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Calcolare i KPI ex ante con l'IA
Non ci limitiamo a misurare i KPI: calcoliamo in anticipo la decisione migliore possibile
Cosa succederebbe se i membri del consiglio di amministrazione, gli amministratori delegati e i direttori finanziari non dovessero aspettare che una decisione di investimento sia stata presa per verificare se i KPI sono stati raggiunti, ma potessero calcolare, già prima della decisione, quale combinazione di investimenti promette il miglior raggiungimento degli obiettivi?
È proprio qui che ha inizio un cambiamento di paradigma fondamentale nella gestione aziendale.
Per decenni, gli indicatori chiave di prestazione (KPI) sono stati considerati strumenti fondamentali del management: misurare, confrontare, riferire e correggere.
Fatturato, EBIT, ROI, rendimento del capitale investito, utilizzo della capacità produttiva, liquidità e indicatori di sostenibilità costituiscono la base di numerose decisioni manageriali.
Ma in un mondo sempre più complesso, con budget di investimento limitati e possibilità decisionali in crescita esponenziale, la sola misurazione a posteriori non è più sufficiente.
Il problema non sta nel fatto che i KPI siano sbagliati.
Il problema sta nel fatto che spesso essi rendono visibile solo quanto sia stata efficace una decisione già presa, ma non se un’altra decisione avrebbe portato a un risultato complessivo migliore.
Per i membri dei consigli di amministrazione, gli amministratori delegati, i direttori finanziari e i responsabili delle decisioni pubbliche si pone quindi una nuova questione strategica:
quale combinazione di investimenti, progetti e misure pianificati massimizza i nostri obiettivi economici o strategici nell’ambito delle risorse disponibili?
Con StratePlan, questa domanda diventa un problema di ottimizzazione matematica.
I KPI rimangono rilevanti. Tuttavia, non vengono considerati esclusivamente a posteriori, ma possono essere integrati nell’ottimizzazione del portafoglio già prima di una decisione, come obiettivi e vincoli.
1. I limiti del controllo classico basato sui KPI
I KPI creano trasparenza. Consentono di effettuare confronti, rendono visibili gli sviluppi e supportano la gestione operativa e strategica dell’azienda.
Tuttavia, la gestione classica basata sui KPI è spesso organizzata in modo retrospettivo.
Un’azienda investe in nuovi impianti di produzione, sistemi IT, sedi o sviluppo di prodotti. Mesi o anni dopo, sulla base di indicatori definiti, si verifica se i risultati attesi si sono concretizzati.
La domanda cruciale rimane spesso senza risposta:
una diversa combinazione degli stessi investimenti pianificati, a parità di budget, avrebbe portato a un risultato complessivo migliore?
È proprio qui che risiede il limite di un approccio orientato esclusivamente agli indicatori.
Le singole divisioni aziendali possono migliorare con successo i propri KPI senza che ciò comporti automaticamente una gestione ottimale dell’azienda nel suo complesso.
- Il reparto vendite massimizza il fatturato e le quote di mercato.
- Il Controlling si concentra sui costi e sul rendimento del capitale investito.
- La produzione ottimizza le capacità e il tasso di utilizzo degli impianti.
- L’IT dà priorità alla digitalizzazione e alla disponibilità dei sistemi.
- La gestione della sostenibilità persegue obiettivi relativi alle emissioni e ai criteri ESG.
Ciascuno di questi obiettivi può essere sensato.
Tuttavia, se perseguiti isolatamente, possono sorgere conflitti tra gli obiettivi.
Un progetto con un rendimento individuale particolarmente elevato, ad esempio, può immobilizzare una quantità di capitale di investimento tale da impedire il finanziamento di diversi altri progetti con un contributo economico complessivo maggiore.
L’ottimizzazione dei singoli KPI non porta quindi necessariamente all’ottimizzazione dell’intero portafoglio di investimenti.
