L'era dell'iper-specializzazione

LA RICCHEZZA DELLE NAZIONI DI ADAM SMITH, pubblicato nel 1776, descriveva quello che sarebbe stato uno dei principali driver del progresso economico nei secoli successivi: la divisione del lavoro.

Gran parte della prosperità di cui beneficia oggi il nostro mondo deriva dai vantaggi, in termini di produttività, della divisione del lavoro in mansioni più ridotte e portate a termine da lavoratori sempre più specializzati. Oggigiorno, grazie all'avvento del lavoro intellettuale e della tecnologia dell'informazione, questa suddivisione del lavoro è arrivata al punto che la prossima differenza di grado rappresenterà una differenza sostanziale. Quella in cui stiamo entrando è un'era di iper-specializzazione: un mondo del lavoro completamente diverso e non ancora compreso da tutti.

Osservando le incredibilmente complesse supply chain di oggi, si potrebbe pensare che abbiamo già raggiunto i limiti della specializzazione. L'idea di Boeing di costruire il 787 Dreamliner, per esempio, venne salutata come esempio definitivo di sub-appalto. Solo in seguito, quando le parti coinvolte non riuscirono ad armonizzarsi tanto facilmente quanto si era creduto e i ritardi si accumularono, si rivelò per quello che era: un'iniziativa spinta oltre i limiti. La pagina web che elenca solo i fornitori “principali” dei vari componenti dell'apparecchio contiene 379 link. Un aeroplano, comunque, è fondamentalmente un prodotto fisico. Pensate in quante parti e quanto piccole può essere spezzettato il lavoro quando produce beni intangibili e legati alla conoscenza e le informazioni che li riguardano vengono trasportate ovunque nel mondo in modo quasi istantaneo e  a un costo prossimo allo zero.

Proprio come nei primissimi giorni dell'industrializzazione le persone vedevano singole professioni (come quella del fabbricante di spilli) trasformarsi in molti lavori diversi (Adam Smith isolò diciotto fasi separate in una manifattura di spilli), noi ora vedremo le professioni dei lavoratori intellettuali, i cosiddetti knowledge worker (i venditori, i segretari, gli ingegneri), polverizzarsi in network complessi che si estenderanno sul mondo intero e svolgeranno mansioni altamente specializzate. Persino le denominazioni che cominciano solo ora a sembrarci superate ci suoneranno bizzarre. “Sviluppatore software” già adesso altera la realtà secondo cui spesso nel progetto di un software collaborano specialisti diversi che si occupano di progettazione, elaborazione dei codici ed effettuazione dei test. E parliamo dello scenario più semplice. Quando viene coinvolta Top-Coder, una start-up che si occupa di software e ha sede in Connecticut, può capitare che siano decine le persone che danno il proprio apporto a un unico software.

TopCoder spezzetta i progetti di IT dei suoi clienti in tante piccole porzioni e le dà in pasto alla propria community internazionale di sviluppatori freelance, presentandole come vere e proprie competizioni (aprendo la possibilità di diventare un top coder, appunto). Un progetto, per esempio, potrebbe partire con un concorso per la creazione di una nuova idea di prodotto per un software. Un secondo potrebbe fornire una descrizione generale degli obiettivi di progetto e sfidare gli sviluppatori a creare il documento che meglio li traduce in requisiti di sistema dettagliati. (TopCoder ospita un forum che consente agli sviluppatori di chiedere al cliente maggiori dettagli e tutte le domande e le risposte sono visibili a tutti i partecipanti). Il documento di specifiche vincente può diventare poi la base da cui partire per la competizione successiva, in cui altri sviluppatori concorrono a progettare l'architettura del sistema specificando quali sono i singoli pezzi del software e i collegamenti fra loro. Vengono poi lanciate altre gare per sviluppare in modo separato ciascuno dei pezzi e per integrarli poi in un insieme funzionante. Infine, altri programmatori ancora gareggiano per scovare e correggere i bug delle varie parti che compongono il sistema.

Il modello di TopCoder è interessante, se non altro per ciò che consente di fare alla sua rete di quasi 300.000 sviluppatori provenienti da oltre 200 Paesi. Dato che la società raccoglie richieste per compiti specifici, consente a uno sviluppatore particolarmente bravo in qualcosa, diciamo la progettazione delle interfacce utente, di trascorrere il grosso del proprio tempo a fare solamente questo. E infatti gli sviluppatori di TopCoder si stanno specializzando sempre di più. Alcuni si concentrano sulla progettazione di tipologie specifiche di software, come i piccoli moduli grafici. Alcuni hanno scoperto di avere un talento per l'assemblaggio di componenti software scritti da altri. Ci sono anche quelli che si specializzano nell'eliminazione dei bug contenuti nel codice altrui.

Nella grande tradizione della divisione del lavoro, questa iper-specializzazione paga. TopCoder è spesso in grado di offrire ai propri clienti un lavoro di sviluppo che è paragonabile per qualità a quello che potrebbero trovare tramite canali più tradizionali, ma spendendo il 25% di meno. E riesce a farlo mantenendo una community soddisfatta e ben retribuita di scrittori di codici. Come vedremo, la qualità, i vantaggi potenziali in termini di qualità, velocità e costi garantiscono quasi sicuramente che questo modello avrà una sempre maggiore diffusione. Quelli che porterà, però, saranno benefici puri? Per assicurarsi che l'iper-specializzazione venga tanto ben accolta quanto è probabile che si affermi, dobbiamo tenere gli occhi aperti sui possibili rischi.

