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Dinamica dei Sistemi Aziendali 2020/2021 System Dynamics

DINAMICA DEI SISTEMI AZIENDALI

a. a. 2020/2021

docente: Roberto D’Ercole

[email protected]

SCUOLA DI ECONOMIA E STATISTICA

Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi

Università di Milano-Bicocca

Dinamica dei sistemi (System Dynamics)


Riferimenti bibliografici

E. Mollona, Analisi dinamica dei sistemi aziendali, EGEA (2000).

J. D. Sterman, Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a

Complex World, Irwin/McGraw-Hill (2000).

De Toni, Prede o ragni? Uomini e organizzazioni nella ragnatela della

complessità, UTET (2006).


La System Dynamics nel contesto delle organizzazioni professionali

La Dinamica dei Sistemi è un approccio metodologico allo studio del

comportamento dei sistemi sociali ed economici, con il quale si vuole

evidenziare il ruolo e l’importanza dell’intreccio tra politiche, strutture

decisionali e ritardi temporali nell’influenzare i fenomeni dinamici.

Tale metodo di indagine è basato su alcuni capisaldi:

1) La rappresentazione dei sistemi come aggregati di più elementi

“interagenti” fra di loro;

2) L’analisi del “comportamento dinamico” dei sistemi.

Attraverso i suoi concetti e i suoi metodi di analisi, si definiscono alcuni

modelli dei fenomeni studiati, i quali vengono poi implementati su

computer per effettuare simulazioni e analisi di possibili scenari.


Dal punto di vista teorico la SD riesce a fondere l’approccio sistemico-

dinamico, tipico della teoria dei sistemi, con quello dinamico-

quantitativo tipico della teoria della simulazione. Quindi si colloca al

crocevia tra queste due teorie. Se applicata al management, dà luogo

alla cosiddetta Business Dynamics.

teoria

applicazioni

Teoria dei sistemi:

metodo sistemico-dinamico

Teoria della simulazione:

metodo dinamico-quantitativo

System Dynamics:

metodo sistemico-dinamico-quantitativo

Business Dynamics:

SD applicata al management


Quadro storico di riferimento

▶ Nasce nella seconda metà degli anni ’50 del secolo scorso al MIT

(Massachusset Institute of Tecnology) di Cambridge (U.S.) per opera di

Jay Wright Forrester (1918 – 2016), il quale pubblica alcuni importanti

lavori:

- Industrial dynamics (1961)

- Principles of systems (1968)

- Urban dynamics (1969)

- World dynamics (1973)

▶ Si è poi arricchita grazie ad alcuni fondamenti teorici del cosiddetto

pensiero sistemico, in particolare grazie ai lavori di Peter Senge che, nel

1990, pubblica il famoso libro intitolato La quinta disciplina.

Secondo Senge, il pensiero sistemico è la “quinta disciplina” che integra altre quattro

importanti discipline di apprendimento organizzativo, ovvero


1) la padronanza personale;

2) i modelli mentali;

3) la costruzione della visione condivisa;

4) l’apprendimento di gruppo.

"Systems thinking also needs the disciplines of building shared vision, mental models, team learning, and

personal mastery to realize its potential. Building shared vision fosters a commitment to the long term.

Mental models focus on the openness needed to unearth shortcomings in our present ways of seeing the

world. Team learning develops the skills of groups of people to look for the larger picture beyond individual

perspectives. And personal mastery fosters the personal motivation to continually learn how our actions

affect our world."

"Ma, per realizzare il suo potenziale, il pensiero sistemico necessita anche delle altre discipline utili a creare

una visione condivisa, cioè dei modelli mentali, dell’apprendimento di gruppo e della padronanza personale.

Costruire una visione condivisa stimola l'impegno a lungo termine. I modelli mentali si concentrano

sull'apertura necessaria a scovare scorciatoie nel nostro modo attuale di vedere il mondo. L'apprendimento

di gruppo sviluppa le capacità dei nuclei di persone di guardare all'immagine più grande al di là delle

prospettive dei singoli. E la padronanza personale promuove la motivazione personale a continuare ad

apprendere come le nostre azioni influiscano sul nostro mondo." (pagg. 14-15 ed. italiana)

Secondo Senge, il pensiero sistemico fonde le quattro discipline in un corpo coerente

di teoria e pratica, consentendo un apprendimento sistemico di ciò che ci circonda.


