Gestione Aziendale e Management delle PMI: Processi Decisionali

Le Decisioni nelle Organizzazioni

  • Definizione e Impatto: Le decisioni organizzative sono il motore del successo o dell'insuccesso delle imprese. Possono variare significativamente in base alla chiarezza del problema e degli obiettivi.

  • Tipologie di contesti decisionali:

    • Contesti Chiari: Il problema e gli obiettivi sono ben definiti. Il processo prevede identificazione, analisi e risoluzione, portando i decisori verso una soluzione ottimale.

    • Contesti Complessi: Problemi intricati dove il processo può portare a risultati indesiderati, prevedibili spesso solo a posteriori e non a priori.

  • Caso 1.1 – La crisi dei missili a Cuba:

    • Attori coinvolti: Presidente degli Stati Uniti, Staff, Marina, Pentagono, CIA.

    • Obiettivi divergenti: Evitare la guerra nucleare, garantire la sicurezza nazionale, salvare il prestigio internazionale.

    • Alternative: Ignorare il fatto, pressioni diplomatiche, attacco aereo, invasione dell'isola, blocco navale.

    • Lezione: L'esistenza di trade-off (scambi) tra obiettivi incompatibili.

  • Caso 1.2 – Il disastro del Challenger:

    • Evento: Esplosione dello Space Shuttle.

    • Analisi: Non ci furono violazioni formali delle procedure; fu un fallimento della ‑macchina organizzativa‑.

    • Alternative a priori: Lanciare vs non lanciare.

    • Fattori di influenza:

      • Clima esterno: Pressioni politiche e di efficienza.

      • Clima interno: Accettazione del rischio attraverso un processo eccessivamente burocratizzato.

    • Esito: Impatto catastrofico derivante da una decisione apparentemente marginale.

  • Fattori che influenzano l'esito finale:

    • Decisioni e azioni intermedie (consapevoli o inconsapevoli).

    • Difficoltà nel rintracciare la razionalità pura (congruenza mezzi-fini).

    • Accumulo di ‑storie‑ decisionali nel tempo.

    • Sovrapposizione degli effetti e decisioni talvolta scollegate.

  • Caso 1.3 – Nokia:

    • Storia: Fondata nel 1865 nel settore della pasta di legno e carta; poi energia, cavi e gomma. Negli anni '80 dismissione di pneumatici, carta, energia (post-Chernobyl) ed elettronica.

    • Svolta: Decisione di concentrarsi sulla telefonia mobile alla fine degli anni '80.

    • Performance: Nel 2007 fatturato di 5151 miliardi di euro; nel 2020 calo a 21,921,9 miliardi con utile di −2,5-2,5 miliardi.

    • Conclusione: La leadership nella telefonia fu il risultato di visioni di diversi top manager e decisioni cumulative, non solo di un singolo atto strategico isolato.

Classificazione e Ruoli Decisionali

  • Programmazione delle decisioni:

    • Decisioni programmate: Problemi ripetitivi, ben definiti, con metodologie consolidate. Focus sul ‑problem solving‑ poiché il ‑problem setting‑ è minimale.

    • Decisioni non programmate: Problemi nuovi, assenza di procedure, scarsa reperibilità di informazioni e nessuna esperienza pregressa.

  • Rischio e Incertezza per Ruolo Organizzativo:

    • Ruoli di alto livello (AD, Direttore Albergo): Incertezza e rischio elevati, decisioni prevalentemente non programmate.

    • Ruoli professionali/manageriali medi (Progettista, Resp. Ufficio): Incertezza media.

    • Mansioni operative (Operaio di linea, Concierge): Rischio basso, decisioni programmate e mansioni ristrette o allargate.

La Razionalità Limitata e la Dimensione Politica

  • Teoria Economica Classica: Assume un decisore perfettamente razionale con informazione completa, tempo infinito e mancanza di comportamenti opportunistici per ottimizzare.

  • H.H. Simon (Nobel 1978) - Razionalità Limitata:

    • Gli esseri umani non possono analizzare tutte le alternative.

    • Si adotta un criterio di soddisfazione (non ottimizzazione).

    • La ricerca delle soluzioni è sequenziale.

  • Management Science vs Razionalità Limitata: La prima si applica a bassa incertezza; la seconda richiede intuito ed esperienza. L'approccio moderno integra entrambi.

  • Dimensione Politica (Cyert e March, 1963):

    • Coalizioni: Gruppi con interessi diversi (es. colombe vs falchi).

    • Slack organizzativo: Risorse in eccesso che riducono i conflitti tra obiettivi (compensazioni).

