Autore: Andrea Cioffi

1. Introduzione

La letteratura disponibile sulla BSC è sostanzialmente divisa tra chi sostiene che la BSC sia un successo e diffusa presso le imprese e chi, al contrario, sostiene che la BSC sia poco diffusa in quanto non in grado di garantire informazioni rilevanti e selettive per orientare l’azione manageriale verso le priorità strategiche dell’impresa. Questo articolo illustra una possibile chiave interpretativa dei principali problemi alla base della ridotta diffusione, soprattutto in Italia, della BSC e alcune possibili soluzioni per poter ovviare a questa limitazione.

2. Evidenze relative alla diffusione della BSC

Tra i fautori della BSC c’è chi sostiene che, già nel 2002, più della metà delle 1000 imprese di successo quotate dalla rivista Fortune aveva già adottato la BSC o ne stava completando l’introduzione in impresa (ii). Si tratta di un forte segnale di come l’attuale bisogno di guidare l’azione manageriale, sia verso una maggior consapevolezza e senso di responsabilità della strategia aziendale, sia verso una migliore comprensione degli attuali driver del successo competitivo, stia spingendo molte aziende ad adottare la BSC e a renderla sempre più «struttura centrale per i processi di management» (iii). I detrattori della BSC, al contrario, sostengono che la maggior parte delle implementazioni della BSC si sono rivelate fallimentari in quanto non capaci di fornire al vertice aziendale «concise, predictive and actionable information about how a company is performing and may perform in the future» (iv).
La BSC in Italia non è ancora adeguatamente diffusa. Una ricerca (v) condotta nel 2005 tra le imprese quotate nello S&P MIB 40 dimostra che la BSC è assente nella maggior parte del campione analizzato (77,5%) (vi). Una possibile chiave interpretativa della ridotta diffusione della BSC può essere ricondotta a due macro ordini di problemi: 1) problemi di ordine metodologico; 2) problemi legati ai processi decisionali in contesti competitivi complessi e dinamici (vii).

