L’idea in breve

Prendere decisioni di business high-stakes è sempre stato difficile. Ma negli ultimi decenni, man mano che le complessità del commercio globale si sono approfondite, è diventato più difficile che mai. Le scelte dei manager e i dati che richiedono analisi si sono moltiplicati anche se il tempo per analizzarli si è ridotto.

Uno strumento decisionale-l’intuizione umana—sembra offrire un’alternativa affidabile alla raccolta e all’analisi dei fatti scrupolosi. Incoraggiati dalla ricerca scientifica sull’intuizione, i top manager si sentono sempre più sicuri che, di fronte a scelte complicate, possono semplicemente fidarsi del loro intestino., In effetti, un sondaggio condotto nel maggio 2002 dalla società di executive search Christian & Timbers rivela che il 45% dei dirigenti aziendali ora si basa più sull’istinto che su fatti e cifre nella gestione delle loro attività. Il consulente decisionale Gary Klein, nel suo libro Intuition at Work, esprime la saggezza comune quando afferma che l’intuizione è “al centro del processo decisionale” e che l’analisi è, nella migliore delle ipotesi, “uno strumento di supporto per prendere decisioni intuitive.”

La fiducia nell’intuizione è comprensibile., Le persone hanno sempre cercato di mettere la loro fede nelle forze mistiche di fronte alla confusione terrena. Ma è anche pericoloso. L’intuizione ha il suo posto nel processo decisionale – non dovresti ignorare il tuo istinto più di quanto dovresti ignorare la tua coscienza-ma chiunque pensi che l’intuizione sia un sostituto della ragione si sta abbandonando a un’illusione rischiosa. Distaccato da un’analisi rigorosa, l’intuizione è una guida volubile e inaffidabile—è probabile che porti al disastro quanto al successo., E mentre alcuni hanno sostenuto che l’intuizione diventa più preziosa in ambienti altamente complessi e mutevoli, in realtà è vero il contrario. Più opzioni devi valutare, più dati devi pesare e più le sfide che affronti senza precedenti, meno dovresti fare affidamento sull’istinto e più sulla ragione e sull’analisi.

Questo ci riporta all’enigma essenziale di fronte all’esecutivo tormentato di oggi: come si analizza di più in meno tempo? La risposta potrebbe mentire, ora sembra, nella tecnologia., Potenti nuovi strumenti di supporto alle decisioni possono aiutare i dirigenti a ordinare rapidamente un gran numero di alternative e scegliere le migliori. Se combinati con l’esperienza, l’intuizione e le capacità analitiche di un buon team di gestione, questi strumenti offrono alle aziende un modo per fare scelte coerenti e razionali anche di fronte a una complessità sconcertante, una capacità che l’intuizione non eguaglierà mai.

Il fascino dell’intuizione

Le storie sono certamente seducenti. Fred Smith ha una visione del settore dei trasporti e, nonostante lo scetticismo diffuso, continua a creare Federal Express., Michael Eisner sente un passo per un insolito game show e, sapendo nel suo cuore che sarà un blockbuster, impegna immediatamente milioni a sviluppare Chi vuole essere milionario? George Soros percepisce nelle sue ossa un grande cambiamento nei mercati valutari e, agendo su quell’intuizione, fa un omicidio da un miliardo di dollari. Robert Pittman ha una visione del futuro dei media on-line durante l’assunzione di una doccia e si precipita a guidare l’America Online in una direzione completamente nuova.,

La ragione per cui tali racconti (apocrifi o meno) sono diventati leggende commerciali è che vogliamo credere nel potere trasformativo dell’intuizione. Per prima cosa, è romantico. Solleva affari sopra il mondo squallido di fogli di calcolo e dichiarazioni di reddito e lo trasforma in qualcosa di una forma d’arte. L’ufficio esecutivo diventa un luogo di ispirazione e visione piuttosto che pianificazione e scricchiolio di numero. Per un altro, semplifica. Dice che non dobbiamo preoccuparci se non riusciamo a decifrare le sfide complesse razionalmente-la nostra mente subconscia fornirà automaticamente la risposta giusta., Dobbiamo solo rilassarci, chiudere gli occhi e lasciare che la magia accada.

