Una FILOSOFIA per i BIG DATA

Quando si parla di dati si dà per scontato che siano dati. Tentazione che prende anche chi di dati si occupa. Forse soprattutto chi di dati si occupa. O si serve. Ma i dati non sono dati… sono costrutti. Vediamo perché.

Attenzione ai dati, e soprattutto ai big data. C’è un pericolo nei big data, tanto più grande quanto grande è il loro impatto sul nostro modo di vivere e organizzarci. Certo, molti allarmi e correttivi sono stati già presentati al riguardo da più parti. Ma è per lo meno raro che si sia impostata la questione in maniera complessiva, complessa, comprensiva e, lasciatemi dire, filosofica.

Da questo punto di vista è da ricordare il filosofo francese Stiegler (La società automatica, Meltemi, 2019) che, con il suo approccio critico alle tecnologie, ha messo in evidenza come l’attuale tecnicizzazione del mondo conduca a un’automatizzazione di processi (decisionali, immaginativi e di pensiero logico) che rischiano di deprivare l’uomo di capacità fondamentali per la sua vita, individuale e associata – in primis l’immaginazione e il pensiero critico. E ciò è tanto più vero, quando più vediamo aprirsi l’era dell’impatto dei big data sulle decisioni, con meccanismi prescrittivi che riguardano anche aree che comportano creazione di senso all’interno di società e organizzazioni.

Peraltro, in molti hanno ricordato che i big data non forniscono assolute certezze, che vanno interpretati, che vanno considerati strumenti operativi; per approfondire questo tema, rimando al numero di dicembre 2013 della Harvard Business Review e, in particolare, ai saggi “Analitica 3.0” di T. H. Davenport e “Il problema della credibilità dei dati” di T. C. Redman. Resta però la sensazione che la capacità di formattazione della realtà dei big data – unita all’operato sempre più importate delle AI – generi o possa generare precisamente un effetto di alienazione dei decisori, siano essi governanti, dirigenti di aziende, politici, rispetto alla definizione della realtà. Insomma, il pericolo è che dati e realtà diventino, o meglio siano percepiti, come la stessa cosa. E come vedremo, in parte è così, ma non solo e non proprio.

Chi opera nelle organizzazioni, private, pubbliche o governative, ne ha in parte coscienza e va detto che, in modi abbastanza frammentati, particolari, eppure mai complessivi, come ho già detto, compaiono segni di una certa consapevolezza della necessità di fare attenzione ai big data – il che, detto in termini organizzativi, significherebbe tuttavia avere una vision, una strategia e un management relativo ai big data.

Vi è per esempio chi dice che bisogna tenere presente che i sensori sono di un certo tipo e non di un altro, rilevano certi dati e non altri, sono disposti secondo una certa programmazione e non un’altra.  E questo è un primo punto importante: i sensi (i sensori), così come sono organizzati, sono una scelta tra le tante possibili. Il richiamo al fatto che i big data siano strumenti operativi spesso si accompagna alla disamina dei processi decisionali dell’ente o organizzazione che li utilizza, processi che peraltro spesso non sono strutturati in modo tale da tenere conto dei dati – a volte anche di quelli che ci sono già. E questo è un secondo punto importante: è necessario pensare ai big data all’interno dell’operatività effettiva dei sistemi e delle organizzazioni, che devono prendere decisioni in vista di uno scopo secondo interessi e modalità di azione proprie, a loro volta declinati tatticamente da circostanze di varia natura. Infine, c’è chi ha detto che non bisogna dimenticarsi che le decisioni (anche quelle automatiche) riguardano il futuro e che pertanto non possono essere per forza corrette, come hanno notato R. L. Martin e T. Golsby-Smith (“Il management è ben più che una scienza”, in Harvard Business Review del novembre 2017) ricordando che il management non è una scienza, proprio perché deve costruire un mondo che non c’è. E questo è un terzo punto importante: stiamo parlando di un mondo da creare, non di un mondo da mappare, e anche i meccanismi diagnostici o predittivi più raffinati nascono e agiscono in funzione di quali e quanti dati hanno raccolto, e quindi di una mappa – che, come è risaputo, non è il territorio.     