2. L’errore di ragionamento fondamentale: ottimizzare i singoli progetti anziché i portafogli complessivi
In molte aziende le decisioni di investimento vengono prese sulla base di singoli business case.
Ogni progetto viene valutato in base alla sua redditività, importanza strategica e rischi.
I progetti vengono poi classificati in ordine di priorità e approvati in base al budget disponibile.
Sembra logico, ma presenta una debolezza matematica.
Il singolo progetto economicamente più interessante non deve necessariamente far parte della combinazione di progetti economicamente più vantaggiosa.
Un esempio semplificato
Un’azienda dispone di un budget CAPEX di 10 milioni di euro e sta valutando tre progetti di investimento.
| Progetto | Investimento | Contributo netto atteso |
|---|---|---|
| Progetto A | 7 milioni di € | 4 milioni di € |
| Progetto B | 5 milioni di € | 3 milioni di € |
| Progetto C | 5 milioni di € | 3 milioni di € |
Il progetto A presenta il contributo netto più elevato tra i singoli progetti.
Se viene selezionato il progetto A, rimangono 3 milioni di euro di budget. Questi non sono sufficienti per nessuno degli altri due progetti.
Il contributo netto complessivo al valore ammonta a 4 milioni di euro.
Se invece i progetti B e C vengono realizzati insieme, viene utilizzato l’intero budget di 10 milioni di euro.
Il contributo netto combinato al valore ammonta a 6 milioni di euro.
In questo esempio, il portafoglio ottimizzato raggiunge quindi un contributo di valore netto superiore del 50%, a parità di budget CAPEX.
L’esempio di calcolo illustra il principio fondamentale dell’ottimizzazione matematica del portafoglio: non è determinante il miglior investimento singolo, bensì la migliore combinazione di tutte le alternative di investimento disponibili.
3. Perché gli spazi decisionali strategici crescono in modo esponenziale
La sfida diventa notevolmente più complessa con l’aumentare del numero di progetti pianificati.
In un modello decisionale binario semplificato, ogni progetto può essere realizzato oppure no.
Di conseguenza, con N progetti selezionabili indipendentemente, si ottengonoteoricamente 2N possibili combinazioni di progetti.
- 10 progetti: 1.024 combinazioni
- 20 progetti: 1.048.576 combinazioni
- 30 progetti: 1.073.741.824 combinazioni
- 40 progetti: 1.099.511.627.776 combinazioni
- 50 progetti: 1.125.899.906.842.624 combinazioni
- 100 progetti: circa 1,27× 10³⁰ combinazioni
Un’azienda con 50 progetti di investimento in programma non prende quindi in considerazione solo 50 alternative decisionali.
Si muove in uno spazio decisionale teorico di oltre 1,125 billiardi di possibili combinazioni di progetti.
Non tutte queste combinazioni sono ammissibili a causa di vincoli di budget, risorse o dipendenze tra i progetti. Tuttavia, la complessità matematica rimane notevole.
Un consiglio di amministrazione non può cogliere appieno questo spazio decisionale attraverso discussioni o intuizioni.
Anche le classiche liste di priorità o gli scenari Excel sviluppati manualmente rappresentano spesso solo una piccola parte delle possibili combinazioni.
La sfida principale consiste quindi nel determinare, da un numero esponenzialmente elevato di possibili combinazioni di progetti, la combinazione ammissibile migliore dal punto di vista economico o strategico.
4. Misurare ex post o ottimizzare ex ante?
La differenza tra il classico controllo tramite KPI e l’ottimizzazione matematica ex ante risiede nel momento e nella modalità di supporto decisionale.
Ex post: quali sono stati gli effetti delle nostre decisioni?
L’analisi classica basata sui KPI esamina i risultati di misure già attuate.
Le domande tipiche sono:
- Qual è stato il ROI dei nostri investimenti?
- Come si è evoluto il nostro margine EBIT?
- Quali progetti hanno superato il budget previsto?
- A quanto è ammontato il nostro rendimento del capitale investito?