Infine, ci fa sentire speciali. Qualsiasi idiota può eseguire i numeri, ma il dono di un buon intestino—che è riservato per la vera élite degli affari. Due anni fa, in queste pagine, Johnson & Il CEO di Johnson Ralph Larsen ha dato voce a questa ipotesi comune, anche se non provata: “Molto spesso, le persone faranno un lavoro brillante attraverso i livelli di middle management, dove è molto quantitativa in termini di processo decisionale., Ma poi raggiungono il senior management, dove i problemi diventano più complessi e ambigui, e scopriamo che il loro giudizio o intuizione non è quello che dovrebbe essere.”Quale modo migliore per giustificare uno status elevato – e un enorme stipendio-che rivendicare il potere sovrumano dell’istinto eccezionale.

Ma il nostro desiderio di credere nella saggezza dell’intuizione ci acceca verso le realtà meno romantiche del processo decisionale aziendale. Ricordiamo gli esempi di intuizioni che pagano, ma convenientemente dimenticare tutti quelli che si rivelano male., Fred Smith di FedEx ha anche lanciato ZapMail, una rete proprietaria per le trasmissioni fax che ha bombardato. Michael Eisner è stato responsabile della debacle dell’apertura di EuroDisney, per non parlare dei recenti tacchini al botteghino The Country Bears e Treasure Planet. George Soros ha perso una fortuna speculando in titoli russi alla fine del 1990 e poi prontamente perso un altro scommettendo su titoli tecnologici nel 2000., E per quanto riguarda Pittman di AOL, la sua istintiva convinzione che il futuro dell’azienda risiedesse nella pubblicità piuttosto che negli abbonamenti ora sembra essere meno una brillante intuizione che un brillante errore—e uno dei motivi per cui non è più impiegato in AOL. Il fatto infelice che preferiremmo non ammettere a noi stessi è questo: per ogni esempio di una grande decisione istintiva, c’è un esempio uguale e opposto di uno terribile.

Il nostro intestino inaffidabile

Le critiche all’intuizione sono complicate dal fatto che “intuizione” è una parola così scivolosa., La sua definizione può essere allungata per significare quasi tutto, dall’istinto innato al giudizio professionale al semplice vecchio senso comune. Ma le persone generalmente concordano sul fatto che l’intuizione si riferisce al processo del cervello di interpretare e raggiungere conclusioni sui fenomeni senza ricorrere al pensiero cosciente. E inoltre, di solito si presume che questo processo attinga al vasto magazzino di ricordi della mente., Bruce Henderson, fondatore del Boston Consulting Group, potrebbe averlo messo meglio quando, nel 1977, ha definito l’intuizione “l’integrazione subconscia di tutte le esperienze, i condizionamenti e le conoscenze di una vita, compresi i pregiudizi culturali ed emotivi di quella vita.”

È certamente vero che la mente è un meraviglioso processore di informazioni—saremmo persi nel mondo senza il suo flusso nascosto di calcoli. Ma è anche vero, come Henderson ha suggerito, che è un processore imperfetto., Gli studiosi della cognizione umana hanno dimostrato che il nostro pensiero è soggetto a tutti i tipi di pregiudizi e difetti, la maggior parte dei quali opera a livello subconscio—a livello, in altre parole, dell’intuizione. Naturalmente diamo più peso alle informazioni che confermano le nostre ipotesi e pregiudizi, ad esempio, respingendo le informazioni che le metterebbero in discussione. Siamo anche creature dello status quo, tratte da conclusioni che giustificano e perpetuano le condizioni attuali e respinte da tutto ciò che avrebbe roil le acque., E siamo irrazionalmente influenzati dalle prime informazioni che riceviamo su un particolare argomento—diventa, come dicono i ricercatori decisionali, l ‘ “ancora” che determina e distorce il modo in cui elaboriamo tutti i dati successivi.

