Sei nel cloud, ma sei sicuro di sfruttarlo al massimo? Lezioni da aziende native digitali

Come il cloud contribuisce a velocizzare l’innovazione? Qual è la differenza tra essere nel cloud e sfruttare il cloud? È possibile ridurre i costi di sviluppo e diminuire il tempo di commercializzazione?

Per rispondere a queste domande, è utile prendere come riferimento le aziende native digitali (DNB). Queste aziende B2C sono “nate nel cloud”, e molte hanno più di un decennio di esperienza nell’estrarre valore dai servizi cloud.

Il successo o il fallimento delle DNB dipende dalla qualità e dalla velocità delle loro innovazioni: si tratta di realizzare app che gli utenti apprezzano, nel contempo battendo i concorrenti sul mercato. I team di sviluppo prodotto e software si adoperano per sfruttare al massimo i budget e i tempi di progettazione che hanno a disposizione per creare caratteristiche di differenziazione che interessano agli utenti.

Poiché molte DNB hanno iniziato come startup tecnologiche, devono perfezionare le proprie proposte di valore di base per assicurarsi fondi di investimento in capitale di rischio. Questo processo le ha costrette a definire con il consumatore quello che per loro è il valore di differenziazione. Potrebbe trattarsi della comodità di farsi consegnare il cibo attraverso una rete di ristoranti e autisti, il prezzo e la disponibilità di merce di seconda mano o una maniera deliziosa di consumare i contenuti.

Le DNB inoltre devono migliorare continuamente la produttività e la velocità di progettazione. Un modo di farlo è di spostare le funzionalità di base sul cloud. Al contrario delle caratteristiche di differenziazione, le funzionalità di base sono quelle che i clienti delle DNB danno per scontate. Sono esempi di funzionalità importanti ma non differenziate la capacità di un sistema di registrare i nuovi utenti, emettere un avviso quando un ordine è pronto e scalare il database back-end. Queste caratteristiche di solito non sono contemplate nella decisione di acquisto principale del cliente, pertanto sfruttando queste funzionalità di base, le DNB possono portare l’attenzione dei loro team di sviluppo su innovazioni veramente distintive e far sì che i clienti continuino a ritornare per molto altro. E, poiché queste funzionalità possono essere rapidamente implementate e ottimizzate, i team di sviluppo sono in grado di ridurre immediatamente il tempo destinato alla manutenzione regolare e ai costi di miglioramento.

Nel 2009, quando AWS introdusse la capacità di scalare in su e in giù automaticamente la potenza di elaborazione a seconda della richiesta, fu considerato rivoluzionario. Le società che adottarono questo servizio hanno risparmiato su budget, tempi e preziosi interventi nei cicli di sviluppo. Nel tempo, sono stati aggiunti molti altri servizi cloud che sono progrediti “verticalmente” con funzionalità persino più avanzate.

Questi servizi includevano l’automazione di sicurezza, governance e conformità, processi di supporto per sviluppare e testare i software, piattaforme di intelligenza artificiale (AI) e di machine learning (ML) e strumenti utili grazie a una miriade di funzionalità a valore aggiunto, come AR/VR e la robotica. Ad esempio, Duolingo, una piattaforma per l’apprendimento delle lingue alimentata dall’AI, usa il framework PyTorch su AWS per presentare algoritmi personalizzati che offrono ai clienti lezioni su misura per 32 lingue, dall’arabo al gallese. Questi modelli personalizzati utilizzano da 100.000 a 30 milioni di punti dati per effettuare 300 milioni di previsioni giornaliere, ad esempio quanto è probabile che un utente possa ricordare una particolare parola e rispondere a una domanda correttamente.

Il sistema di Duolingo effettua queste previsioni usando la deep learning, un sottoinsieme di AI e ML, che analizza il numero di volte un utente ha visto una parola, quante volte l’ha detta correttamente, le modalità con le quali ha risposto correttamente e quanto tempo è trascorso da quando l’ha usata. Usando queste previsioni, l’app quindi inietta la parola nel curriculum in un contesto di cui l’utente ha bisogno per padroneggiarla.

Quando Duolingo è nato nel 2009, utilizzava gli algoritmi della scienza cognitiva tradizionale per insegnare le lingue straniere nell’ambito di un progetto di traduzione della Carnegie Mellon University. Ma quegli algoritmi non erano in grado di elaborare i dati in tempo reale per creare esperienze personalizzate per cui gli utenti rimanessero interessati al contenuto.