Veloce, economico e sotto controllo

Il termine “iper-specializzazione” non è sinonimo di lavoro dato in outsourcing ad altre aziende o distribuito in luoghi diversi (come nell'offshoring), anche se viene reso più semplice dalle medesime tecnologie. Significa, piuttosto, suddividere il lavoro che prima veniva svolto da un'unica persona in porzioni maggiormente specializzate che vengono portate a completamento da più persone. Che si tratti di porzioni che vengono date in outsorcing o distribuite, il fatto che vengano separate spesso porta a miglioramenti nella qualità, nella velocità e nei costi.

Per capire la portata dei guadagni in termini di qualità che l'iper-specializzazione rende possibile, pensate a quanto tempo sprecate in attività per cui non dovete attingere alle vostre specifiche conoscenze e che potreste non essere nemmeno tanto bravi a svolgere. Proprio come gli artigiani di un tempo, i lavoratori intellettuali si impegnano in miriadi di attività collaterali che potrebbero essere svolte meglio o in modo più economico da altre persone (soprattutto, coloro che sono specializzati nel farle). I project manager, per esempio, trascorrono una quantità incalcolabile di ore a preparare slides, anche quando pochi di loro sanno usare i software appositi o hanno la sensibilità per costruirle e fare un buon lavoro. Alcuni sanno delegare il compito, il che se non altro consente di svolgerlo a un prezzo inferiore, ma immaginate un servizio come TopCoder che possa offrire accesso istantaneo a una rete di esperti di PowerPoint. Immaginate poi che alcuni di questi lavoratori a distanza siano bravissimi coi grafici, che altri siano correttori di bozze dall'occhio di lince e che altri ancora siano esperti di contenuti per tipi diversi di presentazione. (Alcuni, tanto per citare un esempio, potrebbero specializzarsi in presentazioni per la vendita di prodotti per l'ufficio, altri in sessioni di verifica dei progetti interni per l'industria farmaceutica). Aggiungeteci un disegnatore di grafici ispirato ed è quasi certo che la presentazione ne uscirà migliorata.

La qualità migliora quando una parte preponderante del lavoro che confluisce in un prodotto finale viene svolta da persone che sono brave nel farlo. Il miglioramento è ancora maggiore quando, come accade con i progetti di TopCoder, le persone che sono brave a fare un determinato lavoro gareggiano fra loro per ottenerlo. Questo è il potere di InnoCentive, un mercato online “dell'innovazione aperta” che mette in contatto chi cerca una soluzione – soprattutto aziende che incontrano difficoltà di tipo scientifico e tecnologico – con persone che potrebbero avere una risposta giusta e innovativa. (Vi riveliamo una cosa: Thomas W. Malone fa parte del comitato consultivo di InnoCentive). Ogni santo giorno migliaia di scienziati, ingegneri, studenti e altre tipologie di utenti scandagliano il sito di InnoCentive alla ricerca di sfide che li attirino. Sanno che se forniscono la soluzione migliore possono ottenere il premio promesso, che in alcuni casi supera i 100.000 dollari.

Per chi avanza una richiesta, il fascino di InnoCentive risiede soprattutto nella qualità delle soluzioni che offre. Il fatto di rivolgersi in modo allargato alla rete spesso attrae persone che propongono una soluzione dall'alto di un'esperienza altamente specializzata e che possono far fare grandi passi in avanti su problemi che hanno messo in difficoltà gli esperti interni. Come hanno per esempio raccontato gli esperti di business Julian Birkinshaw e Stuart Crainer, la società farmaceutica Roche voleva trovare un modo migliore per misurare quantità e qualità dei campioni clinici che passavano attraverso i suoi analizzatori chimici automatici. Nel 2008, sponsorizzò una competizione su InnoCentive. Nel giro di due mesi ricevette 113 proposte da tutto il mondo. Tod Bedilion, allora responsabile tecnologico per Roche Diagnostics, fu sorpreso di scoprire fra queste una soluzione innovativa che era sfuggita all'azienda per quindici anni.

Questo esempio ci parla di un altro beneficio importante dell'iper-specializzazione: la velocità. Nel caso di Roche, l'identificazione del problema e la creazione di un concorso per risolverlo velocizzarono in modo incredibile la scoperta di una soluzione. Più in generale, l'iper-specializzazione può ridurre i tempi assegnando compiti collegati a persone diverse che poi li svolgono in parallelo piuttosto che in successione. È tanto semplice quanto il fatto che più mani accelerano il lavoro. Una società di nome CastingWords, per esempio, fornisce trascrizioni di file audio a una velocità incredibile: talvolta in un tempo inferiore a quello che è servito per la registrazione stessa. Com'è possibile? Non si tratta di scienza missilistica: CastingWords, semplicemente, spezza il file audio in tante porzioni e dispone di lavoratori a distanza (che si procura tramite il sito Mechanical Turk di Amazon) che li trascrivono in simultanea. I suoi processi automatizzati usano le sovrapposizioni presenti nelle porzioni assegnate per individuare gli errori (confrontando la resa della stessa frase fatta da trascrittori diversi) e unisce le parti separate di testo fino a confezionare un prodotto finale. Il suo sistema di controllo della qualità mostra anche di quali lavoratori ci si può fidare per incarichi futuri. «CastingWords mi sembra quasi un trucco di magia», commenta un utente di nome Merlin Mann sul sito. «Farfuglio qualcosa per un'ora, carico un MP3 e, non si sa come, loro lo trasformano in paragrafi. In un giorno, mettiamo. Roba da pazzi! Un po' come il numero della donna che scompare».

