Riassunto esame Sistemi dinamici e strategie d'impresa, Prof Luigi Geppert

Cap 1: La complessità dei sistemi

1.2 Lo scenario

La velocità del cambiamento muta costantemente gli scenari e spinge i suoi attori - società, aziende, istituzioni, politici, manager, regolatori, ecc. - a un adattamento competitivo rapido e continuo, indispensabile per continuare a vivere o a sopravvivere nell’ "ecosistema" dell’economia. La velocità del cambiamento è cresciuta negli ultimi anni ed è ciò che si modifica nel tempo e costringe gli attori a un continuo cambiamento.

Il cambiamento continuo produce pure un aumento altrettanto continuo della complessità del sistema e delle relazioni causali spazi-temporali in esso contenuto, rendendo spesso difficile e poco prevedibile il governo delle situazioni. Questo continuo cambiamento modifica le macro proprietà degli attori.

Alcune filosofie “storiche” come il “pensiero sistemico”, e le metodologie del Systems Thinking e della Dinamica dei Sistemi (System Dynamics) possono aiutare a formalizzare e a comprendere i modelli mentali, ovvero i modelli elaborati dalla nostra mente, attraverso i quali ciascuno di noi rappresenta e interpreta la realtà e sulla base dei quali prende opportune decisioni.

Si passa quindi dal pensiero sistemico, ossia una metodologia qualitativa come quella del Systems Thinking, ad una metodologia quantitativa come quella del Systems Dynamics. Il pensiero sistemico si è sviluppato tra la fine dell'800 e inizio del 900. Si parla di sistema quando esiste un oggetto che vede la mutua interazione delle parti; ciò vuol dire che si prevedono unità elementari, ossia le mutue parti che interagiscono. Questo pensiero nasce per rapportare i modelli mentali (ancora prima della simulazione).

La Dinamica dei Sistemi e il Systems Thinking rappresentano una delle possibili ricette (strumenti) per meglio comprendere ed apprendere nei sistemi complessi, attraverso:

• Strumenti per rappresentare i modelli mentali. I modelli mentali sono l'idea che ci facciamo di una cosa. Questo però è una definizione molto generica, in primis dobbiamo definire e descrivere cos'è la cosa.
• Strumenti formali per definire, calibrare, testare, simulare i modelli mentali e quindi per progettare nuove politiche (strategie, strutture, regole decisionali) e per mettere in pratica nuove competenze utilizziamo il modello per rappresentare la realtà, mentre usiamo la simulazione per rappresentare il futuro! Con n° scenari sufficienti si possono scegliere le strategie più corrette e progettare politiche migliori.
• Metodi affinare i ragionamenti, migliorare i processi di apprendimento, anche di gruppo, e per superare gli atteggiamenti difensivi che ostacolano la costruzione del pensiero non fanno solo da supporto alla decisione, ma sono anche utili per comprendere la composizione dell'azienda: learning lab, cosa succede se mi comporto in un modo o in un altro.

La simulazione non è un processo individuale!

1.3 La policy resistance

Le nostre decisioni possono provocare le reazioni di altre persone che tentano di riportare il sistema nella situazione precedente alle decisioni stesse. J. W. Forrester ha definito questo comportamento come counterintuitive behaviour of social systems.

Le politiche risultanti dalle nostre decisioni possono creare effetti collaterali non previsti e non voluti. I nostri tentativi di stabilizzare un sistema possono destabilizzarlo.

Utilizzo un modello qualitativo per esprimere il concetto azione-reazione = tutto ciò che ha dinamica è tale perché esiste questo principio di base.

Esempio di Policy Resistance in Romania. Questo esempio ci dice che il principio di azione-reazione applicato al mondo socio-economico è molto più complesso rispetto alle applicazioni in fisica, a causa soprattutto del transitorio (= il tempo); infatti, in Romania, gli effetti di un'azione si sono visti su un orizzonte temporale di 30 anni e non immediatamente come avverrebbe per la fisica. Dato che l'orizzonte temporale è ampio, si manifestano degli altri comportamenti durante il periodo (anche contraddittori) e questo genera complessità. Ecco perché sono necessari degli strumenti che dominano questa complessità.

