La radice comune: Sun Tzu, il Tao e il pensiero Toyota

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

  1. David J. Anderson, Teodora Bozheva, Kanban Maturity Model: A Map to Organizational Agility, Resilience, and Reinvention – 2nd Edition, Kanban University Press, 2021
  2. Jeffrey K. Liker, Karyn Ross, The Toyota Way to Service Excellence: Lean Transformation in Service Organizations, McGraw Hill, 2017
  3. Sun Tzu, L’arte della guerra, a cura del Denma Translation Group, Oscar Mondadori, 2003
  4. Lao Tzu, Tao Te Ching: The Definitive Edition, translated by Jonathan Star, Tarcher, 2001

L’intelligenza artificiale applicata in organizzazioni poco strutturate: l’illusione dell’efficienza

Una riflessione che mi accompagna spesso in questo periodo — e che viene sollecitata anche dalle organizzazioni che seguo come consulente — riguarda l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in combinazione con il metodo Kanban.

Qualche giorno fa, durante una presentazione introduttiva sul metodo Kanban a un gruppo di potenziali interessati, mi sono trovato di fronte a una persona che, con grande entusiasmo, raccontava di aver ottenuto risultati straordinari di efficientamento nella propria organizzazione grazie all’uso dell’AI.

Questo episodio mi ha riportato alla mente un’interessante analisi contenuta in un recente articolo di Klaus Leopold, che potete leggere qui. Leopold si concentra sul suo modello dei Flight Levels, ma osservazioni analoghe possono essere fatte anche alla luce del Kanban Maturity Model (KMM).

Sta emergendo infatti un paradosso notevole: l’intelligenza artificiale (AI) rende le persone sempre più efficienti nei propri compiti, ma allo stesso tempo sembra spingere le organizzazioni indietro, fino a ML0 (Inconsapevole – Oblivious).

La regressione a ML0: l’ottimizzazione individuale

Storicamente, le organizzazioni di servizi professionali erano fortemente orientate alla performance individuale. Con lo sviluppo del pensiero organizzativo si è compiuto un passo avanti significativo, spostando progressivamente l’attenzione dall’individuo al team e, successivamente, al sistema nel suo insieme.

Oggi, tuttavia, l’uso prevalente dell’intelligenza artificiale sembra riportarci a un livello di focalizzazione più elementare: l’ottimizzazione delle prestazioni individuali, attraverso strumenti come assistenti di scrittura o applicazioni per la generazione e il riassunto di testi.

Questo tipo di applicazione dell’AI si allinea perfettamente alle caratteristiche di organizzazioni a ML0. A questo livello:

  1. Focus su sé stessi e raggiungimento dei risultati: l’organizzazione si presenta come un insieme di individui poco coesi, ciascuno concentrato sui propri obiettivi. Il valore culturale dominante è l’Achievement, ovvero il raggiungimento dei risultati personali. L’intelligenza artificiale finisce per rafforzare questo orientamento, offrendo a ciascuno la possibilità di autocelebrarsi quotidianamente con pensieri del tipo: “Guarda quanto sono produttivo”.
  2. Pratiche individualistiche: le pratiche organizzative si focalizzano principalmente sul completamento dei singoli compiti (“getting things done”). Quando presente, l’uso delle Kanban board avviene a livello individuale (VZ 0.1). L’intelligenza artificiale non modifica sostanzialmente questo approccio: si limita a rendere più rapidi i processi — scrivere più velocemente, codificare più velocemente, fare tutto più velocemente — aumentando così l’efficienza dell’individuo, ma non quella del sistema.
  3. Qualità dipendente dall’eroe di turno: la qualità e la coerenza del lavoro dipendono interamente dalle competenze, dall’esperienza e dal giudizio dei singoli. Ne risulta un’organizzazione estremamente fragile, in cui ogni cambiamento di personale può compromettere significativamente la stabilità operativa.

L’illusione di produttività: sub-ottimizzazione complessiva

La promessa di ridurre il lavoro “da due ore a 20 minuti” o ottenere un “risparmio di tempo del 75% nelle presentazioni” crea una potente illusione di produttività. In realtà, questo progresso è solo apparente.

Quando l’intelligenza artificiale viene impiegata per velocizzare singole attività in modo isolato, senza un coordinamento sistemico, si producono effetti paradossali:

  • L’AI produce riassunti perfetti delle riunioni, ma nessuno legge il riassunto.
  • L’AI crea automaticamente la richiesta di ferie, ma l’approvazione resta bloccata per tre settimane sulla scrivania del capo.
  • L’AI crea 25 versioni di uno slogan e il team marketing finisce per impiegare il doppio del tempo per sceglierne uno.

Visto da una prospettiva di pensiero sistemico (system thinking), tutto questo si traduce semplicemente in tempo sprecato più velocemente. Ottimizzare un singolo passaggio — come premere il tasto “A” due volte più rapidamente — non rende più veloce la scrittura se il sistema complessivo resta invariato.

