di
Luciano Martinoli
luciano.martinoli@gmail.com
Ma allora a che servono i dati, di cui oggi tutti i manager sembrano essere affamati (o vogliono convincerli ad esserlo)?
Un articolo di Harvard Business Review contribuisce in maniera chiara a redimere la questione fin dalle prime righe affermando che è importante "impegnarsi in una decisione di defualt all'inizio. La chiave del decision-making è inqudrare il contesto decisionale prima di cercare i dati...Per imparare a farlo bisogna guardare alle scienze sociali e manageriali." Dunque non alla statistica, ai big data o all'intelligenza artificiale.
Prosegue l'autore: "Molti decisori pensano che siano stati guidati dai numeri quando: guardano un numero, si formano un'opinione e poi eseguono la loro decisione. Sfortunatamente una tale decisione sarà al meglio "data-inspired”. Prendere decisioni data-inspired accade quando nuotiamo intorno ad alcuni numeri, prima o poi raggiungiamo un punto di svolta emotivo e poi decidiamo. Ci sono numeri vicino a quella decisione ma quei numeri non la determinano. La decisione viene totalmente da un altra parte."
Per evitare di cadere in questa, e altre, trappole determinate dai dati, l'articolo prosegue con utili e sensati suggerimenti ("Cosa fareste in assenza di dati? Quale azione è il male minore in caso di ignoranza?") ma l'indicazione di fondo è che l'arte del "decidere", con il paradosso che si porta dietro, è tutto umano e i mezzi attuali non possono essere null'altro che utili strumenti di orientamento e non sostituirsi ad esso. Enrico Fermi sosteneva che un esperimento in accordo con le aspettative è una misura, in caso contrario siamo di fronte ad una scoperta. Solo un essere umano, intelligente e motivato, può, a fronte di una discordanza dell'aspettativa di una decisione, interrogarsi sul valore della possibile "scoperta". I dati lo assisteranno ad essere più veloce, profondo, efficace, non a togliergli il suo ruolo paradossale di decisore.
A proposito, l'autore dell'articolo è Cassie Kozyrkov, chief decision scientist presso Google, uno che di dati, e loro importanza sopratutto economica, dovrebbe saperne qualcosa.
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