Quanto sopra però non ci sembra colga la questione essenziale, che ha a che fare con una circostanza fondamentale: posto che, come vedremo più avanti, i big data non sono solo dati (anticipiamo: sono costrutti), va detto che sono parte essenziale di un sistema (un tempo si sarebbe detto sociotecnico) che, come tutte le grandi innovazioni tecnologiche, offre tanto opportunità quanto vincoli. Così come la scrittura, la luce elettrica e l’automobile, i big data/AI sono un dispositivo che crea un mondo. Un mondo dove si possono fare cose che non si facevano prima e non ha più senso fare altre cose che si facevano prima. Questo, tra l’altro, comporta che non siano semplicemente degli strumenti, nel senso più semplice e popolare del significato della parola. Ma c’è un altro punto: il sistema big data/AI/automazione cresce con enorme velocità, il che significa, se quanto sopra ha un senso, che noi stiamo creando molto velocemente un sistema che crea un mondo. Sappiamo controllarlo?  Sappiamo dove ci porta? In che mondo? E c’è un’unica realtà?

Per dirimere le varie questioni a cui ci porterebbe una discussione in merito, credo abbia senso chiedere aiuto a una particolare filosofia: il costruttivismo, e, insieme, alla teoria dei sistemi complessi, che con il costruttivismo è fortemente imparentata, di cui voglio ricordare quali autori di riferimento Maturana e Varela (Autopoiesi e cognizione: la realizzazione del vivente, Marsilio, 1985).  

In che modo ci possono aiutare questi sistemi di concetti e teorie? Vi sono alcuni assunti fondamentali da tenere presenti, tra cui quanto già detto: i dati non sono “dati”, ma già fin da subito dei costrutti. In verità questo parere è tipico di molti filosofi, specialmente di area pragmatista e al riguardo voglio ricordare Robert Brandom (Articulating Reason: An Introduction to Inferentialism, Harvard University Press, 2000), il quale sostiene che semantica (la mappa) e pragmatica (l’agire, l’avere effetto) del linguaggio formano un intreccio di base, e che vocabolari e pratiche sociali vadano analizzati insieme, come facenti parte di un sistema unico. Il che ci porta a ribadire che siamo nell’ambito del fare e non del sapere (o per meglio dire: un intreccio tra fare e sapere). E ci fa capire come le pratiche (organizzative, manageriali, di gestione dei fenomeni) e il sistema di aspettative e interessi ad esse collegate conformino il dato alla sua origine: come si dice spesso, se hai solo un martello vedi solo chiodi e se hai tanta fame vedi molti polli arrosto. Anche le neuroscienze ci confortano: i dati della percezione non sono mai puri, ma pre-condizionati dalle aspettative –  vi siete mai svegliati in una camera d’albergo senza capire nella penombra che forma avessero gli oggetti intorno a voi? Ecco: in quel caso il vostro sistema di aspettative era mal settato.

Tutto ciò prende luce, per così dire, rifacendoci al punto chiave del costruttivismo: per usare le parole di Humberto Maturana “tutto ciò che è detto, è detto da un osservatore”, il che significa che non esiste alcuna descrizione di realtà indipendente dall’osservatore che la osserva. Ma c’è di più: la teoria costruttivista ci dice che tutta l’evoluzione di un’organizzazione (di un organismo, di una popolazione, di una società) altro non è che la costruzione della realtà in cui si trova a vivere in un processo di interazione continua con l’ambiente. Detta in altri termini: non esiste una sola realtà, ma tante realtà quanti punti di vista. Se pensate a com’è la realtà di un cane, fatta soprattutto di odori, capirete subito quanto questa frase sia vera. Il punto essenziale da capire e ritenere è che conoscere e agire vanno di pari passo e non c’è uno prima dell’altro. E che nella loro interazione inestricabile noi costruiamo il nostro mondo, in correlazione con altri mondi, beninteso, ovvero altri sistemi (per esempio il mercato, o la società civile o il sistema sanitario). Ancora, con un esempio: è l’ape ad avere imparato a succhiare il polline o sono i fiori ad avere prodotto un polline fatto in modo tale da essere portato in giro dall’ape per favorire la riproduzione? Risposta: sono co-evoluti insieme.  