Il più pericoloso di questi difetti, quando si tratta di intuizione, è il nostro profondo bisogno di vedere i modelli. La struttura ben documentata della mente per il riconoscimento dei pattern sembra trovarsi al centro dell’intuizione: è come il cervello sintetizza le informazioni del passato e le usa per comprendere il presente e anticipare il futuro. Ma puo ‘ metterci nei guai., I ricercatori hanno dimostrato che il nostro desiderio inconscio di identificare i modelli è così forte che li percepiamo abitualmente dove in realtà non esistono. Di fronte a un nuovo fenomeno, il nostro cervello cerca di categorizzarlo in base alle nostre esperienze precedenti, per adattarlo a uno degli schemi memorizzati nei nostri ricordi. Il problema è che, nel fare questo adattamento, inevitabilmente filtriamo le stesse cose che rendono nuovo il nuovo fenomeno—ci affrettiamo a riciclare le reazioni e le soluzioni del passato.,

Quell’istinto, apparentemente collegato al nostro pensiero dall’evoluzione, è estremamente utile in situazioni di vita o di morte in cui le sottili distinzioni sono irrilevanti. Se tu fossi un uomo delle caverne e avessi visto strani animali maul altri uomini delle caverne in passato, allora sarebbe probabilmente saggio per voi di fuggire da qualsiasi strano animale ti è capitato di incontrare—anche se non avevi mai visto la bestia prima. Il vantaggio di un’attenta analisi della situazione sarebbe di gran lunga superato dal rischio di inazione. Ma i manager non sono uomini delle caverne., In situazioni aziendali complesse, le distinzioni sottili contano-spesso, sono esattamente ciò che separa il successo dal fallimento. Se si tenta di interpretare una minaccia competitiva o sconvolgimento del mercato semplicemente spremendolo in un vecchio modello, è molto probabile che perdere ciò che lo rende diverso—e prendere l’azione sbagliata. L’intuizione è un mezzo non per valutare la complessità, ma per ignorarla. Questo è prezioso se sei un vigile del fuoco in un edificio in fiamme o un soldato su un campo di battaglia., Non è prezioso se sei un dirigente di fronte a una decisione pressante di investire milioni in un nuovo prodotto per un mercato in rapida evoluzione.

Più complessa è la situazione, più l’intuizione diventa fuorviante. In un ambiente veramente caotico – dove causa ed effetto non hanno più una relazione lineare-l’ultima cosa che vuoi fare è provare ad applicare modelli ad esso. L’essenza di un tale ambiente è la mancanza di qualsiasi modello distinguibile nella sua evoluzione., Nel suo articolo trimestrale di McKinsey “On the Origin of Strategies”, il consulente Eric Beinhocker lo ha messo in questo modo:” Le proprietà dei sistemi adattivi complessi presentano sfide particolari allo sviluppo della strategia aziendale perché le persone hanno una naturale tendenza a cercare modelli. In effetti, la spinta umana a trovare modelli è così forte che spesso vengono letti in dati perfettamente casuali. Inoltre, agli esseri umani piace supporre che la causa preceda direttamente l’effetto, il che rende difficile anticipare gli effetti del secondo, terzo e quarto ordine della dipendenza dal percorso.,”Se prendi una decisione intuitiva che si rivela bene in una situazione del genere, è perché sei fortunato, non dotato. E prima o poi—probabilmente prima-la tua fortuna sta per finire. Basta chiedere al vostro commerciante di giorno medio.

