Ogni volta che un’argomentazione o una decisione inizia con la parola “suppongo” è probabile che sia sbagliata. Quanto affermato, ovviamente, riguarda dichiarazioni basate sull’assenza di dati oggettivi e di fatti soggetti alla logica booleana (ovvero scenario sì/no, senza possibilità di terze risposte).

La conoscenza individuale è stata lo strumento più utilizzato nella storia dell’umanità per prendere decisioni importanti, poiché in assenza di alternative rappresenta il quadro ottimale per minimizzare gli errori nel prendere le migliori iniziative per il futuro. Ma ciò che, a volte, sfugge alla coscienza dei decisori è che la loro mente è necessariamente soggetta ad errore: non siamo in grado di catturare completamente la realtà dell’universo esterno, possiamo solo costruire un quadro interno secondo i nostri filtri e le nostre capacità di elaborazione delle informazioni.

Di conseguenza, poiché l’informazione interna è strettamente limitata ed è spesso influenzata dalle emozioni e dal filtro interno della mente, il quadro della realtà che usiamo per prevedere gli impatti e gli effetti ricostruirà uno scenario che sarà necessariamente lontano da quello che si manifesterà una volta che ci impegniamo in quella direzione. Ciò che minimizza l’errore di percezione e standardizza le dinamiche esterne in modo relativamente oggettivo sono i dati: gli strumenti di misura possono essere relativamente più oggettivi rispetto alla mente umana e possono creare un quadro più stabile dello scenario esterno, almeno per alcune metriche e variabili.

Vi fidereste di più di un ricordo umano di un evento o di un video? Questa possibilità è consentita dalla crescente capacità delle macchine di percepire la realtà esterna e di raccogliere dati in un formato strutturato e standardizzato oltre che dalla loro capacità di normalizzare le informazioni non strutturate, che rappresentano ancora la tipologia più disponibile. Le aziende stanno prendendo coscienza del passaggio verso l’ottimizzazione del processo decisionale umano attraverso le capacità analitiche e l’alfabetizzazione dei dati (data literacy).

L’arte di prendere decisioni sta diventando più scientifica e meno “discrezionale”, soprattutto quando gli scenari costruiti dalla modellazione dei dati sono di qualità sempre più superiore. Ecco perché la data literacy è il nuovo framework comune universale che deve essere adottato da tutti coloro che vogliono riuscire a prendere decisioni migliori, poiché il “penso sia così” non è più sufficiente a giustificare una scelta, e a sviluppare la capacità di lavorare con i dati: la comprensione della logica computazionale, insieme ai fondamenti della programmazione, è una competenza essenziale per tutti i partner commerciali e i manager all’interno di un’azienda.

Catturare le intuizioni dai dati è essenziale in quanto è un’estensione del processo decisionale umano: è necessario essere fluenti nella programmazione e nella scienza dei dati per capire come i dati sono strutturati per ricostruire uno scenario più chiaro per cui affidarsi a terze persone significherebbe perdere il quadro generale di ciò che sta realmente accadendo. In futuro, le aziende si affideranno sempre di più a decisioni meno “discrezionali” ed i migliori decisori non saranno necessariamente sviluppatori a tempo pieno ma avranno sufficiente esperienza nella programmazione e profonda conoscenza dei dati per guidare con successo il processo creativo bottom-up insieme al metodo scientifico top-down.