Così come co-evolvono insieme i big data, i sistemi di decisione che vi si appoggiano, la scelta e la dislocazione dei sensori, quello che essi rilevano e tutto il resto. Allo stesso modo di una specie biologica, l’organizzazione evolve e co-evolve con l’ambiente (e con i propri sotto-sistemi interni) definendo nel corso del tempo una propria identità, un proprio sistema di aspettative, di prassi e così via. E allora dove sta il problema?

Il problema consiste nel fatto che la “realtà” che si co-costruisce con i big data può essere facilmente vista come unica. Sia per un atteggiamento già visto molte volte nella storia delle organizzazioni e dei governi (per lo meno nelle loro dichiarazioni), ovvero la tendenza ad appoggiarsi ai sistemi tecnici e ad avere in loro aspettative eccessive; sia per la capacità dei big data di modificare le prassi organizzative e quindi di guidare il sistema organizzazione verso un certo tipo di evoluzione che a sua volta genera aspettative e interessi che a loro volta modificano il sistema (sensoriale) dell’organizzazione. Risultato: i big data possono portarci verso linee evolutive non ottimali. Questo perché una volta che l’organizzazione si è conformata in un certo modo allora vede solo la realtà che questo suo modo di esistere comporta. È l’unica? In un certo senso sì: è quella realtà, quella di quel modo di esistere lì. Potrebbe essere diversa? Certamente sì, se il sistema organizzazione avesse preso strade evolutive diverse.

C’è inoltre una complicazione: sempre rimanendo in paragone con la biologia, è come se il sistema big data / AI / automazione stesse fabbricando i propri organi di senso – oltre che i modi di processare i dati della percezione. Se paragoniamo l’organizzazione politica, sociale ed economica a una specie, essa evolve a una velocità impressionante e pure progetta parti di questa evoluzione (dico parti, perché la razionalità, si sa, è limitata). E sappiamo che ci sono progetti evolutivi fallimentari. Di nuovo: sappiamo dove stiamo andando? E con un intervento sempre più profondo delle AI?

Ora, lo scopo di questo articolo non vuole essere allarmistico, vorrei soltanto porre l’attenzione su un punto chiave che l’avvento dei big data può mettere in ombra: la realtà in cui le organizzazioni si trovano a operare sono un loro prodotto, un loro costrutto, in gran parte determinato dai big data. Ma vi sono altri mondi e altre realtà possibili. Che si possono costruire.

Per evitare questo effetto di “chiusura della prospettiva” si possono fare molte cose. Ne suggerisco alcune:

  • Variare l’apparato sensoriale, anche a caso (sensori diversi, in altri posti)
  • Chiedersi cosa altro si potrebbe misurare (per non parlare di quali altre correlazioni tra dati prendere in considerazione)
  • Chiedersi quanto i dati generati rispondano alle aspettative di chi li usa
  • Variare le aspettative che si hanno sui dati per vedere quali (altri) dati queste aspettative vorrebbero
  • Usare altri organi di senso – il capo della task force si faccia un giro in prima linea!

Certo, per fare tutto questo, e magari anche molto altro, bisogna tuttavia avere la consapevolezza che i dati non sono la realtà. Userò una parola grossa: epistemologia, che in soldoni significa conoscere il modo con cui si acquisisce conoscenza. Chi ci guida dovrebbe saperne un po’, almeno i rudimenti. Sul rapporto tra digitalizzazione del mondo, prassi politiche e organizzative, sapere scientifico e umanistico, segnalo il bell’articolo di Gianfranco Rebora, “La transizione digitale”, apparso su Sviluppo &Organizzazione Novembre/Dicembre 2018, che comprende un serrato confronto con Alberto F. De Toni e Enzo Rullani (autori di Uomini 4.0: ritorno al futuro, Franco Angeli, 2018).

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HR Consultant & Coach , Cervari Consulting
Comunicazione, risorse umane, scrittura e filosofia, con una certa passione per Watzlawick, il pragmatismo, la psicoanalisi e la filosofia politica. E coach e filosofo consulente.
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