La razionalità economica: evoluzione e prospettive future

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Introduzione

La razionalità economica rappresenta uno dei pilastri fondamentali dell’economia aziendale, costituendo il presupposto teorico su cui si fondano le decisioni imprenditoriali e la gestione d’impresa. Questo concetto, che ha attraversato un’evoluzione significativa nel corso del tempo, si riferisce alla capacità degli agenti economici di effettuare scelte coerenti con obiettivi predefiniti, massimizzando l’utilità o il profitto dati determinati vincoli di spesa e/o di natura socio-ambientale. Il presente contributo analizza l’evoluzione della razionalità economica in ottica applicativa proponendo una proiezione futura anche sulla base dell’uso di nuove tecnologie come l’intelligenza artificiale.

1. Le radici filosofiche del concetto

La razionalità economica affonda le sue radici nella tradizione filosofica occidentale. Il concetto di razionalità strumentale, centrale nell’economia, infatti deriva dalla distinzione aristotelica tra:

• Razionalità teoretica (episteme): conoscenza dei principi immutabili;
• Razionalità pratica (phronesis): saggezza nell’azione concreta;
• Razionalità tecnica (techne): capacità di produrre risultati.

L’economia aziendale può essere inquadrata nell’ambito sia della razionalità pratica che tecnica dove, per l’appunto, la saggezza viene collegata all’agire nel concreto, traducendosi nella ponderazione attiva delle scelte orientate al conseguimento di fini determinati con l’impiego ottimale di mezzi scarsi (risultato c.d. economico).

Per la successiva analisi, particolarmente significativa nel campo filosofico risulta la teorizzazione dell’azione sociale di Max Weber che nella sua opera Economia e società (1922) distingue quattro tipi di azione sociale:

• Azione razionale rispetto allo scopo (calcolo mezzi-fini tipico dell’agire economico);
• Azione razionale rispetto al valore (coerenza con principi etici);
• Azione affettiva: guidata dalle emozioni;
• Azione tradizionale: basata su consuetudini.

Infatti, sebbene l’economia aziendale tradizionale si sia concentrata solo sul primo tipo, le evoluzioni recenti integrano sempre più la razionalità rispetto al valore, specialmente nella CSR e nell’etica d’impresa, coinvolgendo anche ambiti apparentemente differenti. Ci si riferisce, in particolar modo, all’apertura del pensare e del fare economia secondo approcci psico-sociali.

2. Evoluzione storica

In ambito strettamente economico, il concetto di razionalità economica affonda le sue radici nella teoria classica. Pioniere indiscusso, Adam Smith, con la metafora della “mano invisibile” ne La ricchezza delle nazioni (1776), pose le basi per l’idea che gli individui, perseguendo razionalmente il proprio interesse, contribuiscono involontariamente al benessere collettivo. La realizzazione del benessere collettivo involontario indica che secondo tale approccio risulta centrale l’attività del singolo per sé stesso, creando una contrapposizione con il c.d. collettivismo. Il benessere collettivo, infatti, viene raggiunto solo come risultato ultimo e per effetto della somma del benessere individuale di ognuno. Il punto debole di tale impostazione risiede nella scarsa considerazione della distribuzione della ricchezza. In altri termini, non si tiene conto delle reali possibilità del singolo tale per cui il benessere collettivo rappresenta, in realtà, solo una parte della società. Successivamente, con la teoria neoclassica, sviluppatasi tra la fine dell’Ottocento e i primi del Novecento, viene formalizzato il concetto di homo oeconomicus, ovvero un agente razionale perfettamente informato che massimizza sistematicamente la propria utilità o il proprio profitto. In ambito aziendale, questo si traduceva nell’assunzione che le imprese perseguissero esclusivamente la massimizzazione del profitto nel breve periodo. L’impostazione neoclassica appariva già fallace alla sua emersione. Infatti, sebbene si possa condividere l’obiettivo della massimizzazione del profitto, a fortiori la massimizzazione relegata solo al breve periodo, anche in ragione della scarsa capacità di prevedere gli andamenti del mercato, risultava effimero rispetto all’obiettivo principale dell’agire economico che è la continuità. Un punto di svolta cruciale si è verificato con Herbert Simon, premio Nobel per l’economia nel 1978, che introdusse proprio il concetto opposto, ovvero la c.d. razionalità limitata (bounded rationality). Simon riconobbe che, nella realtà aziendale, i decisori operano con:

• Informazioni incomplete (l’informazione ha i suoi costi e vi sono asimmetrie naturali e di posizione sociale);
• Capacità cognitive limitate (rispetto alla dinamicità e alla vastità degli eventi);
• Tempo ristretto per le decisioni.

