Consulenza Big4: valore al minimo costo?
Cosa può calcolare oggi un software – e perché il management rimane comunque management
L’ottimizzazione matematica può automatizzare parti di complesse analisi CAPEX, accorciare i cicli di ricalcolo e rendere accessibile la Decision Intelligence professionale a una cerchia più ampia di persone all’interno dell’azienda. Non come sostituto della strategia, della consulenza o del management, ma come infrastruttura matematica per le decisioni.
Cosa succede se la strategia cambia nel giro di poche ore?
Un avviso sui risultati. Un crollo della domanda. Nuovi requisiti normativi. Costi di finanziamento più alti. Un’acquisizione. Un cambiamento geopolitico. O semplicemente una nuova direttiva del consiglio di amministrazione:
Bisogna ridurre il CAPEX.
Prendiamo un’azienda con un budget di investimento di 500 milioni di euro.
Il management decide una riduzione del 15%.
Nuovo budget CAPEX: 425 milioni di euro.
A prima vista, il compito sembra semplice:
Dove tagliamo 75 milioni di euro?
Ma questa non è la domanda chiave per il management.
La domanda molto più interessante è:
Quale combinazione degli investimenti rimanenti genera il massimo contributo di valore definito, date le nuove condizioni di budget, risorse, rischio, dipendenze e strategia?
Questo cambia radicalmente il compito.
Un taglio al budget diventa un problema di allocazione matematica.
Dal cambiamento di strategia al ciclo di ricalcolo
La consulenza strategica aziendale è molto più che matematica.
Comprende la comprensione del mercato, la strategia, l’organizzazione, la trasformazione, le questioni normative, la conoscenza del settore, la comunicazione e il giudizio umano.
Il software non può sostituirle.
All’interno di processi decisionali complessi, però, c’è un ambito che si presta benissimo alla matematica:
:
il calcolo quantitativo delle alternative.
Un possibile processo decisionale potrebbe, ad esempio, essere questo:
CONSIGLIO DI AMMINISTRAZIONE → FINANZA → CONTROLLING → RISCHIO → OPERAZIONI → STRATEGIA → CONSOLIDAMENTO → CONSIGLIO DI AMMINISTRAZIONE
A quel punto il management pone una nuova domanda.
Cosa succede se il CAPEX è di 400 invece che di 425 milioni di euro?
Cosa cambia se si dà la priorità a un determinato settore di attività?
Cosa succede se un progetto deve essere realizzato a tutti i costi?
Quali sono le conseguenze di un’ulteriore restrizione delle risorse?
Ogni volta che cambia un’ipotesi, può nascere un nuovo ciclo di calcolo e coordinamento.
Non perché la finanza, il controlling o i consulenti esterni lavorino in modo inefficiente.
Ma perché le decisioni complesse sono spesso organizzate in modo sequenziale.
Quanto costa in realtà una decisione?
Le aziende misurano i costi del proprio capitale.
Misurano ROI, NPV, IRR, flusso di cassa, volume degli investimenti e scostamenti dal budget.
Ma quanto spesso si misura quanto costa il processo con cui si decide su questo capitale?
A tal fine è possibile formulare un quadro concettuale di gestione e controllo:
Costo decisionale = Costo interno della manodopera + Capacità gestionale + Costo di consulenza esterna + Costo di rielaborazione + Costo del ritardo + Costo opportunità +, se del caso, Costo del CAPEX continuato ad essere allocato in modo errato.
Il costo decisionale non è un indicatore contabile standardizzato, ma un quadro di riferimento concettuale per l’analisi economica dei processi decisionali.
Costo della manodopera interna
Finanza, Controllo di gestione, Rischio, Operazioni, Strategia, Ingegneria, Approvvigionamento e IT possono essere coinvolti nelle decisioni di investimento più importanti.
Un esempio di calcolo puramente illustrativo:
20 dipendenti × 150 EUR di costo pieno all’ora × 30 ore × 5 iterazioni = 450.000 EUR.