▶ Ha trovato recentemente una riorganizzazione teorica grazie ai lavori

di John David Sterman, continuatore del lavoro di Forrester al MIT.

Sterman ha applicato i principi della SD allo studio dei problemi legati

ai processi decisionali nelle aziende. In particolare, ha contribuito allo

sviluppo di un metodo di analisi dei sistemi economici e delle scelte

aziendali basato sull’utilizzo di simulatori di volo (o micromondi): si

tratta di modelli matematici che riproducono un particolare sistema

economico; tramite un’interfaccia grafica, all’utente/decisore viene

offerta la possibilità di definire strategie e di decidere alcune scelte,

simulandone le possibili conseguenze.


Il concetto di sistema

Sono state proposte varie definizioni di “sistema”, più o meno

pertinenti o interessanti. Ad esempio, vogliamo ricordare le seguenti.

Definizione meccanica: «un sistema è un gruppo di elementi che

operano insieme per un fine comune» (J.W. Forrester, “Principles of systems”,

1968).

I sistemi meccanici sono le macchine (autovettura, aereo, frullatore ...), operano

secondo una logica e uno schema dettati da precise regole derivanti dalla loro

struttura interna, non hanno quindi finalità autonome.

Definizione organica: «un sistema è un’unità globale organizzata di

interrelazioni fra elementi, azioni o individui» (E. Morin, “Il metodo. Ordine,

disordine, organizzazione”, 1983).


Gli organismi presentano un maggior grado di complessità rispetto ai sistemi

meccanici perché sono sistemi aventi finalità e obiettivi autonomi, per esempio la

crescita o la sopravvivenza; presentano parti interne con funzioni specializzate al

raggiungimento della finalità dell’intero sistema, però le singole parti non hanno

finalità proprie.

I sistemi sociali sono quelli che presentano il grado più elevato di complessità: hanno

finalità autonome e le singole parti che li costituiscono, oltre ad avere funzioni

specializzate, hanno anche finalità autonome.

Il termine sistema deriva dal greco sun-istemi e significa, letteralmente,

“porre insieme”, “riunire”, “stare insieme”.

Un sistema può essere definito come l'unità fisica e funzionale,

costituita da più parti, o sottosistemi, interagenti (od in relazione

funzionale) tra loro (e con altri sistemi), che formano un tutt'uno in cui

ogni parte dà il proprio contributo per una finalità comune (fonte:

enciclopedia Treccani).


Pertanto, un sistema esiste quando un certo insieme di entità non si

limitano a coesistere, ma danno vita a relazioni che caratterizzano

l’insieme stesso e trascendono le caratteristiche individuali dei singoli

elementi (Mollona, cit., 2000).

Un insieme di elementi è un sistema se presenta due caratteristiche:

1) l’insieme è costituito da almeno due elementi legati da relazioni di

interdipendenza o di connessione reciproca;

2) dall’unione degli elementi costitutivi derivano conseguenze e

proprietà che non sono la semplice somma delle conseguenze e delle

proprietà degli elementi presi singolarmente (non-linearità).


Digressione: differenza tra “complicato” e “complesso”

Non è facile definire in termini scientifici cos’è la “complessità”, anche

perché nel linguaggio comune il termine complessità viene spesso usato

in antitesi al concetto di semplicità, confondendo così il concetto di

“complessità” con quello di “complicazione”.

“Complicato” deriva dal latino cum plicum, cioè “con pieghe”, e quindi si

riferisce alla piega del foglio, che deve essere “spiegato” per poter essere letto

e compreso.

D’altro canto, “complesso” deriva da cum plexum, che significa “con nodi”,

intrecciato. Plexum è il nodo, l’intreccio, come quello di un tessuto o di un

tappeto, che non si può sbrogliare senza che si perda la sua stessa natura, la

visione d’insieme che esso consente. Se di un tessuto, o di un tappeto,

sciogliamo i nodi dell’intreccio ci rimarranno nelle mani i fili con cui è stato

composto, ma avremo perso il disegno complessivo cui dava forma (M. De

Simone, 2016, “Definire la complessità”, 2016, Complexity Institute).


