‘Grandi idee, grandi decisioni’ è un volume che raccoglie tre articoli di Daniel Kahneman e co-autori, scritti e pubblicati tra il 2003 e il 2020. La raccolta è edita da ROI edizioni, con una prefazione di Paolo Legrenzi, professore emerito di Psicologia Cognitiva dell’Università Ca’ Foscari, e coordinatore del Laboratorio di Economia Sperimentale.
La domanda che sorge spontanea rispetto a un nuovo titolo di Kahneman – in particolare se si tratta di una raccolta che ne ripercorre il pensiero e le scoperte degli ultimi vent’anni – è: perché c’è ancora bisogno di parlare di bias ed errori nei processi decisionali?
Cosa possiamo aggiungere a un’opera magistrale come ‘Pensieri Lenti e Veloci‘ o ad articoli del calibro di ‘Intuitive Predictions: bias e procedure correttive‘? La risposta non tarda ad arrivare: la raccolta è un compendio che propone soluzioni e applicazioni pratiche tratte dai risultati di lavori teorici e sperimentali, consolidati in anni di consulenza, per aziende reali.
L’obiettivo della raccolta è già chiaro dalla sua struttura: i tre articoli sono accompagnati da due appendici che propongono delle vere e proprie linee guida e presentano una serie di azioni puntuali – anche sotto forma di check list – che aiutano i decisori a mettere in pratica quanto appreso a livello teorico.
Se volumi come ‘Pensieri Lenti e Veloci’ o ‘Rumore’ rimangono, quindi, dei pilastri fondamentali per una comprensione dettagliata dei meccanismi alla base dell’effetto prodotto dai bias sui nostri processi decisionali, ‘Grandi idee, grandi decisioni’ risponde a un pensiero molto più specifico, che gli autori stessi esprimono nel secondo saggio della raccolta: la diffusione di centinaia di titoli, corsi universitari ed executive, liste di bias di ogni sorta ha certamente chiarito, o almeno portato in superficie, alcuni dei meccanismi che distorcono il ragionamento in contesti di decisioni aziendali, in condizione di rischio e/o incertezza.
Tuttavia, la consapevolezza di cause ed effetti di questi bias non ha prodotto dei risultati in termini di miglioramento della qualità delle decisioni aziendali, né a livello individuale né a livello organizzativo (Kahneman, Lovallo e Sibony, 2021).
O meglio: non ha apportato un miglioramento direttamente proporzionale alla crescita esponenziale del materiale informativo a riguardo. Certamente, oggi è molto più facile discutere di bias con i manager di quanto non lo fosse vent’anni fa, ma il semplice parlarne a livello teorico si è rivelata essere una condizione necessaria ma non sufficiente per eliminare le distorsioni del ragionamento sul piano pratico.
La lettura di ‘Grandi idee, grandi decisioni’ contribuisce a colmare questo divario, che è frutto di un problema molto più grande, vale a dire la difficoltà della ricerca di trarre strumenti pratici, applicabili e contestualizzati da risultati scientifici – tanto teorici quanto empirici.
1. Overconfidence e outside view
Il primo saggio, “Deliri di successo: come l’ottimismo mina le decisioni dei dirigenti” affronta il tema dell’overconfidence – intesa come eccesso di fiducia sia nelle proprie capacità di valutare gli esiti di un progetto che nelle proprie capacità di portarlo effettivamente a termine.
Oltre alla sua vocazione pratica e applicativa, la forza del saggio sta proprio nel non lavorare per reductio ad unum. Spesso, infatti, gli articoli che parlano di bias cognitivi tendono a presentarli individualmente. Questa non è certamente una critica al lavoro divulgativo attorno ai bias cognitivi, noi stessi non siamo immuni da questa tendenza, e le ragioni sono tante, innanzitutto necessità di spazio e sintesi o la natura del contenitore digitale che ci ospita.
Questo tipo di divulgazione, però, può portare a considerare i bias come fenomeni a sé stanti, piuttosto che come parte di una rete ben più intricata all’interno dei processi decisionali complessi, e – soprattutto – di un contesto molto più dinamico di un setting sperimentale.
Nel saggio di Lovallo e Kahneman, l’overconfidence bias – o “lenti rosa”, come lo definiscono gli autori – viene invece descritto all’interno di questa rete più grande, ad esempio descrivendo la sua stretta interazione con il bias dell’ancoraggio. Viene inoltre inserito in un contesto dinamico, fatto di concorrenza esterna (sottovalutata) e di politiche aziendali potenzialmente nocive, che possono incentivare e premiare comportamenti eccessivamente ottimisti (ad esempio, obiettivi volutamente ambiziosi seppur irrealizzabili che spingono continuamente al di là della comfort zone).