La fretta istintiva di applicare un modello a un fenomeno può anche tagliare o restringere il pensiero di un individuo o di un gruppo troppo rapidamente. Impaziente di ambiguità, la mente cerca naturalmente la chiusura-che sembra, infatti, essere una delle funzioni principali dell’intuizione-ma un processo decisionale intelligente richiede spesso l’esplorazione sostenuta di molte alternative., Si desidera mantenere il processo aperto il più a lungo possibile prima di convergere su una scelta finale. È difficile da fare quando il tuo intestino—o l’intestino del tuo capo-ti sta dando la risposta.

L’intuizione presenta un altro problema ancora più insidioso: maschera anche me pensando. Ci piace supporre che la nostra intuizione sia unicamente la nostra, un distillato delle nostre particolari esperienze e intuizioni. Ma mentre questo potrebbe essere stato vero un secolo fa, quando le persone conducevano vite molto diverse a seconda di dove vivevano e cosa facevano, non è più il caso., Nel villaggio globale di oggi, con le sue comunicazioni istantanee e incessanti, l’esistenza umana è diventata omogeneizzata—condividiamo le stesse esperienze, le stesse opinioni, persino gli stessi pensieri. Viviamo in una vasta camera di eco, e la voce dell’intuizione che sentiamo dentro le nostre teste è sempre più la stessa voce che parla a tutti gli altri. Se, nel prendere decisioni aziendali, seguiamo ciecamente i suoi consigli, finiremo per imitare i nostri concorrenti piuttosto che creare strategie che ci distinguono e ci portano profitti.,

Espandere la mente

Quindi, se non possiamo fare affidamento sulla nostra intuizione ma non abbiamo né il tempo né la capacità mentale di analizzare attentamente tutte le sfaccettature di una situazione complessa, come nel mondo possiamo fare scelte intelligenti? La tecnologia può tenere la chiave. Sofisticati programmi per computer sono ora in fase di sviluppo in grado di integrare e rafforzare le capacità decisionali delle persone. Molti di questi nuovi strumenti di supporto alle decisioni sono ancora nelle prime fasi di sviluppo e devono ancora essere applicati alle decisioni strategiche aziendali., Ma hanno un enorme potenziale per aiutare i dirigenti a svolgere le due componenti chiave degli esercizi decisionali o di risoluzione dei problemi: cercare le possibili soluzioni e valutare quelle soluzioni per scegliere la migliore o quelle. Più la situazione è complessa e in rapida evoluzione, più diventano difficili sia la ricerca che la valutazione. Espandendo le capacità analitiche e intuitive della mente, i nuovi programmi consentono un’esplorazione molto più veloce, molto più completa e molto più rigorosa delle opzioni., (Vedere la barra laterale “Cerca e valuta” per una panoramica degli strumenti di supporto alle decisioni tradizionali ed emergenti.)

Scienze decisionali.

Gli strumenti tradizionali delle scienze decisionali—dinamiche di sistema, alberi decisionali, opzioni reali, gestione del portafoglio e così via—costituiscono un’importante classe di tecniche decisionali razionali che possono essere inestimabili quando si è di fronte a molte opzioni. Spesso portano a decisioni molto più affidabili di quanto non faccia solo l’istinto. Ma hanno i loro limiti. Il loro funzionamento è spesso così misterioso per i dirigenti che possono sembrare scatole nere., E in situazioni molto complesse-quando ci sono molte dipendenze tra le possibili soluzioni o nessun modo chiaro di misurare il valore delle soluzioni—gli strumenti tradizionali diventano ingombranti e tendono a fornire risposte inaffidabili.

Per utilizzare alberi decisionali nell’industria farmaceutica, ad esempio, devi presumere di conoscere il valore commerciale di un farmaco dieci anni prima che arrivi sul mercato., E gli alberi decisionali e altri strumenti decisionali non possono tenere adeguatamente conto di fenomeni emergenti o eventi casuali, come la scoperta che un farmaco sviluppato per una malattia può essere usato per trattare un’altra malattia molto diversa.

Modellazione basata su agenti.

