Modelli predittivi, Big Data e crisi d’impresa

L’impianto normativo sulla crisi d’impresa introduce un assunto, in realtà emerso in giurisprudenza anni addietro (Tribunale di Roma, sentenza 287/2008, insolvenza di Alitalia, valutazione prognostica della crisi), che fondamentalmente si basa sul concetto dottrinale dell’insolvenza prospettica.

La valutazione prospettica da parte dell’imprenditore assurge dunque a pietra miliare della norma; al di là dell’arco temporale da considerarsi, variabile a seconda del fine ultimo (valutazione della continuità aziendale…), il dover “guardare al futuro” diviene così un elemento finanziariamente ed economicamente rilevante nella sfera d’azione dell’organo amministrativo.

Non possiamo però esimerci dal considerare che, alla base di un concetto del genere, appare affiorare un peccato originale.

Ogni strumento predittivo che si rispetti, in qualunque settore (sanitario, tecnologico, finanziario, militare, meteorologico, ecc.), non può esimersi dal fondarsi sulla consapevolezza di avere accesso a skills adeguati nell’affrontare il tema e l’utilizzo dei Big Data, possedendo e maneggiando con cautela una mole di informazioni di rilievo.

E’ possibile lavorare senza i Big data?

Senza i Big Data, elemento ormai imprescindibile, e senza modelli predittivi adeguati, ogni azione prognostica non si discosterebbe un granchè dal tirare i dadi…

Certamente esistono strumenti statistico-contabili utili, quali esemplificando lo z-score di Altman e gli indici di allerta, ma si tratta comunque e sempre di indicatori dipendenti dal contesto economico che, per essere il più attendibili possibile, debbono ancorarsi ad una solida ed aggiornata base dati su ampia scala, senza la quale ogni capacità predittiva, anche solo a breve periodo, resterebbe una mera illusione.

Purtroppo, ad oggi in Italia, i Big Data sono pane quotidiano quasi esclusivamente per le grandi e grandissime imprese.

L’Osservatorio Big Data & Business Analytics della School of Management del Politecnico di Milano sostiene, basandosi su di una propria ricerca scientifica, che gli investimenti in Big Data e Analytics sono posti in essere, nel nostro Paese, quasi esclusivamente dalle grandi imprese.

La succitata Alitalia (come altre grandissime imprese italiane) avrebbe tuttora la capacità di accedere a strumenti analitici e ad utilizzare costantemente i Big Data, ma lo stesso non si potrebbe dire della numerosa schiera di piccole e medie imprese, tessuto economico fondante della nostra economica domestica.

L’importanza dei modelli predittivi

Un modello predittivo, che altro non è se non uno strumento che attiene alla comprensione del futuro, nel nostro caso aziendale, e che fornisce alle strutture decisionali informazioni intuitive basate su dati e stime circa la probabilità di un futuro evento, senza Big Data è una scatola vuota, una mera dichiarazione d’intenti con un livello di inaffidabilità elevatissimo.

E si consideri che anche un modello predittivo basato su un’analisi approfondita e su una chiara evidenza scientifica ha un livello di inaffidabilità fisiologico, figurarsi (si ribadisce) senza Big Data…

Assistiamo così concludendo ad un contesto normativo estremamente divergente dalla realtà fattuale delle aziende italiane.

In questo ambito, se pur un impulso legislativo volto a modificare gli standard di business volgendosi ad investimenti in settori strategici -quale quello dei Big Data- è auspicabile, non possiamo osservare, ancora una volta, che tra il dover fare (la Legge) ed il fare (la realtà oggettiva) esiste un divario difficilmente colmabile nel brevissimo periodo, sia per cultura imprenditoriale, che per know how, che per onerosità degli investimenti desiderabili, il tutto però con ricadute (queste veramente immediate) sulle responsabilità imprenditoriali della stragrande maggioranza delle aziende italiane.

Puoi approfondire il tema dell’analisi dei dati anche nei seguenti articoli:

Business intelligence al servizio del business aziendale: un caso pratico

Complessità, digitalizzazione, business intelligence e tecnologie cloud

A cura di Domenico Calvelli

Sabato 9 Ottobre 2021