Per le aziende l’innovazione basata su un approccio di distruzione creativa non è più una pratica rischiosa, ma una necessità.
Questo processo, che spesso comporta perturbazioni a breve termine per i lavoratori e le aziende già affermate a fronte di una crescita a lungo termine, è oggi dominato dalla convergenza di alcune tecnologie mature in tutti i sistemi.
Per le aziende significa che la sfida competitiva si sposta dalla difesa della posizione dominante all’integrazione precoce del cambiamento.
Un recente contenuto realizzato dagli esperti del World Economic Forum (WEF), spiega perché il futuro appartiene a quelle organizzazioni che sapranno governare questo tipo di transizione.
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Distruzione creativa, che cos’è e perché è rilevante
Il termine distruzione creativa è stato coniato dall’economista Joseph Schumpeter per descrivere un modello di innovazione in cui i progressi tecnologici sostituiscono le industrie e le pratiche esistenti, spostando il capitale e la manodopera verso attività più produttive.
La teoria della distruzione creativa inizia a prendere forma nei primi anni del 1900, trovando pieno compimento nell’opera “Capitalismo, socialismo e democrazia” (1942) di Schumpeter.
Schumpeter vede il processo innovativo come una distruzione creatrice, di cui l’imprenditore è promotore. Come mai, quindi, l’analisi del WEF rimanda a questo concetto?
Secondo gli autori dello studio, Connie Kuang, Kary Bheemaiah e Mylo Kidwell, il Premio Nobel per l’Economia 2025, assegnato congiuntamente a Joel Mokyr, Philippe Aghion e Peter Howitt per aver spiegato come le nuove tecnologie possano guidare una crescita sostenibile, ha messo il luce come questa crescita sia alimentata proprio dalla distruzione creativa.
Il ruolo della convergenza tecnologica nella distruzione creativa
Anche il processo di distruzione creativa sta vivendo una trasformazione profonda. Se in passato il motore del cambiamento era rappresentato da singole scoperte isolate – come il motore a vapore o l’elettrificazione – oggi il fenomeno si definisce attraverso l’integrazione di tecnologie precedentemente distinte per dare vita a nuove possibilità sistemiche.
Il vero fulcro di questa transizione, spiegano gli esperti, si basa sul quadro concettuale delle “3C” (in Inglese combine, converge, compound) ossia:
- Combinare: l’innovazione trae origine dall’integrazione di capacità, dati e tecnologie già esistenti in configurazioni inedite, collegando elementi che in precedenza non avevano alcun legame.
- Convergere: la maturazione di queste combinazioni porta a una progressiva erosione dei confini tra tecnologie, industrie e catene del valore, favorendo l’emergere di nuovi mercati e modelli di business.
- Potenziare: l’impatto finale si manifesta quando queste innovazioni convergono su larga scala, rinforzandosi a vicenda – un processo definito “compound” – che accelera i guadagni di produttività e ridefinisce gli equilibri competitivi nel tempo.
La convergenza segue spesso uno schema: tecnologie ormai consolidate si combinano con componenti innovativi, ancora in fase embrionale, per creare nuove funzionalità.
La prossima “ondata” d’innovazione, precisano gli esperti, sarà dominata da due tecnologie che hanno raggiunto una maturità particolarmente elevata: la robotica e i dispositivi indossabili.
Dalla fabbrica agli spazi umani: la nuova frontiera della robotica dinamica
L’analisi del World Economic Forum evidenzia un cambiamento epocale nel settore: i robot stanno abbandonando gli ambienti protetti delle fabbriche per integrarsi in contesti reali e dinamici.
Un cambiamento alimentato da un massiccio afflusso di investimenti e da un’accelerazione dell’innovazione che trova nella robotica umanoide il suo principale banco di prova.
Viene spiegato che i progressi in questo campo rappresentano indicatori cruciali per valutare l’evoluzione della sensoristica, della mobilità e della collaborazione tra uomo e macchina, anche quando tali capacità vengono applicate a compiti specifici e circoscritti.
L’evoluzione dell’AI come pilastro dell’intelligenza robotica
Il motore principale di questa transizione risiede nella maturazione delle tecnologie sottostanti, con l’AI nel ruolo di fondamento logico.
La prima ondata tecnologica, spiegano gli esperti, è stata dominata dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), basati su architetture transformer, i quali sono ormai diventati soluzioni accessibili e a basso costo.
La democratizzazione di questi modelli ha aperto la strada a sistemi più complessi:
- Modelli multimodali (MMM) che, a differenza dei predecessori, integrano voce, immagini e testo per offrire al robot una percezione dell’ambiente molto più ricca e sfaccettata.
- Modelli vision-language-action (VLA), che rappresentano la novità più rilevante dell’ultimo anno. Questi modelli colmano il divario tra la comprensione teorica e l’esecuzione pratica, permettendo ai robot di operare con successo in ambienti imprevedibili grazie a una capacità di azione adattiva.
- Edge AI, con modelli che possono ora essere eseguiti direttamente sul dispositivo – senza dipendere da server esterni –, facilitando la loro implementazione su una vasta gamma di nuovi macchinari autonomi.
L’equilibrio tra autonomia e supervisione umana
Sebbene le capacità dei robot stiano aumentando, il World Economic Forum pone l’accento sulla necessità di bilanciare l’autonomia con l’intervento umano.