1.4 Le cause della policy resistance

• La tendenza a ragionare a eventi. Per esempio: “questo mese le vendite sono calate” (l’evento è il calo delle vendite nel mese); dove per eventi intendiamo ciò che succede nel tempo e dove il tempo è definito dagli eventi (e l'uomo reagisce di conseguenza a questi).
• La tendenza a trovare le cause dirette agli eventi e quindi la propensione a costruire catene lineari causa-effetto spesso lunghe e inefficaci (teoricamente infinite: troveremo sempre una causa ad ogni effetto!). Per esempio: “questo mese le vendite sono calate” perché “il magazzino non aveva prodotti in quantità sufficiente” perché “la produzione ha avuto dei problemi” perché “i fornitori non hanno consegnato la materia prima”, perché…; in pratica si generano delle catene che possono diventare infinite.
• La tendenza ad applicare l’approccio a eventi anche al “problem solving”, ossia: il problema esiste quando appare una differenza tra obiettivi e situazione attuale, per cui, per esempio, “se le vendite sono più basse di quanto previsto, si diminuiscono i prezzi e quindi, come conseguenza, si attende un aumento delle vendite”; questo è un aspetto che fa molto parte della cultura occidentale.
• La tendenza a ignorare la reazione, o meglio, la “retroazione” del sistema, perché si manifesta con un certo transitorio. Per cui, per esempio: i prezzi sono stati diminuiti, quindi le vendite sono momentaneamente aumentate; ma, contemporaneamente, anche i concorrenti hanno “reagito” diminuendo i prezzi! Di conseguenza, anche le vendite ritorneranno prima o poi a diminuire. Paradossalmente, un'azione tesa a risolvere un problema produce un effetto che riporta nel tempo il problema.

SPIEGAZIONI:

• Il sistema non sempre è lineare, ossia descrivibile solo attraverso una catena lineare di cause ed effetti. Chi la pensa in questo modo ha solo una visione “ad eventi” (event-driven) che spesso porta ad affrontare il problem solving in modo sbagliato (“event-oriented problem solving”).
• La policy resistance ha la sua spiegazione nella struttura retroattiva del sistema e accade perché non siamo in grado di cogliere l’insieme di tali retroazioni.
• Ogni azione che altera lo stato di un sistema produce una reazione, esercitata anche da altri individui, che tende a ripristinare la situazione precedente.
• Le azioni operanti sul sistema generano retroazioni e, a volte, anche “effetti collaterali”. Di solito, nel linguaggio comune, si definiscono effetti quegli effetti previsti come risultato dell’applicazione di determinate politiche. Gli effetti collaterali, invece, sono quelli che si oppongono alle politiche oppure altri effetti “negativi” che, nuocciono al sistema e non erano stati previsti. Gli effetti collaterali sono semplicemente effetti propri del sistema, considerati come non previsti solo perché non è stata compresa la vera natura del sistema! Gli effetti collaterali insorgono non soltanto perché spesso ci limitiamo a una visione “ad eventi”, costituita da catene lineari di causalità, ma anche perché, oltretutto, pensiamo a tali catene lineari come molto “ravvicinate” nello “spazio” e nel “tempo”.

NB. Il mondo che ci circonda è retroattivo. Il decisore deve essere un cacciatore di retroazioni in tutte le sue azioni. Deve ragionare in modo sistemico per vedere i possibili effetti negativi che si possono verificare.

1.5 I feedback

Il FEEDBACK è una retroazione data dagli obiettivi; si prendono delle decisioni sapendo che queste avranno una contro-reazione all'azione stessa. Attenzione perché è necessario considerare anche le azioni degli altri individui.

• Positivo (autorinforzante): amplificante, che tende cioè ad amplificare e rafforzare la sua retroazione. Per esempio, fino alla caduta del muro di Berlino, più armi nucleari costruivano gli americani e più ne costruivano i sovietici, costringendo gli americani, a sua volta, a costruirne ancora di più, e così via.
• Negativo (bilanciante): smorzante, che tende cioè a opporre resistenza a un certo andamento. Più attrattiva è un’area urbana, più gente vi arriverà; nel tempo aumenterà la disoccupazione, l’affollamento nelle scuole, la congestione del traffico, ecc., e, alla fine, l’attrattività stessa dell’area progressivamente diminuirà, assestandosi attorno a un valore di equilibrio. Più grande diventa il mercato di un’azienda e più probabilmente interverrà l’antitrust a limitarne l’espansione. I feedback negativi sono processi bilanciati che portano a una condizione di equilibrio oppure a una condizione oscillante.

1.6 Il significato del feedback

Un sistema è caratterizzato da più oggetti elementari.

1.7 L'apprendimento come processo a feedback

L'apprendimento è un processo che a sua volta ha natura sistemica dove struttura sistemica, modellizzazione e simulazione facilitano questo processo.

Information Feedback = Le risposte ottenute dal mondo reale (feedback) fanno cambiare le decisioni. Si vede anche graficamente che esiste una differenza tra lo stato attuale del sistema e gli obiettivi prefissati.

Nel prendere decisioni contribuiscono non solo le risposte del sistema ma anche i modelli mentali. Questi ultimi si formano sia grazie all'interazione con il mondo reale che con la nostra neurobiologia.

1.8 Barriere all'apprendimento

Le barriere ci permettono di capire di fattori critici di successo. Ricorda che ogni area vista fino ad ora ha una sua barriera all'apprendimento.

I simulatori hanno proprio il compito di rimuovere le barriere e quindi rappresentano dei fattori critici di successo perché ci permettono di sbagliare senza fare danni, proprio perché si tratta di simulare una situazione che potrebbe realisticamente avvenire nel futuro. Questo è il cd. risk free space.

