Mike Walsh
La maggior parte degli investimenti nell’IA è ancora limitata a progetti pilota, demo e strumenti isolati. Il problema più complesso consiste nel ripensare il modo in cui l’organizzazione prende effettivamente le decisioni, gestisce il personale e opera una volta che le macchine svolgeranno un lavoro significativo. I vertici aziendali devono trovare un modo per passare da un approccio che considera l’IA come un portafoglio di progetti a uno che la consideri come il modello operativo.
Mike Walsh è un futurista e amministratore delegato della società di consulenza Tomorrow, che aiuta i team dirigenziali a riprogettare i processi decisionali, la leadership e i modelli operativi per un’azienda guidata dall’intelligenza artificiale.
Full Profile
Perché le organizzazioni collaborano con Mike Walsh
- Si occupa della questione relativa alla leadership e al modello operativo che i relatori che parlano di IA solitamente tralasciano: chi decide, sulla base di quali dati, con il supporto di quali sistemi automatizzati, e cosa ciò comporti per la progettazione organizzativa.
- La sua tesi è frutto di una ricerca pubblicata, non di un'improvvisazione. Il libro *The Algorithmic Leader* (Page Two, 2019) enuncia dieci principi per la leadership nell'era algoritmica ed è stato tradotto in cinese, giapponese, coreano, tedesco, polacco e russo.
- Il suo prossimo libro, *Abundant Intelligence*, sarà pubblicato da Harvard Business Review Press in collaborazione con Nitin Mittal, responsabile globale dell’IA di Deloitte, e fornirà ai consigli di amministrazione un punto di riferimento aggiornato sulle forze lavoro ibride, composte da persone e macchine.
- Grazie a Tomorrow, apporta un’esperienza diretta nei programmi di reinvenzione delle aziende Fortune 500, con incarichi di consulenza per conto di BBC, HSBC, Philips, Fujifilm, Richemont e Televisa.
- Scrive per il pubblico a cui si rivolge. In qualità di editorialista fisso dell’Harvard Business Review, le sue argomentazioni vengono messe alla prova proprio dagli stessi lettori che lo seguono.
Punti salienti della biografia
- CEO di Tomorrow, una società di consulenza globale specializzata nella progettazione di aziende per il XXI secolo.
- Autore di *The Algorithmic Leader* (Page Two, 2019), tradotto in sei lingue.
- Prossima pubblicazione: *Abundant Intelligence* con Harvard Business Review Press, scritto in collaborazione con Nitin Mittal, responsabile globale dell’IA di Deloitte.
- Collaboratore fisso dell’Harvard Business Review; ha pubblicato articoli su Inc., BusinessWeek, Forbes e il Wall Street Journal.
- Conduttore del podcast *Between Worlds* e della serie YouTube *The Future is Elsewhere*.
- Fondatore di Jupiter Research nella regione Asia-Pacifico ed ex dirigente senior responsabile della strategia presso News Corporation nella stessa regione.
Biografia
I consigli di amministrazione acquistano ora strumenti di IA più rapidamente di quanto riescano a riorganizzare le strutture aziendali che li utilizzano. The Algorithmic Leader, pubblicato da Page Two nel 2019, è stato uno dei primi tentativi di inquadrare questo squilibrio in un contesto utilizzabile dai dirigenti di alto livello, con dieci principi per operare in un ambiente in cui i sistemi automatizzati condividono il carico decisionale. Da allora il libro è stato tradotto in cinese, giapponese, coreano, tedesco, polacco e russo.
L’opera si inserisce in un percorso professionale più ampio. Tomorrow, la società di consulenza fondata da Walsh a Hong Kong, fornisce consulenza ad amministratori delegati e team esecutivi di multinazionali quali BBC, HSBC, Philips, Fujifilm, Richemont e Televisa sulla reinvenzione nell’era algoritmica. Tra i suoi ruoli precedenti figurano la fondazione di Jupiter Research nella regione Asia-Pacifico, uno dei primi osservatori dell’e-commerce e dell’adozione del business digitale, e incarichi strategici di alto livello presso News Corporation nella stessa regione.