Secondo Simon, piuttosto che massimizzare, le imprese e i manager tendono a satisficing, ovvero ricercano soluzioni soddisfacenti piuttosto che ottimali. Secondo tale prospettiva, ad esempio, un’impresa che deve scegliere un fornitore non analizza tutti i fornitori possibili nel mondo, ma esamina un numero limitato di candidati fino a trovarne uno che soddisfi i requisiti minimi di qualità, prezzo e affidabilità. Questa è una decisione razionale dati i vincoli cognitivi e temporali, anche se non è “ottimale” in senso matematico. Questo approccio ha rivoluzionato l’economia aziendale, riconoscendo la complessità del processo decisionale reale. La razionalità sviluppata secondo la visione di Simon comporta all’interno dell’azienda l’adozione di strategie per superare i limiti individuali. È in questo senso che si sviluppano il lavoro per specializzazione (riduce la complessità cognitiva per ciascun decisore), la standardizzazione delle procedure e dei processi (codificano soluzioni satisficing per problemi ricorrenti) e le suddivisioni strutturali-organizzative per gerarchia (ripartiscono le decisioni a diversi livelli di complessità). Gli elementi appena menzionati si basano per lo più tutti sul concetto di ripetizione. In altri termini, attraverso le c.d. routines organizzative, Nelson e Winter (1982), si forma una memoria organizzativa che consente di eseguire determinate azioni in breve tempo massimando l’utilità. Le routines, infatti, sono manifestazioni di razionalità limitata: invece di ottimizzare ogni volta, l’organizzazione replica soluzioni che hanno funzionato in passato (c.d. scorciatoie). Tali scorciatoie rappresentando, quindi, una delle soluzioni maggiormente impiegate al problema della razionalità limitata ma da sole non sono sufficienti in quanto, come enfatizzava Keynes (1936) molte decisioni economiche avvengono in condizioni di incertezza radicale, dove la razionalità come calcolo probabilistico non funziona. E’ per questo che risultano indispensabili, non solo strategie imitative che ripetano soluzioni simili per problemi simili ma, è necessario sviluppare capacità adattative per far fronte alla diversificazione degli eventi e degli scenari futuri.

Nella tradizione italiana dell’economia aziendale, l’economicità rappresenta il principio guida della gestione razionale. Come sostenuto da Amaduzzi e successivamente approfondito da Giannessi, agire secondo economicità implica:

• Equilibrio economico durevole;
• Capacità di remunerare adeguatamente tutti i fattori produttivi;
• Autonomia economica nel lungo periodo.

L’azienda razionale, quindi, secondo tale approccio, non persegue semplicemente il profitto di breve periodo, ma la sopravvivenza e lo sviluppo nel tempo, bilanciando efficacia (raggiungimento degli obiettivi) ed efficienza (ottimizzazione delle risorse). A tal proposito si richiamano alcuni esempi concreti contemporanei. Il caso paradigmatico è rappresentato dal colosso imprenditoriale Amazon. Infatti, per oltre un decennio, l’azienda ha deliberatamente sacrificato i profitti immediati per investire in infrastrutture, tecnologia ed espansione del mercato. Questa strategia, apparentemente “irrazionale” secondo la logica neoclassica della massimizzazione del profitto di breve periodo, si è rivelata estremamente razionale in ottica di creazione di valore durevole e di posizionamento competitivo dominante. Un caso storico, invece, è rappresentato dal c.d. Toyotismo e la sua produzione snella. Il Toyota Production System (TPS) illustra come la razionalità economica si concretizzi in pratiche operative. Eliminando gli sprechi, riducendo le scorte e implementando il just-in-time, Toyota ha dimostrato che la razionalità non consiste solo nell’ottimizzazione matematica, ma anche nell’apprendimento continuo e nel miglioramento incrementale riconoscendo la razionalità limitata degli operatori e trasformandola in un sistema di conoscenza distribuita. In definitiva, dalla concezione della capacità di possedere le informazioni e quindi di scegliere secondo una razionalità perfetta, si è giunti alla concretizzazione dell’azione economica e con essa alla familiarizzazione con i limiti della conoscenza che a sua volta ha portato alla ricerca di strategie di superamento.