    • Inerzie organizzative: Resistenza al cambiamento.

Il Ruolo della Percezione e del Tempo

  • Ruolo delle ICT: Permettono la condivisione rapida di informazioni e l'automazione di decisioni programmate (es. prestiti finanziari, sicurezza).

  • Delega: Strumento per velocizzare il processo decisionale.

  • Conflitto Organizzativo: Nasce da scomposizione degli obiettivi, differenziazione, interdipendenza dei compiti e risorse limitate.

  • Risoluzione dei conflitti:

    • Potere: Esercitato in modo orizzontale o verticale.

    • Politica: Mediazione tra le parti.

    • Leadership: Miglioramento del trade-off tra velocità e consenso.

  • Percezione: Le modalità cognitive filtrano l'informazione. L'informazione grezza viene selezionata e interpretata per diventare struttura (significato).

  • Caso 1.4 – Campagna Roosevelt (1912):

    • Problema: Milioni di libretti stampati con una foto i cui diritti appartenevano ai Moffet Studios di Chicago.

    • Intuizione: George Perkins (responsabile campagna) invece di pagare, scrisse allo studio chiedendo quanto fossero disposti a offrire per la pubblicità derivante dall'uso della loro foto. Lo studio pagù 250250 dollari.

Le Fasi del Processo Decisionale

  • Definizione di Decisione: Selezione e attuazione di un comportamento tra diverse alternative.

  • Le due macro-fasi:

    1. Identificazione del Problema (Problem Setting):

      • Percezione e definizione di obiettivi e vincoli.

      • Esplicitazione dei trade-off.

      • Modellizzazione della realtà.

    2. Soluzione del Problema (Problem Solving):

      • Identificazione e generazione delle alternative.

      • Valutazione della capacità di raggiungimento obiettivi.

      • Scelta, attuazione e controllo dei risultati.

  • Caso 2.1 – Polonnaruwa Airlines:

    • Scenario: Budget marketing di 11 milione di dollari.

    • Alternative:

      • Viaggi organizzati: costo 660.000660.000, ritorno 8.0008.000 clienti, deviazione standard 5.0005.000.

      • Testate USA: costo 880.000880.000, ritorno 10.00010.000, deviazione standard 3.0003.000.

      • Sito Web: costo 1.000.0001.000.000, ritorno 18.00018.000, deviazione standard 15.00015.000.

      • Accordo vettore internazionale: costo 2.500.0002.500.000, ritorno 25.00025.000, deviazione standard 10.00010.000 (miglior rapporto ritorno/rischio ma fuori budget iniziale).

Problem Setting: Obiettivi, Vincoli e Indicatori

  • Obiettivi: Devono essere misurabili. L'obiettivo ultimo dell'impresa è la sopravvivenza nel lungo periodo e la massimizzazione del valore. Esistono conflitti tra breve e lungo termine.

  • Vincoli: Limiti alla libertà di azione. Possono essere esterni (domanda, legge) o interni (capacità produttiva, decisioni pregresse).

  • Indicatori (KPI e MBO): Collegano obiettivi e azioni. Attenzione: indicatori diversi portano a comportamenti diversi.

    • Esempio: Se l'indicatore è ‑n. ordini evasi / n. totali‑, si favoriranno gli ordini piccoli. Se è ‑quantità evasa / ordinata‑, si favoriranno gli ordini grandi.

La Modellizzazione

  • Modello: Rappresentazione semplificata della realtà definita da ‑confini‑ e ‑taglio/ottica‑.

  • Passi logici:

    1. Identificazione variabili rilevanti.

    2. Qualificazione delle variabili:

      • Esogene o ambientali (AA): cause non controllabili.

      • Decisionali o di controllo (DD): controllate dal decisore.

      • Endogene (EE): effetti legati agli obiettivi.

    3. Relazioni tra variabili (Forma Canonica):

      • E=f(D,A)E = f(D, A)

      • In ottica dinamica: E(t)=f(t)(D(t),A(t),E′(t))E(t) = f(t)(D(t), A(t), E'(t))

  • Tecniche di modellizzazione:

    • Mappe Causali: Nodi (variabili) e Archi (nessi causa-effetto).

    • Modelli Analitici: Esempio profitto nel marketing:

      • Profitto=Ricavi−Costi\text{Profitto} = \text{Ricavi} - \text{Costi}

      • Ricavi=Prezzo×Vendite\text{Ricavi} = \text{Prezzo} \times \text{Vendite}

  • Tecniche di Previsione:

    • Quantitative: Serie storiche (Regressione, ARIMA, Media Mobile).