Motore Boxer BMW

Network representation of

human brain connectivity

Esempio di sistema complicato:

molte parti interagenti fra loro ma, nel suo

insieme, il comportamento è pianificato e

prevedibile.

Esempio di sistema complesso:

molte parti non-lineari interagenti fra loro,

dinamica impredicibile, geometria frattale,

sensibilità rispetto alle condizioni iniziali …

Sono alcune caratteristiche della complessità.


L’approccio ai problemi definiti “complicati” è di tipo analitico: il

problema si suddivide in parti, le quali vengono studiate, analizzate e

solo successivamente ricomposte, in modo da riuscire a comprendere il

problema nel suo insieme. Per esempio, aggiustare un’autovettura che

non funziona è un problema di tipo “complicato” e può essere risolto

trovando il pezzo rotto e sostituendolo.

L’approccio ai problemi definiti “complessi” è di tipo sintetico: il

fenomeno da analizzare non si può suddividere o segmentare perché

perderebbe il suo significato.

Bisogna piuttosto seguire un metodo diverso: da un lato è necessario

applicare un approccio di tipo sistemico, per avere una visione del

problema nell’interezza delle sue connessioni; dall’altro è necessario

applicare un approccio “emergenziale”, che consente di chiedersi quali

potranno essere le evoluzioni nel tempo del sistema di connessioni che

definiscono il problema stesso.


Per esempio, una malattia è un tipico problema “complesso”: anche

può colpire un organo specifico, spesso non è sufficiente curare

solamente la singola parte malata, ma occorre comprendere in quale

rete di relazioni l’organo è inserito e quindi comprendere come si

modifica tutto il sistema in seguito all’intervento umano.

L’errore da non compiere è quello di affrontare i problemi di natura

complessa cercando di “semplificarli”, ovvero cercando di trovare ciò

che non funziona e sostituirlo, sperando così di risolvere velocemente

ed efficacemente i problemi. Questo è l’approccio di tipo “complicato”,

che produce solo altri problemi di tipo sistemico, sia nell’immediato sia

nel medio e lungo periodo. Infatti, è come se i problemi di natura

complessa avessero una sorta di memoria:

“nulla di ciò che si è fatto (o non fatto) viene perduto o dimenticato,

poiché entra in una rete di retroazioni di cui non si conosce l’effetto

cumulato nel tempo.” (M. De Simone)


Riepilogando,

alcune proprietà caratteristiche dei sistemi “complessi” sono:

- la non-linearità;

- una dinamica impredicibile;

- la sensibilità rispetto alle condizioni iniziali del problema;

- una geometria frattale;

- la presenza di una memoria interna,

tutti motivi per cui è necessario adottare un approccio di tipo sistemico.


Leggi del pensiero sistemico secondo P. Senge

1a legge: i problemi di oggi derivano dalle soluzioni di ieri

Spesso non riusciamo a capire quali sono le cause dei nostri problemi correnti, mentre invece sarebbe sufficiente guardare a come abbiamo risolto altri problemi nel passato.

Spesso non viene evidenziato il fatto che certe soluzioni si limitano a spostare i problemi da un punto del sistema a un altro perché coloro cha hanno “risolto” il primo problema non sono quelli che hanno “ereditato” il secondo.

2a legge: più spingete avanti, più il sistema spinge indietro

Tutto ciò si chiama retroazione compensativa, fenomeno che si verifica quando alcuni interventi, anche se ben intenzionati, inducono il sistema a rispondere (o reagire) in modi che cancellano i benefici degli interventi stessi.


Fedeli alla credenza che basti un “duro lavoro” per superare tutti gli ostacoli, quando gli sforzi iniziali non producono i risultati desiderati si tende a “insistere”, a “spingere di più” senza rendersi conto che, in realtà, si stanno rafforzando proprio gli ostacoli.

3a legge: prima di peggiorare, il comportamento migliora

La retroazione compensativa, di solito, comporta un ritardo cioè uno scarto temporale tra il vantaggio a breve termine e lo svantaggio a

lungo termine.

