tra le organizzazioni che sostengono i risultati nel tempo e quelle che dopo un po’ regrediscono non sta nella qualità degli strumenti adottati, ma nella capacità di continuare a fare domande scomode anche quando le cose vanno bene. È più facile interrogarsi sui propri processi in una fase di crisi che in una fase di successo. Eppure è proprio nel successo che si creano le condizioni per la crisi successiva, se si smette di interrogarsi.
Nel panorama della gestione organizzativa moderna, l’ossessione per la velocità ha spesso oscurato la qualità del processo decisionale. Tuttavia, nel quadro del Kanban Maturity Model (KMM), la vera agilità non risiede nel decidere il più velocemente possibile, ma nel decidere al momento giusto. Il concetto di Last Responsible Moment (LRM) emerge non come una forma di procrastinazione, ma come una scelta strategica di gestione del rischio economico.
In un contesto caratterizzato da incertezza e complessità, decidere troppo presto è un errore pari a quello di decidere troppo tardi: impegna risorse preziose su basi informative incomplete, precludendo la possibilità di adattarsi a nuovi dati. L’LRM invece rappresenta il punto immediatamente precedente alla perdita di fattibilità di un’opzione. Comprendere l’LRM è il primo passo per evolvere da una cultura dell’urgenza reattiva a una gestione proattiva del flusso, dove il tempo è una variabile economica controllata e non un nemico da rincorrere.
La logica del differimento: perché “aspettare” è un vantaggio competitivo
Il differimento dell’impegno (deferred commitment) è una delle pratiche più controintuitive dell’enterprise agility. Permettere a un elemento di lavoro di rimanere nello stato di opzione il più a lungo possibile riduce drasticamente l’impatto della failure demand, ovvero il lavoro abortito e i rifacimenti (rework). Da un punto di vista del senior management, differire l’impegno significa mantenere maggiore liquidità del sistema – capacità produttiva non ancora congelata in scommesse premature, e quindi disponibile per essere allocata quando le informazioni sono più complete.
I tre benefici strategici del differimento dell’impegno sono:
Acquisizione di conoscenza: più a lungo si attende, più informazioni si raccolgono su mercato, tecnologie ed esigenze reali dei clienti.
Riduzione dell’incertezza: il tempo permette di dissipare l’incertezza decisionale, trasformando intuizioni rischiose in decisioni basate su evidenze.
Aumento del tasso di scarto delle opzioni non valide: un sistema che differisce l’impegno seleziona solo le opzioni che sopravvivono all’evoluzione del contesto, eliminando lo spreco alla radice.
Fonte Kanban University – dettaglio del poster Triage Tables
Anatomia matematica del Last Responsible Moment e del rischio temporale
L’LRM non è un’intuizione soggettiva, ma un calcolo basato sulla distribuzione statistica dei tempi di completamento (Lead Time). In un sistema evoluto, la determinazione del momento in cui iniziare un lavoro dipende dalla data di consegna desiderata (Desired Delivery Date – DDD) e dalla probabilità di completamento entro quella data.
Operativamente, l’LRM è definito come il 50° percentile del Lead Time calcolato a ritroso rispetto alla DDD. Iniziare un lavoro esattamente al LRM significa che, in base alla distribuzione storica dei tempi di consegna (Lead Time), c’è solo una possibilità su due (50%) di consegnare entro la data desiderata (DDD). Per le organizzazioni a ML2/ML3, questo rappresenta il punto di equilibrio tra rischio di consegna tardiva e costo del ritardo.
Concetto
Definizione operativa
Implicazione economica
Last Responsible Moment
Decisione consapevole basata sul 50° percentile della distribuzione del Lead Time.
Rischio gestito: equilibrio tra informazione acquisita, Cost of Delay e probabilità di consegna puntuale.
Irresponsibly Late
Decisione presa oltre la finestra di confidenza statistica.
Scommessa probabilistica: l’organizzazione subisce le conseguenze di un eventuale fallimento invece di gestire il rischio.
