Complessità: dalla filosofia al pragmatismo

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Redazione Data Manager Online
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Il punto sulla complessità in azienda e un’indagine esplorativa sulla complessità dei sistemi informativi

A cura di Luigi Pachì

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L’AUSED, l’associazione che riunisce i CIO nazionali ha organizzato un recente incontro estremamente interessante gestito da Guido Rèpaci, coordinatore dell’Osservatorio BI, sul tema della complessità e che ha visto la partecipazione di importanti esponenti della materia assieme a responsabili d’azienda. Tra questi Gianluca Bocchi, dell’Università di Bergamo, Direttore Ce.R.Co (Centro di ricerca sulla complessità), noto per aver introdotto in Italia il tema dello studio della complessità già nel 1984 presso un convegno svoltosi alla Casa della Cultura, e Giorgio De Michelis, dell’università Milano Bicocca. Tra gli altri speaker anche il presidente e fondatore di Ontonix, Jacek Marczy, il Direttore dell’Osservatorio Business Intelligence di SDA Bocconi, Paolo Pasini e Giuseppe Scifo, Direttore Centro Ricerche Complessità dell’Università LIUC di Castellanza. Con loro anche Miro Gusmaroli, vice DG e CIO della Banca Pololare di Sondrio (assieme al collaboratore Sergio Tagni), Stefano Sandri, Head of IT Governance di Italcementi e il presidente Aused, Erminio Seveso. Nel mondo di oggi – è stato sottolineato durante l’incontro – soggetto a cambiamenti talmente imprevedibili da essere descritti come turbolenti, la parola “complessità” viene citata molto frequentemente in relazione al mercato, ai canali distributivi, ai clienti, ai prodotti, alla finanza, ai processi, ai sistemi informativi e così via. Esiste inoltre una percezione molto netta che queste complessità siano velocemente aumentate negli ultimi anni e che, spesso, siano all’origine di fragilità e inefficienze degli attuali sistemi economici. Per ciascuna di queste aree vi è la consapevolezza che esistono fattori (complexity drivers) che la determinano: in relazione al loro valore dimensionale, alla loro interdipendenza e all’incertezza di fondo che spesso caratterizza il contesto in cui si opera.

Nel caso dei sistemi informativi, da cosa dipende la complessità? Dal grado di informatizzazione dei processi, o dalla numerosità delle componenti tecnologiche? C’è qualche relazione tra la sua complessità, il livello di spesa in ICT e la complessità del contesto di business? La BI oggi può aiutarci a esplorare la complessità, quella dei sistemi informativi e non solo, imparando ove possibile a governarla. Occorre però dotarsi di conoscenze e concetti propri della teoria della complessità, di un approccio sistemico/olistico e di metodologie e strumenti adeguati. E’ proprio all’incrocio tra complessità, business, ICT e BI che si è cercato di dare una ampia visione del fenomeno, portando alla luce anche i risultati di una ricerca proprio sul tema della complessità svolta da Aused col supporto di Ontonix.

Usiamo il termine complessità per far comprendere il dialogo interdisciplinare tra le scienze. Senza mai scordare che il problema dell’incertezza e il rischio sono concetti ineludibili nell’ambito della complessità. Punto fondamentale per la complessità nei sistemi di successo è la resilienza, ovvero la capacità di evolversi grazie alle perturbazioni. Oggi, il risveglio nei contesti organizzativi aziendali verso questa fenomenologia della complessità può rappresentare molte cose e si apre alla necessità di adattarsi a un mondo complesso ove occorre un governo della complessità. Per altro, negli ultimi anni, una serie di studi hanno inoltre dimostrano l’importanza, anche per la scienza economica, della riflessione sulle tematiche della complessità. Va ricordato che la sfida della complessità nasce comunque dall’irruzione dell’incertezza nelle nostre conoscenze, dallo sgretolarsi dei miti che per secoli hanno regolato il cammino della scienza moderna. Ma d’altra parte la fine della certezza, della completezza, dell’esaustività e dell’onniscienza non segnala soltanto la fine di un ordine, ma rende ineludibile una trasformazione delle domande e delle risposte su cui è basato il nostro sapere. Herbert Simon nel suo Le scienze dell’artificiale considera complesso un sistema composto da un gran numero di parti che interagiscono in modo non semplice. Nei sistemi complessi quindi l’insieme è qualcosa di più della somma delle parti, non in senso ultimo, metafisico, ma sul piano pragmatico per cui non è semplice dedurre le proprietà del tutto dalle proprietà delle parti e dalle leggi della loro interazione.