Questo esempio non rappresenta assolutamente un punto di riferimento per i costi decisionali effettivi. Mostra semplicemente come cicli ripetuti di analisi e ricalcolo possano generare una voce di costo interna rilevante.
Capacità gestionale
Ancora più rilevante può essere la capacità gestionale impegnata.
Il CFO, il consiglio di amministrazione, i responsabili di divisione e i comitati di investimento hanno a disposizione un tempo limitato.
La domanda economica non è quindi solo:
Quanto costa un’ora di lavoro del management?
Ma anche:
Quali decisioni, cambiamenti o implementazioni si potrebbero realizzare nello stesso lasso di tempo?
Costi di consulenza esterna
Consulenza strategica, finanza aziendale, consulenza tecnica e altri specialisti possono apportare importanti competenze aggiuntive nei processi decisionali complessi.
Ma anche la capacità analitica esterna è una risorsa economica.
Più varianti, ricalcoli e allineamenti sono necessari, maggiore può diventare l’impegno richiesto.
Costo di rielaborazione
Un cambiamento nelle direttive di gestione può rendere in parte obsoleti calcoli, scenari e presentazioni già preparati.
I modelli vengono adattati. I dati vengono riaggregati. I reparti competenti ricontrollano tutto. Le presentazioni vengono modificate.
L’organizzazione rifà i conti.
Anche ricalcolare è un lavoro.
Il costo potenzialmente più rilevante: il Cost of Delay
I costi diretti del processo, però, potrebbero non essere la leva economica più importante.
Un’altra domanda potrebbe essere molto più rilevante:
Quanto costa ogni giorno in più in cui non si riesce ancora a mettere in atto una nuova allocazione di capitale?
Mentre si prepara e si ricalcola una decisione, le attività in corso possono andare avanti.
I progetti proseguono.
Le risorse
ingegneristiche rimangono impegnate.
Si possono effettuare ordini.
I fornitori esterni continuano a lavorare.
I risparmi previsti potrebbero iniziare più tardi.
Gli investimenti più interessanti potrebbero partire più tardi.
Il capitale rimane più a lungo nell’allocazione attuale.
Questo «costo del ritardo» varia a seconda dell’azienda e del progetto e quindi non può essere quantificato in modo attendibile con una percentuale forfettaria.
Va comunque considerato nell’analisi economica di una decisione.
Costo opportunità: un buon progetto può comunque essere la scelta sbagliata
Un progetto può avere un NPV o un ROI positivi e tuttavia non far parte del portafoglio complessivo economicamente migliore.
Perché?
Perché il capitale, le risorse e il tempo sono limitati.
La domanda rilevante non è quindi solo:
Questo progetto è redditizio?
Ma piuttosto:
Questo progetto fa parte della migliore combinazione di progetti economicamente vantaggiosa tra i vincoli dati?
La prioritizzazione non è ottimizzazione
Da qui nasce una differenza importante.
Prioritizzazione:
Quale progetto ha la priorità più alta in base a criteri definiti?
Ottimizzazione:
Quale combinazione ammissibile di progetti massimizza l’obiettivo definito del portafoglio complessivo?
Con N decisioni binarie sui progetti, esistono teoricamente 2N insiemi parziali possibili.
Con 100 progetti, ci sono:
2^100 ≈ 1,27 × 10^30 insiemi parziali teoricamente possibili.
Lo spazio delle soluzioni praticamente ammissibili è notevolmente limitato da budget, risorse, dipendenze e altri vincoli. Inoltre, i moderni metodi di ottimizzazione non devono necessariamente provare singolarmente ogni combinazione teorica.
L’ordine di grandezza chiarisce comunque la portata del problema:
La scelta del portafoglio non è la stessa cosa del ranking dei progetti.
