Pianificare nell’incertezza

Il primo passaggio consiste nella definizione degli obiettivi strategici e tattici. In particolare:

1. Definire la vision e gli obiettivi strategici: per prima cosa, è necessario definire gli obiettivi strategici da raggiungere in un orizzonte temporale di medio termine. Maggiore è l’incertezza legata al proprio business e minore deve essere l’intervallo di pianificazione, con un orizzonte massimo di 5 anni. In questa fase, bisogna chiedersi chi si vuole essere (i.e. vision) e dove si vuole arrivare (i.e. mission), quali sono i target da porsi per raggiungere gli obiettivi. Alcune possibili risposte possono essere: Aumento della quota di mercato, aumento della redditività, internazionalizzazione, diversificazione dell’offerta.
2. Obiettivi tattici: gli obiettivi strategici di alto livello vengono declinati sulle diverse aree di responsabilità. Per definire gli obiettivi tattici bisogna domandarsi come ogni unità organizzativa, in modo corale, possa aiutare l’organizzazione nel raggiungimento degli obiettivi di alto livello. Tra le possibili soluzioni possiamo trovare la penetrazione di uno dei mercati presidiati attraverso una strategia di prezzo o l’inserimento di nuove linee di prodotto.

Una volta definiti gli obiettivi strategici e tattici, deve essere indagata la presenza di fattori di rischio e di opportunità (i.e. performance drivers) esogeni ed endogeni capaci di incidere sul raggiungimento degli obiettivi prima definiti. Gli elementi esogeni possono, ad esempio, essere individuati attraverso il framework PEST.

Mentre, per quanto riguarda i fattori endogeni, ovvero quelli interni e governabili dall’azienda, è possibile ricorrere alla Balance Scorecard oppure all’analisi della Catena del valore di Porter.

Individuati i fattori, è necessario categorizzarli a seconda del grado di incertezza di probabile accadimento:

• Basso grado di incertezza; ovvero fattori facilmente stimabili di cui si conosce l’impatto sulla gestione aziendale.
• Medio grado di incertezza; ovvero fattori per i quali pur non avendo una stima attendibile risulta comunque possibile identificare differenti scenari.
• Alto grado di incertezza; ovvero fattori difficilmente stimabili per i quali non si riescono neanche a definire degli scenari.

Ciascuna classe di rischio o opportunità viene poi gestita in maniera differenziata durante l’attività di pianificazione strategica, attraverso diversi strumenti di stima del valore dell’impatto:

• Fattori a basso grado di incertezza; la stima dell’impatto avviene sulla base dei dati storici a disposizione. Si tratta, infatti, di elementi legati ad eventi già avvenuti in passato per i quali è possibile fare inferenza utilizzando strumenti di statistica predittiva basati ad esempio su serie storiche.
• Fattori a medio grado di incertezza; l’imprevedibilità dell’esito viene in questo caso gestita attraverso la creazione di molteplici scenari che simulino l’accadimento di ogni esito previsto. In questa fase i sistemi di What-if analysis basati su Machine Learning risultano provvidenziali per un’efficiente generazione degli scenari alternativi.
• Fattori ad elevato grado di incertezza; questi fattori non vengono presi in considerazione per la stima degli economics del piano strategico, ma bensì ne vengono definiti delle azioni di monitoraggio e di intervento che potranno essere eventualmente adottate per gestirne gli impatti.

L’analisi dei vari fattori, alla luce degli obiettivi dichiarati in precedenza, porta l’azienda a definire gli economics del piano strategico con dettaglio per le macro voci di Conto Economico e con un orizzonte temporale di medio-lungo termine.

Per fronteggiare le differenti condizioni di incertezza, è indispensabile intervenire con delle azioni correttive anche rispetto ai sistemi di pianificazione operativa, ovverosia ai sistemi di budgeting e forecasting.

Le nuove necessità devono portare ad adottare un approccio agile per lo snellimento dei processi e delle tempistiche di redazione del budget.

