Intuizione quantitativa: prendere decisioni in condizioni di incertezza

Enrico Fermi durante una lezione

Il professor Oded Netzer della Columbia Business School fa una affermazione che non si può non condividere: “L’informazione è essenziale per prendere decisioni intelligenti, ma il più delle volte, i dati di cui disponiamo sono talmente tanti che rischiamo di esserne travolti. L’idea è quella di fornire una struttura sistematica per prendere decisioni più intelligenti in condizioni di incertezza“.

Osservando il filmato, capirete direttamente dai responsabili del programma – Oded Netzer, Paul Magnone e Christopher Frank – le finalità di questo corso.

Fermi docet

Possiamo orgogliosamente affermare che l’idea di questo studio nasce da un italiano: il fisico Enrico Fermi, premio Nobel nel 1938. Lo scienziato, nato a Roma e naturalizzato americano, era conosciuto per la sua abilità di effettuare calcoli molto precisi, avvalendosi di pochi dati o molto approssimati.

Un esempio è la stima della potenza della bomba nucleare esplosa nel Trinity test effettuato il 16 luglio del 1945. Fermi sembra sia arrivato a determinarla, basandosi sulla distanza che percorsero dei pezzi di carta che fece cadere dalla sua mano durante l’esplosione.

In realtà, Fermi ricorreva spesso a informazioni che apparentemente sembravano insufficienti per arrivare a una risposta plausibile. Il suo era un vero e proprio metodo, che procedeva per approssimazioni, partendo da ipotesi ragionevoli sui limiti inferiori e superiori delle grandezze da utilizzare in semplici espressioni matematiche. Tanto che qualcuno parla di “stime o problemi alla Fermi”, per arrivare a una soluzione del problema, che è appunto una stima dell’ordine di grandezza. Se volete capire meglio il meccanismo con un esempio proposto dallo stesso Fermi, leggete sotto.

Ogni giorno lavorativo, i leader aziendali si trovano di fronte a un flusso di dati e informazioni in continuo aumento. Ogni giorno, loro e il loro team sono tenuti a prendere centinaia di migliaia di decisioni aziendali.

Business as unusual

Spesso queste decisioni sono prese sulla base di esperienze passate, cioè tenendo conto dell’“ordinaria amministrazione” – “business as usual” – o restando nella propria zona di comfort, invece di elaborare dati nuovi o effettuare necessari approfondimenti.

La sfida quindi è: come possono i manager decifrare le informazioni significative in una situazione molto incerta? Come possono assicurarsi di avere un impatto positivo per la loro attività gestendo il continuo flusso di informazioni che si riversano su di loro? Come possono diventare catalizzatori del cambiamento in queste difficili condizioni?

La risposta più ovvia e risaputa è quella di migliorare le proprie capacità analitiche e ricorrere a tutti gli strumenti tecnici di cui dispone il team. Ma anche in questo modo, non è possibile avere informazioni precise e incontrovertibili in assoluto che possano garantire di prendere le decisioni giuste, coerenti e intelligenti.

Nell’intuizione quantitativa, come viene definito il corso tenuto dai professori della Columbia University, si insegna a prendere decisioni più intelligenti, disponendo di informazioni imperfette, incomplete, attraverso un percorso preciso che attiva la capacità intuitiva degli allievi, anche grazie al sussidio di particolari modelli mentali atti a sviluppare una visione parallela dei problemi che si stanno affrontando, piuttosto che una semplice sequenza logica di pensieri per valutare la situazione nel suo complesso.

Gli accordatori di pianoforte a Chicago

Se la popolazione di Chicago è di 3 milioni di persone e una famiglia media è composta da 4 persone, a Chicago ci sono circa 750.000 famiglie; supponiamo che un terzo di esse possieda un pianoforte, ci saranno 250.000 pianoforti. Se ogni pianoforte viene accordato ogni dieci anni, ci saranno 25.000 accordi all’anno. Se ogni accordatore riesce ad accordare 4 pianoforti al giorno per 250 giorni (lavorativi) all’anno per un totale di 1.000 accordi all’anno, in città devono esserci circa 25 accordatori.

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