A Robust Grey Multi-Criteria Decision-Making Framework for Prioritization under Uncertainty: Application to Smart Transformation Systems

Nel silenzioso mondo guidato dai dati delle istituzioni scientifiche, la sfida della modernizzazione non riguarda raramente il trovare il singolo nuovo gadget migliore. Si tratta di navigare in una nebbia di incertezza. Quando un'agenzia governativa responsabile del monitoraggio dei tremori terrestri valuta l'aggiornamento dei propri sistemi, si trova di fronte a un complesso intreccio di scelte. Dovrebbe investire nell'intelligenza artificiale per rilevare i terremoti più velocemente, o costruire una rete di sensori intelligenti? Dovrebbe proteggere i propri dati con la tecnologia blockchain o spostare tutto sul cloud? Le risposte sono raramente univoche. I costi sono stime, le tempistiche sono supposizioni e le prestazioni future di queste tecnologie sono spesso ignote. In tali situazioni, i decisori non possono fare affidamento su numeri precisi perché quei numeri semplicemente non esistono ancora. Al contrario, devono lavorare con intervalli di possibilità, pesando i benefici di velocità e sicurezza rispetto ai vincoli di budget e tempo. Questo è il regno del processo decisionale sotto incertezza, dove l'obiettivo non è trovare una risposta perfetta, ma trovare la via più robusta da seguire quando le informazioni sono incomplete.

Un team di ricercatori dell'Università di Teheran ha affrontato esattamente questo problema sviluppando un nuovo modo per aiutare il Centro Sismologico Iraniano a dare priorità alla sua trasformazione digitale. Essi hanno riconosciuto che i metodi tradizionali di scelta tecnologica spesso falliscono in questi ambienti ad alto rischio perché richiedono dati precisi che le organizzazioni semplicemente non possiedono. Per risolvere il problema, i ricercatori hanno creato un framework che accetta l'incertezza invece di cercare di eliminarla. Hanno riunito un panel di dieci esperti senior, tra cui ex direttori e manager attuali, per valutare cinque progetti specifici "smart": un sistema di IA per il rilevamento di eventi sismici, una rete di stazioni intelligenti abilitate IoT, un sistema blockchain per la sicurezza dei dati, una piattaforma cloud per la gestione delle informazioni e un'app mobile per la segnalazione pubblica. Invece di chiedere agli esperti di fornire un punteggio singolo ed esatto per ogni progetto, i ricercatori hanno chiesto loro di fornire degli intervalli. Questo approccio, noto come teoria dei sistemi grigi (grey system theory), permette l'espressione di informazioni vaghe o incomplete, come "il costo sarà compreso tra X e Y", piuttosto che forzare un tentativo di indovinare un numero specifico.

I ricercatori hanno poi utilizzato un processo matematico specializzato per pesare l'importanza di tredici diversi criteri, che vanno dalla cybersecurity e dalle prestazioni al costo e ai tempi di implementazione. Hanno scoperto che gli esperti attribuivano il valore più alto all'efficienza delle prestazioni, alla cybersecurity e alla usabilità, dando al contempo un peso significativo al costo di acquisizione. Ciò ha rivelato una chiara preferenza per soluzioni che siano affidabili e sicure, anche se richiedono una pianificazione finanziaria attenta. Quando il team ha applicato il proprio framework per classificare i cinque progetti, è emerso un leader chiaro. Il sistema di rilevamento degli eventi sismici basato sull'IA è stato identificato come la massima priorità, ottenendo un punteggio significativamente superiore rispetto alle altre opzioni. Questo sistema è stato scelto perché offriva il miglior equilibrio tra alte prestazioni, forte sicurezza e costi gestibili, rispondendo direttamente ai bisogni più critici del centro sismologico.

Dopo il sistema IA, i ricercatori hanno classificato le stazioni intelligenti basate su IoT e la piattaforma di segnalazione mobile come i successivi investimenti più preziosi. Queste due opzioni hanno ottenuto punteggi molto vicini, suggerendo che siano entrambe ottime candidate per la fase successiva di sviluppo. Il sistema blockchain per l'integrità dei dati è arrivato quarto, e la piattaforma di gestione dei dati basata sul cloud è arrivata all'ultimo posto. La classificazione inferiore per le opzioni cloud e blockchain non significava che fossero tecnologie scadenti; indicava piuttosto che, sotto gli attuali vincoli di budget e di prontezza organizzativa, erano meno fattibili come priorità immediate rispetto alle soluzioni IA e IoT. Lo studio ha mostrato esplicitamente che, sebbene la blockchain offrisse un'eccellente sicurezza, il suo elevato costo e la sua complessità la rendevano un punto di partenza meno attraente. Allo stesso modo, la piattaforma cloud è stata frenata dai suoi sostanziali costi di acquisizione e da una minore prestazione nei criteri di prontezza organizzativa.

Per garantire che questi risultati non fossero solo un colpo di fortuna derivante dalle opinioni dei singoli esperti, i ricercatori hanno eseguito migliaia di simulazioni informatiche per testare la stabilità delle loro classifiche. Hanno variato leggermente l'importanza dei criteri in ogni simulazione per vedere se l'ordine dei progetti sarebbe cambiato. I risultati sono stati rassicuranti: il sistema IA è rimasto la prima scelta in quasi il 70 percento degli scenari simulati, dimostrando che la raccomandazione era robusta e non eccessivamente sensibile a piccoli cambiamenti di giudizio. Lo studio ha inoltre evidenziato che l'app mobile e le stazioni IoT erano scelte stabili per il secondo e il terzo posto, mentre le opzioni blockchain e cloud mostravano maggiore variabilità, confermando la loro priorità inferiore.

Il risultato finale di questa ricerca non è solo un elenco di vincitori e perdenti, ma una tabella di marcia pratica per l'azione. I ricercatori suggeriscono che il centro sismologico debba iniziare la sua trasformazione implementando il sistema di rilevamento tramite IA. Una volta stabilita questa base, l'organizzazione può procedere all'aggiornamento della propria rete di sensori con la tecnologia IoT e al lancio dell'app mobile per la comunicazione con il pubblico. Le tecnologie più complesse e costose, come la blockchain e la migrazione completa al cloud, possono essere introdotte successivamente, una volta che l'organizzazione avrà costruito le risorse e l'esperienza necessarie. Questo approccio graduale permette all'istituzione di gestire il rischio e distribuire i propri investimenti nel tempo. Utilizzando un metodo che accetta l'incertezza come parte naturale del processo, i ricercatori hanno fornito una guida chiara e basata su prove su come un ente governativo scientifico possa modernizzare le proprie operazioni senza scommettere sull'ignoto.