Come? Attraverso 4 step:

1. Implementazione di strumenti di forecast per la previsione delle vendite. In questo modo è possibile ottenere previsioni della domanda (alla luce dei performance driver individuati durante la fase di pianificazione strategica) grazie ad appositi algoritmi predittivi.
2. Utilizzo di strumenti di IA per la programmazione della produzione; Grazie all’IA è possibile efficientare l’intero processo di programmazione della produzione, ad esempio attraverso l’analisi in modo automatizzato dei dati storici di produzione, al fine di fornire così piani di produzione ottimizzati, in relazione alla previsione della domanda ottenuta nello step precedente.
3. Stima delle voci di costo in maniera aggregata e per macro-voce; Attività che permette la riduzione della complessità dell’intero processo di budget, rendendo questo meno complesso e oneroso pur non sacrificandone l’importanza partecipativa.
4. Utilizzo di sistemi di workflow; Pratica che consente la velocizzazione delle fasi di approvazione e sottomissione delle schede di progetto alle varie funzioni aziendali, consentendo di efficientare l’intero processo di costruzione del budget.

Oltre ai classici processi e strumenti di budgeting, per governare particolari condizioni di incertezza, derivanti da situazioni esterne poco prevedibili, è possibile ricorrere a strumenti alternativi di pianificazione.

Nello specifico questi sistemi di budgeting alternativi, che non devono necessariamente sostituire i classici modelli di budgeting statici, permettono di aumentare la frequenza di aggiornamento delle previsioni, consentendo in questo modo una maggiore reattività dell’azienda rispetto al verificarsi di eventi imprevedibili.

In particolare, le principali alternative sono rappresentate da sistemi di pianificazione incentrati su:

• Budget a scenari multipli: sistema di budgeting la cui particolarità è rappresentata dalla formulazione di 3 distinti scenari di budget (pessimistico, ottimistico e realistico) differenti l’uno dall’altro per volumi di attività previsti, impattanti conseguentemente sui restanti parametri oggetto di pianificazione.
• Rolling budget: variante del budget tradizionale, in cui quest’ultimo viene aggiornato periodicamente (tipicamente di mese in mese) in modo tale da mantenere sempre costante l’orizzonte temporale di previsione (12 mesi). Si accorcia la distanza temporale tra il momento della previsione e il periodo oggetto di previsione, ottenendo così uno schema di budget dinamico e flessibile.
• Zero-based budgeting: strumento di pianificazione operativa che prevede la costruzione del sistema di budget da zero in ogni esercizio, basando la programmazione delle risorse sulle necessità attuali e non sulle performance dell’anno precedente in ottica incrementale.

In quest’ultima fase, si effettua il confronto dei risultati ottenuti a consuntivo rispetto a quelli preventivati in fase di budget:

1. Monitorare le performance: Il monitoraggio delle performance, basato su strumenti di Business Intelligence, permette di verificare il raggiungimento del budget. La dashboard dovrà contenere indicatori strategici, tattici e operativi, di natura finanziaria (KFIs) e non finanziaria (KPIs). Inoltre, gli strumenti di IA possono essere applicati per il monitoraggio dei fattori con alto grado di incertezza tramite metodologie di Data Signaling (dati ad ampio spettro) o di Value Tree Analysis. Tra questi troviamo gli Early Signals, indicatori in grado di captare preventivamente gli eventi «Cigno Nero»
2. Promuovere il miglioramento continuativo: il monitoraggio delle performance e dei fattori di incertezza fornisce input essenziali al miglioramento del modello. Gli scostamenti tra i valori a consuntivo ed i valori pianificati possono portare ad una revisione del budget o del piano strategico. Dal consuntivo può anche emergere la necessità di ripensare i performance driver alla luce degli eventi imprevedibili verificatisi.

Questo processo, così implementato, porta ad un continuo miglioramento delle performance guidato da un modello di pianificazione flessibile in grado di recepire e gestire le dinamiche reali di alta volatilità.