Questa capacità di distribuire lavori che si possono eseguire al computer a una schiera numerosa di lavoratori non solo velocizza le mansioni più tradizionali, ma consente di portare a completamento tutta una serie di nuovi compiti in cui la variabile tempo è essenziale. Pensate alla ricerca di Jim Gray, il famoso informatico scomparso in mare a bordo della sua piccola imbarcazione nel 2007 e mai più ritrovato. Quando la notizia della sua scomparsa raggiunse i colleghi, questi capirono che non sarebbe stato impossibile perlustrare l'area di quasi 30.000 miglia quadrate di oceano in cui la barca di Gray poteva ancora trovarsi. Nei giorni che seguirono, immagini satellitari trasmesse praticamente in tempo reale vennero inviate a migliaia di lavoratori di Mechanical Turk e di volontari perché le esaminassero attentamente. Un tempo, un'impresa del genere non sarebbe stata nemmeno immaginabile e ci fa intuire quante siano le possibilità, dalla scansione dei filmati delle telecamere di sorveglianza notturna degli uffici per l'identificazione di attività sospette alla traduzione simultanea e multilingue delle comunicazioni che avvengono nei centri operativi, fino alla possibilità di rispondere velocemente a una complessa richiesta di proposta da parte di un potenziale cliente.

La maggior velocità è uno dei motivi per cui l'iper-specializzazione può ridurre i costi. Così si è espresso Bedilion sulla propria esperienza con InnoCentive: «Non avrei potuto riunire dieci persone in una stanza per un brainstorming o un seminario di due giorni allo stesso costo, tenendo conto anche degli spostamenti. E avrei ottenuto qualche centinaio di bigliettini piuttosto che un intero taccuino contenente 113 proposte distinte e dettagliate».

Per la maggior parte delle aziende, il risparmio maggiore può essere rappresentato da un utilizzo migliore del tempo dei propri dipendenti. Dato che l'iper-specializzazione implica l'assegnazione esterna di parti del lavoro dei knowledge worker a specialisti a distanza che possono svolgerle con maggior efficienza, questi lavoratori intellettuali si ritrovano del tempo aggiuntivo da dedicare a quelle mansioni di maggior valore che solo loro sono in grado di fare. In qualunque processo di vendita business to business, per esempio, occorre mettere insieme accurate informazioni di contatto sui possibili clienti. Per quanto si tratti di un'attività essenziale, rappresenta anche un uso tremendo del tempo di un bravo venditore. Sarebbe molto meglio ricorrere a dei micro-specialisti, come i lavoratori reclutati da Samasource, un'organizzazione no profit di San Francisco. Samasource demanda questo tipo di lavoro di immissione dati a persone che vivono nei Paesi in via di sviluppo e che si occupano di verificare gli indirizzi web, i numeri di telefono, gli indirizzi e-mail e i numeri DUNS (Data Universal Numbering System) delle singole aziende utilizzando una combinazione di ricerca in rete e telefonate dirette.

Più di tutto, l'iper-specializzazione riduce i costi nel momento in cui un'azienda può rivolgersi  a un esperto invece di dover reinventare ogni volta la ruota. Pensate, per esempio, a quanto tempo (costoso) gli associati junior degli studi legali statunitensi impiegano a ricercare ogni volta gli stessi precedenti fra gli studi legali di tutto il Paese. Confrontate ora questo valore con quello che uno studio potrebbe ricavare attingendo a una rete di esperti, ciascuno dei quali specializzato in qualche aspetto specifico della legge. Mettiamo che uno studio possa avere bisogno di saperne di più sulle regole e sugli esatti precedenti relativi alle scadenze entro cui presentare casi per antitrust in tutti gli Stati Uniti o sulle regole sulle prove per i processi per omicidio in Texas. Potrebbe pagare un iper-specialista cinque volte il costo orario di un associato junior e tuttavia risparmiare sui costi.

Gestire in un mondo iper-specializzato

In qualunque azienda, l'iper-specializzazione potrebbe riplasmare l'organizzazione in molti modi, dal livello macro a quello micro dell'assegnazione dei compiti. Si potrebbero scorporare alcune delle mansioni previste da un determinato ruolo, oppure rivoluzionare intere categorie o processi professionali. I manager si potrebbero concentrare su compiti a minor valore aggiunto, come fanno i clienti di Samasource quando delegano ad altri l'immissione dei dati, oppure potrebbero trarre un valore maggiore attingendo a esperti di livello mondiale per compiti di alto livello. Business Talent Group e Your Encore, tanto per fare un esempio, dispongono di reti di esperti freelance che forniscono ai clienti consulenze a breve termine e a costi elevati, ma (idealmente) di valore superiore. Al di là del tipo di attività cui viene applicata, l'iper-specializzazione, per essere sfruttata, richiede capacità manageriali e un'attenzione diverse. Come prima cosa, i manager devono imparare a dividere il lavoro intellettuale in compiti ben distinti e determinabili. Secondo, occorrerà reclutare i lavoratori specializzati e fissare le condizioni per la loro retribuzione. Terzo, la qualità del lavoro deve essere garantita. E infine, le varie parti devono essere integrate fra loro.