È necessario e importante focalizzarsi sulla cura del problema, non sulla cura dei sintomi, anche se possa sembrare che nel breve termine ci siano dei miglioramenti o che il problema addirittura scompaia.


4a legge: la facile via d’uscita di solito riporta all’interno del problema Spesso si tende ad applicare soluzioni “familiari” ai problemi, cioè ci si aggrappa a ciò che si conosce meglio. È vero che «qualche volta le chiavi sono davvero sotto il lampione, ma spessissimo sono lontane, nel buio. In definitiva, se le soluzioni fossero facili da vedere od ovvie a tutti, probabilmente sarebbero già state scoperte».

Ostinarsi ad applicare soluzioni “familiari” nonostante i problemi di fondo permangano o addirittura peggiorino, è un indicatore del fatto che si sta applicando il pensiero non sistemico.


5a legge: la cura può essere peggiore della malattia Qualche volta, la soluzione semplice o familiare non solo è inefficace, ma induce anche al vizio ed è pericolosa (esempi: il consumo di alcool oppure le politiche proibizionistiche).

A lungo termine la conseguenza più insidiosa dell’utilizzo di una soluzione non sistemica è il crescere del bisogno di ulteriori dosi di essa. II fenomeno dei miglioramenti a breve termine che portano alla dipendenza a lungo termine è così comune che i teorici dei sistemi lo chiamano “transfert”. 6a legge: più rapido è più lento Quando la crescita diventa eccessiva il sistema stesso cercherà di compensarla rallentando.

È il fenomeno del “limite alla crescita” che, in alcuni casi, può mettere a rischio la sopravvivenza dell’intera organizzazione.


7a legge: causa ed effetto non sono strettamente connessi nel tempo e

nello spazio Ecco una fondamentale caratteristica dei sistemi umani complessi: la causa e l’effetto non sono vicini nel tempo e nello spazio. Con “effetti” s’intendono i “sintomi” ovvi, i quali denotano la presenza di problemi. Con “causa” s’intende l’interazione di quel sistema sottostante che è più responsabile della generazione dei sintomi e che, se riconosciuto, potrebbe portare a cambiamenti che producono un miglioramento durevole.

«La radice delle nostre difficoltà non sono né problemi riottosi alla soluzione, né avversari cattivi, ma noi stessi. C’è uno scarto di base tra la natura della realtà dei sistemi complessi e i nostri modi di pensare a quella realtà. Il primo passo per correggere quello scarto è di abbandonare il concetto che la causa e l’effetto siano vicini nel tempo e nello spazio».


8a legge: piccoli cambiamenti possono produrre grossi risultati, ma le

aree in cui si possono verificare gli effetti migliori sono spesso quelle

meno ovvie Il pensiero sistemico dimostra infatti anche che azioni limitate, ma ben orientate, possono talvolta produrre miglioramenti significativi e durevoli se vengono applicate nel punto giusto. I teorici dei sistemi chiamano questo principio effetto di leva. Risolvere un problema difficile dipende spesso dallo scoprire dove vi è il maggiore effetto di leva: un cambiamento che, con un minimo di sforzo, può portare a un miglioramento durevole e significativo.

Non ci sono regole semplici per scoprire i cambiamenti ad alto effetto di leva, ma vi sono modi di pensare che le rendono più probabili. Imparare a vedere le strutture sottostanti ai problemi, anziché focalizzarsi sugli eventi è un punto di partenza. Un altro aspetto importante è pensare in termini di processi di cambiamento anziché di azioni “istantanee”.


9a legge: potete avere la torta e mangiarla, ma non subito

A volte i dilemmi più ingarbugliati, se osservati dal punto di vista “sistemico”, non sono per niente dei dilemmi. Essi appaiono sotto una luce completamente nuova se si pensa al cambiamento nel corso del tempo.

I dilemmi appaiono come scelte rigide di tipo “o/o” solo perché si pensa a ciò che è possibile in uno specifico momento. In realtà, il vero effetto

leva consiste nel valutare come entrambi gli aspetti possano essere migliorati nel corso del tempo.

Ad esempio, di fronte al dilemma di scegliere tra bassi costi e alta qualità, bisogna prendere in considerazione il fatto che entrambi gli aspetti, cioè la riduzione dei costi e il miglioramento della qualità, possono procedere insieme nel corso del tempo.