1.10 Difetti dei mondi virtuali

Nonostante i mondi virtuali siano necessari per apprendere le complessità dinamiche, a volte non sono sufficienti a farci superare le incompletezze dei nostri modelli mentali, le incongruenze del nostro ragionamento scientifico e le incapacità di condurre una discussione di gruppo.

L’apprendimento attraverso mondi virtuali creati con la Dinamica dei Sistemi richiede un approccio scientifico e coerente, dove è importante adottare metodologie rigorose, ordine mentale e precisione.

Cap 3: Strutture e comportamenti

3.2 Modi elementari di comportamento dinamico

La maggior parte delle strutture dinamiche deriva dalla opportuna interazione di alcune strutture fondamentali, o elementari, che, a sua volta sono caratterizzate da comportamenti altrettanto fondamentali o elementari.

• Crescita esponenziale (exponential growth);
• Crescita obiettivo (goal seeking);
• Oscillazione (oscillation);
• Crescita forma-S (S-shaped growth).

Rispetto alla particella elementare, la questione a livello aggregato è più complessa. In questo caso, ogni concetto elementare avrà 2 nature:

• Natura retroattiva relazione causa-effetto;
• Natura comportamentale c'è una curva associata.

E questi sono dei modi di vedere lo stesso problema.

3.2.1 Crescita esponenziale (exponential growth)

Per stato del sistema intendiamo un strumento di misura (o una variabile); ogni volta che uno stato del sistema varia esponenzialmente (quindi cresce in modo non lineare) nel tempo, si suppone che la variabile sia intrappolata in un feedback auto-rinforzante.

Il comportamento “crescita esponenziale” deriva da un feedback loop positivo, detto anche feedback loop auto rinforzante (self-reinforcing). Se al crescere di una quantità, che rappresenta lo stato del sistema, cresce pure il suo tasso di incremento netto, l’incremento di quest’ultimo a sua volta, incrementa ulteriormente la quantità producendo una crescita sempre più grande, esponenziale, appunto.

Come si vede, dalla seconda immagine, questa situazione è rappresentabile anche da un algoritmo grafico, dove lo stato del sistema dipende anche dalla sua derivata. Se aumenta lo stato del sistema aumenta anche il ritmo di incremento netto che a sua volta fa aumentare ancora lo stato del sistema.

Ma cosa succede se lego una funzione alla sua derivata? Ottengo un'equazione differenziale, che è riconducibile ad una situazione di retroattività.

Esempio: PIL U.S. (ma può valere più o meno lo stesso discorso per i paesi europei) Ci sono diversi modi di rappresentare la realtà, ma a livello macro prevarrà un feedback di tipo positivo. Poniamo ad esempio di considerare esclusivamente la situazione tra il 1940 e il 1947 (periodo storico: Seconda Guerra Mondiale): vediamo che l'andamento NON è di tipo esponenziale (+), ma è bilanciante (-). Possiamo quindi dire che un fenomeno assume validità sulla base dell'orizzonte temporale nella quale lo si rappresenta.

Confine del modello. È necessario definire cosa rappresentiamo del modello, quindi è necessario rappresentare il numero di variabili. Una qualsiasi cosa ha senso solo se contestualizzata per le caratteristiche che la rappresentano.

Orizzonte temporale lungo. Evitiamo le fluttuazioni causate da: variazione consumi, spese governo, investimenti particolari, ecc.

Variabili utilizzate quali proprietà.

• Esogene
• Endogene
• Escluse (che senso ha parlare di ciò di cui non voglio parlare? Vale il principio di esclusione = questo modo di fare mi chiarisce di cosa voglio parlare ponendo in evidenza cosa escludo)

Diagramma del modello c.d. DIAGRAMMA CIRCOLARE CASUALE. Se diminuiscono le nascite nette diminuisce la popolazione e di conseguenza ancora le nascite nette. Possiamo quindi dire le nascite sono la derivata della popolazione nel tempo, esiste quindi una relazione biunivoca positiva (autorinforzante).

Attenzione:

• Aumento della popolazione
• Aumento della forza lavoro
• Aumento conseguente del PIL

Sono tutte variabili esogene. Se aumenta la popolazione aumenta anche la forza lavoro e quindi anche il PIL di un paese, da qui si generano più effetti che generano altrettanti circoli viziosi:

• R2 aumenta l'investimento in risorse capitali e quindi anche il patrimonio delle risorse stesse
• R3 aumenta investimento in R&S che a sua volta fa aumentare la tecnologia
• R4 aumenta l'investimento in formazione e training che quindi migliora le skills e la produttività della forza lavoro stessa.

Andando avanti con l'analisi troviamo alla fine 8 feedback di cui: 7 positivi e 1 negativo (B1) quest'ultimo è dato...