Suddividere il lavoro. Per capire come si possa trasformare un lavoro intellettuale a partire dall'iper-specializzazione occorre partire da una mappatura dei compiti che attualmente vengono svolti dalle persone che fanno quel lavoro. Una mappa di questo tipo potrebbe immediatamente suggerire l'esistenza di mansioni e sotto-mansioni che potrebbero essere svolte da una risorsa specializzata con un livello maggiore di qualità, a velocità maggiore o a un costo inferiore.

Nel 2008, il gigante farmaceutico Pfizer decise di farlo nell'ambito di un'iniziativa denominata pfizerWorks. La sua mappatura dei compiti rivelò che i knowledge worker più dotati dell'azienda stavano impiegando dal 20 al 40% del proprio tempo su attività come l'immissione di dati, la ricerca in rete, l'analisi di semplici fogli di calcolo e la creazione di slide in PowerPoint. L'azienda avviò quindi un processo che consentì di distribuire all'esterno queste mansioni, prima a un paio di società indiane offshore e poi anche a una ditta dell'Ohio.

Per suddividere nel modo corretto il lavoro intellettuale è fondamentale capire che rapporti di dipendenza ci sono fra le varie attività e determinare se potrebbero essere gestiti in modo efficace nel caso in cui i compiti venissero portati avanti da persone diverse. Un semplice esempio: recentemente, una multinazionale ha riorganizzato il proprio staff amministrativo e ha preso in considerazione la possibilità di assegnare la responsabilità della gestione dei viaggi dei dirigenti a un gruppo scelto di assistenti amministrativi che si sarebbero potuti dedicare in modo esclusivo agli spostamenti. Alla fine l'azienda decise che, dato che gli itinerari di viaggio andavano a incidere in modo diretto sulla calendarizzazione di altri meeting (oltre che su compleanni e anniversari), sarebbe stato più efficiente lasciare questo compito a quegli assistenti che lavoravano a stretto contatto con i dirigenti.

Selezionare i lavoratori e assegnare loro i compiti. Per portare a compimento mansioni iper-specialistiche, le aziende possono usare dipendenti interni, sviluppare relazioni apposite con fornitori esterni oppure affidarsi a società intermediarie che mettono in contatto i clienti con comunità di lavoratori specializzati. Una grande società tecnologica statunitense ha usato il proprio staff quando si è trattato di provare a iper-specializzare il suo processo interno di sviluppo software. PfizerWorks si è appoggiato a un numero ridotto di società di outsourcing. Il produttore di T-shirt Threadless ha creato la propria community di lavoratori, che ne progettano e criticano i prodotti.

L'iper-specializzazione richiederà alla maggior parte dei manager di imparare a lavorare con tutte quelle tipologie di intermediari specializzati che sono nati negli ultimi anni per garantire l'accesso a team di manodopera specializzata. (Vedi il riquadro “I nuovi intermediari del lavoro”). Pressapoco come i servizi di cloud computing offrono accesso on demand a capacità informatica e spazi di memoria, queste società offrono crowd computing: accesso on demand ad ampi gruppi di lavoratori con la giusta specializzazione.

Questi intermediari mettono i clienti nella condizione di portare a termine compiti con dimensioni molto varie che vanno dal molto piccolo al molto grande. Su Mechanical Turk e Samasource, i lavoratori si fanno carico di attività limitate che richiedono pochi secondi o minuti in cambio di pagamenti che vanno da qualche centesimo a qualche dollaro. Siti di progetto come Elance e oDesk consentono di completare progetti di medie dimensioni in molte aree (compresi lo sviluppo web, il graphic design, la scrittura e l'analisi di business) dietro pagamenti che oscillano fra qualche centinaio e diverse migliaia di dollari. InnoCentive e TopCoder si occupano di attività complesse come lo sviluppo software e la ricerca scientifica per importi che possono raggiungere le sei o anche le sette cifre.

Le imprese che già usano l'iper-specializzazione hanno sviluppato un'ampia gamma di incentivi all'innovazione per le loro community di lavoratori. La maggior parte di loro paga, ma molte puntano anche su incentivi di altro tipo. TopCoder, per esempio, posta statistiche dettagliate sulla performance individuale che sono visibili all'intera community e i membri ce la mettono tutta per avere il proprio nome sulla lista dei migliori contributori. Un altro motivatore chiave per molti lavoratori è la possibilità di scegliere il compito da svolgere. Il fondatore di TopCoder, Jack Hughes, è convinto che questa sia una delle ragioni principali dell'altra produttività della sua community.

Più l'iper-specializzazione diventerà un fattore comune, più attrarre contributi da parte dei lavoratori più bravi andrà a rappresentare un fattore di successo essenziale per molte aziende. E somiglierà sempre più a ciò che oggi le organizzazioni che si occupano di vendita e di marketing fanno per attrarre i clienti: capire cosa vuole la gente, scoprire come darglielo e imparare come fare per coinvolgerla di continuo. In effetti, è probabile che questo coltivare community di lavoratori diventi una delle discipline centrali del business del ventunesimo secolo.

