Eugenio Zuccarelli è un esperto di data science italiano che lavora per uno dei colossi dell’healthcare statunitense che si chiama CVS Health. Zuccarelli si è formato all’Università di Genova prima, all’Imperial College di Londra poi e in seguito all’MIT e ad Harvard negli USA. Oggi guida un team di data scientist che mirano a innovare nell’ambito della salute tramite machine learning, AI e big data, specializzandosi in malattie complesse e/o croniche come diabete, ipertensione e covid-19, il tutto applicando il concetto di intrapreneurship, ovvero la gestione di innovazione all’interno delle grandi organizzazioni con gli stessi principi e modalità che si adottano per le startup, gestendo un portfolio di startup e prodotti gestiti dal team e mirati a avere un profilo high risk high reward. In passato ha usato l’intelligenza artificiale per predire malattie cardiache congenite in bambini sviluppando in una app apposita, si è occupato di ricerca per utilizzare l’intelligenza artificiale per predire le zone più a rischio di propagare il covid-19 e dove inviare le risorse (per esempio: mascherine, militari, ecc). La sua esperienza nell’uso di AI si è sviluppata anche in altri settori come i media, l’automotive, la finanza. Eugenio Zuccarelli racconta cosa significa fare intrapreneurship all’interno di una grande organizzazione. Guido un team di data scientist in CVS Health, una delle più grandi aziende nel mondo nel settore dell’healthcare. CVS Health è una realtà che impiega circa trecentomila persone e fattura trecento miliardi di dollari l’anno. CVS si occupa di avere un impatto sulla salute delle persone tramite un approccio ad ampio spettro, controllando la principale rete di farmacie negli Stati Uniti, un business di assicurazioni acquisito per 78 miliardi di dollari nel 2018, e per ciò ha accesso a una enorme quantità di dati. Il mio lavoro si occupa di guidare un team di data scientist che utilizza tali dati per creare modelli di machine learning che permettono di predire l’insorgere e la progressione di malattie complesse e croniche come il diabete e l’ipertensione. Nonostante sia una realtà molto complessa date le sue dimensioni l’azienda mi ha permesso di sviluppare un portfolio di progetti che consiste nel considerare ogni progetto e prodotto di machine learning come fosse una startup a se. Ogni ‘startup’ è formata da alcuni membri del team che lavorano all’unisono per sviluppare un prodotto che utilizza l’intelligenza artificiale per portare un impatto positivo sulle persone, il team è responsabile di interfacciarsi con tutte le parti interessate nell’ambito dell’azienda come, per esempio, i team di finanza, prodotto, business development e vendite. All’inizio di ogni progetto, il team è responsabile di stimare la possibile dimensione dell’impatto, in termini di numero di persone la cui vita verrà migliorata dal prodotto (per esempio il numero di persone affette da diabete che possiamo aiutare) e a livello economico, stabilendo i profitti che porterà all’azienda. In un modo simile a una startup, queste stime vengono utilizzare per ottenere i finanziamenti che nel nostro caso non sono generati da venture capitalist ma dai dipartimenti interni alla società. Fare intrapreneurship all’interno di una delle più grandi corporation al mondo non è sicuramente facile, serve padroneggiare non solamente le pratiche tipiche delle startup come velocità, resilienza, determinazione, ma anche le componenti più proprie delle grandi aziende: destreggiarsi con la burocrazia e le politiche interne, superare gli ostacoli interni che cercano di mitigare il rischio. In particolare, i punti principali da gestire per assicurare che lo sforzo di intrapreneurship sia di successo sono: 1) Tolleranza al rischio – La tolleranza al rischio di una startup è estremamente più elevata di quella delle grandi corporation. Le grandi aziende attuano vari cordoni di sicurezza per assicurarsi che non sorgano problemi inaspettati, per esempio creando processi eccessivamente lunghi, lenti e complicati. Questo diminuisce il rischio ma anche rallenta fortemente il processo di sviluppo che in una startup si affida di solito all’idea di fail fast, cioè di provare e se necessario fallire ma facendolo velocemente per poi imparare dagli errori e muovere in avanti. Una delle strategie migliori per approcciare questa situazione nel contesto dell’intrapreneurship è cercare di creare un team che sia ben connesso con i vari dipartimenti ma possa anche agire come un’isola, capace di permettere al team di muoversi alla velocità di cui ha bisogno e senza essere rallentato da altri team o processi. Per fare ciò, è imperativo che il team raggiunga uno stato di autonomia il prima possibile. 2) Burocrazia – Le grandi organizzazioni hanno di solito maggiori quantità di sistemi burocratici. Questi a loro volta servono a permettere a un grande organismo di funzionare nonostante la grande complessità propria di aziende con migliaia di impiegati. Per affrontare ciò, è necessario prendere conoscenza dei processi dell’azienda il prima possibile, dato che spesso tale attività richiede mesi. 3) Complessità a livello di dipartimenti e team – Le startup di solito hanno una struttura flat con la maggior parte degli impiegati che si conoscono direttamente e possono velocemente sapere quale team lavora su quale progetto. In organizzazioni più grandi questo non è di solito possibile in modo facile. Il numero di dipartimenti, soprattutto per aziende come CVS Health, non permette di gestire facilmente tutte le diverse componenti. Per avere successo è necessario comprendere sin dall’inizio quali fattori e domini di esperienza saranno necessari per il successo del progetto e procedere a connettersi con i team rilevanti sin da subito, stabilendo meeting organizzativi per trovare i punti di contatto principali.
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