Un pilastro tecnico fondamentale è l’Urgenza, definita come la derivata (pendenza) della funzione Probable Cost of Delay in Starting (PCoDS). Senza entrare in tecnicismi matematici, la PCoDS è una curva che indica il rischio economico immediato derivante dal non iniziare un lavoro in una data specifica.
Il Last Responsible Moment e la disciplina del triage: ora, dopo, mai
L’integrazione dell’LRM trasforma il Replenishment Meeting in un processo di triage rigoroso. Basandoci sulla valutazione delle opzioni reali, comprendiamo che queste hanno valore e hanno una scadenza; pertanto, non si deve mai decidere in anticipo senza un motivo esplicito.
Il triage categorizza il lavoro in tre direzioni:
Ora: elementi che hanno raggiunto il proprio LRM e devono essere messi in lavorazione per onorare la promessa di consegna.
Dopo: opzioni che non hanno ancora raggiunto l’LRM e restano in attesa perché si possa acquisire ulteriore conoscenza relativa alla loro lavorazione.
Mai: opzioni scartate perché superate da nuove informazioni.
Questa logica di triage è applicabile esclusivamente a opzioni per le quali i dati storici sono significativi. Se il valore dell’opzione è incerto o imprevedibile l’LRM perde di efficacia e l’elemento deve essere gestito tramite allocazione di capacità dedicata come classe Intangible.
Il compromesso strategico: Classi di Servizio e Costo del Ritardo
Differire l’impegno fino all’LRM comporta un trade-off. Se si attende troppo vicino al limite, il sistema viene caricato di rischi temporali che possono richiedere classi di servizio costose per garantire la consegna.
Le quattro classi di servizio canoniche riflettono la sensibilità al tempo e alla PCoDS:
Expedite: per elementi con urgenza critica e pendenza della PCoDS altissima. Richiedono un intervento immediato, spesso violando i limiti al lavoro in corso (WIP).
Fixed Date: elementi con data di consegna fissa e costo elevato per il superamento della scadenza. Richiedono impegno vicino all’LRM con priorità di pianificazione alta.
Standard: il cuore del sistema, gestito solitamente tramite logica FIFO (First-In, First-Out) per garantire massima prevedibilità e stabilità del Lead Time.
Intangible: elementi con basso costo del ritardo immediato ma alto valore a lungo termine. Fungono da protezione rispetto al rischio strategico: la loro presenza nel sistema crea lo spazio necessario per assorbire le richieste Expedite senza destabilizzare il flusso.
Evoluzione organizzativa: dal caos alla resilienza
La padronanza dell’LRM evolve man mano che le organizzazioni si strutturano:
ML2 (Customer Awareness): le decisioni sono spesso emotive o reattive. Il Flow Manager inizia a raccogliere dati, ma la mancanza di stabilità rende il calcolo dell’LRM ancora approssimativo.
ML3 (Fit-for-Purpose): emergono i ruoli chiave. Il Service Request Manager (SRM) diventa il custode delle opzioni e dell’LRM, mentre il Service Delivery Manager (SDM) garantisce la stabilità della capacità del sistema. Il triage diventa sistematico.
ML4 (Risk-Hedged): l’LRM non è più una stima generale al 50° percentile, ma un calcolo specifico per ogni elemento di lavoro ad alto valore, basato su simulazioni Monte Carlo e profili PCoDS personalizzati.
Conclusione: il Last Responsible Moment come pilastro della prosperità aziendale
Il Last Responsible Moment non è un tecnicismo, ma il fondamento della resilienza strategica. La sua applicazione sposta l’attenzione dalla mera efficienza delle risorse (tenere le persone occupate) alla efficienza di flusso e alla resilienza economica.
Il traguardo finale di questa disciplina è l’allineamento tra identità aziendale, strategia (perché/cosa) e decisioni operative quotidiane (come/chi). Quando un’organizzazione sa perché decide e quando è il momento di farlo, smette di subire il mercato e inizia a guidarlo.