- Quali obiettivi strategici sono stati raggiunti?
Queste informazioni sono indispensabili per il controllo di gestione, il reporting e la gestione aziendale.
Tuttavia, non rispondono automaticamente alla domanda se un’altra combinazione di investimenti avrebbe avuto più successo.
Ex ante: quale decisione dovremmo prendere?
L’ottimizzazione ex ante interviene prima della decisione di investimento.
Essa analizza i progetti pianificati sulla base dei risultati economici attesi e delle risorse disponibili.
Le domande tipiche sono:
- Quale combinazione di progetti massimizza il nostro valore aggiunto netto complessivo?
- Quali investimenti dovrebbero essere realizzati nell’ambito del nostro budget CAPEX?
- Quale combinazione di progetti consente di raggiungere al massimo gli obiettivi definiti?
- Come cambiano i risultati con un budget inferiore?
- Quali progetti competono per le stesse risorse?
- Quali investimenti dovrebbero essere presi in considerazione in caso di cambiamento delle priorità strategiche?
I KPI ex post mostrano ciò che è stato raggiunto. L’ottimizzazione ex ante analizza quale decisione, prima della sua attuazione, garantisca il miglior risultato atteso.
Entrambi gli approcci sono complementari.
La misurazione a posteriori rimane necessaria per confrontare i risultati effettivi con le ipotesi iniziali e migliorare le decisioni future.
5. I KPI diventano parametri di ottimizzazione matematica
StratePlan non sostituisce i KPI.
Al contrario, gli indicatori rilevanti possono essere presi in considerazione già nella modellizzazione matematica delle decisioni strategiche.
Tra questi figurano, ad esempio:
- Contributo netto: contributo economico netto atteso
- ROI del portafoglio: rendimento atteso del capitale investito nell’intero portafoglio
- CAPEX: budget di investimento disponibile
- OPEX: spese operative correnti
- Rischio: limiti di rischio definiti o valutazioni del rischio
- Risorse: personale, capacità e disponibilità tecniche
- Impatto: impatto strategico, sociale o ambientale
A seconda del modello di ottimizzazione, questi parametri vengono considerati come funzione obiettivo, parametri di ponderazione o vincoli.
È importante non combinare in modo incontrollato vari obiettivi tra loro.
Gli obiettivi economici, ambientali e sociali richiedono criteri di valutazione trasparenti e, se necessario, ponderazioni espressamente definite.
L’ottimizzazione matematica esamina quindi quale combinazione di progetti soddisfi al meglio gli obiettivi definiti nel rispetto dei vincoli prestabiliti.
Il risultato non è semplicemente un’ulteriore analisi dei KPI, ma un portafoglio di investimenti calcolato in modo concreto.
6. Come StratePlan calcola le decisioni di investimento
L’approccio all’ottimizzazione matematica del portafoglio può avvenire in modo relativamente semplice.
Per un modello di ottimizzazione economica di base, StratePlan richiede innanzitutto tre dati per ogni progetto:
- ID progetto: identificativo univoco del progetto
- Spese: spese o investimenti previsti
- Entrate: entrate previste o flussi di cassa economici
Queste informazioni possono essere ricavate, ad esempio, da fogli di calcolo Excel esistenti, piani di investimento o business case.
Sulla base della funzione obiettivo definita e del budget disponibile, StratePlan analizza le possibili combinazioni di progetti.
I modelli avanzati possono tenere conto di parametri aggiuntivi:
- dipendenze tra i progetti
- Ponderazioni tecniche o strategiche
- Budget di investimento pluriennali
- Vincoli relativi alle risorse
- Scadenze temporali
- Criteri di rischio e sostenibilità
StratePlan combina metodi di ottimizzazione matematica derivati dalla ricerca operativa con approcci basati sull'intelligenza artificiale per l'analisi efficiente di ampi spazi decisionali combinatori.
Il calcolo fornisce una combinazione ottimizzata di progetti sulla base dei dati inseriti e dei parametri del modello.
