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"Questi sono tempi di grande incertezza"
Non si contano le volte in cui ho detto e sentito dire questa frase. Di solito la sento dire quando c’è da prendere una decisione e ci si trova in un contesto complesso. Ma cosa è l'incertezza? Come l’incertezza condiziona le nostre decisioni? Quanto è ampio l’impatto dell’incertezza sui sistemi decisionali basati su intelligenza artificiale?
In questo primo articolo annoto qualche riflessione fatta sul concetto di incertezza, con la speranza che si inneschi un confronto utile a farmi approfondire aspetti che in questo momento non sto prendendo in considerazione.
Ho notato che non sempre si ha un un punto di vista comune su cosa sia l’incertezza. Per il vocabolario Treccani, l’incertezza e la condizione nella quale ci si trova quando le informazioni oppure i dati relativi ad un fatto sono malsicuri o contraddittori ed offrono una conoscenza insufficiente, o non del tutto fondata. Di solito questa condizione di incertezza è determinata da contesti complessi nei quali non è facile determinare agevolmente il livello di rischio connesso alla decisione che dobbiamo prendere.
La concomitanza di rischio e complessità spesso induce a ritenere che le condizioni di incertezza siano determinate dalla complessità di un contesto e/o dalla sua rischiosità. Tuttavia, laddove il rischio può essere valutato attraverso metodi statistici, l'incertezza implica l'incapacità intrinseca di riconoscere le variabili decisionali influenti e le loro relazioni funzionali. In merito alla complessità, non penso che un sistema complesso sia anche incerto dal momento che risulta solo caratterizzato da numerose parti che interagiscono in modo articolato e non necessariamente incerto.
Preso atto del fatto che l’incertezza non è legata alla complessità di un contesto e/o al rischio legato alle scelte da prendere, ritengo utile espandere la sua natura oltre la definizione che ne abbiamo dato in apertura e che ne riconduce la natura al solo perimetro dell’incompletezza dei dati. L’incertezza può essere ricondotta, a mio parere, anche ad aspetti legati alla comprensione inadeguata del contesto ed alle alternative indifferenziate tra le quali decliniamo le nostre scelte. Per dirla in modo più elegante e vicino ai paper accademici, l’origine dell’incertezza può essere declinata in tre dimensioni: informativa, ambientale e intenzionale.
Deriva da una informazione incompleta ed è la fonte di incertezza più frequente. Possiamo dire che si manifesta quando c’è una mancata acquisizione di dati oppure si è in possesso di un set di dati che risulta incompleto, di scarsa qualità, poco diversificato in termini dimensionali.
Risulta legata alla naturale complessità del contesto (mondo reale) nel quale è importante sapere distinguere tra relazioni causa-effetto ed altri fenomeni che non sono legati da relazioni causali. Se non si è in grado di comprendere il contesto e le relazioni che lo determinano, si corre il rischio di essere confusi dal significato contraddittorio veicolato da alcuni fenomeni.
Deriva dal fatto che, in molti casi, il decisore si basa su criteri variabili anche laddove le alternative di scelta generate sono concrete ed oggettive. In altre parole, gli esseri umani prendono le decisioni finali secondo prospettive o preferenze soggettive anche in presenza di un processo decisionale standard. Questo contesto a forte impronta soggettiva è ulteriormente accentuato da un modello decisionale nel quale le opzioni in campo sono caratterizzate da quella che possiamo definire “alternativa indifferenziata” per la quale le opportunità di scelta non presenta un chiaro fattore distintivo.
Un processo decisionale affetto da incertezza, in realtà, può essere caratterizzato da tre diverse fonti di incertezza legate alla completezza delle informazioni, al contesto ambientale ed alle intenzioni individuali. L'incertezza ambientale deriva dall'imprevedibilità dell'ambiente, mentre l'incertezza intenzionale ha origine dalle preferenze specifiche degli individui e dalle diverse esigenze. L’incertezza informativa, per quanto la si ritenga gestibile nella misura in cui si è in grado di comprendere e descrivere le relazioni causali tra le variabili e acquisendo informazioni il più complete possibile, risulta difficilmente gestibile a causa della imprevedibilità di alcuni eventi del mondo reale la cui natura è spesso determinata da componenti legate alla incertezza intenzionale.
Fonte articolo: Linkedin Article di Vincenzo Gioia