In generale, è possibile perseguire due (o anche più) obiettivi, avendo la volontà di posporne uno e concentrarsi sull’altro.


10a legge: dividere un elefante in due non dà due elefantini I sistemi reale (in particolare quelli viventi) sono completi, pertanto le loro caratteristiche dipendo dall’insieme che li costituisce. Lo stesso vale per le organizzazioni: per capire le più difficili questioni manageriali è necessario guardare all’intero sistema che genera quelle questioni.

Un’antica storia sufi illustra il significato di questa legge. Quando tre ciechi incontrarono un elefante, ognuno di essi disse qualcosa a voce alta. «È una grossa cosa ruvida, larga e ampia, come un tappeto», disse il primo, afferrando un orecchio. Il secondo, che teneva la proboscide, disse: «Io ho in pugno la realtà. È un tubo diritto e vuoto». Infine, il terzo, afferrando una zampa anteriore, disse: «È forte e fermo, come un pilastro». Questi tre ciechi differiscono in qualcosa dai responsabili della produzione, del marketing e della ricerca di molte aziende? Ognuno vede il problema con chiarezza, ma nessuno vede in che modo le politiche del loro reparto interagiscono con le altre. È interessante notare che la storia sufi termina con questa osservazione: «Dato il loro modo di apprendere, questi uomini non conosceranno mai un elefante».

Vedere «elefanti interi» non significa che ogni questione organizzativa debba essere compresa soltanto guardando l’intera organizzazione. Alcune questioni possono essere


comprese soltanto guardando a come interagiscono le une con le altre le funzioni principali, come la produzione, il marketing e la ricerca; ma vi sono altre questioni nelle quali, entro una data area funzionale, insorgono forze sistemiche critiche ed altre rispetto alle quali è necessario prendere in considerazione la dinamica di un intero settore (pagg. 75-76)

Il principio di fondo, detto “principio del limite del sistema” è che le

interazioni da esaminare sono quelle più importanti per la questione in esame, indipendentemente dai limiti organizzativi formali. Infatti, ciò che rende difficile mettere in pratica questo principio è il modo in cui le organizzazioni sono progettate per impedire alle persone di vedere le interazioni più importanti.

Molto spesso si mettono in atto rigide divisioni interne che impediscono indagini; altre volte si lasciano i problemi “alle spalle” in modo che siano risolti da qualcun altro (si pensi al crimine dovuto alla povertà e agli squilibri esistenti tra le diverse aree di una città); in ogni caso si procede continuando a dividere l’elefante, la qual cosa non produce “elefantini” bensì un “pasticcio”, cioè un problema nel quale non si scorge alcun effetto leva: quest’ultimo consiste proprio in quelle interazioni che non si possono cogliere esaminando soltanto la parte (o il pezzo) che si ha in mano.


11a legge: non ci sono colpe da attribuire Di solito si tende ad attribuire la responsabilità dei propri problemi a circostanze esterne, per esempio i concorrenti, la stampa, l’andamento del mercato, il governo. Il pensiero sistemico dimostra che non c’è un esterno e sia “noi” sia le “cause” dei nostri problemi siamo parte di un unico sistema. La soluzione o cura risiede nel nostro rapporto con il nostro “nemico”.


I circuiti di retroazione

L’assioma fondamentale per l’analisi dinamica dei sistemi aziendali è di

considerare l’azienda come un sistema in cui un certo numero di variabili

s’influenzano reciprocamente in modo dinamico.

Gli elementi fondamentali dalla cui aggregazione ha origine la struttura

di un sistema dinamico sono i circuiti di retroazione (o azione-reazione),

cioè circuiti concatenati di causa-effetto che collegano fra loro risorse,

informazioni, decisioni, azioni e reazioni.

Il passaggio “chiave” sarà proprio quello di individuare la struttura dei

circuiti concatenati responsabili di un determinato fenomeno dinamico.

Un circuito di retroazione è una relazione di causa-effetto tra due o più

variabili tale che, all’azione di una variabile, corrisponda la reazione

delle variabili collegate alla prima (passaggio dalla causalità lineare alla

causalità circolare).


Esempi

Circuito causale tra due variabili A e B.

