INDICE DEGLI ARGOMENTI
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: METODI INNOVATIVI PER RISULTATI GESTIONALI PIÙ AFFIDABILI
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: L’UTILITÀ DELL’APPLICAZIONE DEI METODI STATISTICI
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: LA DOPPIA FACCIA DELL’ESPERIENZA
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: MISURARE SIGNIFICA RIDURRE L’INCERTEZZA
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: ERRATE REMINISCENZE DI STATISTICA
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: IL VALORE DELL’INFORMAZIONE
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: IL TEMPO NON PORTA CONSIGLIO
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: L’UTILIZZO DEI METODI QUANTITATIVI
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: METODI INNOVATIVI PER RISULTATI GESTIONALI PIÙ AFFIDABILI
Il primo principio è che non devi ingannare te stesso che sei la persona più facile da ingannare. (R. Feynman)
Di recente ho partecipato ad un workshop organizzato a Houston da due consulenti di successo nel campo del project management e della pianificazione strategica:
- Sam Savage, Consulting Professor of Management Science & Engineering a Stanford University ed Executive Director della Probability Management Organization, che annovera in squadra anche il premio Nobel per l’Economia Harry Markowitz; è un famoso statistico, che da anni lavora per promuovere l’utilizzo delle tecniche statistiche nel business;
- Douglas Hubbard, responsabile della società di consulenza Hubbard Decision Research che, combinando in uno schema originale chiamato Applied Information Economics (AIE) la teoria dei giochi, la teoria della decisione, la ricerca operativa e la MTP (modern portfolio theory) applica metodi quantitativi di analisi per supportare decisioni su problemi complessi nei più diversi settori industriali.
Le due conferenze - che avevano un uditorio composto prevalentemente di Project e Portfolio Manager - hanno illustrato i metodi più innovativi nell’affrontare la complessità di problemi, progetti o decisioni, e trattato i principali luoghi comuni nonché gli errori che si vedono commettere più di frequente.
Tutti questi elementi si possono integrare assai bene nel mondo del Facility Management, Real Estate e Property Management e rappresentano un autentico valore aggiunto per ottenere risultati gestionali migliori e più affidabili in quanto associati ad un elevato controllo della gestione rischi aziendali.
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ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: L’UTILITÀ DELL’APPLICAZIONE DEI METODI STATISTICI
Occorre riconoscere che molte delle grandezze con cui operiamo (il ROI atteso da una iniziativa di prodotto, i tempi, i costi e la qualità di un progetto, la domanda prevista) non sono valori puntuali, ma distribuzioni.
Un errore comune ma spesso gravissimo è elaborare previsioni sulla base dei valori medi invece che trattare i dati per quello che sono con l’ausilio di metodi statistici. Nel passato questo ha rappresentato una barriera perché le analisi dei rischi diventavano subito molto complicate dal punto di vista matematico ed erano sviluppate solo in ambiti definiti con l’ausilio di matematici professionisti: ad esempio le assicurazioni (il ruolo degli actuaries) la finanza (creazione di nuovi prodotti finanziari complessi) e l’università.
L’evoluzione delle prestazioni dei computer ha reso disponibili a tutti gli strumenti per modellare l’incertezza: ci sono sia software proprietari, ad esempio @Risk di Palisade e Crystal Ball di Oracle, sia software liberi come XLSim di PMO (nella versione demo). Quest’ultimo aggiunge ad Excel, che di suo contiene molte funzioni statistiche, la funzionalità del metodo Montecarlo: si ottengono così in pochi secondi le soluzioni numeriche cercate.
Questi sistemi sono già in uso da parte di migliaia di analisti di aziende come ad esempio Chevron (nella cui sede si è svolto il seminario), Lockeed Martin e Shell. Diventano fondamentali per prendere decisioni strategiche e mediare i rischi d’impresa nel caso in cui variabili interne ed esterne solo in parte controllabili determinino potenzialmente oscillazioni enormi di profitti o di perdite.