3. Il superamento dei problemi di carattere metodologico

Come dimostrato dalla ricerca di Malina e Selto (viii), solamente un’efficace adozione della BSC può condurre a benefici sostanziali in termini di miglioramento del processo decisionale, di aumento della motivazione dei dipendenti e, di conseguenza, di miglioramento delle performance aziendali. A tal proposito, essi affermano che: «…when elements of the BSC are well designed, the BSC appears to motivate and influence lower level managers to conform their actions to company strategy… » (ix).
Spesso si assiste ad implementazioni “personalizzate” della BSC, non in linea con le caratteristiche suggerite da Kaplan e da Norton. Quando la personalizzazione penalizza aspetti strutturali importanti della BSC, si corre il rischio di non ottenere i vantaggi auspicabili dall’introduzione e dall’utilizzo di questo strumento. La BSC è molto di più di un insieme bilanciato di KPI inseriti in un cruscotto aziendale. I progetti basati su una concezione della BSC in questi termini non possono che fallire e indurre a ritenere che questo strumento non possa garantire i benefici attesi. L’insoddisfazione derivante da progetti fallimentari innesca un circolo vizioso che tende a limitare la diffusione di questo strumento.
Per risolvere i problemi di ordine metodologico, è fondamentale avere una chiara idea di cosa rappresenti la BSC, degli aspetti strutturali che non possono assolutamente essere trascurati durante la progettazione e delle fasi che è necessario pianificare in modo rigoroso per introdurla con successo all’interno dell’impresa.
La BSC non è uno strumento così nuovo, essendone le origini risalenti alle fine degli anni 80. In questo ventennio, la BSC ha sperimentato un processo evolutivo sostanziale. Oggi, più che uno strumento di misurazione delle performance, la BSC dovrebbe rappresentare un sistema di gestione strategica, un approccio globale alla gestione per il governo di organizzazioni complesse, ossia il perno dei principali processi di management per orientare l’intera organizzazione verso la strategia aziendale. Se così intesa, la BSC può garantire un sostanziale allineamento dei comportamenti individuali verso le priorità strategiche dell’impresa.
I principali elementi di originalità della BSC sono: 1) la dimensione strategica della performance, ossia la valutazione della capacità dell’impresa di raggiungere obiettivi sia di natura operativa sia di natura strategica; 2) la multidimensionalità, ossia la rappresentazione delle performance da più punti di vista; 3) il supporto all’organizzazione per orientare i processi di management verso la strategia, dalla traduzione della visione e della strategia in modo chiaro per tutta l’organizzazione, all’allocazione delle risorse in funzione di iniziative strategiche, dall’incentivazione sulla capacità di attuare la strategia, all’apprendimento organizzativo; 4) il bilanciamento degli indicatori, sia rispetto a diverse prospettive di analisi, sia con riferimento alla maggiore o minore capacità di diagnosi (indicatori lead vs lagging).
Per quanto concerne invece gli elementi costitutivi della BSC, un approccio rigoroso alla sua progettazione richiede che siano considerati i seguenti aspetti (x): 1) l’identificazione delle più opportune prospettive di analisi. Le prospettive devono raccontare “il viaggio” da percorrere per attuare la propria strategia. Non ci sono regole predefinite, se non il principio dei few critical (al massimo 4-6 prospettive); 2) le key performance area (KPA), ossia le aree chiave di risultato in cui non si può assolutamente sbagliare pena il non raggiungimento della strategia. La logica di fondo per la ricerca delle più opportune KPA è misurare solo ciò che è importante per l’impresa e non esclusivamente ciò che, invece, si riesce a misurare facilmente; 3) i key performance indicator (KPI) per misurare i risultati raggiunti nelle aree chiave di risultato. Gli indicatori devono essere pochi e bilanciati; 4) le iniziative strategiche, ossia i programmi d’azione da attuare per raggiungere i risultati attesi nelle aree chiave di risultato; 5) le relazioni di causa effetto, ossia le ipotesi su cui è costruita la strategia di impresa. Le relazioni causali rappresentano allo stesso tempo uno dei principali punti di forza e di debolezza della BSC, in quanto spesso sono trascurate nella fase di progettazione logica.
L’introduzione della BSC all’interno dell’impresa deve essere adeguatamente pianificata per evitare di incorrere in un fallimento. Le principali fasi da seguire sono (xi): 1) fase di generazione del consenso; 2) fase di progettazione, ossia una delle fasi più critiche che consente di definire la struttura logica della BSC. Durante la fase di progettazione si andranno a definire le modalità per formalizzare la strategia, le KPA, i KPI e le modalità per lo sviluppo della BSC all’interno dell’organizzazione; 3) la creazione di un’adeguata architettura informativa; 4) l’integrazione della BSC con i principali processi di management; 5) la definizione di procedure per il continuo aggiornamento dello strumento nel tempo.
Essere rigorosi da un punto di vista metodologico potrebbe non essere sufficiente per annullare il rischio di non ottenere i benefici attesi dall’introduzione di una BSC. Questo perché nella maggior parte dei casi la BSC viene progettata in modo non sistemico e in modo non dinamico. Una BSC non è sistemica quando è basata su una mappa strategica nella quale le relazioni causali sono solamente di tipo unidirezionale, ossia quando nella mappa strategica non si considera il concetto di feedback loop, un circuito chiuso nel quale più variabili possono influenzarsi in modo circolare. Una BSC non è dinamica quando, invece, non considera le performance nel tempo, ossia quando non considera le dinamiche esistenti all’interno del sistema trascurando gli eventuali ritardi tra le cause e gli effetti (tra le strategie e i risultati). Se una BSC viene realizzata in modo non sistemico e in modo non dinamico, essa perde validità come strumento di what – if analisys ma, soprattutto, comporta il rischio di ridotta aderenza verso una realtà mutevole come l’attuale, venendo meno la possibilità di testare e correggere le ipotesi strategiche prima di avviare le iniziative programmate per raggiungere gli obiettivi definiti.