Se da un lato i modelli multimodali permettono un’interazione naturale attraverso il linguaggio e la vista, dall’altro la piena autonomia presenta rischi intrinseci.
Pertanto, nei settori critici, è ritenuto indispensabile che gli esseri umani conservino il potere di guidare, correggere o interrompere le azioni dei robot.
Un controllo che può essere esercitato attraverso diverse modalità tecniche – dalla teleoperazione remota fino all’uso di comandi fisici diretti sulla macchina – garantendo così la massima sicurezza operativa.
Fattori di scala: riduzione dei costi e simulazione virtuale
Il passaggio da applicazioni limitate a distribuzioni su larga scala è favorito da due tendenze economiche e tecnologiche.
- Abbattimento dei costi hardware. La produzione di massa sta riducendo drasticamente il prezzo dei componenti per il movimento, come attuatori e motori, che storicamente rappresentano una quota compresa tra il 40% e il 60% del costo totale di un robot.
- Introduzione dei world models, sistemi di AI capaci di simulare stati futuri, consentendo alle macchine di pianificare e apprendere all’interno di ambienti virtuali. I world models eliminano la necessità di costose e lunghe prove fisiche nel mondo reale, accelerando i cicli di apprendimento della macchina.
Wearable intelligenti: l’evoluzione dal monitoraggio passivo all’interpretazione in tempo reale
La seconda tecnologia che sarà protagonista della prossima ondata di innovazione, secondo l’analisi del World Economic Forum, è quella dei dispositivi indossabili.
Questi dispositivi hanno superato la fase dei semplici contatori di passi e rilevatori di frequenza cardiaca per trasformarsi in sistemi di monitoraggio olistico, integrati ormai nella vita quotidiana sotto diverse forme – dai cerotti intelligenti per il controllo del glucosio agli occhiali in realtà aumentata (AR) –, modificando radicalmente il modo in cui le persone interagiscono con l’ambiente fisico.
L’organizzazione rileva che l’adozione di queste tecnologie è in costante aumento: recenti sondaggi condotti negli Stati Uniti e in Europa indicano che circa il 50% degli intervistati utilizza wearable per il fitness, con una tendenza ancora più marcata tra le nuove generazioni, sempre più propense a investire nel benessere personale.
Tale diffusione è sostenuta dalla maturazione di tecnologie che rendono i dispositivi più intelligenti e focalizzati sulle reali necessità dell’utente.
La transizione verso sistemi interpretativi “sempre attivi”
Il monitoraggio della salute sta diventando più rapido e affidabile grazie al passaggio da una raccolta dati passiva a un’interpretazione intelligente e istantanea.
Un esempio citato dall’analisi è quello del rilevamento immediato delle aritmie, che richiede l’elaborazione di segnali a bassissima latenza. Una capacità che i moderni wearable garantiscono attraverso diverse innovazioni:
- Metrologia biologica avanzata, che permette di ottenere letture accurate e prolungate nel tempo, rendendo i sistemi costantemente operativi.
- Hardware Edge AI e apprendimento per rinforzo. Queste tecnologie abilitano l’analisi dei dati direttamente sul dispositivo, eliminando la dipendenza dal cloud e migliorando la reattività del sistema.
- Reti di sensori wireless, che creano ecosistemi di condivisione dati fluidi, trasformando i dispositivi in interpreti in tempo reale dei parametri interni al corpo e delle condizioni ambientali esterne.
L’unione tra design ergonomico e capacità tecnologica
L’efficacia dei wearable, sottolinea l’analisi, dipende strettamente dal loro allineamento con i bisogni umani e il comfort fisico. L’uso di patch flessibili “skin-native” consente il monitoraggio continuo del glucosio senza disagi per l’utente, mentre i rivestimenti antimicrobici riducono la necessità di manutenzione e pulizia.
Un passo avanti significativo è rappresentato dai sensori alimentati dal movimento tramite energia wireless magnetoelettrica, che puntano a eliminare l’obbligo della ricarica frequente.
Sicurezza e fiducia su larga scala
Il World Economic Forum evidenzia infine che la tenuta di questo intero ecosistema è legata a doppio filo alla robustezza delle infrastrutture di protezione dei dati.
Con un settore sanitario sempre più digitale sempre più interconnesso, la crittografia post-quantistica viene indicata come uno standard essenziale – una misura di sicurezza ormai imprescindibile – per blindare le informazioni sensibili dei pazienti anche di fronte alle future minacce informatiche rappresentate dalla potenza di calcolo dei computer quantistici.
Perché la distruzione creativa è una necessità per le aziende
Guardando alle prospettive future il World Economic Forum evidenzia come la distruzione creativa abbia cessato di essere un’incognita per trasformarsi in una necessità operativa imprescindibile.
L’analisi suggerisce che il successo economico apparterrà a chi saprà padroneggiare il framework delle 3C – combinare, convergere e potenziare – seguendo il solco già tracciato dalle innovazioni nella robotica e nei wearable.
La sfida quindi non risiede più nel prevedere se queste tecnologie rimodelleranno i comparti industriali, ma nel definire le modalità con cui le organizzazioni sapranno scalare le opportunità generate dalla convergenza.