L’auspicio è che questi strumenti si diffondano anche in altri settori per migliorare di molto le capacità di previsione e di analisi dei rischi operativi, ottimizzare i flussi e ridurre di molto i margini di errore, e che i manager ed i loro collaboratori - una volta comprese le specificità della matematica delle distribuzioni - possano utilizzare questi strumenti come usano la calcolatrice o lo smartphone o altri strumenti di lavoro, senza preoccuparsi di come funzionano.
VUOI APPROFONDIRE? LEGGI L'ARTICOLO SUL RISK MANAGEMENT
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI, LE SLURP: L’IMPORTANZA DELLA CORRETTA IDENTIFICAZIONE DELLE CORRELAZIONI TRA VARIABILI
L’aspetto più critico per la formulazione corretta di piani di rischio e di affidabilità è l’identificazione delle correlazioni tra variabili: non considerarle per quello che sono può portare a non “vedere” i rischi d’impresa.
Si pensi alla crisi dei mutui subprime. Ben prima del 2008 in USA era atteso lo scoppio della bolla immobiliare, cionondimeno le banche continuarono a emettere titoli legati ai mutui e ad erogare prestiti per l’acquisto delle case. L’errore fu che i due comparti svilupparono i loro piani di business come se fossero scollegati: il rischio del portfolio complessivo era enorme e quando accadde l’inevitabile, lo scoppio della bolla, le banche si trovarono a fronteggiare la crisi contemporanea di due fattori: la perdita di valore degli investimenti immobiliari e il deterioramento dei crediti derivanti dal portafoglio di prestiti immobiliari.
Il suggerimento di Sam Savage è la creazione nel tempo di librerie validate di variabili correlate: le SLURP (Scenario library unit with relationships preserved) che assicurano di mantenere le relazioni di dipendenza durante la modellizzazione e l’applicazione dei run di simulazione (Montecarlo).
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: LA DOPPIA FACCIA DELL’ESPERIENZA
Spesso il mondo guarda agli esperti come persone in grado di risolvere le incertezze: nel mondo industriale questi possono essere manager, specialisti o consulenti. Ci si apetta da loro soluzioni che permettano di saltare fasi di assessment, di misura ed analisi che si ritengono difficili o impossibili da attuare.
L’esperienza è sinonimo di conoscenza ma anche di sicurezza di sè. E qui sorge il problema: molti esperti sono troppo sicuri di sé. Studi quantitativi hanno dimostrato che più alta è la certezza dell’esperto di fare una previsione corretta più è probabile che sbagli. Come dice Daniel Kahneman, psicologo nobel per l’economia nel 2002, “i professionisti troppo sicuri di sé credono sinceramente di avere competenza e tu devi sforzarti di ricordarti che essi possono essere preda di una illusione”.
La risposta di Doug Hubbard è diventare esperti calibrati, ovvero esperti che si allenino a non ingannare se stessi e siano capaci di fare stime di valori per intervalli o con un livello di confidenza definito, per esempio 90%. E’ una competenza che si può acquisire.
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: MISURARE SIGNIFICA RIDURRE L’INCERTEZZA
Se le grandezze sono espresse non da valori puntuali ma da intervalli entro cui si trova il valore vero con un dato livello di confidenza, misurare significa ridurre quantitativamente l’incertezza ovvero ridurre l’intervallo di variabilità e la distribuzione di probabilità associata ad esso.
Misurare è una attività che porta via tempo per cui spesso viene la brillante idea di non usare metodi quantitativi di analisi (e magari chiamare i cosiddetti esperti per avere direttamente le soluzioni).
“non ci sono dati a sufficienza”
“ci sono troppi errori nei dati perché valga la pena raccoglierli”
“questa situazione è troppo unica e complessa per applicare l’analisi dei dati storici”
“troppi fattori influenzano le misure, i dati non ci direbbero nulla”
...quindi meglio lasciar perdere e fidarci dell’esperienza o consultare uno che sa.
Talvolta si rinuncia a misurare variabili ad alto impatto economico su una iniziativa industriale o un progetto perché si ritengono immisurabili e ci si concentra sulle variabili poco influenti. E’ un errore che può portare a misurare cose sbagliate.