L’editoria è stata la colonna portante della sua attività. *Futuretainment*, pubblicato da Phaidon nel 2009, ha vinto un premio di design dell’Art Directors Club di New York. Nel 2014 è seguito *The Dictionary of Dangerous Ideas*. In qualità di editorialista fisso dell’*Harvard Business Review*, con articoli firmati su *Inc.*, *BusinessWeek*, *Forbes* e il *Wall Street Journal*, Walsh scrive per lo stesso pubblico a cui fornisce consulenza e a cui si rivolge nei suoi interventi.
È nel lavoro di prossima pubblicazione che la questione del modello operativo assume maggiore rilevanza. *Abundant Intelligence*, in uscita per Harvard Business Review Press, è scritto in collaborazione con Nitin Mittal, responsabile globale dell’intelligenza artificiale di Deloitte, ed esamina come le organizzazioni coordinino una forza lavoro ibrida composta da persone e macchine. Il filo conduttore che accomuna i libri, l’attività di consulenza e gli interventi principali è coerente: è la questione della leadership, non quella della tecnologia, che i consigli di amministrazione continuano a sottovalutare.
Argomenti principali degli interventi
- Leadership algoritmica e processo decisionale
- Agenti di IA e lavoro digitale
- Progettare le organizzazioni per il XXI secolo
- Innovazione dirompente e nuovi modelli di business
- Etica digitale nelle decisioni guidate dalle macchine
- Il futuro del lavoro in un'economia guidata dall'IA
- Previsione strategica per i vertici aziendali
Ideale per
- Consigli di amministrazione e comitati esecutivi che definiscono la strategia sull’IA al di là delle fasi pilota
- Amministratori delegati, direttori operativi e responsabili della strategia impegnati nella riprogettazione dei modelli operativi
- Responsabili dell’IA, responsabili digitali e responsabili della trasformazione
- Programmi di leadership e formazione che preparano i quadri dirigenziali al processo decisionale nell’era dell’IA
Risultati per il pubblico
- Un linguaggio più chiaro per affrontare le questioni di leadership relative agli investimenti nell’IA, non solo quelle tecnologiche
- Un quadro di riferimento, tratto da *The Algorithmic Leader*, per dieci cambiamenti nel modo in cui i team dirigenziali decidono e operano
- Esempi concreti di come le multinazionali si stanno riorganizzando intorno a un modello di lavoro ibrido tra uomo e macchina
- Una visione più nitida di quali abitudini dei dirigenti, modelli di assunzione e poteri decisionali risulteranno obsoleti in un’azienda guidata dall’IA
- Una definizione operativa di «lavoro digitale» e di come questo cambi la progettazione organizzativa, la gestione dei talenti e la responsabilità
Discorsi
Un intervento di apertura su come i vertici aziendali debbano ripensare il processo decisionale, la gestione dei talenti e la struttura organizzativa quando i sistemi automatizzati condividono il carico cognitivo.
Punti chiave:
- I cambiamenti nella leadership che distinguono le organizzazioni “native” rispetto all’IA da quelle in cui l’IA è stata semplicemente “aggiunta”
- Come vengono ridistribuiti i poteri decisionali, i dati e il giudizio tra esseri umani e algoritmi
- Una serie di principi operativi tratti dall’omonimo libro
Un intervento di apertura sull’IA agentica intesa come questione relativa alla forza lavoro, non come questione di strumenti, e su cosa ciò comporti per i manager, le strutture e la responsabilità.
Punti chiave:
- Cosa cambia effettivamente il lavoro digitale all’interno di un modello operativo
- Come concepire la supervisione, l’escalation e la fiducia nei confronti degli agenti autonomi
- Le implicazioni per le assunzioni, lo sviluppo della leadership e l’ampiezza di controllo
Un intervento programmatico sulle sette priorità che, secondo Walsh, i team dirigenziali devono affrontare per reinventare le organizzazioni tradizionali in vista di un’economia algoritmica.
Punti chiave:
- Dove i modelli operativi del XX secolo cedono il passo all’intelligenza artificiale e alla concorrenza delle piattaforme
- Come le principali multinazionali si stanno riorganizzando attorno ai dati, alle decisioni e alle dinamiche dei clienti
- Le trasformazioni culturali e strutturali che i vertici aziendali tendono più spesso a sottovalutare