Isaac Newton, dopo aver perso i suoi risparmi nella Bolla del Mare del Sud del 1720, si lamentò del fatto che “Posso calcolare i moti dei corpi celesti, ma non la follia delle persone.”Molti manager oggi sono nello stesso dilemma di Newton quasi 300 anni fa., Devono prendere decisioni su sistemi complessi con molti elementi correlati, ma imprevedibili. Mercati globali, grandi organizzazioni, catene di approvvigionamento, reti tecnologiche—tutto può sembrare impenetrabile alle forme tradizionali di analisi.

Ma la modellazione basata su agenti può far luce sul funzionamento e sull’evoluzione di tali sistemi. In una simulazione basata su agenti, un computer crea migliaia, persino milioni, di singoli attori; ognuno di questi agenti virtuali prende decisioni, fornendo un modello accurato delle dinamiche di un sistema complesso., La modellazione basata su agenti ti consente, letteralmente, di fare ciò che Newton non poteva: prevedere la follia delle folle. (Per ulteriori informazioni sulla modellazione basata su agenti, vedere il mio articolo HBR “Predire l’imprevedibile”, marzo 2002.)

Southwest Airlines utilizza un modello basato su agenti per rinnovare le sue regole per la gestione del carico, raccogliendo savings 2 milioni di risparmi annuali di manodopera nel processo., Eli Lilly ne sta utilizzando uno per modellare lo sviluppo di farmaci in fase iniziale, portando alla creazione di forme organizzative che promettono di aumentare la produttività e migliorare la velocità. Pacific Gas and Electric sta utilizzando un modello basato su agenti per gestire meglio il flusso di elettroni attraverso la sua vasta rete elettrica, risparmiando denaro ed evitando interruzioni del servizio.

Nei prossimi anni, modelli agent-based saranno senza dubbio utilizzati per generare scenari per l’evoluzione dei mercati e della concorrenza, la cui dinamica dipende dalle decisioni prese da molti attori., Questi scenari possono diventare la base per valutare una moltitudine di opzioni strategiche e tattiche e possono essere utilizzati per mettere alla prova le scelte intuitive dei dirigenti.

Evoluzione artificiale.

Il miglior sistema mai concepito per fare scelte da un insieme quasi infinito di alternative è l’evoluzione stessa. Il processo di base dell’evoluzione-prendendo le migliori opzioni disponibili e poi combinandole e mutandole per crearne di ancora migliori – viene ora incorporato in un tipo di software analitico noto come evoluzione artificiale o calcolo evolutivo., Questa tecnologia utilizza la potenza computazionale dei computer per cercare un vasto numero di soluzioni e valutarle.

Per vedere come funziona, immagina di eseguire una fabbrica e di dover determinare il programma di produzione che massimizzerà l’output dell’impianto entro un determinato periodo. Si inizia generando casualmente alcuni programmi alternativi – la loro qualità non fa differenza a questo punto-e alimentandoli in software di evoluzione artificiale., Il software valuta quanto bene ogni programma esegue nel massimizzare l “output, raccoglie i pochi che si comportano meglio, e li accoppia in modo casuale per” accoppiamento.”Il grande insieme risultante di programmi alternativi combina le caratteristiche della generazione precedente introducendo alcune caratteristiche casuali come mutazioni. Si cerca, in altre parole, una grande nuova serie di possibili soluzioni. Il software valuta le soluzioni e quelle che funzionano meglio per massimizzare l’output vengono selezionate per un altro round di accoppiamento., Come sempre più generazioni passano-e computer possono manovella attraverso il processo in pochi minuti – i programmi risultanti diventano sempre meglio. John Deere utilizza già questo tipo di sistema per ottimizzare le sue operazioni di produzione e il produttore messicano di cemento Cemex utilizza un sistema simile per instradare i suoi camion.

Evoluzione interattiva.