Controllo di qualità. Un modo per assicurarsi la qualità del lavoro iper-specializzato è quello di fare ciò che la maggior parte delle aziende fa prima di assumere dei dipendenti: verificarne le credenziali. Alcuni intermediari che si occupano di progettazione, come oDesk e Guru.com, si attengono tuttora a un approccio di questo tipo. Nell'ultimo decennio sono però emersi diversi nuovi approcci.

Pagare sulla base del risultato è uno di questi. Quando, per esempio, si svolge un concorso su InnoCentive, il cliente non paga finché una soluzione a un problema non è stata sviluppata. Chi utilizza Mechanical Turk non paga finché il lavoro non raggiunge un livello qualitativo accettabile. Un altro approccio è quello che consiste nell'avere più lavoratori all'opera sullo stesso compito e usare solo i risultati che si possono replicare. Un metodo simile consiste nel mescolare mansioni reali con mansioni di test, di cui si conosce già la risposta corretta. L'intermediaria CrowdFlower rifiuta i contributi di persone che sbagliano il test. Un altro approccio ancora è quello per cui un gruppo di lavoratori svolge dei compiti e un altro gruppo attribuisce un punteggio ai risultati.

Integrazione. L'ultima sfida manageriale che l'iper-specializzazione comporta è il bisogno di integrare pezzi prodotti separatamente in una soluzione che sia coerente. Questo significa gestire i tre tipi di dipendenza descritti da Malone nel numero del marzo 1999 di Management Science: flusso, condivisione e adattamento. Il modo più ovvio per farlo è quello che consiste nell'avere qualcuno con l'autorità necessaria a dirigere il processo. Alcuni membri esperti della community di TopCoder diventano “co-piloti”, aiutano i clienti a definire le gare e gli sviluppatori a raccogliere le informazioni di cui necessitano per prendere parte in modo efficace alla competizione. Sostanzialmente, questi co-piloti si iper-specializzano nel coordinamento del lavoro di altri specialisti. Esistono comunque altri modi per integrare che spesso risultano altrettanto efficaci.

In una dipendenza dal flusso, per esempio, i vari compiti si succedono in sequenza e quelli che vengono espletati per ultimi poggiano sui risultati di quelli che li hanno preceduti. Gli strumenti software sono spesso in grado di gestire questo processo tenendo traccia dello stato dei singoli compiti e trasmettendo in modo automatico il lavoro da una fase a quella successiva. CastingWords utilizza software molto specifici, prima per indirizzare estratti audio ai vari lavoratori che si occuperanno della loro trascrizione, poi per individuare e correggere eventuali contraddizioni e, infine, per assemblare i pezzi trascritti in un unico documento.

In una dipendenza da condivisione, la stessa risorsa viene utilizzata da più di un lavoratore. Una modalità piuttosto comune di gestione di questa dipendenza consiste nell'usare varie forme di mercato e di offerta. I programmatori di TopCoder, per esempio, spesso contribuiscono all'implementazione di una biblioteca di componenti software, di cui riusano anche i moduli.  A quelli che contribuiscono viene pagata una royalty ogni volta che qualcun altro usa il loro lavoro. Il tempo di persone potenzialmente disponibili a svolgere qualche compito è un'altra risorsa critica che viene condivisa; tutti gli intermediari che abbiamo citato usano mercati che si basano sul  prezzo fisso o sulle offerte per gestire questa dipendenza.

Una dipendenza da adattamento si verifica quando risultati diversi devono essere integrati in un insieme. L'architettura e gli standard modulari possono risultare efficaci per gestire questo aspetto.

TopCoder sviluppa un'architettura complessiva nelle fasi iniziali dei suoi progetti, con interfacce ben definite fra moduli di software. Una volta che l'architettura è stata creata, i moduli possono essere sviluppati simultaneamente, velocizzando l'intero processo.

Un esempio sorprendente di come si può gestire la corrispondenza viene da un sistema prototipo chiamato CrowdForge, sviluppato da alcuni ricercatori della Carnegie Mellon University. Pone una domanda che qualcuno potrebbe trovare inconcepibile: può un pezzo di prosa di alto livello essere assemblato a partire dal risultato del lavoro di più persone che intervengono, ciascuna per conto proprio, su piccole porzioni di testo? CrowdForge è arrivato a una risposta usando i lavoratori di  Mechanical Turk per scrivere gli articoli di un'enciclopedia. Dapprima, ha chiesto ad alcuni di loro di scrivere una traccia degli articoli, dopodiché ad altri è stato chiesto di raccogliere fatti sulle diverse sezioni che componevano queste tracce. Altri poi hanno usato questi fatti per stendere i paragrafi che sarebbero andati a formare ciascuna sezione. Infine, il sistema ha concatenato in automatico i paragrafi sulla base delle tracce iniziali. Valutatori indipendenti hanno scoperto che gli articoli erano di qualità migliore rispetto a quelli prodotti da singoli autori al medesimo costo.

Ovviamente, non sappiamo quanto in là si potrebbe spingere un approccio iper-specializzato alla scrittura, ma forse i report e le proposte di business, così come altri documenti redatti da un'unica persona potrebbero diventare, un giorno, tanto rari quanto lo sono oggi gli abiti o la mobilia prodotti artigianalmente.