4. Il superamento dei problemi legati ai processi decisionali in contesti complessi e dinamici

Nell’attuale arena competitiva, la leadership di mercato si può perdere molto velocemente e, con la stessa rapidità, è possibile assistere ad un’erosione di vantaggi competitivi costruiti con fatica nel tempo. Ciò che caratterizza la nostra epoca, non è tanto l’impatto dirompente delle tecnologie della comunicazione e dell’informazione e nemmeno le conseguenze (gravi) del global warming (tematica di certo rilevante). Viviamo in un’epoca caratterizzata da un ritmo del cambiamento in frenetica accelerazione. Oggi tutto è temporaneo e, per fortuna o per sfortuna (a seconda dei punti di vista), il tempo spesso sconfessa le logiche convenzionali a cui siamo stati abituati.
Non è facile decidere in un mondo complesso e dinamico. E’ possibile dimostrarlo con un esempio semplice ma efficace. Il lettore provi ad immaginare di essere seduto tra due pietre enormi e di sentire una forte esigenza di uscire dallo spazio angusto nel quale attualmente si trova. Il problema da affrontare è sufficientemente chiaro ma meno chiare risultano le possibili soluzioni per risolverlo. Uno degli approcci più diffusi al mondo per la risoluzione dei problemi è noto come problem solving o approccio per eventi. Secondo questo approccio le decisioni scaturiscono dal confronto (spesso involontario ed irrazionale) tra una situazione desiderata ed una diversa situazione attuale. Per quanto il problem solving si sia dimostrato efficace in molti contesti, decidere sulla base di relazioni di causa – effetto lineari (ossia, relazioni che non si chiudono mai) può condurre ad una “miopia” decisionale. Tornando all’esempio, il lettore immagini di aver identificato come possibile soluzione al problema, l’abbattimento di una delle due pietre da cui è circondato. Come capita spesso di osservare anche nella realtà, gli effetti di decisioni passate non sempre sono in linea con le aspettative. In effetti, sempre facendo riferimento all’esempio, dopo aver abbattuto una delle due pietre, proprio quando si è più certi di aver trovato la soluzione ottimale per godersi un po’ di aria fresca, in modo inaspettato si viene colpiti da un’altra pietra. Cosa è successo? Dove si è sbagliato? Il problema di fondo è che spesso si assumono decisioni sulla base di uno spettro di osservazione della realtà molto limitato e, se si opera in un contesto dinamico e complesso, il rischio di prendere decisioni sbagliate aumenta sensibilmente. Per concludere l’esempio appena visto, l’assenza di una visione ampia del problema da affrontare e la mancanza di un’adeguata conoscenza delle leve su cui poter agire, non hanno permesso di cogliere che le due pietre erano parte di un insieme più ampio di pietre in equilibrio fra loro: l’abbattimento di una delle due pietre ha generato un effetto domino che, in ultima analisi, ha determinato l’evento tanto inaspettato quanto indesiderato considerato poc’anzi.
Decidere in contesti complessi e dinamici non è facile ma nemmeno impossibile. In questi contesti è fondamentale poter migliorare i processi di apprendimento a supporto delle decisioni. Esistono molti metodi per raggiungere questo obiettivo, anche se uno dei più efficaci è noto come System Dynamics (SD) (xii). La SD è una disciplina che consente di esplicitare i modelli mentali utilizzati dalle persone per interpretare la realtà e per prendere decisioni, avvalendosi di alcuni strumenti utili a rappresentare i modelli mentali e per simulare l’evoluzione nel tempo del sistema in cui si opera. La SD parte dall’assunto che i problemi di oggi sono spesso causati da decisioni prese in passato e che decidere è molto difficile a causa di feedback loops, di ritardi temporali, e di non linearità presenti nel sistema. Secondo questa visione, il processo di apprendimento e il processo decisionale devono essere basati su continui aggiustamenti dei modelli mentali, a seguito dei feedback recepiti dal sistema in cui si opera. In altri termini, “ragionare a feedback” significa prendere in considerazione gli effetti a catena delle decisioni prese e le relazioni causali tra le diverse variabili in gioco, nonché i ritardi temporali. I feedback possono essere positivi o negativi. Un feedback positivo tende a rafforzare gli effetti di un dato fenomeno nel sistema. Ad esempio, più polli esistono, più uova si avranno. Più uova si avranno e più polli nasceranno. Un feedback negativo, invece, tende a portare il sistema verso un equilibrio, opponendosi al cambiamento in atto. Ad esempio, più polli esistono, più attraversamenti stradali incauti ci saranno, portando nel tempo il numero dei polli verso un equilibrio. L’interazione di feedback positivi e negativi dà origine alle dinamiche di un sistema. Ignorare queste dinamiche comporta il rischio di assumere decisioni sbagliate e di sperimentare, prima o poi, effetti indesiderati che, tuttavia, non sono altro che effetti non previsti.
Da un punto di vista aziendale, la SD può essere intesa come una disciplina a supporto sia della strategia aziendale, sia dei sistemi di programmazione e controllo in ottica strategica (xiii). La SD risulta particolarmente efficace in presenza di decisioni non strutturate, ossia in contesti in cui è difficile comprendere le cause di fenomeni passati e presenti, oppure quando è difficile valutare ex-ante i possibili esiti derivanti dall’adozione di determinate decisioni. E’ doveroso precisare che il fine ultimo della SD è quello di supportare i processi di apprendimento, per meglio comprendere i fenomeni gestionali che i decisori devono quotidianamente affrontare. E’ evidente, quindi, che i modelli di SD non hanno lo scopo di ridurre l’incertezza ma, piuttosto, di governarla: usare la SD come una “sfera di cristallo” per prevedere il futuro fornisce solo un falso senso di controllo.

