Non basta la statistica per prendere decisioni migliori

Di per sé risulta ottimistico dire, come faccio nei miei video, che vari domini della statistica, o data science, aiutano nel prendere decisioni più rigorose, che portano ad aumentare il fatturato e/o a diminuire i costi. Questo perché non viviamo in un’epoca dove abbiamo decisori automatizzati. Nemmeno negli impianti chimici industriali abbiamo questa situazione, nonostante lì abbiamo pompe, valvole che “decidono” di accendersi/spegnersi quando ricevono determinate informazioni.

Imprenditori e dirigenti, da esseri umani, hanno una personalità e di conseguenza non basta comunicargli i risultati di certe analisi statistiche al fine di convincerli a prendere certe decisioni, o fargli cambiare certe decisioni ripetute, ossia una strategia.

Purtroppo mi sto addentrando nella psicologia e finirò nella psicometria perché la statistica, da scienza ausiliare, per forza di cose finisce in altri ambiti.

Quali limiti cognitivi bloccano imprenditori e dirigenti? Perché non agiscono in funzione dell’evidenza statistica?

Tratterò un argomento noto da una decina d’anni a questa parte: i contenuti del libro “Pensieri lenti e veloci”, di un premio nobel dell’economia che ha essenzialmente demolito una ipotesi forte dei vecchi modelli economici: la teoria del mercato efficiente, e quindi l’esistenza di partecipanti razionali. In questo caso imprenditori e dirigenti.

Quando lo lessi, al quarto anno di superiori, rimasi scioccato da una frase dell’autore, che dice che conoscere l’esistenza dei bias cognitivi, ossia pregiudizi, distorsioni o limiti cognitivi, NON difende dal commetterli. Quindi lettura inutile? In gran parte no. In altre parole sembra come conoscere dell’esistenza delle zanzare e non poter fare quasi nulla per difenderti. Un quasi fatalismo che sa di verità scomoda.

Alcuni limiti cognitivi ricorrenti di imprenditori e dirigenti

bias di conferma

analisi solo rivolte al confermare l’ipotesi dell’imprenditore o dirigente. In altre parole, pagare lo statistico per non uscire dalla propria zona di agio. Una specie di specchio delle brame. Si riduce lo statistico ad un mero esecutore, un tecnico, annullandolo come scienziato. Infatti qualcuno chiama gli scienziati dei dati “scienziati aziendali”. Personalmente lo trovo un po’ cringe.

Oppure si nega l’evidenza empirica di determinati risultati statistici.

bias di ancoraggio

il titolare fissa un obiettivo x di fatturato per l’anno in corso. Come ancora abbiamo questo. Lo statistico fa presente che la cosa risulta irrealistica, ad esempio guardando la media delle vendite aggregate per mese, tenendo in considerazione l’incertezza (varianza) o in alcuni casi limiti oggettivi come colli di bottiglia aziendali e/o di mercato (domanda). 

Ancoraggio tecnologico, collegato ad altri bias che seguono: delle aziende si fossilizzano / ancorano con Excel nonostante si hanno pochi specifici motivi per preferirlo ai fogli di calcolo di Google.

bias della disponibilità

dei titolari e dirigenti fanno affidamento all’intuito perché un’analisi statistica risulta meno disponibile in termini di accessibilità di lessico, tempi di analisi, costi collegati all’analisi, etc. Perché complicare il pane? direbbe il vecchio Samuele Bersani.

Intuito si può sostituire anche con familiarità per un certo processo decisionale, software per analisi, etc.

costo irrecuperabile o costo sommerso

il titolare spende un ammontare a 5 cifre per una certa strategia di vendita in un mercato più competitivo ma con risultati potenzialmente maggiori. Lo statistico, o data scientist, dice che esistono mercati più sicuri. Il titolare, per proteggere la propria integrità, non ascolta il punto di vista statistico nonostante non ha risultati in quel mercato. Gli costerebbe troppo, in termini di autostima, ammettere l’errore.

Altro esempio tecnologico: l’azienda non vuole cambiare il gestionale nonostante causa debito tecnico. Ad esempio, recuperare dei dati da quel gestionale, anziché avere un CRM (una specie di base di dati per i potenziali clienti, clienti e non solo) , costa molto di più perché richiede una persona, in quanto dei dati non si possono estrarre programmaticamente e automaticamente. Volendo si può automatizzare il lavoro della persona, ma costa comunque di più che cambiare l’approccio (software).

status quo o inerzia

uno dei motivi per cui serve ancora parlare di trasformazione digitale nelle PMI. Fortunatamente delle grosse aziende di consulenza fanno questo tipo di lavoro. 

Questo limite fa da substrato ai casi precedenti.

Tipologie di imprenditori e dirigenti più inclini a bias

E qui si entra nella psicometria, che ho accennato anche in un episodio del podcast e in un reel. Se prendiamo la quantificazione della personalità più accettata in letteratura, “I 5 tratti di personalità”, detti anche OCEAN, non possiamo trovare facilmente, per le categorie di persone menzionate, ciò che vogliamo.

Però, a livello generale:

  • alti livelli di Openness (O, o apertura mentale) abbassano il rischio di bias di conferma (stando alla teoria OCEAN) ma aumentano l’eccesso di sicurezza (Kumar et al. 2021). 
  • alti livelli di estroversione (E) aumentano il rischio di bias della disponibilità, eccesso di sicurezza (Ahmad, 2020; Singh et al., 2022)).
  • alti livelli di neuroticismo (N) aumentano il rischio di bias della disponibilità, ancoraggio (Singh et al, 2022). Per chiarezza, N alto significa instabilità emotiva, N basso significa forte tempra.

Tuttavia si tratta di un ambito di ricerca poco esplorato, di fatti gli studi risultano pochi e con un numero di partecipanti ridotto o troppo settoriale (es. investitori). 

Cosa puoi fare?

Innanzitutto online puoi trovare test che ti danno un’idea del tuo profilo OCEAN, anche se non sostituiscono la diagnosi di un addetto ai lavori.

Una volta che prendi consapevolezza dei tuoi limiti, puoi trovare un utile grillo della coscienza, come dice una recensione, in STATiCalmo. Prima però conosciamoci in una chiamata gratuita. Poi, forse, potremo procedere con una consulenza statistica basata su analisi dei dati ed altro.

Se hai una società a responsabilità limitata (SRL), i soci possono bilanciare le tue scelte, se lo statistico rende partecipe tutti i soci dei risultati delle analisi.

Se hai una società per azioni (SPA), presentare i risultati agli azionisti di maggioranza può evitare brutte giornate in borsa a seguito di decisioni prese ma non condivise a posteriori.

Hai capito dove voglio andare a parare? Come si vede anche nelle democrazie, avere più partecipanti nelle decisioni aiuta a bilanciare i bias. Un po’ come quando si usa, nella statistica, un’assemblea di modelli statistici al fine di migliorare la previsione di una variabile obiettivo (es. conversione). Tuttavia, avere più partecipanti crea più burocrazia decisionale. Quindi si arriva ad un dilemma: velocità di esecuzione ma tirannia o burocrazia decisionale ma pluralismo.

 

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