A che servono i "dati"?

di

Luciano Martinoli

luciano.martinoli@gmail.com

Il grande fisico e cibernetico Heinz von Foerster sosteneva che: “Possiamo prendere una decisione solo sulle questioni indecidibili. Su tutte le questioni decidibili è già stata data una risposta. Ad esempio, alla domanda, 2 per 2 fa 4 o 5?, può essere data una sola risposta perché sono state accettate le regole della matematica”. C’è libertà di scelta quando si può rispondere ad una questione per principio indecidibile. In tutti gli altri casi parliamo di semplice calcolo. Infatti in una reale situazione di decisione le alternative date sono tutte ugualmente valide: non ci sono alternative migliori o peggiori, altrimenti non sarebbero reali 'alternative'.  Se tali alternative fossero di valore differente (nel qual caso, di nuovo, non sarebbero davvero alternative) non ci sarebbe alcuna necessità di decidere tra di loro in quanto la decisione sarebbe già stata presa. Dunque al cuore di ogni decisione vi è un paradosso: l'indecidibilità.
Ma allora a che servono i dati, di cui oggi tutti i manager sembrano essere affamati (o vogliono convincerli ad esserlo)?

I "Perdenti della tecnologia", un'altra vista

di

Luciano Martinoli

luciano.martinoli@gmail.com

E se la causa del malessere del mondo occidentale, che sta portando all'emergere dei populismi, fosse invece dovuta alla sempre maggiore insoddisfazione verso il modello industriale, arrivato alla versione 4.0?

Sul sole24ore del 16 novembre è stato pubblicato un editoriale del prof. Toniolo della Luiss a commento delle motivazioni di voto che hanno portato Trump a vincere le recenti elezioni presidenziali USA. La tesi è che il suo successo sia giunto grazie a "l’onda della frustrazione di milioni di cittadini dell’ “America di mezzo” che soffrono la precarietà e la dequalificazione dei propri posti di lavoro" e che "la globalizzazione è vista, sia dagli elettori sia da molti analisti, come la causa, di questo degrado". 
Il prof. Toniolo ritiene, giustamente, che questa sia solo una parte del problema, l'altra è la "tecnologia tipica della quarta rivoluzione industriale che caratterizza la nostra epoca, quella dell’informazione, della comunicazione, del big data, dell’automazione, dell’intelligenza artificiale" che sta "polarizzando l’occupazione sui due segmenti estremi: da un lato quello ad altissima qualificazione, ben remunerato sia economicamente sia con la soddisfazione e il prestigio sociale, e all’altro estremo le mansioni manuali più umili, dequalificate, sottopagate".
Si passa poi ad una breve descrizione delle precedenti tre rivoluzioni industriali che hanno prodotto, col tempo, quella ricchezza e benessere di cui oggi noi tutti (prevalentemente occidentali) godiamo. Più in dettaglio viene proposto un parallelo tra la prima rivoluzione e quella attuale che avrebbero in comune la concentrazione di potere in mano di pochi lasciando la gran massa fuori dal godimento delle ricchezze.

La prima lettura diversa che voglio proporre riguarda il tema dell'imprenditorialità intesa come capacità di creare "nuovi mondi" a partire dalle tecnologie esistenti.

Big Data: illusione e bufale

di

Francesco Zanotti

f.zanotti@cse-crescendo.com francesco.zanotti@gmail.com

Ci si attendono mirabilie dai Big data.

Guido Barbujani sulla Domenica del Sole 24 Ore descrive questa speranza molto chiaramente, relazionando di una esperienza molto interessante: quella della DeCODE Gentics che ha sequenziato il DNA degli islandesi. L’obiettivo era, come scrive Barbujani: “leggiamo a più non posso DNA, qualcosa verrà fuori.”.

In realtà non è venuto fuori molto. Si è, ad esempio, scoperto una variante genetica che aumenta le probabilità di sviluppare il morbo di Alzheimer, ma, dice l’Autore, lo si sapeva già.

La conclusione dell’Autore è inevitabile “… per dare senso ai dati bisogna porsi  le domande giuste, escogitare strategie originali, immaginate soluzioni, modelli teorici".

Quello che è vero nel mondo biologico è vero, a maggior ragione, nel mondo dei sistemi umani, nell'organizzazione e nelle imprese. Sono i modelli che usiamo che danno senso ai dati.

Occorrono disporre di modelli ed approcci più sofisticati e non più dati.

Che è, da sempre, l’obiettivo della ricerca che è il fondamento della nostra proposta consulenziale.