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Digitalization & Knowledge: Studio delle dinamiche relazionali tra digitalizzazione e conoscenza organizzativa all'interno di PRT Group S.p.A. = Digitalization & Knowledge: Study of the relational dynamics between digitalization and organizational knowledge within PRT Group S.p.A

Gabriele Aimonino

Digitalization & Knowledge: Studio delle dinamiche relazionali tra digitalizzazione e conoscenza organizzativa all'interno di PRT Group S.p.A. = Digitalization & Knowledge: Study of the relational dynamics between digitalization and organizational knowledge within PRT Group S.p.A.

Rel. Emilio Paolucci, Danilo Pesce, Daniele Battaglia. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2022

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Abstract:

Negli ultimi anni abbiamo assistito ad una pervasiva digitalizzazione da parte di molte imprese operanti in diversi settori. Questo processo di digitalizzazione ha trasformato e convertito alcuni mestieri andando a colpire anche quelli più tradizionali. Da una parte, molti lavoratori hanno dovuto integrare competenze digitali ampliando il loro set di conoscenze e imparare a svolgere i loro compiti in maniera diversa. Dall’altra, le competenze di alcuni lavoratori sono state completamente sostituite da una macchina o da un algoritmo di intelligenza artificiale. L’obiettivo di questa tesi è comprendere quali possano essere, nel caso in cui esistessero, i limiti della digitalizzazione. In particolare, si studieranno gli aspetti idiosincratici della conoscenza che non possono essere digitalizzati. Per colmare questo gap, è stata effettuata un’analisi sistematica della letteratura al fine di costruire una tassonomia relativa alle diverse tipologie di conoscenza esistenti. Successivamente la tassonomia è stata testata su un caso di studio empirico (PRT Group S.p.A.) al fine di studiare le dinamiche di coevoluzione della conoscenza all’interno del processo di produzione. I risultati derivanti dall’analisi della letteratura mostrano come le diverse tassonomie esistenti possano essere ricondotte a quattro tipi di conoscenza: conoscenza tacita, conoscenza esplicita, conoscenza individuale e conoscenza collettiva. Da un lato, la conoscenza tacita è quella che deriva da fenomeni esperienziali e non è possibile codificare in regole standard univoche per tutti. Viceversa, la conoscenza esplicita è codificabile e può essere espressa per mezzo di un linguaggio universale. Dall’altro, la conoscenza individuale è quella appartenente al singolo individuo. Viceversa, la conoscenza collettiva è comune ad un gruppo di individui appartenenti ad uno stesso gruppo culturale, lavorativo o aziendale. Il framework si compone quindi di una matrice 2x2 i cui assi sono così definitivi: asse x grado di “tacitness” e asse y grado di individualità della conoscenza. Il framework è stato poi applicato alle diverse fasi operative del processo di produzione di PRT Group, azienda che si occupa di outsourcing dei processi di comunicazione con il cliente, document management e progettazione di nuovi servizi di pagamento in chiave digitale partendo da supporti cartacei. Il caso si è trovato particolarmente adatto all’analisi ricercata in questa tesi, infatti PRT Group nei primi anni di attività si è caratterizzata come azienda prettamente poligrafica che ha saputo fare dell’innovazione digitale il proprio vantaggio competitivo riuscendo ad adattare le proprie core competence al fabbisogno, con il tempo rinnovato, dei propri clienti e riuscendo a trasformarsi quasi completamente. L’analisi del caso ha evidenziato come alcune fasi della catena del valore siano state maggiormente impattate subendo una più alta automatizzazione o venendo sostituite del tutto da processi innovativi che hanno portato a prospettive di mercato differenti. La differenza delle conseguenze della digitalizzazione all’interno dei settori può essere correlata a quegli aspetti della conoscenza che i differenti task richiedono, infatti dove questa è codificabile in modo chiaro diventa spesso traducibile in linguaggio macchina e quindi riconducibile all’innovazione tecnologica, come si vedrà nel corso della tesi.

Relatori: Emilio Paolucci, Danilo Pesce, Daniele Battaglia
Anno accademico: 2021/22
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 103
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-31 - INGEGNERIA GESTIONALE
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/22884
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