    • Qualitative: Indagini di mercato, Role play, Focus group.

    • Metodo Delphi: Processo iterativo di questionari agli esperti per convergere su una previsione, analizzando le opinioni anomale.

Problem Solving: Valutazione e Scelta

  • Generazione Alternative: Può essere influenzata dalla razionalità limitata (ricerca sequenziale) o da tecniche creative (Lateral thinking, Brainstorming, Analisi Morfologica).

  • Valutazione Mono-obiettivo: Sistemi a punteggio pesato:

    • Punteggio=∑(Pesoi×Valutazionei)\text{Punteggio} = \sum (\text{Peso}_i \times \text{Valutazione}_i)

  • Ambienti Decisionali:

    • Deterministico: Unico valore di EE per ogni DD e AA.

    • In condizioni di Rischio: Probabilità di accadimento degli scenari nota (PjP_j).

    • In condizioni di Incertezza: Probabilità non note.

  • Caso 2.2 – Torino 2006: Grandi eventi sportivi operano in ambienti non deterministici a causa di imprevisti costruttivi, meteo e fattori socio-politici.

Decisioni in Condizioni di Rischio

  • Valore Atteso (EE): Media dei payoff pesata per le probabilità:

    • Ei=∑j=1nPjVi,jE_i = \sum_{j=1}^n P_j V_{i,j}

  • Misura del Rischio (Deviazione Standard σ\sigma):

    • σi=∑j=1nPj(Vi,j−Ei)2\sigma_i = \sqrt{\sum_{j=1}^n P_j (V_{i,j} - E_i)^2}

  • Caso Bubble:

    • D1: E=17,σ=14E=17, \sigma=14.

    • D2: E=23,σ=21E=23, \sigma=21.

    • La scelta dipende dalla propensione al rischio (Funzione di utilità U=E−λσU = E - \lambda \sigma).

  • Perdita di Opportunità (VAPO): Minimizzare il ‑rincrescimento‑ (regret) calcolato come la differenza tra il miglior payoff dello scenario e quello ottenuto.

Decisioni in Condizioni di Incertezza

  • Criteri:

    • Equiprobabilità (Laplace): Si assegna stessa probabilità a ogni scenario.

    • MaxiMax: Strategia ottimistica; si sceglie l'alternativa con il massimo valore assoluto.

    • MaxiMin (Wald): Strategia prudente; si massimizza il minimo risultato possibile.

    • Realismo (Hurwicz): Media pesata tra il meglio e il peggio tramite coefficiente α\alpha (0≤α≤10 \leq \alpha \leq 1).

      • Ri=αmax⁡(Vi,j)+(1−α)min⁡(Vi,j)R_i = \alpha \max(V_{i,j}) + (1 - \alpha) \min(V_{i,j})

    • MiniMax Regret (Savage): Si sceglie l'alternativa che minimizza la massima perdita di opportunità.

Approcci Decisionali (Mintzberg, 1990)

  • Thinking First: Analitico-modellistico. Adatto a imprese medio-grandi. Processo: Define -> Diagnose -> Design -> Decide.

  • Doing First: Learning by doing. Tipico di micro-imprese. Processo: Azione -> Selezione -> Memoria. Ammette l'errore e la reversibilità.

    • Caso 1.6 – Circuit City e CarMax: Circuit City fallì per errori strategici; CarMax ebbe successo applicando il modello dell'elettronica alle auto usate e correggendo il tiro tramite l'esperienza.

  • Seeing First: Visionario/Artistico. Tipico di start-up e innovazione. Processo: Preparazione -> Incubazione -> Illuminazione -> Verifica.

    • Caso 1.7 – Intel: L'intuizione di Grove nel 1997 di creare il processore Celeron per PC low-cost, in analogia col settore dell'acciaio.

Euristiche e Bias Cognitivi

  • Euristica: Strategia di semplificazione per trovare soluzioni soddisfacenti.

  • Bias Principali:

    • Bias di conferma: Cercare dati che confermano le proprie idee.

    • Ancoraggio: Affidarsi eccessivamente alla prima informazione ricevuta.

    • Fallacia dei costi affondati (Sunk Cost): Persistere in una decisione a causa degli sforzi già compiuti non recuperabili.

    • Hindsight bias (Col senno di poi): Credere che un evento fosse prevedibile dopo che si è verificato.

    • Caso 1.8 – Incidente sul fiume Buffalo: Gruppi di studenti giudicarono il rischio di inondazione molto più alto se a conoscenza del disastro avvenuto rispetto a un gruppo di controllo.

