Strumenti di supporto decisionale per la gestione della complessità: i sistemi esperti Fuzzy nei processi di valutazione delle strategie d'impresa

La tesi si caratterizza per il tentativo di definire un modello normativo di valutazione che consenta di stimare l'opportunità di un'acquisizione e che possa rappresentare per il decisore uno strumento utile a razionalizzare e migliorare il proprio processo decisionale. Il modello si distingue per lo sforzo di integrare gli aspetti legati alle determinanti finanziarie, che costituiscono gli snodi strutturali dei modelli di valutazione di matrice finanziaria utilizzati per valutare le imprese, con alcune fondamentali variabili qualitative tipicamente impiegate dagli studiosi di strategia d'impresa, che fanno parte del patrimonio conoscitivo dei decisori e rappresentano fattori critici di rilievo da cui far dipendere le decisioni. La riconosciuta "centralità" di alcune tipiche variabili qualitative (qualità del management, risorse e competenze dell'impresa, barriere all'entrata...) non ha però fino ad ora trovato un'adeguata rispondenza ed accoglienza nella struttura di modelli formali, per ragioni principalmente riconducibili alla difficoltà di garantire a queste variabili un'adeguata espressione monetaria. L'obiettivo è quello di definire degli standard di riferimento da affiancare ai modelli di valutazione del Capitale Economico, arricchendone il potenziale informativo e riducendone i limiti di trasparenza nella rappresentazione logica del legame tra le principali determinanti del valore. Per potere realizzare gli obiettivi del progetto è stata individuata una metodologia di analisi che consenta di trattare le variabili qualitative la cui espressione è tipicamente linguistica (si tratta di variabili espresse attraverso il linguaggio) e non monetaria. L'unione tra sistemi esperti e logica Fuzzy ha rappresentato un efficace mezzo per realizzare lo scopo del progetto. La logica fuzzy si presta ad essere utilizzata per integrare le determinanti qualitative, spesso espresse attraverso il linguaggio, proprio perché consente di tradurre ed "assorbire" nella struttura matematica del modello anche le variabili linguistiche. I sistemi esperti rappresentano la più nota applicazione dell'intelligenza artificiale, che utilizza un paradigma simbolico, che prevede un'elaborazione formale di simboli, sintattica, come nella logica classica. I sistemi esperti Fuzzy, contrariamente agli altri sistemi esperti, non elaborano simboli ma il linguaggio, praticando elaborazioni non sintattiche ma semantiche, di contenuto e non formali. Alla luce delle considerazioni svolte, è possibile identificare tre aspetti principali che caratterizzano questo lavoro di ricerca: l'integrazione in un modello formale delle variabili quantitative utilizzate per la valutazione del capitale economico, nella prospettiva finanziaria, con alcune tipiche variabili qualitative che costituiscono i driver fondamentali sia dei modelli che si inquadrano nel filone di studi di strategia di impresa, sia dei processi decisionali del management; l'adozione di una metodologia atta a rappresentare in un modello formale le variabili qualitative, evitando di procedere ad una loro quantificazione; l'impiego di un sistema esperto, che possa fungere da supporto al management nella risoluzione di problemi complessi. Il progetto di ricerca, contenuto nella presente tesi, si articola in due fasi: - nella prima fase è stato definito un modello di valutazione rappresentativo di un processo decisionale ottimale volto alla valutazione di un'acquisizione; nella seconda fase il modello è stato utilizzato per informare un sistema esperto fuzzy. Il presente lavoro di tesi si è quindi concluso con la strutturazione del sistema che è pronto per essere utilizzato in applicazioni reali. Da un punto di vista applicativo, lo strumento si presta ad essere utilizzato in una triplice prospettiva: esterna, come strumento di controllo per potere esprimere un giudizio relativo alla coerenza delle motivazioni di un processo di crescita per linee esterne. Si tratta di valutare se il management ha agito nell'interesse di tutti gli azionisti, in una logica di massimizzazione del valore, in coerenza con la funzione obiettivo tradizionale, e non in funzione del perseguimento di obiettivi impropri (obiettivi dimensionali volti alla costruzione di "imperi", diversificazione attraverso l'impresa del portafoglio degli investitori); interna, come strumento utile a razionalizzare ed organizzare un processo decisionale critico come quello di valutazione di un'impresa; - in una terza prospettiva se ne ipotizza un'estensiva applicazione per consentire la definizione di un rating delle acquisizioni, simile, nei presupposti, al sistema di rating utilizzato per valutare la solvibilità delle imprese. Al pari del rating delle obbligazioni infatti, il modello fornisce la possibilità di definire per ogni impresa quotata un indice che ne esprime "l'appetibilità" in una prospettiva di acquisizione. I principali canditati all'utilizzo del sistema nella prospettiva esterna sono gli analisti finanziari, mentre nell'ottica della prospettiva interna lo strumento si presta ad essere utilizzato da manager e gestori di fondi di private equity per valutare e confrontare differenti opportunità di investimento. Il modello decisionale ha come output un indice di opportunità, compreso tra 0 ed 1: 0 indica un potenziale nullo di generazione di valore, mentre 1 indica la massima opportunità di investimento (non si tratta quindi di un'espressione monetaria). La variabile output indica l'opportunità di investimento da parte di uno specifico investitore nell'impresa target, in una prospettiva di valutazione soggettiva. The objective of the project is to design a fuzzy expert system which would support top management and financial analysts in the evaluation of strategic investments, such as the acquisition of a firm. For this purpose: the first step consisted in the definition of a model which basically replicates an optimal decision making process of valuation; the second step consisted in the information of a fuzzy expert system which is able to solve complex problems rapidly and without contradictions; the third step will consist in its actual application. The resulting model accomplishes two objectives'. integrate the typical financial variables - which will maintain a dominant role - with the "soft" knowledge and experience of the decision makers and, more generally, with qualitative variables; be easy to understand and apply, so as to become a useful management tool. The valuation of strategic investments represents one of the most complex and difficult issues in the area of Strategic Management, especially in a highly competitive and globally integrated context, characterized by increasing complexity and uncertainty, such as the current one. Thus, it is important to try and refine the most widely used financial models for valuation and capital budgeting to give them a more "transparent suit". The motivation for this research project is the widespread call for an integration of qualitative variables - often underlying informal approaches and typically hard to turn into clear decision rules - with the quantitative variables underlying financial models. By working with words and meanings, fuzzy logic lends itself as a candidate tool to integrate in the valuation framework (centered around the Discounted Cash Flow technique) those value drivers which are often expressed in a linguistic way and therefore neglected by traditional finance models.