Gli strumenti del deep learning hanno anche aiutato Duolingo a migliorare l’accuratezza delle previsioni con lo scopo di rafforzare il coinvolgimento del cliente. Dopo aver implementato questi strumenti, Duolingo ha scoperto che il numero di utenti che usava il servizio, e ritornava poi il secondo giorno, aumentava del 12 percento. Duolingo ora ha 300 milioni di abbonati, e continua a dipendere da AWS cloud per aumentare la velocità e la scalabilità della piattaforma nonché ampliare la tipologia di previsioni che può effettuare.

Come dimostra l’esperienza di Duolingo, il cloud ora propone una gamma crescente di funzionalità. Queste funzionalità offrono tre vantaggi principali:

L’attenzione primaria di un team che si occupa del prodotto è di creare un valore di differenziazione per il prodotto che trovi un grande mercato e faccia dell’azienda un successo. Benché l’infrastruttura sia di cruciale importanza, spostare approvvigionamento, progettazione, implementazione e manutenzione di hardware e software sul cloud, può aiutare le organizzazioni a ridurre il tempo di commercializzazione. Molte organizzazioni comprendono che l’infrastruttura cloud include aspetti fisici quali un data center, macchine e uno storage. Tuttavia, le DNB di maggior successo riconoscono anche che l’infrastruttura del software rappresenta un punto su cui far leva persino più cruciale per una maggiore velocità e una migliore qualità.

AWS cloud ora fornisce una pipeline di integrazione e di distribuzione continua (CI/CD) che consente a ogni sviluppatore all’interno di un’organizzazione di utilizzare lo stesso processo per testare il codice alla ricerca di difetti. Ciò assicura anche che il codice scritto da team differenti sia integrato e funzioni bene insieme e che sia tutto allestito per la distribuzione nello stesso momento. Una volta mandato in produzione, il carico di lavoro verrà monitorato, e aumenterà e diminuirà automaticamente per soddisfare la domanda. Negli anni passati, il budget e l’organico necessario per creare e supportare queste funzionalità rappresentava, nel settore, una media del 15 percento del budget totale riservato alla progettazione e alle operazioni. Queste funzioni a volte costituivano punti di attrito che ritardavano l’implementazione di nuove caratteristiche generatrici di entrate. Nella nostra esperienza alcune delle migliori DNB ora dedicano pochissime delle loro risorse destinate alla progettazione e alle operazioni a queste funzionalità di supporto, al contempo diminuendo enormemente il tempo di commercializzazione e migliorando l’esperienza dei clienti.

È il caso di Coinbase, un fornitore di piattaforme e portafogli digitali con 30 milioni di clienti. L’azienda con sede a San Francisco ha utilizzato AWS Step Functions per automatizzare e controllare l’implementazione delle caratteristiche e degli aggiornamenti di un nuovo software, al contempo proteggendo meglio gli utenti dagli attacchi informatici. Coinbase non solo implementa con successo il 97% delle volte, ma ha anche tagliato il tempo necessario per aggiungere nuovi account da giorni a solo secondi e ha significativamente ridotto il numero delle richieste di assistenza da parte dei clienti.

Similmente, Freshworks, un’azienda con sede a San Mateo, in California, che sviluppa soluzioni SaaS per aziende medie e piccole, ha potenziato il suo marketplace con AWS Lambda, una piattaforma che aiuta gli sviluppatori a costruire ed eseguire plugin, al contempo gestendo i costi aumentando o diminuendo in base alla domanda solo per quella specifica funzione di plugin. Per fare un esempio, gli agenti di Freshworks ora risolvono le richieste di assistenza da parte dei clienti in metà tempo rispetto a prima.

L’intuizione derivante dai dati che può aiutare a servire meglio i clienti è cruciale per qualsiasi attività economica. Forse nessuno lo comprende meglio delle DNB, che servono i clienti più esigenti di tutti: i consumatori. Ecco perché queste aziende ripongono molta importanza nella creazione di caratteristiche che aggiungono valore per il cliente. Se le DNB sono decisamente tecniche, le migliori sono anche implacabili nell’impiegare il proprio tempo per creare funzionalità di differenziazione piuttosto che di base. Comprendono che ai consumatori stanno di più a cuore i vantaggi del mondo reale, ad esempio ottenere consigli affidabili su un film, l’aiuto a trovare un bar dello sport in una nuova città e recensioni intelligenti sui ristoranti.