A seconda della problematica e del metodo utilizzato, può trattarsi di una soluzione dimostrabilmente ottimale o approssimativamente ottimale.
L’innovazione fondamentale consiste nel non limitarsi a valutare la redditività dei singoli progetti, ma nell’ottimizzarne l’effetto combinato nell’ambito di un budget di investimento comune.
7. In diretta durante la riunione del consiglio di amministrazione: cosa succede se modifichiamo i nostri KPI?
Il particolare vantaggio strategico emerge quando l’ottimizzazione matematica del portafoglio viene integrata direttamente nei processi decisionali del management.
Immaginiamo una riunione del consiglio di amministrazione di un’azienda industriale.
All’ordine del giorno ci sono 100 progetti CAPEX pianificati, il cui fabbisogno finanziario complessivo supera nettamente il budget di investimento disponibile.
StratePlan calcola innanzitutto una combinazione ottimizzata di progetti sulla base degli obiettivi e dei vincoli stabiliti.
A questo punto ha inizio la discussione strategica.
Scenario A: massimizzare il contributo netto
Il CFO pone la domanda:
«Quale combinazione di progetti consente di ottenere il massimo contributo netto atteso con il nostro attuale budget CAPEX?»
StratePlan calcola un portafoglio corrispondente.
Il management individua quali progetti vengono selezionati, quale budget è necessario e quale contributo netto di valore atteso genera il portafoglio complessivo.
Scenario B: Ridurre il budget CAPEX
Il CEO chiede:
«Cosa succede se dobbiamo ridurre il nostro budget di investimento del 15%?»
La restrizione di bilancio viene adeguata.
StratePlan ricalcola il portafoglio.
Il Consiglio di Amministrazione può quindi valutare quali progetti vengono eliminati, come cambia il contributo di valore atteso e quali investimenti rimangono nel portafoglio.
Scenario C: dare maggiore peso ai progetti strategici
Un membro del consiglio di amministrazione pone la seguente domanda:
«Come cambia il nostro portafoglio di investimenti se diamo maggiore priorità alla digitalizzazione e all’efficienza energetica?»
I relativi parametri di ponderazione vengono adeguati.
Dopo il ricalcolo, i risultati possono essere confrontati con quelli degli scenari precedenti.
Scenario D: Fondi di investimento aggiuntivi
Il CFO vorrebbe sapere:
«Quale contributo economico aggiuntivo potremmo ottenere con ulteriori 20 milioni di euro di CAPEX?»
Il budget viene aumentato e il portafoglio viene nuovamente ottimizzato.
In questo modo, il management può mettere a confronto il valore aggiunto modellizzato con l’impiego di capitale necessario.
Modificare i parametri. Ricalcolare. Confrontare gli scenari. Decidere con maggiore cognizione di causa.
In questo modo, un rapporto sugli investimenti statico si trasforma in una base decisionale dinamica per l’intero management.
8. Analisi di sensibilità: quanto è solida la nostra strategia di investimento?
Un singolo calcolo di ottimizzazione fornisce inizialmente un risultato basato sulle ipotesi definite.
L’analisi acquista particolare valore strategico quando i diversi parametri vengono modificati in modo sistematico.
Un’analisi di sensibilità esamina, ad esempio:
- Quali progetti rimangono selezionati in presenza di diversi budget CAPEX?
- Come varia il contributo al valore netto all’aumentare dei costi di progetto?
- Quali investimenti reagiscono in modo particolarmente sensibile alle variazioni delle previsioni di entrate?
- Quali progetti vengono esclusi in caso di una ponderazione del rischio più elevata?
- Quali priorità strategiche modificano maggiormente la composizione del portafoglio?
In questo modo si evidenzia quali decisioni di investimento all’interno del modello risultano particolarmente robuste.
Altri progetti potrebbero essere selezionati solo in base a determinate ipotesi economiche o strategiche.
