Rischio e Prevedibilità

A cura di Federica Dallanoce, Vice Presidente e Segretario Generale ADACI

 

La definizione di rischio comprende due elementi significativi:
• Incertezza: che accada e che sia prevedibile o meno.
• Perdita: danno conseguente al suo reale verificarsi.

Nel dipinto di Bernardino Luini, il progetto Arca di Noè cela la certezza al 100% che si manifesterà un evento inusuale. Cosa fare quando ci troviamo di fronte all’ignoto, come andare oltre?

È curioso, siamo troppo lenti a cambiare, sia come singoli che come membri di un’organizzazione. Siamo una specie tendenzialmente pigra, ma lanciata a forte velocità. Abbiamo fatto molti progressi dai tempi dell’Arca. Oggi abbiamo super tecnologie, bussole e sensori di fondale, informazioni sulla forza dei venti, un’arca di materiali speciali, sensibile alle manovre del timone Tutta una serie di strumentazioni che imprenditori e manager di organizzazioni complesse utilizzano, cercando di strambare per non schiantarsi alla prossima virata. Come Noè, il manager e/o l’imprenditore vogliono assicurare la continuità della propria impresa, cercando il vantaggio competitivo, una capacità differenziale, una competitività di costo.

Chi acquista apre la strada a modelli diversi, da possesso a utilizzo e a una maggior facilità di benchmarking fra diversi produttori e prodotti, amplia la capacità di scelta dell’organizzazione. Grossi sconvolgimenti anche dal lato fornitori la parte fisica di prodotto diventa commodity, mentre la parte intelligente acquista valore;  new entry dominano tecnologie poco conosciute al produttore.

Aggiungerei che, per restare sull’Arca, è necessario avere velocità di esecuzione e adattamento. Essere primi è costoso, richiede investimenti, aumentando i costi fissi, senza certezza di risultati tangibili (vedi i casi di Tesla e dell’agenzia spaziale europea ESA).

Ma allora, che fare e quando?

Dovremmo considerare che velocità di esecuzione e adattamento si progettano. Si cercano mind set, da innovatori come Noè, persone intercambiabili con job rotation: abitudine a cambiare schema di gioco, a lavorare a progetti differenti, con una cultura aziendale non autocelebrativa, ma aperta alla critica. C’è tanto da fare su temi basici, sulle competenze del planner, sulle competenze commerciali, sui dati contabili precisi sugli analisti e sul mediatore. È sufficiente un demand
manager perfetto con competenze tecniche (quantitative), competenze funzionali commerciali e produttive. Sono competenze necessarie per una regia di processo efficace, riducendo la necessità di avere sempre al tavolo le funzioni coinvolte. La qualità dei dati è in questo ambito una risorsa preziosa, aiutata da una lettura intelligente e tempestiva dei risultati e dei segnali deboli che possono già indicare un potenziale problema.

Mai come oggi è stato vero che i dati con un orizzonte lungo non sono attendibili. La qualità dei dati di input scende drasticamente e si abbassa la qualità dell’output.

Sull’Arca 2020 molto tecnologica, abbiamo bisogno di marinai specializzati e selezionati, che leggano le strumentazioni, i sensori, i dati di bordo, abbiano esperienza e self control, abituati alla velocità.

I numeri descrivono il passato, gli eventi e la loro replicabilità. Indicano i rischi noti, estrapolati da numeri del “passato come il turnover dei dipendenti, la crescita di fatturato, la scarsa comunicazione fra clienti e fornitori, le performance dei fornitori, gli stock out.

Gli eventi non pianificati, come la mancanza di commodity (componenti, Dpi, prodotti di Health &Care) sono molto difficili da prevedere. In questi casi è molto importante la nostra reazione di mitigazione del rischio applicabile all’esperienza e al nostro contesto. Si reagisce e si risolvono i problemi contingenti e di progetto.

Un atteggiamento proattivo al rischio è un lavoro tecnico, di pianificazione degli impatti negativi, in aumento di ore di progetto, costi e risorse. In sostanza, modifichi i dati con informazioni aggiuntive, modifichi il budget potenziale di persone, costi e servizi aggiuntivi di manutenzione, verifica e implementazione di attività. Metti a servizio dell’azienda la tua esperienza e sensibilità per pianificare un evento avverso. Stai affrontando un rischio conosciuto (deriva da una
estrapolazione tecnica), un rischio atteso, prevedibile dalle statistiche e dagli eventi passati.

L’evento non previsto è inaspettato, sorprende perché nuovo e richiede una serie di valutazioni aggiuntive, una integrazione di informazioni, riunioni tra funzioni creazioni di alternative È un evento al di fuori dalla check list, richiede una valutazione a sé.

Molte aziende stanno compiendo passi avanti in termini di innovazione e digitalizzazione, che sta dimostrando ampi margini di benefici per la specifica realtà aziendale o per l’intera filiera verticale Le nuove tecnologie e le nuove applicazioni creano valore in settori di business completamente differenti. Pensiamo alla blockchain, una tecnologia nata per il settore finanziario e che oggi è ampiamente utilizzata da assicurazioni, distribuzione organizzata, agribusiness, divenendo un abilitatore di informazioni al di fuori della transazione monetaria.

Abbiamo l’Intelligenza Artificiale, un potenziale per le aziende non solo di fare cose in modo diverso, ma di fare cose diverse, attualmente non incluse nella propria offerta di prodotti e servizi. Rappresenta un’opportunità, laddove applicata non solo come tecnologia fine a se stessa, ma come abilitatore a una completa trasformazione, che include la definizione di un ecosistema e la definizione di un nuovo modello operativo interno ed esterno all’azienda stessa. Uber e Amazon sono alcuni casi in cui si è rivoluzionato il concetto di value chain. Nuovi operatori entrano in gioco chiedendo la loro parte nel nuovo modello di business, con nuovi flussi di revenue e un nuovo bilanciamento tra crescita, redditività e sostenibilità. Bisogna ripensare e ridisegnare il mercato, in cui diventa sempre più complicato capire dove finiscono i confini di un settore o di un’applicazione e ne iniziano altri. E questo è sempre più veritiero nel mondo dei dati.

