Il sistema:
i concetti base ed il rapporto con l’economia aziendale
Per descrivere al meglio il sistema aziendale, dobbiamo porci delle domande, a volte solo in apparenza banali.
Per rispondere alla prima, posta sopra, possiamo seguire due strade. Innanzitutto, una definizione di stampo meccanico ben espressa dalla seguenti parole.
«gruppo di elementi che operano insieme per un fine comune»
J.W. Forrester, “Principles of Systems”, 1968.
L’esempio più immediato è un motore d’automobile. Componenti singoli e presenti in quantità relativamente bassa come i pistoni, valvole e bielle sono assemblati insieme.
Da ciò poi si sviluppa un macchinario che produce energia e quindi movimento. L’ altra enunciazione di sistema segue una via di tipo organico che trova piena comprensione nella citazione successiva.
«unità globale organizzata di interrelazioni
fra elementi, azioni o individui»
E. Morin, “Il metodo. Ordine, disordine, organizzazione”, 1983.
In questo caso, prendiamo in considerazione il cervello. Un organo umano composto da circa 1 Bilione (uno seguito da 12 zeri) di neuroni, fra loro collegati da 1000 dendriti presenti su ogni neurone.
Con una buona approssimazione, sono presenti quindi oltre 10.000 miliardi di connessioni. Il cervello poi, come singola unità costituita dagli elementi summenzionati, coordina come sappiamo gli altri organi interni e la mente, rendendoci esseri senzienti e vitali.
L’ aggettivo “dinamico”
Un sistema può assumere delle qualità interessanti, fra cui dinamicità e complessità.
La dinamicità di un sistema ne esprime l’evoluzione nel corso del tempo. Attraverso un modello matematico, possiamo constatare questo divenire attraverso una serie di grandezze misurabili (es. temperatura, peso, n. di quantità etc…).
Queste grandezze sono espresse in numeri reali x1, x2 … xn ed indicano, in un certo istante di tempo t, delle particolari caratteristiche assunte dal sistema, ovvero il suo stato. Le grandezze appena descritte vengono definite variabili di stato.
Possiamo esprimere il gruppo dei valori assunti dalle variabili di stato, in un certo istante t, attraverso un oggetto matematico definito vettore di stato con n elementi.
X = [ x1(t), x2(t), … , xn(t) ]
Il numero n di variabili di stato contenute in un vettore è chiamato ordine del sistema, mentre l’insieme di tutti i possibili vettori viene definito spazio delle fasi.
Cosa si intende per complessità di un sistema?
Focalizziamo ora il punto sull’accezione di complessità, strettamente intrecciata con quella di dinamicità. Alla base del sistema complesso sono quindi presenti tanti elementi variabili e interrelati fra di loro.
È altamente strutturato in un grande numero di sotto-insiemi interagenti fra di loro attraverso elevate interconnessioni che danno origine a dei comportamenti osservabili chiamati caratteristiche emergenti.
Queste caratteristiche sono riscontrabili quando il numero dei sotto-sistemi o loro connessioni superano un certo elevato numero. In generale quindi la singola conoscenza della peculiarità di ogni singolo elemento del sistema non è sufficiente a descrivere il divenire di quest’ultimo nel suo insieme.
Divenire che assume una dinamicità non lineare e fortemente influenzato dalle condizioni iniziali. In aggiunta a tutto , notiamo la presenza nel sistema dei c.d. meccanismi di retroazione (vedi più avanti).
Complicato e complesso
Ora, prendiamo visione della differenza dei concetti di complicato e complesso, da non considerarsi sinonimi. Useremo come punto di partenza proprio l’etimologia dei due termini.
- Complicato deriva dal latino cum – plicum, ovvero “piegato, avvolto assieme”, e nella sua accezione definisce l’atteggiamento analitico.
Un oggetto, oppure un fenomeno, viene studiato scomponendolo in parti più piccole per poter trovare le nozioni prime delle cose, e spiegato cosi nelle sue “pieghe”.
Ad esempio, per riparare un macchinario, lo si smonta pezzo per pezzo e ciascuno di essi viene valutato singolarmente, fino a trovarne quello difettoso.
- Complesso deriva invece dalla parola latina cum – plexum, ovvero “annodato, intrecciato assieme”, e rimarca l’atteggiamento sintetico.
In questo senso, vengono ricomposte le catene di relazioni fra i costituenti partendo dal “basso” verso l’”alto”, aumentando man mano la presa di visione d’insieme del fenomeno o dell’oggetto.
