Negli ulti­mi anni il con­cet­to di com­p­lessità, e ges­tione del­la com­p­lessità, è diven­ta­to sem­pre più cen­trale nelle dinamiche azien­dali, rap­p­re­sen­tan­do un fat­tore cru­ciale nei con­testi com­pet­i­tivi in cui le imp­rese oper­a­no. L’aumento del­la com­p­lessità è lega­to a diver­si fat­tori: l’espansione del mer­ca­to, l’importanza cres­cente delle tec­nolo­gie, la diver­si­fi­cazione dei prodot­ti e, spes­so, la riduzione dei cicli di vita dei beni. Par­al­le­la­mente, men­tre l’offerta cresce, la doman­da non sem­pre segue lo stes­so rit­mo, aumen­tan­do il ruo­lo del cliente nei pro­ces­si eco­nomi­ci e nelle scelte strate­giche delle aziende.

Si può dis­tinguere la com­p­lessità in due prin­ci­pali com­po­nen­ti:

• Com­p­lessità ester­na, lega­ta alle tur­bolen­ze del mer­ca­to, ai con­cor­ren­ti e ai cam­bi­a­men­ti tec­no­logi­ci;
• Com­p­lessità inter­na, derivante dal­la molteplic­ità di com­bi­nazioni tra prodot­ti, cli­en­ti e mer­cati, che rende più arti­co­la­ta la ges­tione inter­na e influen­za forte­mente i pro­ces­si azien­dali.

Le dif­fi­coltà nel rap­por­to tra impre­sa e mer­ca­to sono amplifi­cate dall’incertezza e dal­la rapid­ità con cui si man­i­fes­tano fenomeni inten­si e impreved­i­bili. Più veloce e potente è l’impatto di questi fenomeni, mag­giore è la com­p­lessità e la tur­bolen­za con cui l’azienda deve con­frontar­si.

In questo con­testo, i sis­te­mi di piani­fi­cazione e con­trol­lo devono adat­tar­si, iden­ti­f­i­can­do chiara­mente i fat­tori chi­ave che deter­mi­nano le per­for­mance azien­dali. La ges­tione del­la com­p­lessità impli­ca quin­di aggiornare e ren­dere flessibili questi stru­men­ti, in modo da fornire chi­avi di let­tura effi­caci per deci­sioni con­sapevoli in sce­nari in con­tin­uo muta­men­to.

Un ele­men­to cen­trale nel­la ges­tione del­la com­p­lessità riguar­da le com­pe­ten­ze e le risorse umane. Dis­porre di per­sone adeguate e val­oriz­zarne il con­trib­u­to con­sente di con­cen­trare energie sui pro­ces­si a mag­giore val­ore aggiun­to. Allo stes­so modo, costru­ire una rete di relazioni con altre imp­rese per­me­tte di sem­pli­fi­care la com­p­lessità, facil­i­tan­do l’accesso a risorse e com­pe­ten­ze nec­es­sarie per affrontare mer­cati glob­ali e tur­bo­len­ti.

Metodi e strumenti per la gestione della complessità

In sce­nari carat­ter­iz­za­ti da fenomeni dif­fi­cili da prevedere, rapi­di e inten­si, diven­ta essen­ziale svilup­pare sis­te­mi di piani­fi­cazione e con­trol­lo suf­fi­cien­te­mente flessibili da adat­tar­si ai cam­bi­a­men­ti. La ten­tazione di gestire l’impresa in maniera improvvisa­ta può essere forte, ma è ris­chiosa: sarebbe come un cap­i­tano che, in mez­zo a una tem­pes­ta, decide di nav­i­gare a vista sen­za stru­men­ti di bor­do, con il ris­chio di naufra­gio prati­ca­mente cer­to.

Per gestire effi­cace­mente la com­p­lessità, le aziende pos­sono avvaler­si di diver­si stru­men­ti e approc­ci, tra cui:

• Costruzione di sce­nari futuri: ipo­tiz­zare diverse evoluzioni del con­testo per preparar­si a più pos­si­bil­ità;
• Piani­fi­cazione del bud­get e anal­isi di sen­si­tiv­ità: con­trol­lare l’allocazione delle risorse e val­utare come le prin­ci­pali vari­abili influen­zano i risul­tati, cre­an­do una base sol­i­da per pren­dere deci­sioni con­sapevoli.
• Bal­anced Score­card e Activ­i­ty Based Cost­ing: col­le­gare le per­for­mance oper­a­tive e strate­giche, evi­den­zian­do le aree critiche su cui inter­venire;
• Prog­et­tazione e revi­sione del mod­el­lo di busi­ness: aggiornare con­tin­u­a­mente il mod­el­lo per­me­tte di adat­tar­si ai cam­bi­a­men­ti e di cogliere nuove oppor­tu­nità.