Big Data Analytics e Intelligenza Artificiale

  • Le 6V dei Big Data: Volume, Velocità, Varietà, Valore, Veracità, Variabilità.

  • Tipi di dati: Strutturati (Database), Destrutturati (Video/Testi), Semi-strutturati (XML).

  • Tecniche di Analisi:

    • Descriptive: Cosa è successo?

    • Predictive: Cosa accadrà?

    • Prescriptive: Cosa dovremmo fare? (Raccomandazioni).

    • Automated: Esecuzione autonoma.

  • Caso 3.2 Apollo 13 (Data Quality): Gli astronauti staccarono i sensori biometrici; a terra pensarono fossero morti perché i dati indicavano battito zero, ignorando il contesto fisico.

  • Bias nei dati:

    • Overfitting: Scambiare una correlazione casuale per causale.

    • Caso 3.4 Lavatrici in India: Un produttore inviò asciugatrici pensando a un boom di lavanderie, ma scoprì che le lavatrici venivano usate per fare il formaggio (le asciugatrici erano inutili).

  • Intelligenza Artificiale: Sistemi hardware/software capaci di raggiungere finalità umane in autonomia.

    • NLP: Elaborazione linguaggio naturale.

    • Generative AI: Creazione di nuovi contenuti (LLM come ChatGPT) tramite deep learning su grandi masse di dati.

Teoria dei Giochi

  • Concetti Base: Studio di decisioni in cui il risultato dipende dalle scelte di altri attori (Incertezza Strategica).

  • Alternativa Dominante: Migliore scelta a prescindere da cosa faccia l'altro.

  • Efficienza di Pareto: Una soluzione è efficiente se non se ne può trovare un'altra che migliori il payoff di un attore senza peggiorare quello dell'altro.

  • Equilibrio di Nash: Configurazione stabile in cui nessun attore ha incentivo a cambiare mossa singolarmente.

  • Dilemma del Prigioniero: Situazione in cui la razionalità individuale (AD: confessare) porta a un risultato peggiore per entrambi rispetto alla cooperazione.

  • Folk’s Theorem: Nei giochi ripetuti (iterati), la cooperazione può diventare un equilibrio se il futuro ha valore e si puniscono i comportamenti opportunistici.

  • Caso 4.5 – Tabacco: Negli anni '70 le compagnie accettarono il divieto di pubblicità TV. Razionalità collettiva: meno costi di marketing e più profitti per tutti.

Giochi Specifici e Strategie

  • Gioco del Dispetto: Mostra come obiettivi differenziali (voler stare meglio dell'altro) possano portare a esiti inefficienti.

  • Gioco del Pollo: Senza AD, tre soluzioni efficienti. Fondamentale l'informazione: chi può osservare la mossa dell'altro per primo ha un vantaggio (o svantaggio se l'altro è inflessibile).

  • Gioco delle Coppie (Battaglia dei Sessi): Due equilibri. Importanza della comunicazione per coordinarsi su una scelta comune continuativa.

  • Caso 4.8 – PSE&G: La società forzò l'approvazione di un progetto di espansione di rete (osteggiato) diffondendo il rischio di imminenti black-out, modificando la percezione dei payoff dell'opinione pubblica.

Il Ruolo del Tempo e la Turbolenza Ambientale

  • Variabili Temporali:

    • TDT_D: Tempo di decisione.

    • TIT_I: Tempo di implementazione.

    • TRT_R: Tempo di adattamento della realtà.

    • TAT_A: Tempo di variazione dell'ambiente.

  • Condizione di Tempestività: TD+TI+TR+TE+TM≤TAT_D + T_I + T_R + T_E + T_M \leq T_A.

  • Modello di Ansoff – Stadi della Conoscenza (1-7):

    • Passaggio dal senso generale di turbolenza (1) al pieno impatto del cambiamento (7).

    • Td (Tempo disponibile): Tempo prima del pieno impatto.

    • Tn (Tempo necessario): Tempo per sviluppare competenze (TsT_s) e implementare il cambiamento (TiT_i).

    • Punto L: Momento ultimo (‑al più tardi‑) per decidere.

  • Turbolenza Ambientale: Funzione di Velocità, Novità e Complessità.

    • Maggiore turbolenza = punto L più anticipato e minore informazione disponibile.

  • Modelli di Management secondo Ansoff:

    1. Stabile: Controllo e reazione.

    2. Reattivo: Estrapolazione di lungo periodo.

    3. Anticipativo: Anticipazione del cambiamento.

    4. Esplorativo: Risposte rapide e flessibili.

    5. Creativo: Creazione del cambiamento.