È uso comune parlare di dati e reporting in contesti di business, insieme alle tecnologie. Qual è lo strumento giusto? È sicuramente importante avere un database di veloce consultazione, tuttavia i flussi di dati non si impostano da soli. In azienda la professionalità organizzativa e la capacità di gestione delle persone viene spesso considerata a posteriori. Non è più sufficiente un budget tecnologico per risolvere i problemi e dare risposte in tempo reale. Anzi, l’introduzione della tecnologia senza un adeguato budget formativo spesso è una delle cause di fallimento del progetto. Il che significa che finiamo per mettere in discussione i dati prodotti dalla tecnologia.

I tre step fondamentali per uscire da questa impasse sono:

1. Analisi di contesto quali dati e quali fatti devono essere tracciati per soddisfare la richiesta?
Sembra banale, ma per gestire molti dati e leggere con coerenza il contesto servono molti indirizzi sensibilità, fenomeni spesso non considerati. Se i dati non riportano le informazioni richieste dall’organizzazione iniziano le analisi e contro analisi! La corretta lettura dei fatti nei numeri richiede ordine, tempi e un’osservazione da diversi punti di vista L’analisi del contesto richiede più che mai nuove capacità, profili da integrare nei ruoli professionali dell’aerea procurement, pianificazione e controller. Figure con conoscenze e abilità che tengano conto dei flussi informativi di dati e dell’evolversi delle informazioni aziendali interne ed esterne I nuovi strumenti di lavoro facilitano la raccolta dati, l’analisi e la proposta di soluzioni alternative. Oggi, ripianificare soluzioni logistiche alternative diventa piuttosto laborioso, richiede giornate intere di lavoro. Eppure, se vogliamo lavorare in modo efficiente ed efficace, con il giusto algoritmo potremmo avere sulla scrivania solo l’evidenza di qualche caso e non una congerie di informazioni.

2. Quali performance si vogliono monitorare?

Siamo metodici e flessibili, ricerchiamo un monitoraggio standard e aggiungiamo analisi specifiche. Se vogliamo assicurarci un forte commitment, dobbiamo lavorare affinché i dati delle funzioni siano coerenti con l’obiettivo comune. Investimenti importanti, redditività di prodotto, ecc. Quando un obiettivo è comune, quando tutti traggono beneficio dallo stesso obiettivo! Fatto che non è sempre scontato.

3. Spingere alla collaborazione: Evitare la distorsione della realtà
Le organizzazioni performanti evitano di puntare il dito alla persona, evitano i fenomeni isolati, evitano che le informazioni poco condivise, creano una difformità di vedute. Nel caso di trattativa con un importante fornitore, che vorremmo a bordo, dobbiamo scegliere come massimizzare le richieste del proponente, ma anche la flessibilità e l’alternativa di fornitura. Stiamo cercando di rendere il prezzo appetibile non vincolato all’assegnazione dei volumi. Occorre impostare a tavolino la strategia negoziale sul disegno futuro della supply chain.

4. Creare efficienza semplificare l’operatività
È di fondamentale importanza per l’ottimizzazione della catena avere sistemi intelligenti in grado di connettere e monitorare tutta la filiera e gli attori coinvolti. L’Intelligenza Artificiale applicata alla logistica e all’order management mira a semplificare i processi e alla integrazione e verifica con i dati di altre funzioni ed i dati esterni all’azienda. L’AI utilizza schemi matematici per descrivere la realtà, impatta sulla qualità del nostro lavoro e velocizza l’operativit.à La tecnologia non solo abilita, ma permette la diffusione della cultura del dato e la trasparenza delle informazioni, rendendo disponibili le informazioni oltre l’ufficio. In un’era in cui la massa di dati a disposizione va ben al di sopra della capacità di calcolo umana, le aziende hanno bisogno di Manager e Sistemi su cui basare le loro decisioni, per scegliere le giuste strategie per crescere e monitorare la sostenibilità di azienda.

5. Creare cultura Aziendale
Sistemi avanzati e formazione del personale, uniti al monitoraggio e alla ripetitività dell’analisi, fanno crescere la cultura aziendale e rendono l’organizzazione sensibile a raccogliere i segnali deboli. Sfruttando bene questa combinazione di elementi le organizzazioni saranno in grado di anticipare le esigenze dei clienti, adattare la pianificazione, trasferire ai fornitori le corrette informazioni.

Conclusioni

Avere una mentalità data driven aiuterà la trasformazione digitale a raggiungere la maturità. Il fattore chiave di successo dell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale è l’utilizzo quotidiano, un supporto efficace dell’attività operativa e il tempo investito in nuove analisi. Modelli operativi e collaborativi fra uomo e macchina si completano aumentando la produttività del lavoro e le soluzioni a problemi contingenti.

Pensiamo ai problemi logistici, di annullamento trasporti, fermo pezzi, ai tempi del COVID 19. Potremmo in poco tempo con i giusti connettori e algoritmi completare:
• Ricerca di percorsi alternativi
• Valutare offerte fra spedizionieri
• Stimare i tempi
• Stimare i costi aggiuntivi
• Avere informazioni puntuali su annullamenti, sospensioni e soste dei componenti e delle merci
• Verificare, la veridicità delle informazioni
• Decidere in tempi brevi

Ed infine ci aiuterebbe davvero ad avere una mentalità data driven.