Utilizziamo l’esempio di un pezzo di tessuto riccamente elaborato. Se ne sciogliessimo i nodi delle trame e degli orditi, avremmo sì i singoli fili da esaminare, ma perderemmo la cognizione dei disegni costruiti, nell’insieme, sul tessuto stesso.
Oppure, nel caso di diagnosi mediche, non possiamo soffermarci alla sola ispezione dell’organo danneggiato, ma dobbiamo anche considerare l’esame clinico di altri organi o tessuti strettamente collegati.
Riassumendo e tenendo in considerazione quanto detto nei primi paragrafi, possiamo instaurare varie associazioni fra le nozioni esposte.
In dettaglio, possiamo accostare il complicato al meccanismo, e di converso il complesso all’organismo.
Il circuito di retroazione
Soffermiamoci ora sulla nozione di circuito di retroazione.
Esso può essere definito come un oggetto teorico che esiste in base all’interconnessione fra variabili di stato (o livello , o stock) precedentemente descritte e variabili di flusso (o flow).
Un esempio di variabili di livello, in ambito aziendale, può essere l’organismo personale.
Le variabili di flusso esprimono quei processi dinamici che agiscono sulle variabili di livello, variandone i valori e di conseguenza lo stato del sistema.
In riferimento all’organismo personale dell’impresa, una variabile flusso può essere il processo di selezione ed assunzione di risorse umane.
Per precisione, le variabili di livello non sono definite a priori, ma sono frutto di processi già avvenuti nel passato ed indipendenti da quelli che sono operativi al presente, i quali nel futuro porteranno ad ulteriori variazioni nello stato del sistema (Mollona).
A loro volta, comunque, le variabili di livello generano informazioni indispensabili per l’operatività dei processi definiti dalle variabili di flusso.
In questo modo, lo stato delle variabili livello regola i processi che influiscono sul proprio stato in momenti successivi (Mollona).
Possiamo a ragione veduta definire questo agire come veri e propri processi di feedback fra le varie tipologie di variabili. In questo approccio il presupposto della causalità lineare non è più sufficiente.
In sostanza, significa che la diretta percezione “causa-effetto” non basta più descrivere appieno il fenomeno d’indagine.
Invece, bisogna considerare che l’“effetto” può influenzare la “causa”, mettendo in essere cosi una causalità circolare.
Il concetto di causalità
Immaginiamo di avere due variabili che chiamiamo Alfa e Beta. Quando Alfa influenza Beta, siamo di fronte ad un legame causale, ovvero ad una causalità. Il legame causale può configurarsi in due polarità.
Una polarità è positiva quando una variazione di Alfa ne produce una in Beta nella stessa direzione (↑Alfa → Beta ↑, oppure, ↓ Alfa → Beta ↓).
Invece, la polarità è negativa quando ad una variazione di Alfa ne corrisponde una in Beta nella direzione opposta (↑Alfa → Beta↓, oppure, ↓ Alfa →Beta ↑).
Come possiamo rappresentare un circuito di retroazione?
Vediamo ora come un semplice esempio di circuito di retroazione.
Prendiamo due variabili livello, ovvero il settore Ricerca e Sviluppo e il reparto Vendite. Quantitativamente, la prima può quantificarsi in n. di brevetti depositati, know – how creato, esperienza e competenza del capitale preposto.
La seconda invece come ben intuibile possiamo soppesarla attraverso il numero dei prodotti e/o servizi generati ed il fatturato. Entrambe generano degli stimoli.
Un buon reparto di R&S, con alti livelli di performance, tenderà a fornire nuovi ed innovativi beni o servizi al sistema produttivo, tale da aggredire nuovi mercati e segmenti di clientela, aumentando la competitività.
Abbiamo cosi delle variabili di flow, che influenzano in maniera positiva le Vendite, aumentandone il livello. Naturalmente, questo non è mai fine a se stesso.
Infatti, un maggior fatturato derivante dalle vendite infatti crea, dopo la remunerazione dei costi e la distribuzione degli utili, nuove possibilità di investimenti.
Fra questi investimenti, il management sarà ben felice di destinarne, in sede di pianificazione, una quota proprio al reparto di ricerca, al fine di riprendere nuovamente daccapo questo circolo virtuoso.
Conclusioni
Come possiamo facilmente capire, la struttura dei sistemi è spiegata tramite l’aggregazione di molteplici circuiti di retroazione, definiti in gergo feedback loop.
In aggiunta, possiamo affermare che sistemi con struttura simile producono comportamenti osservabili simili.
Approfondiremo ulteriormente gli argomenti qui sopra menzionati, introducendo la metodologia della System Dinamics e del Dynamic Business Model Canvas. A conclusione dei prossimi contributi, l’Autore citerà puntualmente tutte le fonti utilizzate.
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