Le esperienze di grande rilevanza e personalizzate sono trainate dall’utilizzo di strumenti di AI/ML che soddisfano vari livelli di esperienza. 1) A un livello di base, gli sviluppatori specializzati hanno la flessibilità necessaria per personalizzare il framework basilare del software stesso. È come costruire il motore della propria auto da soli. 2) La vasta maggioranza delle aziende costruiscono, formano e implementano i loro modelli sopra a un framework. Come scegliere un motore precostruito e poi adattarlo alle proprie esigenze. 3) Per massimizzare la velocità, tuttavia, le aziende possono implementare un modello precostruito per casi d’uso specifici come l’individuazione delle frodi o la personalizzazione: è analogo all’acquisto dell’”edizione sportiva” o “il pacchetto meteo” quando conosci già le tue esigenze.

La personalizzazione con AI/ML può essere particolarmente potente. Intuit, l’azienda di software per il settore finanziario, ha utilizzato il servizio di Amazon Personalize per progettare e lanciare velocemente un motore di raccomandazione per la propria app di pianificazione e monitoraggio del budget del suo consumatore di menta. Allo stesso modo, Keen, produttore di stivali e altre calzature per il tempo libero, usa lo stesso servizio di Amazon per monitorare le cronologie della navigazione e degli acquisti dei clienti con lo scopo di rilasciare delle raccomandazioni di acquisto. Le e-mail di prova di Keen che utilizzano la caratteristica della raccomandazione hanno consentito un aumento del fatturato di quasi il 13 percento. E Ably, una startup sudcoreana che si occupa di vendita di abbigliamento online, utilizza la AI per personalizzare le raccomandazioni sulla prima pagina della propria app. Ably afferma che il motore di raccomandazione, che tocca le cronologie della navigazione e degli acquisti di singoli clienti, ha spinto l’azienda a costruire funzionalità AI sofisticate senza avere alcuna esperienza pregressa con la tecnologia ML.

Insieme all’eccellenza operativa, queste nuove leve e funzionalità consentono un’innovazione più rapida. Per dirla con Isaac Newton:

La massa rappresenta le risorse totali (budget e persone) dedite allo sviluppo delle funzionalità differenziate del prodotto generatrici di entrate. L’accelerazione rappresenta il processo di sviluppo e l’ambiente operativo. Una forza maggiore è il risultato della massimizzazione delle risorse disponibili per le attività differenziate, nonché dell’aumento della velocità di progettazione.

Ogni azienda digitale può trarre vantaggio dal ritmo più veloce dell’innovazione che AWS cloud rende possibile. Ecco di seguito quattro punti di partenza consigliati:

Di seguito è visualizzata una rappresentazione di questi tre fattori. L’asse orizzontale X indica il livello di intervento, espresso come costo in dollari. L’asse verticale Y rappresenta una valutazione soggettiva del rischio del progetto. Le dimensioni del cerchio mostrano i budget che potrebbero essere dirottati sull’innovazione.

Questo esempio utilizza una valutazione dello stato attuale dell’organizzazione. Questa stessa metodologia dovrebbe essere utilizzata in maniera ricorrente. Dopo tutto, a posteriori, è evidente che i primi utilizzatori di autoscaling nel 2009 avevano un vantaggio competitivo sugli altri che rimanevano fedeli alla configurazione manuale.

Una prospettiva lungimirante può essere applicata ai nuovi progetti, mentre i team del prodotto e di ingegneria discutono la roadmap, i livelli di intervento e gli obiettivi. I team dovrebbero identificare le funzionalità veramente differenzianti e cercare le opportunità che consentono di minimizzare il lavoro di base. Questo facile esercizio può accelerare notevolmente un progetto.

Le aziende native digitali creano innovazioni che cambiano le nostre vite quotidiane. Rivoluzionano il modo in cui facciamo acquisti, ci divertiamo, ci muoviamo in città e molto altro. Nel frattempo, le DNB hanno preso consapevolezza del fatto che semplicemente eseguire le innovazioni sul cloud non è sufficiente. Possono insegnarci lezioni preziose su come sfruttare il cloud per innovare a grande velocità.