Incertezza radicale: Il processo decisionale al di là dei numeri

Recensioni dei lettori

Il libro “Incertezza radicale” di John Kay e Mervyn King esplora i limiti dei modelli probabilistici nel processo decisionale in condizioni di incertezza radicale. Il libro sostiene una comprensione del rischio che trascende l'analisi quantitativa ed enfatizza la narrazione e il contesto. Sebbene sia lodato per le sue discussioni approfondite e la sua rilevanza, molti recensori ne criticano la lunghezza, la ripetitività e l'occasionale mancanza di chiarezza nei dettagli.

⬤ Importanti intuizioni sul processo decisionale in condizioni di incertezza.
⬤ La distinzione tra incertezza risolvibile e radicale è ben articolata.
⬤ Narrazioni coinvolgenti che illustrano efficacemente i punti.
⬤ Offre una visione critica dell'affidamento a modelli probabilistici.
⬤ Può essere compreso da lettori con diversi livelli di familiarità con l'economia.

⬤ Il libro è eccessivamente lungo e ripetitivo, e alcuni recensori suggeriscono che avrebbe potuto essere molto più breve.
⬤ Alcune critiche riguardano la gestione degli esempi e dei fatti da parte degli autori, con conseguenti accuse di eccessiva semplificazione o di errori.
⬤ Non è adatto a lettori occasionali; si rivolge più a un pubblico accademico.
⬤ Alcuni recensori hanno ritenuto che non fornisse sufficienti nuovi spunti rispetto ad altre opere su argomenti simili.

(basato su 61 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Radical Uncertainty: Decision-Making Beyond the Numbers

Contenuto del libro:

Alcune incertezze sono risolvibili. Le tabelle attuariali dell'industria assicurativa e la ruota della roulette del giocatore d'azzardo si prestano entrambe agli strumenti della teoria delle probabilità.

La maggior parte delle situazioni della vita, tuttavia, comporta un tipo di incertezza più profonda, un'incertezza radicale per la quale i dati storici non forniscono indicazioni utili per i risultati futuri. L'incertezza radicale riguarda eventi i cui fattori determinanti non sono sufficientemente compresi per poter conoscere le probabilità o fare previsioni. Prima che il Presidente Barack Obama prendesse la fatidica decisione di inviare i Navy Seals, i suoi consiglieri gli hanno offerto stime molto divergenti sulle probabilità che Osama bin Laden si trovasse nel complesso di Abbottabad.

Nel 2000 nessuno, tantomeno Steve Jobs, sapeva cosa fosse uno smartphone; come si poteva prevedere quanti ne sarebbero stati venduti nel 2020? E i consulenti finanziari che forniscono con sicurezza le informazioni richieste nel pacchetto standard di pianificazione pensionistica - quali saranno i tassi di interesse, il costo della vita e il vostro stato di salute nel 2050? --dimostrano solo che i loro consigli sono inutili. I limiti della certezza dimostrano il potere del giudizio umano rispetto all'intelligenza artificiale.

Nella maggior parte delle decisioni critiche non ci possono essere previsioni o distribuzioni di probabilità su cui si possa ragionevolmente fare affidamento. Invece di inventare numeri per colmare le lacune della nostra conoscenza, dovremmo adottare strategie aziendali, politiche e personali che siano robuste rispetto a futuri alternativi e resilienti agli eventi imprevedibili.

All'interno della sicurezza di una narrativa di riferimento così robusta e resiliente, l'incertezza può essere accolta, perché è fonte di creatività, eccitazione e profitto.