A prima vista non c’è molto in comune tra la Formula Uno e la revisione contabile. Perciò la notizia che KPMG ha iniziato una collaborazione con una divisione della scuderia McLaren è sia inaspettata sia emozionante. McLaren darà accesso a KPMG alla metodologia che i tecnici utilizzano per elaborare la quantità di Big Data come le informazioni raccolte sulla velocità delle auto da corsa in pista in modo che possano essere utilizzate per aiutarli a prendere decisioni come quando fermare una macchina per un pit stop. KPMG ha intenzione di utilizzare queste informazioni in diversi modi, più semplicemente per aiutarli a identificare (prevedere) problemi futuri quando stanno facendo attività di controllo, invece di concepire la revisione solo come uno sguardo al passato di un’organizzazione. Parte dell’accordo è che KPMG sarà uno degli sponsor del team McLaren - è bello vedere che entrambe le parti hanno usato le loro capacità di negoziazione per raggiungere un accordo soddisfacente.
Veramente eccitante. Naturalmente il concetto di utilizzare dati storici per prevedere eventi futuri non è nuovo a tutti, ma la tecnologia che la rende più facile e veloce da fare, e forse più affidabile, è la benvenuta. Questo potrebbe produrre intuizioni su frodi e inganni futuri all'interno delle organizzazioni che fino ad oggi sono semplicemente avvenute nell'ignoranza del management e sono state solo rivelate retrospettivamente come il risultato di una soffiata di un informatore.
I Big Data - la raccolta e l'analisi massiccia di informazioni storiche - stanno diventando sempre più importanti nei futuri processi decisionali, non da ultimo nelle operazioni commerciali della maggior parte delle organizzazioni. Profili di personalità analitiche sono molto comuni all'interno dei team di approvvigionamento e degli operatori di borsa. E i risultati delle analisi dei Big Data possono essere molto sorprendenti.
I due libri sulla Freakonomics di Levitt e Dubner dimostrano questo. Prendono esempi in cui vi è un dato di fatto controintuitivo - per esempio, che la maggior parte degli spacciatori vivono con le loro madri, anziché spadroneggiare in palazzi costosi di loro proprietà. Hanno infatti applicato l'analisi dei Big Data e dimostrato che ci sono ragioni perfettamente logiche per cui questo è così - la maggior parte degli spacciatori di droga sono occasionali commercianti di strada che non fanno i soldi veri - ci sono relativamente pochi signori della droga e sono loro che fanno le fortune.
Anche i negoziatori trovano i Big Data sempre più utili - in realtà sempre più trattative commerciali sono principalmente basate sui dati. Una frequente domanda posta nel corso degli anni dai partecipanti ai nostri corsi è stato sull’asimmetria informativa – “Come devo trattare con le controparti che sanno molto più di me?” In definitiva l'unica risposta è “Rimettiti in pari”!
Ma la negoziazione basata sui dati può diventare solo un esercizio di matematica ed il risultato è che a volte il senso comune e le considerazioni etiche vengono dimenticate. I buoni negoziatori devono aggiungere l'intuizione, il pensiero laterale e l’etica alle loro abilità e certe volte i pensatori analitici lo trovano difficile da fare.
Stephen White, Stefano Beretta
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