La leadership dell’organizzazione deve investire nella raccolta rigorosa dei dati sui Lead Time e nella modellizzazione dei costi del ritardo. Solo trasformando l’LRM da concetto astratto a strumento guidato dai dati, l’organizzazione potrà prosperare a lungo termine in un mondo volatile.
Un’altra domanda che mi è stata fatta durante la presentazione del mio libro riguardava i Cicli di Feedback, che nel libro descrivo come vera catena di trazione di un sistema Kanban. Vale la pena approfondire questo tema e nel farlo affidarsi a una analisi fatta da Andreas Bartel, che ha dato un significativo contributo alla definizione e rappresentazione delle cadenze Kanban così come le conosciamo oggi nel Kanban Maturity Model (KMM). Ho tratto i concetti di questo articolo da un intervista fatta allo stesso Bartel nel 2023, ho indicato il link al video originale nelle Fonti.
Immaginate di fare trekking tra le vette delle Alpi. Per raggiungere la meta in un ambiente così dinamico, non basta la forza muscolare; serve un dialogo costante tra voi, la mappa e la bussola. Questo rapporto è un sistema chiuso di retroazione: la bussola fornisce una direzione, voi agite camminando e il mutamento della vostra posizione offre nuovi dati allo strumento. Nel management moderno, questo fenomeno prende il nome di Ciclo di Feedback. Sebbene le aziende ne siano immerse, questi cicli sono spesso invisibili o, peggio, ignorati. Eppure, comprendere la meccanica dei cicli di feedback non è un mero esercizio accademico: è l’essenza stessa della navigazione in condizioni di incertezza, il confine sottile tra un’organizzazione che evolve e una che declina senza nemmeno rendersene conto.
I Cicli di Feedback sono fenomeni naturali, non invenzioni umane
Un ciclo di feedback è una relazione bidirezionale intrinseca: l’output di una parte diventa l’input dell’altra, creando una circolarità continua. È fondamentale liberarsi dell’idea che i cicli di feedback siano “processi burocratici” o semplici riunioni istituite dal management. Essi esistono in natura – regolano il clima e le popolazioni animali – e proliferano spontaneamente in ogni azienda sotto forma di network organizzativi informali o sistemi di retroazione ombra. Le conversazioni non strutturate davanti alla macchinetta del caffè sono cicli di feedback tanto quanto i report finanziari.
I cicli di feedback sono agnostici rispetto a qualsiasi cosa l’uomo possa inventare o introdurre in un’organizzazione, perché esistono comunque. Riconoscere questa natura spontanea e non governabile dei feedback è il primo passo per smettere di subirli e iniziare a gestirli consapevolmente.
La polarità del successo: perché il feedback negativo può salvarci
In teoria dei sistemi, i cicli di feedback non sono tutti uguali; possiedono polarità distinte che determinano il comportamento dell’organizzazione:
Ciclo di Feedback positivo (rinforzante): amplifica la direzione attuale. Pensate all’interesse composto: più capitale genera più interessi, che aumentano il capitale. È il motore della crescita, ma se non regolato, può condurre all’esplosione o al collasso del sistema.
Ciclo di Feedback negativo (bilanciante): funziona come un meccanismo di stabilizzazione. In natura, è il rapporto preda-predatore (ghepardo-gazzella): l’aumento dei predatori riduce le prede, il che alla fine riduce i predatori, riportando il sistema in equilibrio.
L’intuizione paradossale per un leader è che, mentre il business insegue ossessivamente il “positivo”, è la capacità di innescare cicli negativi a garantire la stabilità e la sopravvivenza a lungo termine, impedendo al sistema di andare fuori giri.
L’errore fatale di Kodak e la metafora delle neuroscienze
Perché aziende leader falliscono nonostante vedano arrivare il cambiamento? Bartel introduce una potente analogia tratta dalle neuroscienze. Un ciclo di feedback interrotto (broken feedback loop) agisce come una patologia delle aree motorie: il cervello percepisce l’ambiente, ma il circuito neurale verso i muscoli è danneggiato. L’individuo vuole afferrare un oggetto, ma non riesce a coordinare il movimento.