La Decision Technology è ormai da tempo una tecnologia aziendale
L’ottimizzazione matematica, l’analisi avanzata e il supporto decisionale basato sui dati non sono una visione del futuro.
I grandi fornitori di tecnologia come IBM offrono da anni soluzioni per l’ottimizzazione matematica e i problemi decisionali complessi. Anche i fornitori di piattaforme come Palantir si occupano di processi decisionali operativi basati sui dati.
Questo però non significa che le soluzioni specializzate di Decision Intelligence siano funzionalmente equiparabili a queste piattaforme.
Il punto cruciale è un altro:
La Decision Technology è ormai parte integrante della moderna tecnologia aziendale.
Allo stesso
tempo
,
non tutti i problemi decisionali definibili matematicamente richiedono una piattaforma aziendale completa o un progetto di trasformazione su larga scala.
È qui che nasce una nuova categoria di Decision Intelligence specializzata.
Invece di riprodurre l’intera architettura dei dati e delle decisioni di un’azienda, una soluzione specializzata può affrontare un problema matematico ben definito.
Ad esempio:
Quale combinazione dei nostri progetti di investimento massimizza il contributo di valore atteso, tenendo conto dei nostri vincoli effettivi?
Decision Intelligence 4 All
È qui che sta il vero cambiamento.
Il supporto decisionale matematico professionale non deve necessariamente far parte solo di grandi progetti di consulenza, trasformazione o IT aziendale.
Un problema decisionale può essere inizialmente ridotto a poche variabili centrali:
ID progetto. Investimento. Valore aggiunto atteso. Vincoli.
Partendo da qui, un modello matematico può calcolare diverse composizioni di portafoglio.
Non tutte le organizzazioni hanno bisogno di una nuova architettura aziendale per farlo.
Non ogni problema matematico richiede un progetto di trasformazione che dura mesi.
E non ogni nuova domanda di gestione dovrebbe per forza innescare un ciclo di ricalcolo manuale completamente nuovo.
Ecco l’idea alla base di Decision Intelligence 4 All.
Non
è
una consulenza da Big4 al prezzo di un software.
Non è IBM a un prezzo base di Software-as-a-Service.
Non
è
Palantir per le PMI.
Ma:
un accesso facile a una funzione decisionale matematica ben definita.
The Algorithm Calculates. Il management decide.
La Decision Intelligence non va confusa con la gestione aziendale automatizzata.
Un modello matematico non definisce automaticamente la strategia aziendale.
Non decide quale stabilimento sia strategicamente importante.
Non stabilisce quale rischio un consiglio di amministrazione sia disposto ad accettare.
Non definisce la cultura aziendale.
E non si assume alcuna responsabilità gestionale.
È il management a definire:
Obiettivi. Priorità. Budget. Vincoli. Dipendenze. Rischi.
La matematica calcola, all’interno di questo spazio decisionale definito, le alternative di portafoglio corrispondenti o, a seconda del modello, la soluzione ottimale.
L'algoritmo calcola. Il management decide.
Dai cicli di consulenza alla Live Decision Intelligence
In questo modo può cambiare anche il ciclo decisionale.
Un processo sequenziale può, ad esempio, presentarsi così:
DOMANDA → REPARTI → CALCOLO → CONSOLIDAMENTO → PRESENTAZIONE → NUOVA DOMANDA → RICALCOLO
Se i dati, gli obiettivi e i vincoli sono già strutturati in un modello matematico, si può passare progressivamente a:
DOMANDA → CALCOLO → CONFRONTO → DECISIONE.
Questo non significa assolutamente che una decisione completa del consiglio di amministrazione venga presa in pochi secondi.
Il tempo di calcolo e il tempo necessario per prendere una decisione a livello organizzativo sono due cose diverse.
Se però un modello matematico riesce a ricalcolare i portafogli alternativi in poco tempo, si può ridurre notevolmente una fase di ricalcolo che prima richiedeva molto tempo.