Il quadro delineato non è quindi roseo: la tendenza all’ottimismo è inevitabile, all’interno di un contesto che a sua volta tende a premiarla, disincentivando di fatto le opinioni pessimistiche e rinforzando la tendenza del gruppo a convalidare le proprie prospettive irrealistiche. Gli autori non vogliono mai demonizzare l’ottimismo: si tratta di una variabile necessaria a stimolare l’innovazione, la motivazione, la concentrazione e il raggiungimento degli obiettivi. Ma vogliono “rimettere l’ottimismo al suo posto”.
Come? Introducendo il concetto di outside view: è possibile migliorare l’affidabilità delle previsioni nei processi di pianificazione con un metodo di previsione più oggettivo, che limiti le fonti di ottimismo estremo.
1.1 Outside e inside view
La vista interna – o inside view – è una prospettiva che si concentra sui dettagli specifici, sulle informazioni e sui fattori unici di una situazione o di un progetto particolare. Quando le persone adottano la vista interna, tendono a basarsi pesantemente sulle proprie esperienze personali, sulla conoscenza specifica del compito in questione e sugli aspetti dettagliati. Questa prospettiva è spesso ottimistica e incline a un’analisi distorta, poiché non tiene conto del contesto più ampio o delle performance storiche.
La vista esterna – o “outside view” – al contrario, è una prospettiva che guarda al di fuori del caso specifico ed esamina modelli, dati comparabili e informazioni estranee a quella circostanza. Chi utilizza la vista esterna cerca di mettere la situazione in un contesto più ampio, cercando di capire come eventi simili siano stati gestiti in passato e quali risultati siano stati raggiunti in situazioni analoghe. Questa prospettiva tende a essere più realistica e basata su dati oggettivi, poiché si basa su informazioni esterne e sulla storia anziché sulle percezioni o le aspettative personali.
In sostanza, l’inside view si concentra sui dettagli interni e può portare a previsioni ottimistiche e decisioni irrazionali basate sulle esperienze personali. D’altro canto, l’outside view cerca di evitare questi bias enfatizzando la considerazione di dati esterni e di contesti più ampi per migliorare la precisione delle previsioni e delle decisioni.
Spesso, l’uso combinato di entrambe le prospettive può portare a decisioni più equilibrate ed efficaci: nell’appendice dedicata a questo fenomeno, gli autori adattano il lavoro di Kahneman e Tversky (1979), presentando una serie di fasi ben definite da seguire per adottare un’outside view: dalla selezione della giusta classe di riferimento, fino alla correzione della stima intuitiva.
Gli aggiustamenti correttivi resi possibili dall’outside view sono spesso sostanziali, e permettono di migliorare in maniera significativa le previsioni in situazioni di incertezza e ambiguità.
2. Bias cognitivi, what you see is all there is e test pre-mortem
Il secondo saggio di Kahneman, Lovallo e Sibony è apparso sull’Harvard Business Review nel 2011. Nella sua versione italiana, il saggio si intitola “Prima di prendere quella importante decisione…” e parte da una premessa che conosciamo molto bene.
Quando un dirigente prende una decisione importante, si avvale non solo del proprio giudizio, ma anche di quello del team che ha preparato la proposta d’azione e la relativa strategia. Il team, a sua volta, avrà analizzato i pro e i contro in maniera ben più approfondita rispetto a quanto il dirigente possa fare, per questioni legate al tempo e alle competenze specifiche.
Ad accomunare questi due livelli di pianificazione strategica e di valutazione ci sono i bias cognitivi: un team può innamorarsi irrazionalmente della propria idea, sottintendendo seppur inconsciamente le prove che contraddicono la fattibilità del progetto o – come abbiamo già visto per l’inside view – a non fare confronti adeguati con altri casi di (in)successo aziendali simili al proprio.
Kahneman, Lovallo e Sibony (di McKinsey) – presentano una checklist di 12 domande finalizzata a scoprire e neutralizzare difetti nel pensiero dei team. Queste domande aiutano i leader a esaminare se un team ha esplorato adeguatamente le alternative, raccolto tutte le informazioni corrette e utilizzato numeri ben fondati per supportare il proprio caso e adottare un’outside view.
Uno studio condotto proprio dalla società di consulenza strategica e manageriale McKinsey (2020) ha dimostrato che le aziende che hanno lavorato per ridurre gli effetti dei pregiudizi tramite un processo simile hanno aumentato il rendimento degli investimenti del 7%. La checklist di 12 punti affronta fenomeni molto noti: dal bias della salienza ai diversi tipi di bias dell’ancoraggio, dall’effetto alone al fenomeno del groupthink (di cui abbiamo parlato anche noi qui, Giannella 2017).