Cattive nuove, buone nuove

L'iper-specializzazione offre vantaggi significativi alle aziende, ai lavoratori e alla società nel suo insieme, ma presenta anche un potenziale lato oscuro, che va affrontato. Anche se molti di questi vantaggi e svantaggi si verificano anche con l'outsourcing e la distribuzione del lavoro, si presentano sotto forme specifiche nel caso dell'iper-specializzazione.

La promessa. L'iper-specializzazione offre, sia ai lavoratori che alle aziende, molta più flessibilità rispetto a quanto facciano i tradizionali rapporti di lavoro dipendente. Spesso, le persone possono lavorare dove e quando vogliono. Agents for LiveOps, che offre servizi di call center in outsourcing, trova questa flessibilità molto interessante, dal momento che consente ai suoi collaboratori di operare da casa e rende più semplice bilanciare il lavoro con le responsabilità personali. L'autonomia che i lavoratori sentono di avere quando possono scegliere i propri incarichi esercita un’attrazione particolare. L'iper-specializzazione consente alle aziende di aumentare e diminuire molto in fretta la capacità produttiva. Subito dopo il passaggio dell'uragano Katrina, la linea diretta della Croce rossa  venne sommersa di chiamate da parte di persone che offrivano contributi o si proponevano come volontari. L'agenzia coinvolse velocemente 300 operatori di LiveOps, che gestirono nei giorni che seguirono oltre 17.000 chiamate.

L'iper-specializzazione può anche migliorare il divario di skill che affligge molti mercati del lavoro nazionali. Anche con gli alti tassi odierni di disoccupazione, le aziende di tutto il mondo trovano sempre più difficile assumere determinate figure chiave, come i venditori, gli ingegneri e i contabili. Questa penuria potrebbe essere alleggerita ridefinendo tali professioni in modo che, per esempio, contabili capaci coordinino il lavoro di iper-specialisti che si occupano degli aspetti di quel lavoro che richiedono meno capacità.

Anche tutti coloro che si trovano davanti a barriere nei mercati del lavoro tradizionali potrebbero trarre beneficio dall'iper-specializzazione. Di solito, le intermediarie che operano sulla rete valutano i lavoratori sulla base di ciò che producono, non dei curriculum, dell'esperienza che hanno o delle referenze. Questo può risultare liberatorio per quei giovani alla ricerca di una prima opportunità, per persone più anziane che vogliono rimanere in contatto col mondo del lavoro o per coloro che rischiano di andare soggetti a discriminazione sui luoghi di lavoro in cui c'è interazione diretta. Pearl Interactive Network, una società dell'Ohio che svolge attività in outsourcing per conto di pfizerWorks, assume soprattutto persone con qualche forma di disabilità.

L'iper-specializzazione consente poi mobilità del lavoro a chi vive nei Paesi in via di sviluppo. I salari delle economie avanzate possono superare quelli delle nazioni emergenti anche di otto volte. Riuscire a ricevere piccoli compiti su siti come Samasource e txteagle può pertanto migliorare in modo significativo la condizione economica dei lavoratori che vivono in continenti  come l'Africa e l'Asia meridionale.

I rischi. Una nuvola che si va addensando sul futuro dell'iper-specializzazione è rappresentata dalla possibilità che faciliti quelli che il professore di legge di Harvard, Jonathan Zittrain, chiama “sfruttatori digitali”, realtà dove i lavoratori vengono sfruttati con paghe da fame. Questi salari sono in parte il frutto della convivenza, sul mercato del lavoro, di situazioni simultanee ma contrastanti. Quelle che sono considerate paghe da fame nelle economie avanzate possono risultare piuttosto interessanti per i lavoratori dei Paesi in via di sviluppo. Ma, con l'avanzamento dello sviluppo economico nei prossimi decenni, questa situazione del mercato del lavoro diventerà meno comune ed è probabile che almeno una parte di questo gap salariale si chiuda. Lo sfruttamento dei lavoratori, poi, non è ovviamente confinato al web. Un'indagine recente, condotta da un ricercatore del Berkman Center for Internet & Society di Harvard ha mostrato che i lavoratori consideravano i datori di lavoro della Mechanical Turk più equi del tipico datore di lavoro offline.

Un'altra preoccupazione riguarda il fatto che dividere il lavoro in frammenti minuscoli consente a chi è senza scrupoli di nascondere gli obiettivi verso cui sono diretti gli sforzi dei lavoratori. Pertanto, questi ultimi potrebbero contribuire senza rendersene conto a qualcosa che va contro le loro convinzioni personali. Uno studio recente di Mechanical Turk ha indicato che più del 40% dei lavori presenti sul sito potrebbe essere collegato alla creazione di spam o alla cosiddetta attività di  astroturfing* (progettare forme di appoggio pubblico, politico o aziendale, che diano l'impressione di un movimento popolare). Questo porta alla luce un problema correlato: intermediarie per le piccole mansioni, com'è Mechanical Turk, hanno reso più semplice prendersi gioco della rete.

E quando il lavoro viene diviso in compiti minuscoli, rischia di diventare noioso e senza senso e persino di produrre effetti psicologici negativi sulle persone che lo svolgono. Lo stesso Adam Smith metteva in guardia da una divisione eccessiva del lavoro, facendo notare gli effetti deleteri che si venivano a produrre quando il lavoro di una persona veniva ridotto a “poche operazioni molto semplici”.