3. Nuove Prospettive

Il problema della ingovernabilità delle informazioni, però, non è rimasto isolato ma, con l’evoluzione sociopolitica e tecnologica della società e quindi dei mercati ci si è dovuti rapportare con nuove sfide. La dottrina più recente, rappresentata da autori, come Porter e Kramer (2011) con il concetto di Creating Shared Value, ad esempio, propone un’evoluzione della razionalità economica che integra la sostenibilità ambientale e sociale. In altri termini, le scelte economiche non vengono effettuate solo in base alla produttività in un dato settore ma, secondo un’analisi delle condizioni sociopolitiche e ambientali in cui si opera. Come esempio del primo tipo si richiama il caso Apple. Infatti, Steve Jobs fu capace di anticipare l’evoluzione digitale e di capire che dal computer si sarebbe passati ai dispostivi mobili (iPod (2001), entrò nella musica digitale, iTunes Store (2003 creò nuovo modello di business per contenuti digitali, iPhone (2007) rivoluzionò telefonia mobile, App Store (2008) creò ecosistema di terze parti. Come esempi del secondo tipo si richiamano, invece, il caso Nestlé che proiettando la produzione sulla base del parametro del grado di nutrizione nel mondo sviluppò prodotti fortificati per mercati in via di sviluppo che affrontavano malnutrizione creando al contempo nuovi mercati e il caso Nespresso in Africa che effettuò ingenti investimenti in formazione di agricoltori locali che migliorano qualità del caffè e condizioni di vita creando approvvigionamento stabile (economia geolocalizzata).

Volendo sintetizzare, la razionalità aziendale contemporanea riconosce che:

• La creazione di valore per gli stakeholder (non solo per gli shareholder) è razionale nel lungo periodo;
• L’impatto ambientale e sociale costituisce un elemento di rischio e opportunità strategica;
• La legittimazione sociale è condizione necessaria per la sopravvivenza aziendale.

E nell’ottica dell’impatto socio-ambientale assume un ruolo preponderante l’evoluzione tecno-informatica e con essa l’esplosione dell’intelligenza artificiale. È, ormai, noto che gli algoritmi sono in grado di elaborare quantità di informazioni impossibili già da gestire per la mente umana, potenzialmente superando i limiti della razionalità limitata di Simon. I principali punti di forza dell’intelligenza artificiale si basano proprio sulla capacità computazionale. Infatti, gli algoritmi sono in grado di:

• Elaborare quantità massive di dati (Big Data);
• Identificare pattern non evidenti all’analisi umana (metodo associazione);
• Eseguire calcoli complessi in tempo reale;
• Apprendere e migliorare nel tempo (Machine Learning).

Per richiamare un attore economico contemporaneo si pensi al c.d. pricing dinamico applicato da Amazon. In sostanza, sfruttando l’intelligenza artificiale, Amazon effettua giornalmente un aggiustamento dei prezzi basandosi su:

• Prezzi concorrenti;
• Livelli di inventario (capacità di offerta);
• Domanda prevista (proiezione delle scelte passate in correlazione alle tendenze del mercato);
• Comportamento storico dei clienti (scelte passate);
• Fattori stagionali e temporali (ambiente).

Aziende come DHL usano AI per prevedere la domanda con maggiore precisione, ottimizzare le rotte di consegna in tempo reale e quindi ridurre i costi della spedizione e soddisfare i clienti anche a mezzo della riduzione dei tempi di consegna. Non solo, si fa uso dell’intelligenza artificiale anche per rendere più sicuri i veicoli attraverso una manutenzione predittiva.