Vengono inoltre illustrati dei casi veri (o verosimili) legati all’ipotesi WYSIATI (What you see is all there is, già introdotta da Kahneman in ‘Pensieri Lenti e Veloci’).
2.1 What you see is all there is
L’ipotesi si riferisce alla tendenza a trarre conclusioni basate solo sulle informazioni immediate e disponibili, spesso ignorando o sottovalutando altre informazioni rilevanti che potrebbero non essere immediatamente evidenti.
Quando prendiamo decisioni o valutiamo situazioni, siamo inclini a basare le nostre opinioni solo su ciò che è direttamente visibile o noto, trascurando ciò che potrebbe essere nascosto o non immediatamente accessibile. La nostra mente tende solo a sottovalutare la mancanza di informazioni, ma va addirittura a costruire delle narrazioni coerenti per compensare tale mancanza.
Il saggio esplora questa tendenza nel contesto della due diligence di un portfolio di brevetti di una società target da parte di un’azienda acquirente. L’azienda acquirente potrebbe basare le sue decisioni di acquisizione solo sulle informazioni superficiali o facilmente accessibili, trascurando aspetti critici dei brevetti o della società che potrebbero non essere immediatamente evidenti.
2.2 Test pre-mortem
Infine, gli autori introducono lo strumento del test pre-mortem: una tecnica di analisi e pianificazione utilizzata per migliorare la presa di decisioni e prevenire errori in progetti o situazioni importanti.
Contrariamente al “post-mortem”, che – come dice il termine stesso – si svolge dopo che un progetto è fallito o completato, il test pre-mortem è condotto prima che un’azione o una decisione venga effettivamente presa. Richiede al team di svolgere uno sforzo di immaginazione del fallimento, come premessa per poter identificare le cause di questo ipotetico fallimento, e quindi pianificarne le contromisure in anticipo.
Anche in questo caso, l’appendice fornisce delle linee guida che aiutano i team ad adottare questo pensiero critico rispetto al proprio progetto, e adottare un’outside view (quasi) immune dai più classici bias cognitivi che potrebbero determinare il fallimento.
3. Siamo troppo avversi al rischio, e adesso?
Il terzo saggio, che tratta nel dettaglio il tema dell’avversione al rischio, è un articolo pubblicato nel 2020 da Lovallo, Koller, Uhlaner e Kahneman per l’Harvard Business Review. Il saggio esamina l’avversione alla perdita, mostrando come i decisori tendano a dare più importanza alle potenziali perdite economiche rispetto ai guadagni equivalenti.
Gli autori non si limitano a teorizzare questi fenomeni, ma cercano anche di fornire strumenti pratici per affrontarli nel contesto delle dinamiche aziendali reali attraverso casi studio derivati dalle loro attività di consulenza manageriale e finanziaria.
In un sondaggio globale del 2012 condotto da McKinsey, Koller e Lovallo, hanno presentato un caso a 1.500 dirigenti: immaginate di avere l’opportunità di investire 100 milioni di dollari con la possibilità di ottenere un valore attuale di 400 milioni di dollari in tre anni, ma anche di perdere l’intero investimento di 100 milioni di dollari entro il primo anno. La domanda era: “quale sarebbe la massima perdita potenziale che sareste disposti a sopportare pur continuando con l’investimento?”.
Un dirigente con un atteggiamento neutrale al rischio accetterebbe una probabilità del 75% di perdita e una probabilità del 25% di guadagno, poiché il 25% di 400 milioni di dollari è equivalente all’investimento iniziale di 100 milioni di dollari. Tuttavia, la maggioranza dei dirigenti dimostrava una forte avversione alle perdite potenziali e accettava solo una probabilità del 18% di perdita, molto meno della risposta neutrale al rischio del 75%. Solo il 9% era disposto a considerare una probabilità di perdita superiore al 40%.
La dimensione dell’investimento sembrava avere poco impatto sul livello di avversione alle perdite: anche con un investimento iniziale di 10 milioni di dollari e un possibile guadagno di 40 milioni di dollari, i dirigenti erano altrettanto cauti: in media, non avrebbero investito se la probabilità di perdita avesse superato il 19% e, anche in questo caso, solo il 9% avrebbe accettato una probabilità di perdita superiore al 40%.
Questa mancanza di sensibilità alla dimensione dell’investimento può sembrare contraddittoria, poiché investimenti più piccoli dovrebbero rappresentare una minaccia meno significativa per l’azienda, consentendo ai dirigenti di assumere rischi più elevati.