Due altri possibili problemi che potrebbero sorgere sono la quantità crescente di lavoro che viene svolto rischiando (senza avere cioè alcuna garanzia di pagamento) e l'aumentata sorveglianza dei lavoratori connessi per via elettronica. Nessuno dei due è specifico dell'iper-specializzazione: il lavoro “a rischio” è stato per molto tempo prevalente in campi come quello del graphic design e della scrittura e la sorveglianza attenta dei lavoratori è tuttora diffusa nelle fabbriche. Ma i modelli di business di alcune intermediarie, improntate al concetto di gara, poggiano in modo più forte su questo tipo di lavoro di quanto non valga per i contratti dei freelance tipici. Senza contare che ci sono intermediarie che hanno spinto la sorveglianza elettronica a un livello che molti potrebbero trovare inquietante.

Infine, a lungo andare, l'iper-specializzazione potrebbe portare alla cancellazione di alcune professioni, proprio come la Rivoluzione industriale ha eliminato alcuni mestieri tradizionali. Durante l'epoca industriale, finirono per emergere dei meccanismi sociali che servivano a gestire i contratti di impiego, ma la transizione fu molto dolorosa. L’ingresso nell'era dell'iper-specializzazione potrebbe rivelarsi ugualmente pesante.

Il sentiero che abbiamo davanti. Come affrontare alcuni fra gli aspetti meno attraenti dell'iper-specializzazione? Attualmente, un mosaico di regolamenti, pensati soprattutto per l'epoca industriale, governa tutto il lavoro, compreso quello iper-specializzato. Ogni Paese o regione ha le proprie regole. Se venissero adottate regole confrontabili, utilizzando sia standard aziendali concordati che nuovi regolamenti governativi, si potrebbero ridurre lo sfruttamento e la frode generalizzati, oltre che l'incertezza per lavoratori e aziende. L'obiettivo sarebbe quello di creare l'equivalente di una zona di libero scambio in cui i lavoratori siano protetti, le aziende dispongano del lavoro di cui necessitano e i governi possano raccogliere le giuste tasse.

Stabilire regole e pratiche globali che governino l'iper-specializzazione sarebbe davvero una grossa sfida. Da una parte, il semplice concetto di iper-specializzazione è in controtendenza rispetto alle leggi che regolano il lavoro in molti Paesi, soprattutto nell'Unione Europea. Dall'altra parte, alcune economie in via di sviluppo potrebbero opporre resistenza a qualunque regola o standard, nel timore di rallentare la crescita. 

Si potrebbe rivedere l'idea stessa di lavoro intellettuale sul web e considerarlo come una forma di scambio internazionale. Così facendo, le regole globali sullo scambio di lavoro intellettuale potrebbero portare a risultati win-win: un po' come l'allentamento delle restrizioni sul commercio, prima con il GATT e poi con la WTO, ha consentito un'espansione massiccia degli scambi di merci a partire dalla Seconda guerra mondiale.

Occorrono meccanismi che consentano ai lavoratori iper-specializzati di sviluppare nel tempo le proprie skill e di trasferire i propri curriculum lavorativi da un'intermediaria all'altra. Quelli che operano online da casa potrebbero anche voler stabilire un contatto con i colleghi, per condividere storie sul campo o semplicemente per sfogarsi. Nei nostri scritti precedenti, abbiamo auspicato la nascita di nuove forme di associazione che diano alla dispersa forza lavoro del ventunesimo secolo occasioni di crescita professionale e un senso di community. La newyorkese Freelancers Union e altre organizzazioni di lavoratori autonomi sono sorte proprio per contribuire a riempire questo vuoto; è una cosa che potrebbero fare anche gli intermediari dell'iper-specializzazione.

Non è detto che un lavoro spezzettato in porzioni sempre più minuscole perda di significato. I medici specialisti, per esempio, si concentrano spesso su aspetti ristretti della salute delle persone, ma continuano a trovare gratificante il proprio lavoro. E, a differenza degli operai specializzati di una fabbrica che compiono le stesse azioni per tutto il giorno, gli iper-specialisti digitali possono costruirsi con facilità portafogli personali di attività. Un ingegnere, tanto per dire, può trascorrere una parte della giornata a lavorare su un problema complicato per InnoCentive e poi rilassarsi facendo qualcosa di meno complesso su Mechanical Turk.

La frontiera che avanza

Non c'è discussione sul futuro del lavoro intellettuale che possa non tener conto del tema dell'intelligenza artificiale, in virtù della quale i computer si assumono compiti che prima erano competenza delle persone. Un esempio recente è quello di una nuova generazione di software che analizzano quantità enormi di testo. Usato durante la fase di scambio di informazioni sulle cause legali, questo tipo di software può fare ciò che facevano un tempo i giovani associati degli studi legali, andandosi a leggere scatole e scatole di documenti. In futuro, alcune esperienze di iper-specializzazione di prima generazione diventeranno ottime candidate per il puro automatismo. In molti altri settori, l'intelligenza artificiale consentirà l'introduzione o l'aumento dell'iper-specializzazione attraverso l'automazione di alcuni compiti o la gestione di fasi del processo. Dato il ritmo con cui la tecnologia avanza, le aziende che vogliono trarre vantaggio dall'iper-specializzazione devono monitorare di continuo la possibilità di automatizzare completamente una parte del lavoro intellettuale.