Nella descrizione della complessità emerge con forza il tema dell’osservatore, della inseparabilità tra l’osservazione e il punto di vista da cui la si compie. Messo in evidenza il rapporto tra osservatore e complessità dell’oggetto misurato ci si chiede come poter imbrigliare il tema della complessità e della governabilità. Durante il convegno si è ricordato che lo studio della complessità è sempre uno studio di fenomeni. Il problema dell’osservare nasce dal fatto che vi sono delle domande a cui rispondere. Più lo sviluppo si connette con le pratiche delle tecnologie, maggiori diventano le domande ineludibili. Ai mondi perfetti della fisica classica serve un tipo di osservazione più pragmatica. Secondo De Michelis le tecnologie dell’informazione tendono a trascurare la complessità. Oggi, però, occorrono macchine per governare questa complessità, tenendo al contempo presente che la conoscenza che occorre dipende sempre dal contesto in cui si sta operando. Le organizzazioni odierne sono però spesso preda del modello meccanico e sono chiuse alla Complessità del vivente. Nei fenomeni complessi la molteplicità dei fattori in gioco è associata alla irriducibilità dei fatti alle regole con cui l’osservatore li descrive. Possiamo attribuire questa irriducibilità alla emergenza di una qualche forma di autonomia in ciò che si sta osservando.

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Filosofia e pragmatismo

Il passo successivo è quello di affrontare il tema della Complessità passando dalle idee che ne stabiliscono le fondamenta, talvolta filosofiche, alle attività più tangibili che riguardano il mercato. Per illustrare questa parte Jacek Marczyk, presidente e fondatore di Ontonix, ha commentato alcuni casi di studio in molteplici ambiti di mercato, ricordando come in epoca di turbolenze e repentini cambi dei mercati che espongono le aziende a rischi di business sempre più elevati, la gestione del rischio dovrebbe assumere un ruolo e una connotazione completamente diversa dal passato. Il rischio, in natura, emerge da un eccesso di complessità e ciò che va gestito, dunque, non è il rischio in sé, ma la complessità da cui esso deriva. La complessità non è un fenomeno ma una proprietà posseduta da ogni cosa e può essere misurata per renderla disponibile. La complessità può essere vista come il colesterolo, ha sottolineato Marczyk: se cresce troppo, tutto il sistema va in crisi. Questo ci porta anche a vedere la complessità come una grandezza fisica che può essere quindi misurata tenendo conto dei fattori strutturali dell’azienda ma anche di quelli entropici dell’incertezza in cui essa opera.  Occorre tenere a mente l’equazione per la quale complessità, incertezza e fragilità sono i tre elementi (complessità x incertezza = fragilità) che la società ha identificato come ‘principio di fragilità’ al quale le aziende dovrebbero ispirarsi per iniziare a rivedere le loro strategie di impresa. Seguendo il principio per cui la risoluzione a un problema risiede nella via più semplice tra le varie opzioni, si è cercato di rendere quantificabile e misurabile questa logica calcolando la complessità. Si tratta di un approccio innovativo alla gestione della resilienza di un’azienda, intesa sia come la sua capacità di resistere a forze impulsive esterne sia come l’abilità e l’elasticità nell’adattarsi ai cambiamenti. Ciò che viene calcolato è il valore di complessità raggiunto, il relativo rating e il valore ultimo che determina il “failure mode”, ovvero l’apice della complessità prima del relativo collasso. Attraverso la tecnologia è possibile non soltanto stabilire che la principale fonte di rischio è un eccesso di complessità ma concepire una nuova teoria del rischio. La sostanza è che misurare e quantificare la complessità permette di intervenire a livello di risk management in modo molto più avanzato e di effettuare una Business Intelligence più evoluta. Ma la cosa più importante è che attraverso i sistemi tecnologici si riesce a definire un ‘rating di resilienza’ che consente alle aziende di capire l’esposizione al rischio, sia esso un rischio di mercato ma anche di performance di business o dei sistemi IT. Invecchiando, qualsiasi sistema aumenta la sua complessità e l’utilizzo della complessità va gestito come fosse un meccanismo di pre-allarme; di conseguenza occorre monitorarlo, poiché il livello di complessità è precursore di crisi. Naturalmente occorre poi anche una strategia per intervenire quando il campanello d’allarme suona. La complessità è anche la capacità di produrre sorprese. Sul tema della complessità, con un occhio di riguardo ai sistemi informativi aziendali e ai relativi fondamenti da un punto di vista manageriale, è intervenuto Paolo Pasini, Direttore dell’Osservatorio Business Intelligence di SDA Bocconi. Secondo l’indagine Aused di cui si riporta in seguito, risulta che le dimensioni della complessità dell’IS Management non dipendono dalla della complessità intrinseca o “risultante” del Sistema Informativo, come ad esempio dal numero dei server, dal numero delle persone IT, dal livello di informatizzazione e copertura dei processi aziendali, dal numero di fornitori ICT, dal numero di progetti, e via dicendo. L’origine della complessità dei sistemi informativi aziendali risiede nella complessità aziendale e nel continuo sforzo di Business-IS Alignment. Da un lato i SI (sistemi informativi) impiegano metodi fisiologicamente “lenti”, tecnologie che vanno “istruite” e che spesso cambiano (visioning e innovazione ICT vera!). Essi stanno in “equilibrio tra Qualità e Velocità” e assorbono costi di investimento e costi operativi (impatto su Conto economico e su Stato Patrimoniale), dall’altro la Complessità aziendale è data dall’incertezza sommata alla velocità, e qui gioca un ruolo importante la complessità dei sistemi informativi aziendali. L’Azienda da sempre fa fatica a esprimere le priorità (IT Portfolio) e le esigenze e spesso percepisce l’ICT o come “commodity” o come “lenta, costosa e complessa”. L’origine della complessità dei sistemi informativi aziendali risiede nel «mantenersi costantemente vicino» all’azienda che cambia e nel coinvolgere appieno il Board aziendale. La formula finale potrebbe essere, se così possiamo descriverla, legata al concetto del “Keep it Simple”… ma quanto basta, dove su un’ipotetica bilancia vanno posizionate da un lato le relazioni, l’autorevolezza e il “trust”, dall’altro la forma, le metodologie e lo scambio economico.

