Nel nostro mondo contemporaneo di iper-incertezza, dove siamo costantemente sorpresi (e spesso sconvolti) da risultati inaspettati, i dati sembrano essere nostri amici. Più informazioni raccogliamo ed interpretiamo, meglio possiamo analizzare il passato e più si può essere certi del futuro. Le informazioni riducono l'incertezza. Eppure non è vero.
La fallacia dei dati è che, ben lontana dal ridurre l'incertezza, è una causa significativa di iper-incertezza. Ad esempio, i sondaggi di opinione sono vaste raccolte di dati, accuratamente selezionati per essere rappresentativi, che dovrebbero prevedere eventi futuri con maggiore certezza rispetto a congetture o delle sensazioni. Ma attualmente siamo esposti a tutti i problemi che derivano dall'iper-incertezza proprio perché i sondaggi hanno dimostrato di essere sbagliati più e più volte. Nel Regno Unito le elezioni generali del 2015. Nel referendum colombiano dell'ottobre 2016 per l'approvazione dell'accordo di pace con le FARC. Nel 2016 nel Regno Unito nel referendum sulla Brexit. Nel 2016 negli Stati Uniti nelle elezioni presidenziali.
Naturalmente, bisogna tenere conto del vecchio detto "Se entra spazzatura, esce solo spazzatura"; se si raccolgono i dati sbagliati, oppure si analizzano in modo errato, il risultato sarà inutile. Oltretutto in alcuni casi i sondaggi sono gestiti e interpretati da esperti che si suppone sappiano esattamente cosa raccogliere e come analizzare, ma che si sono sempre sbagliati più e più volte. Ed è questo fallimento dell'analisi dei dati che è causa dell'iper-incertezza; quanto spaventoso è il mondo, se non ci si può fidare dei dati su cui basiamo le nostre decisioni?
Settimane fa il governo del Regno Unito ha pubblicato un documento di consultazione sulla remunerazione dei dirigenti; l'elemento centrale è che le aziende dovrebbero essere costrette a pubblicare il divario di retribuzione tra i loro CEO e l'impiegato medio. Il risultato dovrebbe essere che azionisti e dipendenti potrebbero essere in grado di confrontare il divario di retribuzione tra diverse aziende, e quindi prevenire anomalie eccessive nella loro organizzazione. In altri termini, la teoria è che la raccolta dei dati e la loro interpretazione porterebbero ad un miglioramento del rapporto etico ed equo.
Ma nell'era della iper-incertezza questo è improbabile. Perché noi non ci fideremmo di queste informazioni. Per esempio, che cosa si intende per stipendio di un manager? Comprende le stock option, i benefits, i bonus? Lo stipendio medio include quello dei lavoratori che sono in outsourcing, o part-time, o con contratti a zero ore? Inoltre, di fronte alle disposizioni normative di pubblicare queste informazioni, le aziende cercherebbero modi per oscurare la trasparenza trovando nuovi e intelligenti modi di cambiare le regole.
Quindi, in termini pratici l'aumento dei dati porterà in realtà ad un'ulteriore erosione nella fiducia tra le parti sociali e le organizzazioni sindacali che li rappresentano. In un ambiente in cui le informazioni non possono basarsi su risposte emotive diventa ancora più potente. Un esempio di questo è la disputa tra Southern Rail ed il sindacato ASLEF su treni gestiti da un solo conducente. L'affermazione del sindacato è che questo è un problema di sicurezza, ma i dati raccolti negli ultimi 20 anni indicano che i treni con un solo conducente, comuni in gran parte del resto della rete ferroviaria del Regno Unito, non sono meno sicuri di treni che hanno un sorvegliante. Naturalmente parte di questa disputa è un gioco di potere fra le parti (e del governo che sta dalla parte del datore di lavoro). Ma il nocciolo è la capacità del sindacato di sfruttare l'insicurezza dei viaggiatori che un treno con un solo conducente potrebbe essere meno sicuro, non importa ciò che suggeriscono i dati, semplicemente perché sempre più diffidiamo delle informazioni che i nostri esperti ci dicono che sono vere.
A livello tattico i negoziatori devono necessariamente mettere in discussione le informazioni fornite dai loro partner negoziali ed identificare i problemi e gli errori. Ma ora la premessa che tutte le informazioni sono sospette, potrebbe essere appena sufficiente per negare il valore di tutti i dati. Una tattica che potrebbe essere molto divertente per alcuni ma molto frustrante per altri.
Stephen White, Stefano Beretta
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