Questi stru­men­ti non elim­i­nano l’incertezza, ma aiu­tano a com­pren­dere meglio la realtà, ridurre i rischi e ori­entare le deci­sioni strate­giche in con­testi com­p­lessi.

Affrontare la complessità in azienda

Per pren­dere deci­sioni effi­caci, è nec­es­sario capire cosa sia la com­p­lessità e per­ché risul­ti così dif­fi­cile da gov­ernare. Una prospet­ti­va utile è quel­la stor­i­ca: guardan­do ai tre sec­oli pas­sati, si osser­va come il pen­siero occi­den­tale abbia priv­i­le­gia­to approc­ci riduzion­isti e deter­min­is­ti­ci.

Da centi­na­ia di anni, la scien­za ha inseg­na­to a scom­porre i fenomeni com­p­lessi in ele­men­ti più sem­pli­ci, anal­iz­zarli sin­go­lar­mente e indi­vid­uarne le leg­gi. Con lo scopo di ricom­por­li e com­pren­derne il fun­zion­a­men­to com­p­lessi­vo. 

Questo meto­do, chiam­a­to riduzion­is­mo, è stret­ta­mente lega­to all’idea di deter­min­is­mo, sec­on­do cui ogni fenom­e­no segue leg­gi preved­i­bili e for­mal­iz­z­abili matem­ati­ca­mente, e che, acquisendo suf­fi­ciente conoscen­za, sia pos­si­bile com­pren­der­lo e gestir­lo com­ple­ta­mente.

I vantaggi e i limiti del riduzionismo

L’approccio riduzion­ista e deter­min­is­ti­co ha por­ta­to a risul­tati stra­or­di­nari, abbi­amo: 

• com­pre­so la strut­tura del­la mate­ria, 
• cre­ato la chim­i­ca mod­er­na, 
• spie­ga­to i fenomeni elet­tri­ci, 
• svilup­pa­to motori e macchi­nari com­p­lessi, 
• iden­ti­fi­ca­to bat­teri e virus, 
• com­bat­tuto malat­tie e real­iz­za­to inter­ven­ti chirur­gi­ci capaci di sos­ti­tuire organi vitali.

Tut­tavia, ques­ta visione ha anche ali­men­ta­to l’illusione che tut­to fos­se preved­i­bile e con­trol­la­bile. Già da qua­si un sec­o­lo sap­pi­amo che non è così, ma spes­so fatichi­amo ad accettar­lo. 

L’ignoto e l’imprevedibile, in un mon­do in cui ci si affi­da a pro­ce­dure e piani­fi­cazioni rigide, appaiono come osta­coli insor­montabili.

Esempi concreti di decisioni in contesti complessi

1. Finan­za
   Le pre­vi­sioni eco­nomiche e i mod­el­li finanziari fun­zio­nano solo in con­dizioni sta­bili e per peri­o­di bre­vi. Even­ti stra­or­di­nari, come la crisi dei mutui sub­prime, han­no mostra­to i lim­i­ti dell’analisi basa­ta esclu­si­va­mente su dati stori­ci, dimostran­do l’imprevedibilità del sis­tema finanziario glob­ale.
2. Anal­isi dei rischi
   Molti stru­men­ti si basano sull’analisi stor­i­ca dei rischi, utile per even­ti preved­i­bili e gestibili, come difet­ti in una lin­ea pro­dut­ti­va. Tut­tavia, fal­lis­cono di fronte a rischi estre­mi e mai ver­i­fi­catisi pri­ma, come il ter­re­mo­to di Fukushi­ma.
3. Project man­age­ment
   La tradizionale “mania del con­trol­lo” spinge alla piani­fi­cazione rigidis­si­ma dei prog­et­ti, spes­so rac­chiusa nei dia­gram­mi di Gantt. Quan­do le con­dizioni cam­biano o emer­gono oppor­tu­nità inat­tese, questi approc­ci fal­lis­cono. Meto­di più adat­ta­tivi, come l’Agile Project Man­age­ment, per­me­t­tono di gestire meglio l’incertezza e pren­dere deci­sioni più effi­caci durante lo svilup­po dei prog­et­ti.

Altri esem­pi abbon­dano: 

• dal­la piani­fi­cazione del­la pro­duzione alla ges­tione dei team, 
• dal­la ricer­ca e svilup­po alla com­pren­sione del com­por­ta­men­to umano. 

In tut­ti questi casi, meto­di sci­en­tifi­ci e pro­ce­dure stan­dard sono utili solo in parte. La mag­gio­ran­za dei fenomeni res­ta com­p­lessa e richiede approc­ci che sap­pi­ano gestire l’incertezza e favorire l’adattamento.

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