L’ottimizzazione ex ante non solo fornisce quindi una combinazione di progetti calcolata, ma consente anche l’analisi sistematica di condizioni decisionali alternative.
9. Costi di opportunità: il valore economico delle alternative non selezionate
Ogni decisione di investimento comporta dei costi di opportunità.
Se il capitale viene impiegato per un determinato progetto, non è più disponibile per altri investimenti.
Ciò vale in particolare in caso di budget CAPEX limitati.
Un'azienda può selezionare singoli progetti economicamente interessanti e tuttavia lasciare inutilizzato un notevole contributo di valore aggiuntivo se la combinazione di questi progetti non è ottimale.
L’ottimizzazione matematica del portafoglio rende quantificabili tali differenze tra le alternative prese in esame.
Un confronto tra il portafoglio di investimenti originariamente pianificato e un portafoglio ottimizzato può mostrare:
- a quanto ammonta il valore aggiunto netto atteso di entrambi i portafogli
- quali progetti vengono selezionati in modo diverso
- quanto CAPEX è necessario in ciascun caso
- quali potenzialità economiche rimangono inutilizzate nel portafoglio originario
La differenza tra i risultati modellizzati evidenzia il potenziale di miglioramento economico sulla base delle ipotesi di partenza.
Il vero valore dell’ottimizzazione ex ante non risiede quindi in KPI più attraenti, ma nella possibilità di identificare combinazioni di investimenti migliori prima che il capitale venga immobilizzato.
10. Caso di studio: area Klybeck a Basilea
Il caso di studio StratePlan relativo all’area di Klybeck a Basilea mostra quanto possa essere grande la differenza economica tra una pianificazione esistente e un portafoglio ottimizzato matematicamente.
Nell’ambito dell’ottimizzazione del portafoglio per Central Real Estate AG e Swiss Life AG sono state analizzate matematicamente diverse combinazioni di investimenti e progetti.
Il risultato modellizzato:
- Rendimento del capitale iniziale: 7,0 %
- Rendimento del capitale ottimizzato: 11,4 %
- Miglioramento relativo del rendimento: circa il 63 %
- Valore economico aggiunto modellizzato: circa 30 milioni di CHF
Il miglioramento è stato modellato modificando la combinazione delle alternative di investimento esistenti a parità di budget.
Questi dati evidenziano il potenziale dell’ottimizzazione matematica del portafoglio. Non costituiscono tuttavia una garanzia generale di rendimento per altri progetti o aziende.
La conclusione fondamentale: non è necessariamente un maggiore capitale di investimento, ma una migliore combinazione degli investimenti a poter aumentare il contributo economico complessivo.
11. Perché l’esperienza umana da sola non basta
I membri del consiglio di amministrazione, i CFO e i responsabili degli investimenti con esperienza dispongono di ampie conoscenze specialistiche e di una profonda comprensione delle loro aziende.
Tale competenza rimane indispensabile.
Tuttavia, nemmeno un’esperienza pluriennale è in grado di coprire completamente spazi decisionali di dimensioni esponenziali.
Già con sette decisioni binarie relative a progetti si ottengono 128 combinazioni possibili.
Con 20 progetti si supera il milione.
Con 50 progetti si supera il billiardo.
Il punto di forza dell’essere umano sta nel definire obiettivi strategici, comprendere le interrelazioni economiche e valutare la qualità delle ipotesi.
Il punto di forza dell’ottimizzazione matematica sta nell’analizzare sistematicamente grandi quantità di combinazioni possibili.
La combinazione di esperienza manageriale, dati tecnicamente attendibili e ottimizzazione matematica crea una base decisionale più solida rispetto a ciascuna di queste componenti presa singolarmente.
12. Dalla Business Intelligence alla Decision Intelligence
La Business Intelligence risponde soprattutto a domande relative allo sviluppo economico di un’azienda.
Cosa è successo? Quali indicatori sono cambiati? Dove si riscontrano scostamenti rispetto alla pianificazione?
