Migliorare le abilità decisionali

I ricercatori del progetto SIMID (Simulation modeling to improve decision making in complex-dynamic environments) hanno studiato ciò che porta a una scarsa comprensione e, quindi, a decisioni sbagliate. Per le medesime ragioni, in genere l’apprendimento efficace non avviene in ambienti decisionali complessi.

Sono stati ottenuti cinque risultati principali. Il primo è costituito da una regola empirica suggerita per la selezione del valore di parametro relativo alla famosa euristica di ancoraggio e accomodamento utilizzata nella gestione delle scorte in relazione a una vasta gamma di condizioni. Il secondo è un modello di atterraggio morbido con diverse euristiche confrontate nel dettaglio. Il terzo risultato è dato da un modello di base relativo al controllo dell’inventario e da un compito decisionale sviluppato sulla base di tale modello. Dei test sono stati progettati e portati a termine. Il risultato seguente riguarda un complesso modello di gestione degli arretrati relativi a personale e servizi con un compito decisionale di accompagnamento basato su tale modello. La progettazione e l’esecuzione dei test sono state portate a termine. Infine, è stato sviluppato un modello matematico dettagliato di un famoso compito decisionale conosciuto come The Beer Game. Per la codificazione è stato impiegato il linguaggio R e sono stati svolti esperimenti di simulazione sulla base di tale modello.

Il miglioramento del processo decisionale dinamico è di grande importanza per la grande varietà di tipologie e livelli di sistemi di gestione dinamici e complessi. È importante per gli individui che cercano di controllare il proprio peso. È necessario per i medici e gli infermieri che gestiscono la salute dei loro pazienti con malattie croniche. I manager a tutti i livelli del settore pubblico e privato necessitano di buone capacità decisionali.

Al fine di migliorare il nostro modo di affrontare le sempre più complesse problematiche del mondo moderno, le complessità dinamiche mondiali devono essere comprese. La comprensione delle complessità del mondo moderno offre le soluzioni e non i problemi di domani.

Tali risultati della ricerca possono essere generalizzati a tutti i diversi tipi di problemi relativi alle decisioni dinamiche basate sulla vita reale, per l’uso pratico.