Allo stesso modo, se tutti i membri di un’organizzazione diventano “supereroi dell’AI” e svolgono le proprie mansioni individuali in meno tempo, il risultato non è una consegna più rapida di valore al cliente. Al contrario: il lavoro tende ad accumularsi nel collo di bottiglia successivo.

Un aumento della velocità in ingresso nel sistema non accelera la velocità in uscita: genera invece più lavoro in corso (Work in Progress – WIP), più rilavorazioni e più caos.
È il risultato tipico della ottimizzazione locale, che porta inevitabilmente a una sub-ottimizzazione del sistema complessivo.

La via d’uscita da ML0: il pensiero sistemico

Per sfuggire alle tipiche logiche da organizzazione poco strutturata, è necessario superare la mentalità individualistica e adottare un autentico pensiero sistemico.

  • Passaggio a ML1 (Team-Focused): a questo livello si inizia a riconoscere l’identità dei team, a sviluppare la collaborazione e a incoraggiare l’iniziativa collettiva. L’introduzione di limiti al Work in Progress (WIP) per persona (LW 0.1) o per team (LW 1.1) contribuisce a ridurre il muri (sovraccarico), creando le basi per un flusso di lavoro più sostenibile.
  • Passaggio a ML2 (Customer-Driven): l’attenzione si sposta progressivamente sul cliente. La cultura organizzativa evolve dall’esecuzione dei compiti alla gestione del flusso. Si inizia a comprendere il lavoro come un servizio erogato al cliente, piuttosto che come una somma di attività interne. In questa fase, la mancanza di pensiero sistemico rappresenta il principale ostacolo al raggiungimento di ML2.
  • Passaggio a ML3 (Fit-for-Purpose): l’organizzazione raggiunge un grado più elevato di unità e allineamento, sviluppando un senso di scopo condiviso. Il servizio viene erogato in modo coerente con le aspettative del cliente e il sistema diventa realmente fit-for-purpose (idoneo allo scopo). In questo stadio, l’ottimizzazione non riguarda più il singolo o il team, ma l’intero flusso di valore end-to-end.

L’ottimizzazione che avviene nel passaggio da ML0 a ML1 rappresenta un progresso significativo per i membri dell’organizzazione, ma il funzionamento complessivo del servizio resta comunque unfit-for-purpose (non idoneo allo scopo) dal punto di vista del cliente. Per creare reale valore, è necessario evolvere verso ML3.

Il vero potenziale dell’AI per la crescita di maturità delle organizzazioni

Il vero valore e l’impatto organizzativo emergono solo quando l’intelligenza artificiale viene applicata ai livelli di gestione del flusso e della strategia (ML2, ML3 e ML4). Le organizzazioni hanno bisogno di approcci che favoriscano l’evoluzione dell’intero sistema, non solo l’efficienza delle singole parti.

Nella tabella seguente sono riportate alcune indicazioni e possibili applicazioni dell’AI, suddivise per livello di maturità:

Livello KMMObiettivo OrganizzativoImpiego dell’AI
ML2 (Customer-Driven)Coordinamento e flusso: far fluire il lavoro tra team.L’AI analizza le capacità interfunzionali e identifica le dipendenze e i conflitti tra gli obiettivi dei diversi dipartimenti.
ML3 (Fit-for-Purpose)Allineamento e scopo: soddisfare in modo sostenibile le aspettative del cliente.L’AI può segnalare quando le azioni intraprese non sono allineate con la strategia o con lo scopo del servizio.
ML4 (Risk-Hedged)Rischio e sostenibilità economica: robustezza e bilanciamento degli interessi degli stakeholder.L’AI è in grado di simulare scenari — ad esempio l’impatto di spostare il 30% del budget — analizzare il portfolio in termini di valore generato e fornire valutazioni sui possibili rischi. ML4 richiede anche una solida alfabetizzazione matematica, fondamentale per l’uso efficace di modelli predittivi e simulazioni Monte Carlo.

Mentre l’ottimizzazione individuale resa possibile dall’AI può semplificare le attività quotidiane, il suo impatto a livello sistemico resta nullo quando il lavoro deve attraversare più unità organizzative, richiedendo coordinamento e approvazioni.

Per raggiungere livelli evoluti di agilità e resilienza (ML3, ML4 e oltre), è necessario spostare l’attenzione dall’AI come strumento per creare “supereroi individuali” all’AI come leva per costruire sistemi robusti, integrati e allineati.
Questi sistemi, tuttavia, iniziano a prendere forma solo a partire da ML2 e ML3.

Fino ad allora, l’ottimizzazione tipica di ML0 — per quanto utile e pratica — non è in grado di produrre effetti significativi sull’efficacia complessiva dell’organizzazione.