5. Verso una BSC dinamica: la misurazione delle performance attraverso la simulazione nel tempo dei fattori critici di successo

Una mappa strategica nella quale le relazioni causali sono solamente di tipo unidirezionale (assenza di feedback loops) rischia di essere solamente un bel disegno, in quanto le ipotesi strategiche su cui è articolata la strategia non sono verificabili. La figura 1 illustra, a titolo di esempio, una parte di mappa strategica di una start-up realizzata con la sintassi dei diagrammi causali circolari (xiv). Rispetto ad una mappa strategica tradizionale, la parte di mappa strategica mostrata in figura 1 rischia di sembrare a prima vista un pessimo disegno, quasi illeggibile. Tuttavia, da un’analisi più approfondita della figura 1 è possibile distinguere alcune variabili significative per il business aziendale, collegate da relazioni causali che comprendono dei feedback e anche dei ritardi temporali. Ad esempio, è possibile osservare un feedback positivo tra i clienti aziendali e il passa parola: al crescere dei clienti aziendali, cresce l’effetto del passa parola, che a sua volta impatta positivamente sul tasso di acquisizione di nuovi clienti e così via. E’ possibile osservare anche un feedback negativo: al crescere dei clienti aziendali, cresce il carico di lavoro e, di conseguenza, il gap esistente tra quest’ultima variabile e la capacità produttiva disponibile. Questa differenza peggiora gradualmente la qualità del servizio offerto, la reputazione (con un po’ di ritardo) e, in ultima analisi, il tasso di acquisizione di nuovi clienti. Il vantaggio di una rappresentazione della mappa strategica con i diagrammi circolari causali è fornire una rappresentazione visiva delle relazioni causali tra le variabili rilevanti per le decisioni e i relativi feedback loops. Lo svantaggio è che questa rappresentazione rimane ancora qualitativa, non consentendo la possibilità di testare la validità delle ipotesi sottostanti la strategia.

Figura 1: un esempio di parte di mappa strategica realizzata con la sintassi dei diagrammi circolari e causali (xv)

Per ovviare a questa limitazione è necessario passare da una logica qualitativa ad una logica quantitativa, con la realizzazione di simulatori. Il passaggio ad una logica quantitativa comporta l’adozione di una nuova sintassi (quella dei diagrammi livelli e flussi (xvi)) che può essere meglio compresa utilizzando una metafora di tipo idraulico: una determinata situazione da studiare può essere rappresentata con delle variabili livello (stock) e con delle variabili flusso che determinano la variazione nel tempo dei livelli stessi. Ad esempio, i clienti potenziali possono essere rappresentati con una variabile livello. I clienti potenziali sono drenati dal flusso delle vendite (variabile flusso) che, nel tempo e secondo precise dinamiche, accumula clienti in un’altra variabile livello, ossia i clienti aziendali.
La figura 2 mostra un esempio di mappa strategica in funzionamento con l’ausilio di un simulatore che comprende KPI, ipotesi sulle dinamiche tra le variabili considerate (xvii) e leve decisionali su cui agire per sperimentare nel tempo gli effetti delle decisioni assunte. Ogni grafico fa riferimento ad una specifica prospettiva della BSC. Dai risultati della simulazione si evince che, già dopo 12 mesi, questa start up non versa in buone acque in quanto aumentano alcuni costi, collassano i clienti e il carico di lavoro, aumentano i dipendenti e lo stress. Facendo completare la simulazione ci si accorge che, lasciando immutate le ipotesi strategiche e non intervenendo sulle leve decisionali, questa start up rischia di essere un fallimento.

