Il baseball si è sempre basato sull'istinto e sulla tradizione... finché Billy Beane non ha dimostrato che i numeri potevano vincere.
Nell'episodio 62 di The AI Forecast, How Moneyball's Billy Beane Changed Baseball Forever with Data Analytics, Billy Beane è ospite del conduttore Paul Muller per discutere di come le decisioni basate sui dati abbiano sfidato il baseball tradizionale. Spiega come i vincoli stimolino l'innovazione, come mettere in discussione le ipotesi sia fondamentale e in che modo i dati aiutino le organizzazioni a reinventare il processo decisionale.
Dalla valutazione dei talenti alla gestione delle risorse, Billy afferma che il successo dipende dalla creazione di sistemi che privilegiano le prove rispetto all'ego. Di seguito alcuni dei momenti principali della affascinante discussione tra Paul e Billy.
Ridefinire il rischio
Paul: quanto è difficile trovarsi di fronte al punto in cui sei sicuro dell'idea, ma i risultati non arrivano abbastanza rapidamente?
Billy: Ottima domanda. Io mi sono affidato al mio assistente. Diceva sempre: se devi fare un compito in classe di matematica e qualcuno ti passa le risposte, cosa fai, non le accetti? Ci è sembrato che l'utilizzo dei dati fosse qualcosa di simile. Ti stavano dando la risposta alla verifica. Così abbiamo deciso di sfruttare i dati e prendere molte decisioni. Sapevamo che non avremmo avuto ragione ogni singola volta, non avremmo vinto ogni mano, ma se fossimo stati disciplinati con i dati, spietati con i numeri e coerenti nel prendere decisioni, col tempo avremmo avuto ragione.
Credevamo che ci sarebbero state molte supposizioni quando stavamo facendo cose il cui risultato ci innervosiva, ma abbiamo provato l'opposto. Abbiamo ritenuto che l'uso dei dati fosse una sorta di roadmap e un faro per noi. E, lo ribadisco, non avremmo avuto ragione su ogni singola decisione, ma se fossimo stati coerenti nel modo in cui prendevamo decisioni nel tempo, saremmo arrivati dove volevamo, e sarebbe stata proprio quella disciplina a portarci fino in fondo.
Se si ha ragione tre volte di seguito, tutti sono d'accordo. Alla quarta, se si sbaglia, tutti dicono: "Te l'avevo detto che i numeri non dicono tutto". E in un certo senso tornano a una posizione di decisione basata sull'emotività. Curiosamente, però, non sottopongono le decisioni emotive allo stesso standard. Una delle cose per cui riceviamo complimenti è che eravamo persone disposte a correre rischi, cosa che secondo me è un po' fuorviante. In realtà eravamo l'esatto opposto. Volevamo gestire il rischio, volevamo essere attuari, e pensavamo che fosse rischioso avere informazioni per prendere decisioni predittive e poi non usarle. Quello, per noi, era il vero rischio.
I dati contro l'ortodossia
Paul: La buona notizia è che sei diventato famoso, e la cattiva notizia è che sei diventato famoso. Quando altri team hanno capito cosa stavi facendo, come hai trovato un nuovo vantaggio? Come sei riuscito a rimanere intraprendente?
Billy: Credo che la vera rivoluzione sia stata quando altri team hanno iniziato a capire l'importanza dei dati, a raccogliere i propri e a utilizzarli per costruire modelli più predittivi. Quando abbiamo iniziato a prendere decisioni, ci siamo basati sulle statistiche. Le statistiche sono un risultato. I team hanno iniziato a capire che c'era un modo migliore per misurare il processo, che era un miglior elemento di previsione delle abilità, e che la raccolta dei dati era importante. E, a dire il vero, non si trattava solo di raccogliere dati, ma di inserire nella nostra azienda persone davvero brillanti e appassionate che prima non vi lavoravano.
La particolarità del libro Moneyball era che tutte le informazioni in esso contenute erano di dominio pubblico. Abbiamo praticamente rubato le idee di Bill James. La cultura ci ha permesso di farlo perché nessuno ha mai veramente messo in pratica le idee di Bill James o ciò di cui ha parlato per anni nei suoi opuscoli dopo quel periodo. Nei successivi 20 anni, però, anche ora, le squadre sono diventate estremamente riservate. Assumono e hanno uno staff analitico molto ampio, con giovani uomini e donne brillanti che li aiutano a costruire questi modelli utilizzando la biometria per migliorare le prestazioni dei giocatori. È diventato molto, molto sofisticato, ben oltre la mia stessa comprensione, a essere del tutto onesto.
Tutti sono persone di dati… finché i dati non sono in disaccordo con loro
Paul: Secondo la mia esperienza, soprattutto per le persone più brillanti ed esperte, la sfida ora è che ci si può trovare in una situazione in cui si arriva a dire: "Sono una persona che si basa sui dati". Tutti indicheranno i dati e saranno d'accordo. Ma non appena si imbattono in qualcosa che non conferma la loro esperienza, potrebbero dire: "Ecco, questi dati non sono corretti, quindi non li userò". In breve, la selezione mirata dei dati è qualcosa che ho visto accadere, e questo riporta all'affermazione che ho fatto sul fatto che tutti sono persone orientate ai dati finché questi non contraddicono la loro opinione.
Billy: Per me, questa è la vera opportunità. Le esperienze di un CEO di successo a lungo termine in un'azienda sono dati, e attingere a queste esperienze per aiutarlo a prendere decisioni è un dato. Ma credo che in molti casi, quando si è con persone esperte, si tenda a cedere quando dicono: "Ehi, questi dati non sono corretti". Di solito la mia risposta è che non si può dissentire dai dati, perché non si tratta di un'opinione. I dati sono fatti. Nel mondo di oggi, con tutti i dati a cui siamo esposti, la vera opportunità si presenta quando i dati ti dicono una cosa e le tue esperienze personali ti dicono qualcos'altro. Personalmente, preferisco sempre affidarmi ai dati e ignorare le mie esperienze quando prendo decisioni. E, ancora una volta, so che molte persone non saranno d'accordo. Per me, l'opportunità si presenta quando persone davvero intelligenti vedono la stessa cosa e i dati gli dicono qualcos'altro, perché devi presumere che il tuo concorrente vedrà la stessa cosa che vedi tu e prenderà una decisione in quella direzione.
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