L'iper-specializzazione è parente lontano degli strumenti di information technology che sono diventati disponibili per le aziende negli ultimi decenni. Nel caso delle tecnologie informatiche, il semplice fatto di acquistarle e di usarle non era sufficiente: le realtà che hanno usato in modo saggio questi nuovi strumenti, di concerto con le innovazioni organizzative e le pratiche di gestione del personale, ne hanno tratto un vantaggio. L'iper-specializzazione rappresenta un'opportunità simile. In che modo le aziende la useranno determinerà quali conquisteranno un vantaggio competitivo.

Molti esperimenti di prima generazione con l'iper-specializzazione si sono affidati a intermediarie come Mechanical Turk e TopCoder ma, via via che questa modalità diventerà sempre più diffusa, è probabile che le aziende la useranno anche per organizzare le proprie attività interne. Potrebbero fare la loro comparsa anche nuovi soggetti intermediari: Governi che vogliono creare occupazione per i propri cittadini, per esempio, oppure organizzazioni che rappresentano gli interessi dei lavoratori.

Prevediamo l'emergere di un ricco ecosistema a sostegno dell'iper-specializzazione, abitato da società profit, agenzie governative di nazioni diverse e realtà no profit, tutte però governate da regole e standard globali. Potrebbe assomigliare moltissimo al web come lo conosciamo oggi, eccetto per il fatto che invece di consentire lo scambio di informazioni e di beni, convoglierebbe un flusso pulsante e globale di lavoro intellettuale.

Thomas W. Malone è professore di Management presso la Sloan School of Management del MIT, oltre che fondatore e responsabile del Center for Collective Intelligence del MIT. È autore di The Future of Work: How the New Order of Business Will Shape Your Organization, Your Management Style, and Your Life (Harvard Business Review Press, 2004). Robert J. Laubacher è research scientist e direttore associato del Center for Collective Intelligence del MIT. Tammy Johns è senior vice president dell'area Innovazione e lavoro di ManpowerGroup.

I nuovi intermediari del lavoro

A riprova del fatto che il mondo del lavoro è in movimento, stiamo assistendo alla forte ascesa di una nuova classe di intermediari: società che mettono in collegamento le aziende che hanno delle attività da portare a compimento con le community di lavoratori iper-specializzati.

Quasi tutti sfruttano il semplice modello di business del costo maggiorato, aggiungendo quindi un ricarico a quello che vengono pagati i lavoratori. Differiscono fra loro per la portata degli incarichi che accettano: Mechanical Turk di Amazon si occupa di compiti minimi del valore di pochi centesimi, mentre TopCoder può anche gestire complessi progetti di IT e servizi correlati come il trasferimento della proprietà intellettuale.

Se queste start up di nicchia riusciranno a crescere fino a raggiungere una scala più ampia e a diventare fornitori di lavoro più affidabili, l'iper-specializzazione diventerà un fenomeno diffuso e generalizzato. Cresceranno facendo crescere in parallelo le proprie community di lavoratori e la base clienti, assicurandosi che i primi abbiano molti progetti fra cui scegliere e che i secondi abbiano a disposizione sufficienti sacche di talento a cui attingere. I leader saranno quelli la cui sicurezza, capacità di project management e controllo della qualità offriranno le garanzie migliori.

GURU.COM, fondata nel 1997, vanta oltre un milione di membri registrati e consente la ricerca di talenti in 220 categorie suddivise per skill.

LIVEOPS, fondata nel 2000, impiega oltre 20.000 operatori da casa che forniscono servizi di call center on demand e con pagamento per minuto di conversazione.

ELANCE, fondata nel 1998, è interessante per quelle piccole aziende che sono alla ricerca di aiuto nei campi del graphic design, della programmazione informatica, dello sviluppo web e della scrittura. A settembre del 2000 aveva oltre 50 milioni di dollari di finanziamento da parte di investitori leader nel settore dell'industria.

INNOCENTIVE, la prima web community globale per l'open innovation, è stata creata nel 2001. Istituisce competizioni in cui “risolutori” di problemi legati al mondo scientifico e tecnologico rispondono alle sfide dei “cercatori” di soluzioni.

TOPCODER ha iniziato a ospitare gare di algoritmi nel 2001, per consentire agli sviluppatori di mettersi in evidenza. Nel tempo, si è orientata maggiormente a gare di progettazione e sviluppo proposte dai clienti.

ODESK, fondata nel 2003, ha dichiarato nel 2009 che i pagamenti per servizi effettuati tramite il suo sito avevano superato i 100 milioni di dollari. La maggior parte dei suoi lavoratori risiede al di fuori degli Stati Uniti.

CASTINGWORDS, fondata nel 2005, fornisce servizi di trascrizione ai suoi clienti spartendo i file audio fra i suoi “dattilografi” on line.

MECHANICAL TURK, lanciata nel 2005, era nata inizialmente allo scopo di distribuire le attività della stessa Amazon, mentre ora è disponibile a chiunque abbia bisogno di una serie di piccoli lavori che solo un essere umano può svolgere.

CROWDFLOWER ha cominciato nel 2007 fornendo lavoro on demand per la verifica delle informazioni e la catalogazione di immagini e testi.

SAMASOURCE, fondata nel 2008, distribuisce lavoro che può essere svolto tramite computer a persone che vivono nei paesi poveri del mondo.

*   Dal marchio registrato Astroturf, tappeto erboso sintetico.