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: ERRATE REMINISCENZE DI STATISTICA
Spesso si pensa che per trarre conclusioni siano necessari molti dati ed estesi campionamenti. Non è così. Quando c’è molta incertezza, con poche osservazioni questa può essere notevolmente ridotta. Ad esempio con sole 5 osservazioni random su una popolazione c’è più del 93% di probabilità che la mediana sia compresa tra il valore più basso ed il più alto dei cinque.
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: IL VALORE DELL’INFORMAZIONE
L’informazione ha un valore in sé che, nella sua forma più semplice, è il prodotto della probabilità di sbagliare in assenza di essa e del costo della scelta sbagliata. L’informazione però ha anche un costo crescente a mano a mano che si vuole sia più accurata. Il bilancio economico tra queste due componenti determina quale debba essere il livello di accuratezza dell’informazione per poter decidere. Misurare è fondamentale ma bisogna anche sapere quanto misurare: occorre misurare quello che importa per prendere la decisione giusta.
Ci si riferisce alle decisioni “difficili” cioè a quelle in cui non è chiaro quale sia l’opzione migliore tra quelle date oppure quelle in cui la differenza in termini di esito della scelta potrebbe essere molto grande.
Ad esempio se la decisione di una azienda di entrare in un certo settore di mercato è legata ad una quota di mercato minima del 20% ed il marketing stima un range potenziale tra il 10 e il 60% (con un livello di confidenza del 90%), sarà necessario allestire una campagna di analisi che consenta di valutare più accuratamente la potenziale quota di mercato, fino al punto di stabilire se si sta sotto o sopra il valore soglia. Se ciò non fosse fatto, la decisione di entrare nel mercato dovrebbe essere presa tenendo conto della possibilità di fare molti soldi e di un rischio aziendale non irrilevante (del 20% con una distribuzione uniforme) di perdere molti soldi.
Qui si entra nel campo della psicologia perché la predisposizione o avversione al rischio è un fattore individuale assai influenzabile da fattori esterni anche secondari.
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: IL TEMPO NON PORTA CONSIGLIO
E’ errato credere che l’esecuzione graduale di una iniziativa industriale o di un progetto sia sinonimo di cautela e porti vantaggio. La probabilità di cancellazione dell’iniziativa o del progetto aumenta con il tempo di esecuzione: nel settore IT essa arriva al 30% per progetti che durano due anni.
Più tempo passa e più possono manifestarsi fattori negativi (mancanza di sponsorizzazione, altre priorità, contesto cambiato e così via).
Inoltre viene persa molta della redditività che è massima proprio nella fase iniziale che segue l’implementazione.
ANALISI DEI RISCHI AZIENDALI: L’UTILIZZO DEI METODI QUANTITATIVI
Nell’industria petrolifera c’è correlazione tra l’utilizzo della analisi quantitativa del rischio aziendale e le performance finanziarie: il loro miglioramento è cominciato con l’utilizzo dei metodi quantitativi. Alla NASA le simulazioni con il metodo Montecarlo hanno dato risultati migliori di tutti gli altri metodi per la stima dei costi dei tempi e dei rischi dei loro progetti.
Gli spazi per l’utilizzo dell’analisi di rischio quantitativa nei nostri settori di riferimento, benchè così diversi, ci sono e sono ampli: l’immobiliare è business che richiede molto denaro su beni con una vita utile di decenni, che dunque per loro natura necessitano di pianificazione di lungo termine ed il Facility Management nell’industria privata è un settore a basso margine operativo: bastano poche mosse errate per annullarlo.
Le aziende che si muoveranno in questa direzione acquisiranno senz’altro un vantaggio competitivo sulle altre in termini di risultati ed affidabilità.
Per quanto riguarda la mia attività di consulente, questo workshop mi ha confermato che il consulente deve essere un profondo conoscitore di metodi di analisi per individuare correttamente le soluzioni giuste, più che un fornitore di soluzioni a priori. Quelle lasciamole agli apprendisti stregoni e a chi intende avvalersene.