Nell’esempio plant-scheduling, le alternative potrebbero essere giudicate con una misura oggettiva—output di fabbrica. Man mano che le decisioni diventano più strategiche, tuttavia, i criteri per il successo diventano più complessi e soggettivi., Non puoi semplicemente eseguire i numeri; devi incorporare l’esperienza, il giudizio e, sì, l’intuizione di professionisti esperti. Bisogna portare le persone nella fase di valutazione del processo decisionale. Ciò può essere realizzato con l’evoluzione interattiva, una variazione dell’evoluzione artificiale. La differenza fondamentale è che una persona o un gruppo di persone, piuttosto che un computer, giudica ogni generazione di alternative.

Un importante produttore di automobili sta usando interactive evolution per aiutare nella progettazione di nuove auto., Questo processo è molto complesso perché i progettisti di automobili devono soddisfare centinaia di vincoli tecnici, come la lunghezza del passo, l’angolo del parabrezza e le dimensioni del vano motore, pur essendo creativi sia nell’ingegneria che nell’estetica. Quando i progettisti devono farlo senza l’aiuto della tecnologia, è straordinariamente dispendioso in termini di tempo. Devono testare ogni decisione contro tutti i tipi di variabili e, di conseguenza, possono considerare solo un piccolo insieme di opzioni. Ma il software interactive-evolution può pompare fuori iterazioni di nuovi progetti molto rapidamente., I progettisti esaminano ogni insieme di alternative e, usando giudizi estetici soggettivi oltre alle misure oggettive del computer, scelgono quelli migliori per il prossimo round di accoppiamento.

Altre aziende, come Procter& Gamble e Pepsi-Cola North America, utilizzano interactive evolution per creare nuovi prodotti e design di packaging, ma utilizzano i clienti piuttosto che i dipendenti per scegliere le migliori opzioni di ogni generazione., Si può facilmente immaginare un processo simile per decisioni strategiche di alto livello che sfrutta le intuizioni di un team esecutivo per perfezionare continuamente i piani.

Ricerca aperta.

L’evoluzione artificiale e interattiva sono entrambi processi di ottimizzazione. I progetti alternativi vengono generati variando un piccolo insieme di parametri e tali progetti vengono valutati in base a una serie di criteri: oggettivi, soggettivi o entrambi., Ma a volte non sai quali parametri utilizzare per generare alternative, o il numero di parametri è così grande che è impossibile campionare in modo affidabile l’intero set di possibili soluzioni. In questi casi, un’altra nuova tecnica computazionale—ricerca aperta o progettazione evolutiva-può essere applicata per ordinare e generare opzioni. Come suggerisce il nome, la ricerca aperta si concentra sulla ricerca iniziale di opzioni piuttosto che sulla loro successiva valutazione., Ha un enorme potenziale per aiutare i manager a prendere decisioni in situazioni altamente complesse perché offre un modo per generare opzioni che sarebbero invisibili anche alla mente più capiente.

Stanford professor John Koza ha sviluppato un tipo di ricerca open-ended, chiamato programmazione genetica, per l’uso nella creazione di circuiti elettronici. Il numero di circuiti possibili è enorme ed è impossibile caratterizzarli tutti con pochi parametri., L’utilizzo di un piccolo numero di parametri (che è tutto ciò che la mente può gestire) limita la ricerca a un piccolo sottoinsieme predefinito di circuiti, precludendo l’emergere di soluzioni veramente creative. La programmazione genetica, al contrario,” dis—integra ” i circuiti nei loro componenti—diodi, amplificatori, resistori e così via-quindi utilizza un computer per generare circuiti alternativi combinando e ricombinando i componenti.

Il processo ha generato progetti radicalmente nuovi, che non sarebbero mai stati scoperti semplicemente giudicando i circuiti completi rispetto ai criteri di prestazione tradizionali., Koza ei suoi colleghi della Programmazione genetica a Los Altos, in California, hanno recentemente utilizzato la tecnica per creare circuiti che replicano la funzionalità di altri circuiti senza violare i brevetti esistenti – uno sviluppo che potrebbe, nel bene e nel male, rivoluzionare l’industria dei microchip.