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Ricerca esplorativa sulla complessità dei sistemi informativi

Veniamo ora alla prima ricerca esplorativa sul tema della complessità dei sistemi informativi fatta da AUSED. Come diceva Alan Turing, matematico e crittografo britannico, considerato uno dei padri dell’informatica: “Possiamo vedere solo poco davanti a noi, ma possiamo vedere tante cose che bisogna fare”. L’indagine Aused è partita inizialmente da una semplice analisi della relazione tra costi e performance basata su 4 fattori: i costi ICT, il numero dei dipendenti, il fatturato e il numero di utenti. Analizzando questi elementi emerge che le prestazioni di business (fatturato/dipendente più elevato) migliorano all’aumentare della spesa ICT sostenuta dall’azienda. Un secondo livello di questa analisi evidenzia come l’ICT delle aziende con le migliori prestazioni focalizza le proprie risorse economiche sul personale (esterno e specializzato), più che sulle infrastrutture tecnologiche (hardware, software, Tlc). Chiariti questi aspetti preliminari si è passati a illustrare la indagine sulla complessità in senso stretto che ha coinvolto 23 aziende investigando le seguenti aree: CONTESTO DI BUSINESS (12 variabili): dimensionali (fatturato, numero dipendenti), organizzative (numero società, numero sedi, numero stabilimenti, numero sedi), mercato (numero prodotti, numero clienti, numero fatture, numero competitors); INFORMATIZZAZIONE PROCESSI (33 variabili): numero applicazioni a supporto, copertura, complessità funzionale x processo (R&D, Procurement, Manufacturing, Logistics, Marketing, Sales, Services, Finance, Regulatory, HR, IT); TECNOLOGIE E SERVIZI ICT (22 variabili):  Utenti (numero utenti, numero countries), IT operations (numero ticket service desk, numero application change),  Progetti (business driven e ICT driven), Applicazioni (numero applicazioni, numero interfacce…), Dati (quantità dentro e fuori i DB) e Infrastrutture (numero device fissi/mobili, numero server, numero linee e banda…).