L’intelligenza artificiale viene usata anche per la selezione del personale e per monitorane i risultati in termini di soddisfazione lavorativa e prospettive di carriera. Talent Analytics Google e altre tech companies, ad esempio, usano people analytics per prevedere quali candidati avranno successo, identificare dipendenti a rischio di abbandono e personalizzare percorsi di sviluppo.

Analizzare tutti questi fattori con un livello di ottimizzazione è praticamente impossibile per decisori umani, almeno nel breve periodo.  D’altro canto, nonostante le capacità impressionanti, l’intelligenza artificiale presenta limiti fondamentali che ridimensionano l’idea di una “razionalità perfetta” computazionale che si possono racchiudere in tre macro-problematiche:

1. Il problema della definizione degli obiettivi. Il problema della razionalità si sposta dal “come ottimizzare” al “cosa ottimizzare“. In altri termini, gli algoritmi scelgono sulla base degli obiettivi impostati ma, non hanno capacità di critica. Di conseguenza, vi è il rischio di ottenere dei risultati socialmente problematici;
2. Black box. I modelli di deep learning sono spesso “black box” ovvero producono risultati accurati ma non spiegabili. Questo crea problemi di regolamentazione, di responsabilità delle decisioni e di fiducia organizzativa;
3. Bias. Gli algoritmi apprendono dai dati storici, incorporando in tal modo anche i bias eventualmente presenti in questi dati (es. Amazon dovette abbandonare un algoritmo di recruiting perché discriminava sistematicamente le donne. L’algoritmo, infatti, aveva “appreso” dai dati storici (prevalentemente uomini nelle posizioni tech) che essere uomo era correlato al successo).

La presenza di questi limiti ci consegna una grande e attuale verità ovvero l’impossibilità di sostituire l’intelligenza artificiale all’operato dell’uomo. La frontiera più promettente, infatti, non è sostituire l’intelligenza umana con l’intelligenza artificiale, ma combinarle in modo complementare. Da una parte vi è la capacità della seconda nell’elaborazione e nell’associazione dei dati, dall’altra vi è la prima nella definizione degli obiettivi e nelle scelte ultime ponderate secondo un giudizio contestuale.

Ad ogni modo, ciò che rileva è che in ambienti VUCA (volatili, incerti, complessi, ambigui), così come si presenta il mercato moderno, la razionalità non può più essere concepita come ottimizzazione statica, ma come capacità di apprendimento, sperimentazione e adattamento continuo.

Conclusioni

La razionalità economica nell’economia aziendale ha percorso un lungo cammino evolutivo. Dalla concezione meccanicistica dell’homo oeconomicus, si è passati alla comprensione della complessità del processo decisionale reale ove l’uomo è posto continuamente in rapporto con i limiti della conoscenza che è in grado di possedere in un certo tempo e in relazione a un certo settore a fronte dei mezzi tecnologici disponibili. Si è appreso che le sfide del XXI secolo – crisi climatica, disuguaglianza crescente, disruption tecnologica, polarizzazione sociale – richiedono forme evolute di razionalità economica che trascendano l’ottimizzazione ristretta per abbracciare creazione di valore sostenibile e condiviso. Infatti, si pensa che le organizzazioni che prospereranno saranno quelle capaci di sviluppare questa razionalità complessa: tecnicamente sofisticate ma eticamente fondate, analiticamente rigorose ma umanamente sensibili, efficienti nel breve ma sostenibili nel lungo, profittevoli per gli azionisti ma preziose per la società. In altri termini, il profitto reale non deve essere calcolato solo sul parametro individualistico ma deve tenere in considerazione l’ambiente socioeconomico e politico in cui si opera. Pertanto, si può concludere dicendo che la razionalità economica, nel suo senso più pieno, non è semplicemente la capacità di calcolare mezzi ottimali per fini dati, ma la saggezza di scegliere fini degni e perseguirli con mezzi appropriati, in un contesto di vincoli reali, responsabilità multiple e incertezza irriducibile.

Questo è il compito – intellettualmente stimolante, praticamente rilevante, eticamente imperativo – dell’economia aziendale contemporanea: formare manager che siano non solo tecnicamente competenti ma anche saggi, non solo efficienti ma anche responsabili, non solo razionali ma anche umani.

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