Figura 2: un esempio di mappa strategica in funzionamento con l’ausilio di un simulatore

A questo punto il principale vantaggio della System Dynamics applicata alla misurazione delle performance dovrebbe essere più evidente: l’impiego di questa disciplina ha permesso di esplicitare in modo più chiaro le ipotesi causali su cui è costruita la strategia ma, soprattutto, ha permesso di testare la validità delle ipotesi prima ancora di attivare l’intera organizzazione verso l’attuazione della strategia. Ne consegue che, qualora i risultati delle simulazioni non risultassero in linea con le aspettative, sarebbe possibile rimettere in discussione la strategia stessa, ripensando la struttura delle relazioni esistenti tra le principali variabili prese in considerazioni.

6. Conclusioni

Nonostante la BSC sia da considerare come una delle innovazioni manageriali più importanti dell’ultimo trentennio, essa è ancora poco diffusa, soprattutto in Italia. Le ragioni della bassa diffusione sono da ricercare innanzitutto nel basso rigore metodologico che ha determinato un elevato tasso di fallimento nei progetti di BSC e un conseguente basso livello di soddisfazione. In secondo luogo, troppo spesso si tende a trascurare le modalità con cui è possibile apprendere e decidere in contesti complessi e dinamici. La maggior parte delle BSC non è compatibile con contesti competitivi caratterizzati da complessità e dinamismo, in quanto non è ne sistemica (le ipotesi causali su cui è costruita la strategia sono solo unidirezionali), ne dinamica (non considera le performance nel tempo). Ciò comporta una sorta di “miopia” decisionale e il rischio di scarsa aderenza dello strumento alla realtà, non potendo testare la validità delle ipotesi strategiche prima di attivare l’intera organizzazione verso l’attuazione della strategia. La System Dynamics è una disciplina che consente di esplicitare i modelli mentali con cui le persone interpretano la realtà e prendono decisioni. A livello aziendale, questa disciplina supporta sia la strategia aziendale, sia i sistemi di programmazione e controllo in ottica strategica. In quest’accezione, il fine ultimo della SD è quello di supportare i processi di apprendimento, per meglio comprendere i fenomeni gestionali che i decisori devono quotidianamente affrontare. Se applicata alla BSC, la SD offre la possibilità di esplicitare meglio le relazioni causali su cui è costruita la strategia e, soprattutto, offre il vantaggio di poter simulare e testare ex-ante la validità della strategia prima ancora di impegnarsi nel realizzarla.

Andrea Cioffi
Phd e docente di programmazione e controllo, Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano – Dipartimento di Scienze dell’Economia e della Gestione Aziendale; andrea.cioffi@unicatt.it