I dati raccolti attraverso 23 questionari sono stati filtrati dalla soluzione di Jacek Marczyk per misurare la complessità, la robustezza e individuare i complexity drivers ovvero le variabili che determinano la complessità. Per fare ciò si sono costruiti 15 gruppi fatti da 9 aziende ciascuno, partendo dal primo gruppo di 9 aziende composto da aziende con i costi ICT per utente più bassi, fino ad arrivare al 15 gruppo con Costi ICT per utente più alti. Sono stati quindi individuati il “gruppo migliore” (Gruppo 7: composto da aziende che sviluppano un fatturato/dipendente molto elevato con una bassa incidenza percentuale dei costi ICT sul fatturato e un costo ICT x dipendente medio-basso) e il “gruppo peggiore” (Gruppo 15: composto da aziende che sviluppano un fatturato/dipendente medio con costi ICT decisamente superiori (circa il doppio rispetto al gruppo 7) e misurando la complessità sia del contesto di business che dei relativi sistemi informativi sono state fatte alcune analisi comparative. Misurando la complessità “del contesto di business” dei 15 gruppi si osserva che la complessità risulta essere minima nel gruppo 7, mentre il gruppo 15 ha una complessità di business tra le più elevate. In sostanza il gruppo 7 (migliore) è quello che ha un contesto di business “semplice e robusto”, con poche relazioni tra le variabili di business e molto forti. Il suo resilience rating è di 5 stelle sulla scala dei valori, quindi il massimo. Il gruppo 15 invece di stelle ne ottiene solo 2, ha una complessità di business del +79% più elevata rispetto al gruppo 7. Lo studio denota infatti un contesto di business “complesso e fragile”, quindi disomogeneo e con variabili connesse in modo debole. Se si analizzano i complexity drivers scopriamo che il numero delle Business Units è il complexity driver più importante. Il gruppo 15, pur avendo un fatturato di 1/3 inferiore a quello del gruppo 7, ha in media il 62 % in più di elementi di business, ad esempio: quasi 8 Business Units (contro 4), quasi 10 volte più clienti e il 40 % in più di prodotti e fornitori.

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Dopo avere analizzato il contesto di business, vediamo ora i risultati dell’analisi della complessità relativa al sistema informativo. Il gruppo 7 (migliore) è quello che ha la complessità minima dei sistemi informativi e viceversa il gruppo 15 ha la complessità dei sistemi informativi più elevata con una differenza tra i due gruppi pari al +45%. Questa differenza dipende per i 2/3 dal diverso grado di informatizzazione dei processi e per 1/3 dalle differenze nell’ambito delle tecnologie e quello che emerge è che una numerosità e disomogeneità “in eccesso” produce inefficienza. Ad esempio, il gruppo 15 pur avendo un numero di utenti simile al gruppo 7 ha un numero di componenti di tecnologie e servizi ICT mediamente superiore del 54 % rispetto al gruppo 7. Ad esempio: 6.000 ticket di help desk (contro 3.600), 38 progetti/anno (contro 17), 36 applicazioni (contro 20), 40 Data Base (contro 32), 118 interfacce (contro 80) e una quantità doppia di dati.

Il gruppo 7 risulta così essere di un tipo “minimalista”, con una struttura semplice e robusta, un sistema informativo “semplice e low-cost” con meno disomogeneità (+ standard), meno applicazioni a supporto, meno elementi tecnologici e meno interdipendenze. Al contrario il gruppo 15 è più “barocco”: il suo contesto di business è fragile e complesso, un sistema informativo complesso e costoso con più applicazioni a supporto, più elementi tecnologici, maggiori disomogeneità e più interdipendenze e maggiori costi.

In generale, l’indagine condotta da Répaci per conto dell’Aused ci mostra quindi che complessità di business più elevate inducono complessità nei sistemi informativi più elevate,  che una maggiore complessità nei sistemi informativi si associa a un maggior costo di gestione degli stessi e, infine,  che una minore ridondanza ed una maggiore omogeneità nelle componenti del sistema informativo si associano a minori costi di gestione.

Al di là di questa utile indagine, che fornisce indicatori interessanti, il tema della Complessità dovrebbe essere gestito in azienda sia come opportunità che come problema. Essa va però caratterizzata in prima istanza, poiché esiste una complessità interna (in cui il datamining può venirci parzialmente in aiuto) e una complessità esterna, quest’ultima “narrata” dal mercato. Per poter misurare le performance e il valore dell’aziende occorre trovare un equilibrio ottimale e confrontarlo col mercato. Diverse imprese negli ultimi anni sono passate dal paradigma dell’efficienza a quello della robustezza.  Due parametri che comunque vanno fatti stare il più possibile assieme e dove la complessità misura la qualità delle organizzazioni. Di sicuro è che al centro delle relazioni c’è la complessità, la quale ha, in fondo, anche un forte contenuto soggettivo. E le aziende, di questo, ne devono sempre tenere conto.