Il caso Kodak è l’esempio clinico di un’organizzazione con i “circuiti motori” distrutti. L’azienda aveva percepito il segnale della fotografia digitale, ma non è riuscita a tradurre il segnale in azione, continuando a rinforzare gli investimenti nelle vecchie competenze analogiche. Il fattore critico, però, non è tecnico: è umano. I decisori possono percepire chiaramente i segnali del mercato e tuttavia scegliere di non agire, o di agire nella direzione sbagliata. L’inerzia non è ignoranza: è spesso il risultato di pressioni politiche interne, di identità aziendali consolidate, di incentivi che premiano la continuità piuttosto che il cambiamento. In Kodak, il circuito percettivo funzionava; era il passaggio dal segnale all’azione ad essere bloccato da decenni di successo.
La vera agilità è la gestione della polarità
Per un esperto di business agility, un’organizzazione eccellente non è quella che cresce linearmente, ma quella capace di cambiare polarità in modo fluido.
La vera agilità consiste nella capacità sistemica di accendere o spegnere i cicli positivi e negativi. Se il mercato cambia, bisogna avere il coraggio di attivare un ciclo negativo per “smorzare” e disinvestire in settori storici, liberando capacità per costruire nuove competenze. Molte aziende restano vittime di un ciclo negativo disfunzionale che protegge lo status quo: ogni tentativo di cambiamento viene “rimbalzato” dal sistema, che torna pigramente al punto di partenza. L’agilità è, in ultima analisi, il potere di decidere quale ciclo alimentare e quale interrompere, prima che sia il sistema a decidere per noi.
Riunioni vs. Cadenze: riprendere il controllo del sistema
È vitale distinguere il ciclo di feedback (il fenomeno naturale) dalla Cadenza (lo strumento di controllo). Se i cicli di feedback avvengono ovunque, la cadenza è il ritmo regolare che rende questi cicli espliciti e governabili. In ambito Kanban, abbiamo otto cadenze, delle quali tre essenziali:
Replenishment Meeting: il momento della selezione strategica. Si decide cosa iniziare, prendendo in carico il lavoro in base alle reali priorità degli stakeholder.
Kanban Meeting: una cadenza operativa che agisce come regolatore del flusso di lavoro. Non è un semplice aggiornamento, ma una prospettiva operativa per gestire la pipeline e assicurare la fluidità della consegna.
Service Delivery / Flow Review: un momento di riflessione profonda sulla qualità e l’efficacia del sistema. La frequenza di questa cadenza dipende dal livello di maturità dell’organizzazione e dalla velocità con cui il sistema necessita di apprendere dai propri errori.
Una questione di adattamento evolutivo
La storia economica dimostra che il successo non è legato alla forza, ma alla qualità dei cicli di feedback. Le organizzazioni che prosperano sono quelle che hanno trasformato il feedback in un meccanismo evolutivo: percepiscono il cambiamento, regolano i meccanismi interni e rispondono con senso. Non è solo efficienza, è adattamento biologico applicato al business.
Il contraltare di Kodak esiste, ed è istruttivo proprio perché non racconta una trasformazione semplice. Fujifilm percepì lo stesso identico segnale – la fotografia digitale avrebbe reso obsoleta la pellicola – e scelse di cambiare polarità. Non abbandonò il passato, ma lo usò come piattaforma: le competenze in chimica delle emulsioni fotografiche vennero reindirizzate verso cosmetici, materiali ottici e farmaceutica. Fujifilm non sopravvisse nonostante i suoi successi; li usò come punto di partenza per diventare qualcos’altro.
La tua organizzazione ha il coraggio di cambiare polarità e andare oltre i successi del passato, o sta aspettando che sia il mercato a scegliere per lei?
