Big Data: petrolio da sfruttare o bene comune?

Che cosa sono i Big Data? Il termine è da tempo in uso nell’ambito digitale ma non vi è una definizione condivisa, se non quella generalista di una grande disponibilità di dati. Qualcuno, come Cosimo Accoto, che lavora al Mit di Boston, per sintetizzare sostiene che i Big Data sono caratterizzati da “3 V” e cioè volume, velocità, varietà.

Questi dati, come sappiamo, arrivano da numerose fonti di Internet, IoT, social media, sistemi logistici, dispositivi mobili, ecc. Sono, in parole povere, le “impronte digitali” che lasciamo quando navighiamo nel web. Rappresentano il nuovo petrolio, che però alla stregua di quella materia, alla stato originario non produce reddito e prima di essere utilizzata va ricercata, estratta, raffinata per farne un greggio da utilizzare in modo efficace e redditizio.

In altri termini, i Big Data giacciono come materia inerte nei cloud o nei server delle aziende e devono essere prima ordinati, individuati ben catalogati per l’uso che ne vogliamo fare. A questo scopo, diventano indispensabili gli algoritmi in grado di dare un senso logico alla ricerca e, quindi, di potenziarla. Questa operazione è il fulcro delle machine learning e rappresenta il vero valore dei Big Data.

Le possibilità offerte dai Big Data sono incredibili. Pensiamo, ad esempio, al fatto che possono rappresentare uno strumento utile per verificare in modo analitico l’iter formativo dei collaboratori, valutando il progresso individuale rispetto al gruppo di riferimento, comprendendo lo stile di apprendimento, il livello di socializzazione e scambio di informazioni, creando veri e propri modelli di apprendimento che possano predire la prestazione, intervenire in tempo nelle fasi critiche, personalizzare l’approccio alle conoscenze, favorendo consigli e suggerimenti mirati su aspetti particolari dell’apprendimento.

E nelle grandi imprese, spesso con collaboratori che operano su diverse realtà territoriali, a migliaia di chilometri di distanza, questa azione coordinata può garantire l’erogazione della formazione “just in time”, favorire una diffusione omogenea della “cultura aziendale”, con conseguente omogeneizzazione delle performance a livello globale, oltre a ovvi risparmi sui costi stessi di formazione e un rapido ritorno sull’investimento.

Non solo. I Big Data saranno sempre più importanti anche per il futuro del recruiting ma pure in questo ambito non sarà sufficiente “estrarre dei dati” per arrivare al candidato adatto. Occorrono strumenti adeguati non solo per raccogliere informazioni utili e significative ma anche per dare loro un senso e una giusta finalità. Senza dimenticare che l’interazione personale e la comunicazione nei rapporti transazionali restano strategici per una conoscenza migliore del soggetto. Oggi, sempre di più si tende a sfruttare il sistema E2E, cioè arrivare direttamente al potenziale collaboratore, bypassando fasi intermedie, ma questo servizio per essere efficace deve poter tenere conto sia delle esigenze dei recruiter sia della soddisfazione dei candidati che verranno scelti.

Se i Big Data sono una risorsa importante, capace di creare surplus la tentazione abbastanza logica è quella di controllarli, come si trattasse di una proprietà privata. Ma il controllo, come accenna il prof. Carnevale Maffé, è una cosa del tutto secondaria perché la vera ricchezza sta, come abbiamo visto, esclusivamente nella capacità di utilizzo di queste “miniere” di dati.

Insomma, aver accumulato una tale miriade di conoscenze e informazioni non basta, occorre procedere alla elaborazione dei dati che ci interessano (mining) tarandoli sulla struttura della propria organizzazione (nel caso di chi lavora nelle HR) e procedere poi, grazie al loro utilizzo, alla conseguente creazione di esperienze e relazioni (actuating) che coinvolgano i collaboratori per potenziarne le capacità, rendendoli più partecipativi, autonomi anche a livello decisionale.

Come sappiamo, però, il problema che rende difficile la gestione di questi dati sta proprio nella sovrabbondanza delle informazioni. Maggiore è il numero delle informazioni, più alta la probabilità di chi le deve gestire di distrarsi, di non mantenere viva l’attenzione, di trovarsi in una situazione di continua incertezza che indebolisce le risorse cognitive e sociali, aumenta lo stress, abbassa le difese e, in generale, può creare problemi organizzativi.

Il prof. Carnevale Maffé suggerisce, mutuandolo da Herbert Simon, di sviluppare le logiche euristiche per prendere delle decisioni in questi contesti, anziché adottare rigide regole di ottimizzazione. L’euristica è la capacità di affidarsi all’intuito (il famoso insight che è l’esatto contrario del problem solving), alle idee che arrivano alla mente senza alcuno sforzo e che, in certi casi, possono persino andare contro la logica.

Le tre “exp”: experience, exploration, exploitation

Ma lavorare nella gestione di Big Data, non può solo affidarsi all’euristica, richiede una serie di competenze molto diversificate che non è facile trovare in una singola persona: esperienza informatica con una buona conoscenza delle tecniche statistiche avanzate, conoscenza approfondita del settore in cui si opera e ottime capacità di comunicazione. Oggi esistono Master per la preparazione più specifica di queste skills (segnaliamo quello della Luiss a Roma iniziato a marzo), che prevedono un mix tra attività di apprendimento in classe e sul campo.

Quel che è certo è che tale experience nella gestione dei Big Data deve trovare poi un equilibrio dinamico tra le altre due forze in campo, in un certo senso contrapposte: l’exploration e l’exploitation, cioè l’esplorazione e lo sfruttamento delle informazioni.

Sempre il prof. Carnevale Maffé afferma: “L’essenza dell’exploitation è il continuo affinamento marginale delle competenze esistenti; l’essenza dell’“exploration” è la sperimentazione di nuove opzioni. Lo scambio di Big Data, quindi, non è un gioco a somma zero. Se correttamente intesi ed esposti in logica aperta, i Big Data sono bene “non rivale” e “non esclusivo”, quindi diventano “public good”, bene comune, come la sicurezza nazionale o la qualità dell’aria”.

L’unico nostro appunto è che questo bene comune non venga utilizzato in modo scorretto e finisca per inquinare o essere inquinato.

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