In questo modo, il management può ottenere più rapidamente una risposta a una delle domande più importanti nei processi decisionali strategici:
What if?
Tre leve economiche
1. Migliore allocazione del capitale
La domanda cambia da:
Quali progetti sono validi?
a:
Quale combinazione di questi progetti genera, nelle condizioni date, il massimo contributo di valore definito?
L’obiettivo è una migliore allocazione del capitale entro i budget e i vincoli esistenti – senza però dedurne una garanzia generale sui risultati.
2. Riduzione dei costi decisionali
Se i ricalcoli possono essere automatizzati, c’è la possibilità di ridurre il carico di lavoro manuale, le rielaborazioni e la creazione ripetuta di scenari.
Quanto sia effettivamente grande questo effetto dipende dal processo decisionale attuale e dalla specifica organizzazione.
3. Maggiore velocità decisionale
Se una nuova ipotesi di gestione può essere tradotta più velocemente in una nuova alternativa di portafoglio, anche l’intero processo decisionale può accelerare.
In
questo
modo, il tempo assume una dimensione economica aggiuntiva.
Non solo il capitale ha un prezzo. Anche il tempo necessario per decidere ha un valore economico.
La matematica può aumentare la trasparenza
Non perché la matematica porti automaticamente alla decisione manageriale giusta.
Un modello può fare calcoli solo all’interno dei propri dati, ipotesi, funzioni obiettivo e vincoli.
L’ottimizzazione matematica può però supportare quattro caratteristiche di un processo decisionale:
Trasparenza:
Quali dati e ipotesi stanno alla base del calcolo?
Tracciabilità:
Come si è ottenuto il risultato?
Riproducibilità:
Cosa succede con parametri identici o modificati?
Trade-off Trasparenza:
Quali conseguenze si hanno se si modificano il budget, le priorità o le restrizioni?
Questo cambia anche la qualità della discussione.
Da:
«Crediamo che questa sia la giusta combinazione di progetti.»
diventa una domanda quantitativamente più
precisa:
«Quale combinazione di progetti ne risulta proprio con queste ipotesi documentate?»
Cosa significa questo per le società quotate in borsa?
Anche in questo caso è importante fare una chiara distinzione.
Un calcolo matematico più veloce non significa automaticamente un prezzo delle azioni più alto.
Dopo uno “strategy shock”, però, il management potrebbe essere costretto a rivalutare le ipotesi strategiche e, di conseguenza, la propria allocazione del capitale.
Più velocemente si hanno a disposizione alternative di portafoglio valide, prima il management può, in linea di massima, prendere decisioni concrete su investimenti, tagli e priorità.
Questo, a sua volta, può favorire una base decisionale interna più precisa e – nel rispetto dei rispettivi requisiti della normativa sui mercati dei capitali – una comunicazione esterna più fondata.
La tecnologia non determina la reazione del mercato dei capitali.
Può però aiutare ad accorciare il tempo tra due punti:
CAMBIAMENTO DI STRATEGIA → ALLOCAZIONE QUANTIFICATA DEL CAPITALE.
Non è la fine della consulenza
Anzi.
Più si riesce ad automatizzare il lavoro quantitativo, più si può impiegare la competenza umana proprio dove ha più valore:
Strategia. Interpretazione. Organizzazione. Trasformazione. Negoziazione. Leadership. Capacità di giudizio.
Ecco perché questa non è una storia su:
Software contro consulenza.
È una storia su:
Software + gestione + competenza.
Il prossimo passo nell’evoluzione delle decisioni aziendali basate sui dati non consiste nel sostituire il management con gli algoritmi.
Consiste invece nell’automatizzare le parti del processo decisionale calcolabili matematicamente, in modo che il management abbia più tempo per dedicarsi alla decisione vera e propria.
Migliore allocazione del capitale.
Costi decisionali inferiori.
Decisioni più veloci.
Decision Intelligence 4 All.
NON FIDARTI DI NOI.
CALCOLALO TU.
