I sistemi complessi sono sistemi composti da molti componenti interconnessi e altamente sensibili alle perturbazioni.
Questi sistemi possono essere vulnerabili a vari tipi di guasti o fallimenti, che possono avere conseguenze di vasta portata. Questi sistemi sono tipicamente caratterizzati da un elevato grado di interdipendenza e interconnessione, il che significa che un guasto in un componente può avere effetti a cascata su altri componenti. Ciò può rendere difficile prevedere il comportamento di un sistema in risposta a una particolare perturbazione e può anche rendere difficile controllare o mitigare le conseguenze di un fallimento. Se un componente fallisce la sua missione, può avere un effetto domino su altri componenti, portando a un evento più ampio. Questo fenomeno è noto come “fallimento a cascata”.
I sistemi complessi sono vulnerabili anche a perturbazioni o shock esterni, come disastri naturali, crisi economiche o guasti tecnologici. Queste perturbazioni possono compromettere il normale funzionamento del sistema e portare a guasti o interruzioni. In generale, la vulnerabilità dei sistemi complessi è una considerazione importante nella progettazione, gestione e manutenzione di questi sistemi.
È importante identificare e affrontare le potenziali vulnerabilità per ridurre al minimo il rischio di guasti e interruzioni e garantire la stabilità e l’affidabilità del sistema. Identificare e affrontare le vulnerabilità può aiutare a minimizzare il rischio di danni o interruzioni e ad aumentare la stabilità e la resilienza dei sistemi. Vulnerabilità e resilienza sono concetti strettamente correlati. La resilienza si riferisce alla capacità di resistere o riprendersi da avversità, stress o cambiamenti. Spesso è associata alla capacità di adattarsi e di riprendersi da situazioni difficili, o di mantenere la stabilità e il funzionamento di fronte a stress o cambiamenti. Ciò potrebbe comportare la presenza di sistemi ridondanti o di backup, o di protocolli e procedure per rispondere alle interruzioni.
È quindi importante dotarsi di strumenti idonei ad analizzare sia il comportamento dei componenti del sistema, che del sistema nella sua interezza, comprendendo come la vulnerabilità si propaga dai componenti al sistema, e, di conseguenza, come si mitiga in ambito di sistema.
Un approccio olistico alla gestione del rischio è un approccio completo, che tiene conto dei diversi fattori che possono influenzare il sistema. Si tratta di guardare ai rischi da una prospettiva ampia, piuttosto che concentrarsi su un solo aspetto.
Un approccio olistico alla gestione dei rischi considera sia la probabilità che l’impatto potenziale dei rischi, oltre a considerare come i diversi rischi siano interconnessi e come possano influenzarsi a vicenda. Prende inoltre in considerazione il contesto in cui si verificano i rischi, compresi i fattori sociali, culturali e ambientali che possono influenzarli. I rischi vengono identificati e valutati attraverso una serie di metodi, tra cui:
- Valutazione del rischio: Si tratta di identificare i rischi potenziali che un’organizzazione o un individuo possono affrontare e di valutarne la probabilità e l’impatto;
- Monitoraggio e revisione del rischio: Si tratta di rivedere e monitorare regolarmente l’efficacia delle strategie di gestione del rischio e di apportare le modifiche necessarie per affrontare rischi nuovi o in evoluzione.
- Riduzione del rischio: Si tratta di adottare misure per ridurre la probabilità o l’impatto dei rischi identificati, o per trasferire il rischio a un’altra parte.
I sistemi “data-driven” basati su algoritmi di apprendimento automatico sono uno strumento prezioso per aiutare le organizzazioni e gli individui a gestire i rischi in modo più efficace. Questi sistemi utilizzano dati e tecniche statistiche per analizzare il sistema e identificare le relazioni tra i diversi fattori che contribuiscono ai rischi.
I contributi alla comprensione e alla gestione della vulnerabilità forniti dall’implementazione di sistemi data-driven sono:
- Valutazione del rischio: I modelli basati sui dati possono essere utilizzati per identificare i rischi potenziali, valutarne la probabilità e l’impatto e classificarli in base al livello di rischio. Il modello può analizzare i dati storici per identificare i pattern e le tendenze nelle deviazioni di processo, e utilizzare queste informazioni per prevedere la probabilità di eventi futuri.
- Modellazione predittiva: Possono essere utilizzati per prevedere l’evoluzione dei rischi nel tempo, sulla base dei dati storici e di altri fattori.
- Monitoraggio e revisione del rischio: Possono essere utilizzati per monitorare e analizzare continuamente i dati relativi alle deviazioni, identificando idonei precursori, indicatori, e ambiti di ottimizzazione, aiutando le organizzazioni ad adottare le più opportune misure per interrompere i percorsi verso situazioni indesiderate.
- Riduzione dei rischi: Possono essere utilizzati per analizzare i dati sull’efficacia delle diverse strategie di risposta alle perturbazioni, per identificare i modi più efficaci per ridurre l’impatto dei rischi.
