Il problema del gap semantico

Le tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT) stanno emergendo come un elemento propulsivo di portata globale, tanto che si può riesumare, attualizzandolo, il punto di vista dei fondatori della Scuola dei Sistemi Socio-Tecnici (Emery, Trist ed altri ricercatori del Tavistock Institute di Londra) secondo il quale l’importanza della tecnologia risulta fondamentale, nella determinazione dei comportamenti, in due modi: come supporto (mezzo passivo) e come stimolo (elemento attivo). A questa prima constatazione se ne aggiunge un’altra, forse altrettanto pleonastica: il cambiamento è ormai una costante. Il contesto economico e sociale, infatti, è imprevedibile, discontinuo, segnato dall’innovazione, dalla turbolenza repentina, dalla complessità non sempre intellegibile. Date le complesse interazioni esistenti tra le varie entità sociali, l’innovazione e la turbolenza non hanno una portata limitata o locale ma influenzano, con effetti non più riconducibili a schemi o modelli concettuali classici, tutto il sovrasistema economico. Questo quadro, in via di continua evoluzione, costituisce l’ambiente di riferimento con cui ogni organizzazione deve misurarsi ed interagire, adattandosi in modo flessibile alle nuove realtà grazie a continue mutazioni che coinvolgono sia la struttura dell’organizzazione stessa sia le modalità di interrelazione con l’ambiente. È ormai comunemente accettato il concetto che un’impresa, quale organismo vivente, possa essere assimilata ad un sistema aperto e dinamico. La sua continua interazione con l’ambiente esterno determina sia il suo stato di esistenza attuale sia la sua evoluzione nel tempo e nello spazio. Le metodologie di analisi sistemica, derivate dalla Teoria Generale dei Sistemi, sono ampiamente applicate nello studio e nella progettazione delle realtà imprenditoriali. Le conseguenze di questo approccio portano a concepire un’impresa come un insieme di risorse, mezzi e persone, guidato da informazioni e orientato al raggiungimento di un determinato obiettivo. Esse, inoltre, implicano l’accettazione di una situazione esistenziale di incertezza, dato che non tutte le variabili significative si possono ricondurre sotto il controllo del sistema. Ne discende che l’attenzione deve essere rivolta non tanto a tentare di eliminare l’incertezza quanto a ricercare metodi per controllare la variabilità per incrementare la capacità dell’impresa di reagire ai cambiamenti esterni in modo da poter continuare a perseguire con successo il proprio scopo tramite l’estensione delle proprie capacità informative. La competizione globale spinge le imprese ad usare meglio le risorse rare o pre¬ziose (persone, capitali, tempo, materiali, mezzi) e ciò è possibile solo grazie a efficaci sistemi informativi che consentono di affrontare le situazioni di incertezza sfruttando al massimo le informazioni. La sopravvivenza ed il successo in una realtà di questo tipo si fanno più difficili e, pertanto, la richiesta delle imprese di poter disporre di supporti informativi in grado di favorire ed agevolare, a ogni livello, l’attività decisionale è sempre più frequente e pressante.

Loop e decisioni
Una quantità incrementale di risorse, dunque, viene destinata alla costruzione dei sistemi di supporto decisionale (DSS). Troppo spesso confuso con un tool o assimilato ad una particolare tipo implementazione (MIS, EIS, data warehouse, data mart, OLAP, ecc.), il concetto di DSS risale all’inizio degli anni ‘70 ed è dovuto a T.P. Gerrity, Jr., docente e ricercatore della Sloan School of Management del MIT di Boston. Gerrity lo definì come “… un’efficace fusione di intelligenza umana e tecnologie dell’informazione che interagiscono fortemente tra loro per risolvere problemi complessi”. Un tempo sia le facoltà decisionali sia la complessità erano confinate ai livelli superiori della gerarchia aziendale, ma i recenti moti riorganizzativi hanno portato all’adozione di strutture più snelle, talvolta reticolari, ove ogni unità organizzativa agisce da nodo-snodo decisionale ed informativo. Quindi ai diversi livelli si stabilisce, con gravità crescente, un loop manageriale, un evento rilevato e da Henry Mintzberg (1968). L’autore eseguì un’ampia ed un’accurata rilevazione sperimentale dell’attività manageriale che portò alla demolizione del mito stabilitosi intorno alle figure manageriali ed alla loro attività. Mintzberg concluse che i manager possono essere singolarmente eccellenti, ma operano in modo inefficiente, sprecando energie e tempo. A sostegno di questa asserzione, in uno schema volutamente sintetico e banale, si possono portare cinque proposizioni da cui deriva, per induzione, il loop manageriale (vedi Box), che, come indicato, oggi vale anche per altri profili professionali. Ne discende che è necessario sostenere il processo decisionale cominciando innanzitutto a studiarlo razionalmente, sforzo che, agli inizi degli anni ‘60, lo studioso americano Herbert A. Simon intraprese. Simon iniziò l’analisi sistematica dei meccanismi secondo i quali si svolge un processo decisionale e giunse alla definizione di uno schema di riferimento rappresentativo dei processi decisionali di tipo razionale. Secondo Simon, la formulazione di una decisione si articola attraverso un iter sequenziale costituito da tre fasi principali:

Intelligence: la definizione e la comprensione del problema
Design: la ricerca delle possibili soluzioni
Choice: la valutazione e la scelta dell’alternativa migliore
 

alle quali seguono altri due passi di natura operativa:

Implementation: l’attuazione della decisione scelta
Control: il controllo dei risultati e la correzione dell’azione
 

BI, area d’elezione
Oggi le realizzazioni di tipo DSS sono confinate essenzialmente nell’area dell’intelligence e sostengono, in particolar modo, la Business Intelligence, un termine-ombrella introdotto da Howard Dresner di Gartner Group in 1989 per descrivere un insieme di concetti e metodologie atti a sostenere il processo decisionale. Si nota quindi una tendenza generalizzata all’elevazione del target dei processi informativi delle imprese poiché si stanno realizzando quei sistemi informativi direzionali tanto attesi (basta osservare le date degli studi citati!). Questa tendenza trova riscontro in un movimento, molto ampio e complesso, che coinvolge i produttori di soluzioni e tool, gli integratori di sistemi ed i consulenti, i quali vengono mobilitati in massa per sostenere gli sforzi di sviluppo dei sistemi di supporto decisionale. Dalle analisi condotte dalle principali società di consulenza, però, risulta, ancora una volta, rispettato il classico cliché che accompagna ogni nuova iniziativa tecnologica condotta a livello delle imprese: gli utenti aziendali sono normalmente delusi dai risultati ottenuti. Esistono, quindi, dei problemi da risolvere, degli errori da correggere e degli approcci che, spesso, sono completamente da inventare. Negli ultimi anni vi è stata una grande proliferazione di tool per l’esecuzione di interrogazioni sui database aziendali. Sul mercato sono comparsi, in tempi diversi, moltissimi prodotti che, nonostante abbiano permesso all’utenza di ogni livello di accedere, in pratica, a qualsiasi database, non hanno ottenuto la diffusione sperata, cioè non hanno raggiunto i livelli di popolarità degli spreadsheet o dei word processor. Gli ostacoli che i tool hanno incontrato, ed incontrano, riguardano, essenzialmente, la localizzazione dei dati, la loro significatività (per l’utilizzatore) ed, infine, i meccanismi di accesso ed estrazione. Di fatto, se questi problemi restano insoluti, gli utenti aziendali non possono impiegare efficacemente gli strumenti di supporto decisionale e ogni progetto in tal senso è destinato, prima o poi, al fallimento.

Profili d’utente
Conviene iniziare la trattazione dei problemi associati ai DSS partendo da una classificazione dei profili d’utenza che, essendo riferiti ad esseri umani, sono influenzati da motivazioni psicologiche, caratteriali e comportamentali. Considerando, per esempio, i progetti di data warehousing, spesso il primo embrione dello sviluppo dei DSS, si osserva come questi siano originati e sponsorizzati da un gruppo iniziale di utenti aziendali “entusiasti”, che attivano uno o più progetti pilota. Questa strategia, oltre che rispondere a criteri di “sano buon senso”, è spesso vincente, come indicato da vari report delle società di analisi del mercato ICT. Gli utenti entusiasti sono degli innovatori, di mentalità aperta, poco conservatori, e sono i primi ad adottare la tecnologia. Geoffrey Moore, in due suoi libri, Crossing the Chasm e Inside the Tornado, pubblicati entrambi da Harper Business nel 1995, propone un’eccellente ipotesi sul ciclo di vita dell’adozione delle tecnologie. Secondo Moore, gli innovatori impiegano le tecnologie emergenti come strumento essenziale per il proprio lavoro, con la speranza che ciò contribuisca anche a una loro crescita professionale in azienda. Gli altri utenti (la “maggioranza silenziosa”, prudente e inizialmente tiepida) sono più pragmatici e utilizzano le nuove tecnologie soltanto quando queste si sono assestate e hanno dimostrato la loro efficienza. Essi raccolgono le tecnologie e le informazioni seminate per loro da quelli che le hanno acquisite per primi; inoltre, per loro le novità non devono richieder lunghi tempi di apprendimento. Lo specialista in tecnologie dell’informazione, (altra specie aziendale) è, caratterialmente e come forma mentis, in perfetta consonanza con gli entusiasti. Questi ultimi, talvolta, sono pervasi da uno spirito messianico che li trasforma in veri e propri “esploratori dei dati”, impazienti di raggiungere l’autosufficienza rispetto alla nuova tecnologia e di scoprire nuovi tesori informativi nei database aziendali. Gli esploratori sono gli utenti migliori dei vari tool, sono delle ottime cavie, ma, spesso, il loro entusiasmo è contagioso e influenza gli specialisti informatici impegnati nella costruzione dei DSS. Vanno controllati (o almeno presi cum grano salis) poiché possono generare false aspettative sia nel personale specialistico, sia negli utenti “passivi”. Non è detto che la maggioranza degli utenti aziendali sia in trepida attesa dei data warehouse, eccitati all’idea di rinvenire, tramite le varie operazioni di drilling, i veri o presunti gioielli informativi incastonati nei dati legacy; gli utenti aziendali tipici esigono sempre un aiuto da parte dei tecnici e non investono molto tempo (una risorsa sempre più preziosa) nelle nuove tecnologie tanto per il piacere di utilizzarle. In generale, per gli utenti tipici, spesso manager di alto livello, l’ICT è una commodity, quindi, come sostiene Nicholas Carr in un suo famoso (e discusso) articolo: IT Doesn’t Matter.