3.1 Avversione al rischio nei dirigenti e nei CEO
Perché i dirigenti nelle grandi organizzazioni gerarchiche sono quindi così avversi al rischio? E perché altre figure aziendali apicali – come i CEO – invece sono tendenzialmente più risk neutral? Gli autori suggeriscono, basandosi sui risultati di Swalm (1966), che gli incentivi aziendali e i processi di controllo scoraggino i dirigenti dal prendere rischi, anche se questa avversione al rischio può danneggiare a lungo termine il valore dell’azienda.
Mentre i CEO sono generalmente valutati in base a risultati a lungo termine, i dirigenti di livello inferiore dipendono dai risultati di ogni singola decisione, spingendoli a privilegiare il proprio progresso di carriera nel breve termine rispetto ai risultati sostenibili dell’azienda nel lungo termine.
Gli autori propongono, quindi, alcune soluzioni, traendo anche ispirazione dalla teoria della diversificazione del portafoglio di Markowitz1. Suggeriscono – in primo luogo – di considerare periodi temporali più lunghi quando si valuta la performance decisionale dei manager, in maniera simile a quanto avviene per gli incentivi al rischio di cui godono i CEO.
Adottando un approccio neutrale (anziché avverso) al rischio, anche se una percentuale significativa di investimenti rischiosi dovesse fallire, ciò non avrebbe un impatto critico, a condizione che il successo di altri investimenti li compensi, il che solitamente avviene.
Certamente, la pura neutralità al rischio non esiste, neppure nel caso dei CEO. Siamo di fronte a un fenomeno umano: nessuno vuole rischiare di perdere il proprio lavoro a causa di un singolo investimento sbagliato. Tuttavia, nel caso di investimenti che non minacciano la sostenibilità dell’azienda, i CEO tendono a essere (come dimostrato da Thaler, 2015) significativamente più neutrali al rischio rispetto ai ben più risk averse manager.
1 Gli investitori possono ridurre il rischio complessivo di un portafoglio investendo in una varietà di asset finanziari diversi invece di mettere tutti i loro soldi in un unico asset. Diversificando il portafoglio, si può bilanciare il rischio, poiché le performance degli asset tendono a muoversi in modo non correlato o correlato negativamente tra loro (Markowitz, H.M.; March 1952).
✅ Articolo revisionato da Miloš Borozan
✅ Editato da Francesca Bellante e Sara Ferracci
Disclaimer: Il libro “Grandi idee, grandi decisioni” di Daniel Kahneman ci è stato inviato dalla Casa Editrice ROI Edizioni. Le opinioni espresse sul volume sono indipendenti dalla volontà dell’editore e corrispondono unicamente all’opinione dell’autrice.
Bibliografia
- Kahneman, D., & Tversky, A. (1977). Intuitive Prediction: Biases and Corrective Procedures (p. 0044). Decision Research, Perceptronics. Disponibile qui: https://apps.dtic.mil/sti/pdfs/ADA047747.pdf
- Borozan, M. (2021). Cent’anni di Ambiguità: il Paradosso di Ellsberg e l’Illusione di Certezza. Economia Comportamentale. Disponibile qui: https://blog.economiacomportamentale.it/2021/11/26/centanni-di-ambiguita-il-paradosso-di-ellsberg-e-lillusione-di-certezza/
- Giannella, V. A. (2017). Il lato oscuro del groupthink. Economia Comportamentale. Disponibile qui: https://blog.economiacomportamentale.it/2017/10/01/il-lato-oscuro-del-groupthink/
- Swalm, R. O. (1966). Utility theory-insights into risk taking. Harvard Business Review, 44(6), 123-136.
- Thaler, R. H. (2015). Misbehaving: The making of behavioral economics. WW Norton & Company.
- Markowitz, H.M. (March 1952). “Portfolio Selection”. The Journal of Finance. 7 (1): 77–91. doi:10.2307/2975974. JSTOR 2975974.
L’autrice
Serena Iacobucci è dottoressa di Ricerca in Business & Behavioural Sciences ed attualmente Editor Specialist per il Neuroscience Journal Series e Ethical Committee Liaison per Frontiers Media, casa editrice svizzera di riviste scientifiche open-access. Ex ricercatrice post-doc e cultrice della materia in Economia e Finanza Comportamentale, si è occupata di consulenza e ricerca in Linguistica e Comunicazione Digitale ed è Content & Digital Strategist per lo spin-off Umana-Analytics. Serena è la Co-Editor in Chief di EconomiaComportamentale.it.
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