Note

(i) L’articolo è stato ripreso da: Cioffi A. (2010), Balanced Scorecard, mappe strategiche e apprendimento a supporto del processo decisionale, Andaf Magazine, n. 3 e ripubblicato con l’autorizzazione dell’autore
(ii) Tinkler M. (2002) Strength in numbers, CMA Management. Seguono altre evidenze a supporto della diffusione della BSC: 1) «… As a point of interest, it can be mentioned here that in another recent survey we found that 75 out of 142 respondents (58,2%) representing firms that belong to the 500 largest companies in Finland indicate that the Balanced Scorecard has been in use for at least one year and that its usefulness is rated as average or better than average». Bo-Goran E., Wallin J. (2000), Is the annual budget really dead? The European Accounting Review. 2) «…Atkinson (1997) regards the Balanced Scorecard as one of the most significant developments in management accounting, deserving intense research attention. Silk (1998) estimated that 60 percent of the U.S. Fortune 500 companies have implemented or are experimenting with a BSC…». Malina M. A., Selto F. H. (2001), Communicating and controlling strategy: an empirical study of the effectiveness of the Balanced Scorecard, Journal of Management Accounting Research.
(iii) Kaplan R.S., Norton D.P. (2000), Balanced Scorecard. Tradurre la strategia in azione. Isedi.
(iv)Il riferimento è ad una ricerca condotta da Hackett Group( www.thehackettgroup.com) su un campione di 2400 imprese, sia europee, sia americane. Risultati analoghi sono stati raggiunti da una survey condotta da The Buttonwood Group su 227 imprese, la quale ha riportato i seguenti risultati: «…More than half reported they had developed a performance scorecard sometime over the last two years with mixed results: 1) 65% said the results were disappointing; 2) 21% said they were somewhat satisfied; 3) 13% said they were highly satisfied; 4) only 1% “weren’t sure … Of the companies that reported disappointing results: 1) many had bought “KPIs in a can” from the outside; 2) many did not involve managers outside of the finance department; 3) most had scorecards that couldn’t fit on single page; 4) None had tied PMs to personal incentives; 5) Few establish targets for PMs in the annual plan; 6) None had budgeted resources in the annual plan to achieve PM targets; 7) most lacked any ongoing variance analysis (target to actual PM results; 8) most did not have a single scorecard for the company as whole … ». Serven L. (2004), Identifying Value Drivers, www.buttonwoodllp.com/ .
(v) Cioffi A. (2007), Verso un’evoluzione del budget: il caso Terna, Economia&Management, n. 3.
(vi) A risultati analoghi, per quanto migliori, è giunto anche A. Bubbio attraverso una sua indagine campionaria sulla diffusione della Balanced Scorecard in Italia, da cui emerge che solo il 18% del campione analizzato sta utilizzando una qualche versione della Balanced Scorecard. Bubbio A., il grado di diffusione della Balanced Scorecard nelle imprese italiane: alcune riflessioni sui risultati di una ricerca, www.balancedscorecardreview.it
(vii) La complessità dinamica è osservabile in presenza di significative relazioni non lineari, rilevanti ritardi temporali tra cause ed effetti e da un assetto mutevole della struttura del sistema. Inoltre, in presenza di complessità dinamica si riscontra quasi sempre un’opposizione del sistema (policy resistance) alle politiche adottate.
(viii) Malina M.A., Selto F.H. (2001), op. cit.
(xi) Il problema di un’efficace implementazione della BSC non è una novità. Già nel 1996, una survey condotta da Lingle e Schiemann ne ha messo in evidenza le difficoltà. Il primo aspetto messo in evidenza nella ricerca è il gap esistente tra il valore strategico riconosciuto ad un’informazione e il grado di confidenza nella stessa per assumere corrette decisioni. Tale gap sarebbe imputabile, in ultima analisi, a misure poco chiare e alla ridotta frequenza con la quale le stesse sono monitorate: « … There exists a wide gap between what is valued and what is treated as accurate … Our findings point to two factors that contribute to executive uncertainty: the clarity of measures in each strategic area of the business, and the frequency with which measurement is undertaken … ». Lingle J.H., Schiemann W.A. (1996), From balanced Scorecard to IS measurement, Management Review.
(x) Baraldi S. (2005), Il Balanced Scorecard nelle aziende sanitarie, MacGraw-Hill.
(xi) Baraldi S. (2005), op. cit.
(xii) Per approfondimenti si veda Sterman J. D. (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill.
(xiii) Per approfondimenti si veda Bianchi C. (2009), Modelli di System Dynamics per il miglioramento della performance aziendale: verso un sistema di programmazione e controllo per lo sviluppo sostenibile, Iposa.
(xiv) I diagrammi causali circolari sono uno degli strumenti a supporto della System Dynamics per fornire una rappresentazione qualitativa dei modelli mentali.
(xv) Adattamento da Bernabè F. , Balanced Scorecard e System dynamics in Busco C., Riccaboni A., Saviotti A. (2008), Governance, Strategia, e Misurazione delle Performance, Knowità.
(xvi) I diagrammi livelli e flussi sono uno degli strumenti a supporto della System Dynamics per fornire una rappresentazione quantitativa dei modelli mentali.
(xvii) L’immagine mostra un esempio di simulatore realizzato con il software ithink. Per approfondimenti sulla System Dynamics con l’ausilio di questo strumento si veda Richmond B. (1992), An introduction to System Thinking. http://www.iseesystems.com/