Circuito causale tra n variabili in serie

Ciascuna variabile di un circuito può anche appartenere contemporaneamente a più

circuiti, svolgendo così il ruolo di connettore tra più circuiti di retroazione in parallelo.


Esempio: l’attività di ricerca e sviluppo (R&S) nel contesto aziendale

Le vendite dipendono dalla capacità di concepire prodotti affidabili e all’avanguardia

dal punto di vista tecnologico.

D’altra parte, le risorse devolute all’attività di ricerca & sviluppo è una percentuale del

fatturato, quindi dipende dalle vendite. Inoltre, al fine di concepire prodotti più

“appetibili”, le caratteristiche di questi ultimi sono definite sulla base delle

informazioni ricavate dalle vendite nel mercato di riferimento.


Polarità nei circuiti di retroazione

Il concetto di polarità consente di arricchire l’analisi dinamica dei

sistemi. Più specificamente, si parla di

- polarità delle relazioni causali tra variabili;

- polarità dei circuiti di retroazione (circuiti auto-rafforzanti o auto-bilancianti);

- polarità dominante di un sistema.

Si parla di polarità positiva tra la variabile A e la variabile B quando, a

parità di tutte le altre condizioni, un aumento (diminuzione) di A

comporta un aumento (diminuzione) di B: A B oppure A S B

per indicare che le variazioni avvengono nello stesso verso.

Si parla di polarità negativa tra la variabile A e la variabile B quando, a

parità di tutte le altre condizioni, un aumento (diminuzione) di A

comporta una diminuzione (aumento) di B: A B oppure A O B

per indicare che le variazioni avvengono nel verso opposto.


La polarità di un circuito di retroazione dipende dalla polarità delle

relazioni di causa-effetto tra le variabili che lo costituiscono. Si stabilisce

semplicemente contando il numero di segni ““ delle relazioni causali

tra le variabili in esso presenti.

(+) Circuito di retroazione positivo (o auto-rafforzante): presenta un

numero pari di polarità ““.

La sua peculiarità è quella di amplificare in modo esponenziale eventuali

stimoli esterni: se il sistema si trova inizialmente in equilibrio, uno

stimolo esterno che perturba tale stato sarà amplificato dal circuito

stesso, generando così un processo di auto-rinforzo (R) per cui il sistema

si allontanerà sempre più dallo stato di equilibrio iniziale.

Brian Arthur ha studiato approfonditamente i meccanismi di auto-rinforzo nei sistemi

economici. Si ricordi il noto caso dei videoregistratori VHS, citato nella prima lezione:

esempio di come investimenti successivi in promozione, caratterizzati da una

produttività sempre maggiore, abbiano un’efficacia che si auto-rafforza.


Secondo Arthur l’analisi dei circuiti di retroazione positivi è importante per gli studi

economici per almeno quattro motivi potenzialmente problematici.

1) L’esistenza di equilibri multipli all’interno del sistema dinamico.

Non è realistico ipotizzare una crescita illimitata: esisterà un punto di equilibrio per il quale,

ad esempio, a incrementi di investimenti di capitale non corrisponderà un incremento di

produttività. Il problema degli operatori economici sarà quindi quello trovare tale soglia e

investire fino al raggiungimento del punto di equilibrio. Se nell’analisi si introducono anche i

circuiti di auto-rinforzo, nell’analisi ex-ante diventa difficile capire quali siano i possibili

punti di equilibrio per il sistema in esame.

2) L’emergere di possibili inefficienze.

Una campagna di marketing particolarmente efficace potrebbe anche determinare

l’affermazione di uno standard tecnologico scadente rispetto a un altro migliore.

3) L’emergere di fenomeni di lock-in (o isteresi).

Il sistema, raggiunta una certa curva di evoluzione, rimane ivi intrappolato. I consumatori

sono, di fatto, costretti a utilizzare il prodotto che si è affermato, anche se dovessero

accorgersi delle inefficienze di quest’ultimo.

4) l’emergere di fenomeni di path-dependence.

Il comportamento del sistema dipende dalla sua storia: conseguenze di avvenimenti che si

manifestano all’inizio dell’evoluzione di un sistema, vengono amplificate fino a condizionare

la sua evoluzione.