La Decision Intelligence amplia questa prospettiva con il supporto sistematico alle decisioni concrete.
Quali alternative d’azione sono disponibili? Quali sono i vincoli? Quale combinazione massimizza gli obiettivi definiti?
StratePlan si posiziona in questo ambito come sistema matematico per l’ottimizzazione del portafoglio e delle decisioni.
Integra i sistemi ERP, di controlling e di Business Intelligence esistenti con un ulteriore livello:
il calcolo delle decisioni ottimizzate prima della loro attuazione.
A tal fine, un’azienda non deve necessariamente sostituire i propri sistemi IT esistenti.
I dati di progetto necessari possono essere inizialmente forniti tramite semplici fogli di calcolo. A seconda delle esigenze, sono possibili integrazioni avanzate tramite interfacce adeguate.
In questo modo, l’ottimizzazione matematica delle decisioni diventa accessibile anche alle aziende che finora hanno lavorato prevalentemente con i classici elenchi di investimenti e modelli Excel.
13. Conclusione: i KPI rimangono importanti, ma la decisione viene prima di tutto
I KPI rimarranno anche in futuro una componente indispensabile della gestione aziendale professionale.
Consentono di monitorare gli sviluppi economici, controllare gli obiettivi strategici e valutare i risultati effettivamente raggiunti.
Tuttavia, da soli non rispondono alla domanda fondamentale: se un’azienda abbia distribuito nel miglior modo possibile il proprio capitale di investimento disponibile tra i vari progetti.
È proprio qui che entra in gioco l’ottimizzazione matematica ex ante.
StratePlan analizza le possibili combinazioni di investimenti tenendo conto degli obiettivi economici, dei budget limitati e delle restrizioni definite.
I risultati possono essere calcolati, modificati e confrontati tra loro in diversi scenari prima di prendere una decisione di investimento.
Il futuro della gestione strategica aziendale non consiste quindi solo nel misurare più rapidamente i KPI, ma nell’ottimizzare matematicamente in anticipo le decisioni che influenzano tali KPI.
Questo cambia la domanda centrale del management.
Invece di chiedersi esclusivamente:
«Quanto successo hanno avuto i nostri investimenti?»,
si aggiunge la domanda:
«Quale combinazione dei nostri investimenti pianificati avrebbe il massimo contributo economico complessivo nelle condizioni date?»
La risposta a questa domanda non rientra nei compiti classici di rendicontazione.
Si tratta di un compito di ottimizzazione matematica del portafoglio.
StratePlan – Ottimizzare le decisioni ex ante. Misurare i KPI ex post. Impiegare il capitale in modo più intelligente.
Quanto valore economico in più è racchiuso nel vostro budget CAPEX?
Calcolate quale combinazione dei vostri progetti di investimento pianificati, nell’ambito del vostro budget disponibile, possa generare il massimo contributo di valore netto atteso.
Stessi progetti. Stesso budget. Combinazione ottimizzata. Maggiori risultati.
Sascha Rissel è un imprenditore, consulente strategico e visionario tecnologico con oltre 20 anni di esperienza nello sviluppo, nella scalabilità e nell’ottimizzazione di modelli di business complessi. Combina una solida competenza economico-aziendale con una profonda comprensione tecnologica, in particolare nei settori dell’intelligenza artificiale, dei modelli decisionali algoritmici e dell’ottimizzazione dei sistemi.
Attraverso iniziative come StratePlan e DeepAnT, guida in modo significativo l’evoluzione del calcolo del ROI basato sui dati, della prioritizzazione intelligente dei progetti e dell’analisi predittiva. Il suo focus è orientato verso impatti misurabili, basi decisionali solide e la trasformazione di modelli matematici altamente complessi in soluzioni pratiche e operative per imprese, pubblica amministrazione e industria.
Sascha Rissel rappresenta un principio chiaro: integrare in modo coerente strategia, tecnologia e impatto.