La mia azienda, Icosystem, ha iniziato ad aiutare una grande azienda petrolchimica a utilizzare la ricerca aperta per valutare le strategie di prezzo per uno dei suoi prodotti più importanti. Il prezzo del prodotto deve tenere conto di molti fattori., Questi includono i prezzi delle materie prime a monte, i prezzi dei prodotti finiti a valle, la domanda in varie fasi della catena del valore, le fluttuazioni valutarie e i prezzi dei concorrenti, che possono cambiare rapidamente e in modo imprevedibile. Come per l’esempio del circuito elettronico, il design aperto inizia con la disaggregazione di un gruppo iniziale di strategie di prezzo (che l’azienda raccoglie da vari esperti di prezzi) nelle loro parti componenti., In questo caso particolare, le parti assumono la forma di regole di prezzo, come segue :” Se il volume è 100, quindi price = x”, ad esempio; o, ” Se l’inverno è freddo, il prezzo diminuisce.”

A questa zuppa primordiale vengono aggiunte regole casuali—alcune delle quali contraddicono direttamente le regole degli esperti—per aggiungere una maggiore diversità genetica al mix. Un computer crea combinazioni casuali delle regole per produrre una nuova serie di strategie per il test., In questo modo, il computer può esplorare rapidamente milioni di combinazioni, producendo strategie innovative che vanno ben oltre tutto ciò che potrebbe essere uscito dalle menti consce o subconsce anche dei più esperti di marketing. E, ancora una volta, è facile vedere come la ricerca aperta potrebbe essere applicata a sfide strategiche complesse che hanno molte soluzioni possibili. Proprio come con interactive evolution, le persone possono aiutare nella valutazione delle opzioni generate dalla ricerca aperta., La tecnica offre un modo razionale per i manager di affrontare i problemi aziendali più difficili: quelli che hanno opzioni illimitate senza criteri ben definiti per il successo.

Oltre l’intuizione

Questi nuovi strumenti di supporto decisionale non eliminano l’intuizione umana; sfruttano il suo potere mentre rimediano ai suoi difetti più perniciosi. Gli istinti di dirigenti intelligenti e altri professionisti sono incorporati nel processo—sono utilizzati sia per generare opzioni iniziali o per aiutare a giudicare quelli generati dal computer., Ma questi istinti sono sottoposti ai rigori dell’analisi e allo stesso tempo liberati dai vincoli del cervello nell’immaginare possibili soluzioni. I computer impongono la disciplina del cervello sinistro alle intuizioni del cervello destro, in un modo che va ben oltre la capacità computazionale della mente umana. L’intuizione è quindi autorizzata a informare il processo decisionale senza cortocircuitarlo o comunque vincolarlo.

Ma c’è di più. In definitiva, i computer non possono solo amplificare le capacità analitiche della mente; possono espandere il suo potenziale creativo pure., E possono permetterci di superare la barriera interpretativa—la nostra richiesta che le nostre creazioni siano intelligibili per noi.

Pensaci. Quando creiamo progetti, sia per prodotti che per strategie, siamo limitati dalla nostra capacità di comprendere tali progetti—il loro funzionamento deve essere trasparente per noi. Ma se guardiamo alla natura, scopriamo rapidamente che alcune delle sue più grandi creazioni sono opache-si trovano oltre la nostra comprensione. Questo è vero per la mente umana stessa, forse la più grande creazione di tutti. Non sappiamo come funziona; sappiamo solo che funziona straordinariamente bene., Tecniche come l’evoluzione artificiale e il design open-ended possono anche generare progetti che non possiamo spiegare ma che producono risultati oltre i limiti della nostra immaginazione. Offrono, si potrebbe dire, il vero adempimento della promessa dell’intuizione umana.