Formazione

In tutte le nostre attività, sia nella vita privata sia in quella lavorativa, ci troviamo a dover prendere delle decisioni e a confrontarci con l'incertezza: incertezza sugli avvenimenti futuri e sulle loro conseguenze, incertezza sulla completezza e affidabilità delle informazioni in nostro possesso, incertezza sui possibili fattori esterni che possono influire sulla buona riuscita dei nostri programmi. Un corretto processo decisionale deve basarsi su una valutazione quantitativa di queste incertezze e questo richiede il ricorso alla nozione di probabilità. Questo corso presenta i vari aspetti che dovrebbero essere considerati per avvicinarci alle cosiddette scelte data-driven, ossia basate sull’opportuno utilizzo di valutazioni quantitative: la corretta valutazione delle probabilità sulla base delle informazioni a disposizione, l’attenzione da prestare ai possibili bias di tipo psicologico e cognitivo che potrebbero influire sulle decisioni, le valutazioni di carattere etico e reputazionale che non possono essere trascurate quando si devono prendere decisioni efficaci a lungo termine. Il corso sarà accompagnato dalla presentazione e discussione di un nutrito gruppo di esempi tratti dalla letteratura militare, storica ed industriale e dall’analisi di alcuni casi di studio e di business frutto dell’esperienza di Pangea Formazione nell’ambito dell’applicazione dell’approccio probabilistico Bayesiano e dei metodi quantitativi a supporto delle decisioni in ambito strategico, aziendale e industriale.

Contenuti del corso

  1. Il concetto di decisione razionale
    Cosa si intende per decisioni razionali. Decisioni razionali in contesti strategico e aziendale. Possibili errori legati all’incertezza ed all’eccesso di informazioni. Aspetti etici legati al decision making.
  2. Introduzione agli strumenti quantitativi come supporto alle decisioni
    Strumenti quantitativi a supporto della valutazione di rischi e conseguenze delle decisioni. L’importanza della creazione di un modello del processo su cui si deve decidere.
  3. Introduzione alla statistica inferenziale e al ragionamento probabilistico bayesiano
    Richiami sui concetti di probabilità ed incertezza, con una introduzione ai concetti fondamentali della statistica. Problemi nel valutare in modo consistente e coerente le probabilità. L’approccio bayesiano ed il processo inferenziale. Costruzione di un modello probabilistico e sua importanza nelle applicazioni reali. Valutazione del modello.
  4. Introduzione alle reti bayesiane
    Breve introduzione alle reti bayesiane e loro caratteristiche principali. Variabili osservate e inferenza sulle variabili non osservate. Costruzioni di rete bayesiane e parameter learning. Esempi didattici di reti bayesiane per compiere il processo di inferenza. Esempi di applicazione delle reti bayesiane per compiere predizioni e valutazioni in ambito aziendale.
  5. Teoria dei giochi
    La teoria dei giochi: overview storica e concetti principali. Il gioco come un naturale strumento per l’estensione del decision making in ambito competitivo. L’equilibrio di Nash come soluzione desiderabile di un gioco. Esempi e toy model. Esistenza di equilibri di Nash in alcuni esempi di semplice gioco. L’emergere del bluff come componente di una strategia di equilibrio in condizioni di incertezza.
  6. Violazioni della razionalità nelle decisioni reali
    La teoria dell’homo oeconomicus come paradigma del decisore razionale. ‘Paradossi’ nelle decisioni umane (risk aversion, Allais’ paradox, ecc.). Bias ed euristiche che influenzano la razionalità delle scelte umane: euristica della rappresentatività, framing effect e altri. Introduzione alla neuroeconomia.
  7. Applicazione dell’approccio probabilistico in vari ambiti
    Esempi di applicazione nell’ambito del fraud management aziendale, della gestione delle manutenzioni predittiva di asset tecnologici, dell’utilizzo dei big data per prevedere trend di interesse, del controllo di stormi di droni, della scienza forense e della storia militare (con particolare focus sulla decrittazione dei messaggi cifrati con le macchine Enigma durante la Seconda Guerra Mondiale e con il risk assessment di incidenti nucleari durante la guerra fredda).

È preferibile prevedere anche senza certezza alcuna,
che non prevedere affatto
Henri Poincare

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