23 Luglio 2020  |  18:30 - 19:15

La pandemia ha causato uno shock pesantissimo sui modelli di previsione economica e sul business planning.

Da una parte, i dati e le serie storiche pre-Covid non contengono informazioni sugli shock provocati dal COVID e non possono permettere agli algoritmi di fornire previsioni accurate per il periodo post-COVID.

Dall’altra le nuove serie storiche possono richiedere l’applicazione di nuovi algoritmi che siano in grado di adattarsi meglio alla discontinuità nelle serie numeriche provocata dal COVID.

Quali modelli adottare per lo smart working e per migliorare l’accuratezza delle previsioni?

Intervengono:

Armando Lupicini, Advanced Analytics, Campari

Paolo Minottim, Human Resources, Siemens Italia

Alberto Oltolini, CEO Office, TeamSystem

Luca Molteni, Dipartimento Scienze delle Decisioni, Università Bocconi, Liaison Manager Decision Sciences & Business Analytics Competence Center, SDA Bocconi

Emanuele Borgonovo, Direttore Bachelor in Economics, Managment e Computer Science, Università Bocconi

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