Ricapitolando, B. Arthur sottolinea l’importanza del saper riconoscere la

struttura sistemica di un problema aziendale, soprattutto per evitare la

possibilità di restare intrappolati in un equilibrio sfavorevole, ovvero di

adottare alcune decisioni che potrebbero condizionare l’evoluzione

futura del sistema stesso.

L’analisi sistemica è allora finalizzata a individuare le cosiddette leve,

azionando le quali è possibile spingere il sistema verso quegli equilibri

più favorevoli e, al contempo, di azionare tali leve con tempestività, cioè

prima che si muovano i concorrenti.

Arthur ha descritto quattro situazioni che possono determinare rendimenti marginali

crescenti attraverso circuiti auto-rafforzanti:

- significativi costi di investimento iniziali;

- effetti dell’apprendimento e dell’esperienza da parte dell’azienda;

- effetti del coordinamento tra operatori e consumatori (esempio, l’affermazione del

SO Windows su Macintosh);


- aspettative adattive (o profezie auto-verificantisi, secondo Richardson): l’emergere

dei prodromi di un fenomeno rafforza le aspettative sul fenomeno stesso, le quali

finiscono poi col facilitare lo sviluppo effettivo del fenomeno stesso (esempio, il

panico dell’imminente fallimento di una banca, con conseguente corsa gli sportelli).

In uno studio del 1995, Achi, Doman, Sibony, Sinha e Witt hanno

individuato tre possibili motori di crescita per le aziende:

1) gli acceleratori legati alle reti (di distribuzione, di supporto, informative,

infrastrutture)

2) gli acceleratori legati al potere di mercato (investimenti iniziali, fama o

word of mouth, potere contrattuale, potere di selezione delle risorse umane);

3) gli acceleratori basati sull’apprendimento (esperienza maturata e

conoscenza dell’ambiente e dei mercati in cui si opera).

(Achi, Doman, Sibony, Sinha e Witt, The Paradox of Fast Growth Tigers; McKinsey

Quartely Review, n. 3, 1995)


Due esempi di circuiti auto-rafforzanti

(a) Aumento del livello di un (b) Aumento del livello motivazionale dei

conto corrente bancario dipendenti


() Circuito di retroazione negativo (o auto-bilanciante): presenta un

numero dispari di polarità ““.

La sua caratteristica è quella di attenuare eventuali stimoli esterni: se il

sistema si trova inizialmente in equilibrio, uno stimolo esterno che

perturba tale stato sarà attutito o assorbito dal circuito stesso,

generando così un processo di auto-regolazione o auto-bilanciamento

(B) per cui il sistema sarà riportato nello stato di equilibrio iniziale o in

uno prossimo a quello di equilibro.

I circuiti di retroazione negativi ricordano i meccanismi di omeostasi dei

sistemi viventi: i processi di auto-regolazione denotano proprio la

capacità dei sistemi (complessi) viventi di reagire a stimoli esterni,

recuperando il proprio stato originale. Pertanto, si possono considerare

come vere e proprie strutture di controllo della dinamica di un sistema:

intervengono sullo stato del sistema per riportarlo vicino alla situazione

desiderata.


Un esempio fondamentale è quello di un sistema in cui una discrepanza

rilevata tra la situazione corrente e quella desiderata viene poi utilizzata

come leva per intervenire sullo stato del sistema proprio al fine di

colmare tale scostamento. Consideriamo l’esempio-metafora dell’acqua

in una vasca:

Tanto maggiore sarà la discrepanza rilevata, tanto maggiore sarà l’azione correttiva

applicata che porterà il livello dell’acqua vicino a quello desiderato.


Lo schema precedente può essere un valido supporto per comprendere

alcuni processi decisionali che avvengono nelle aziende, finalizzati a

colmare la discrepanza tra un obiettivo (o situazione desiderata) e la

situazione attuale. Ad esempio, la scelta di assumere nuovi venditori per

far fronte alle richieste del mercato:


(a) Circuito di retroazione positivo:

una perturbazione allontana lo stato iniziale

del sistema dall’equilibrio e viene amplificata.

(b) Circuito di retroazione negativo:

il sistema viene riportato in prossimità dello

stato di equilibrio.

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