Tutto ciò che possiamo sapere è che non sappiamo nulla.
E questa è la summa della saggezza umana.
—LEO TOLSTOJ, Guerra e Pace, 1867
Il peggiore storico ha una visione più chiara del 
periodo che studia  rispetto a quella che il migliore
di noi spera di formarsi su quello in cui viviamo. 
L'epoca più oscura è oggi.
—Robert Louis Stevenson


Con questo articolo inizia una serie di 5 articoli i cui contenuti - sebbene li condivida al 99% - non sono direttamente riferibili a chi scrive. Il contributo che stiamo cercando di offrire alla cultura finanziaria italiana è sostanzialmente di tipo editoriale, pratico, ma il merito delle idee è da attribuire interamente a due autorevoli economisti inglesi di nome Marvyn King e John Kay. Il primo, King, è stato Governatore della Banca d’Inghilterra per 10 anni fino al 2013. Il secondo è uno degli economisti inglesi più importanti e ha insegnato alla London School of Economics e a Oxford. 

Nel 2020, questi economisti hanno pubblicato un libro fondamentale, dal titolo “Radical Uncertainty" sulle conseguenze della distinzione fra il concetto di rischio (che loro chiamano “incertezza risolvibile”) e quello d’incertezza (a cui aggiungono l’aggettivo “radicale”, per distinguerla dalla prima).

Il libro, per l’autorevolezza degli autori, per la forma divulgativa e aneddotica, ma soprattutto per la forza schiacciante delle argomentazioni, ha la potenza, come ha scritto Lorenzo Ippoliti, l’analista finanziario Italiano più bravo che io conosca, di far “cambiare radicalmente la visione della finanza”. Purtroppo, a distanza di quattro anni, contrariamente a quelle che erano le mie convinzioni all’epoca, ancora nessun editore illuminato ha deciso di tradurlo in italiano, nonostante nel 2020 sia stato premiato con il  “Financial Times and McKinsey Business Book of the Year Award”. 

Poiché considero troppo importanti le tesi proposte, così efficacemente ed autorevolmente, da questi due economisti, desidero che abbiano la maggior diffusione possibile in Italia, specialmente tra i professionisti della finanza e gli investitori più evoluti.  Mi sono quindi preso l’onere di sintetizzare le cinque parti in cui il libro è suddiviso in in cinque articoli decisamente “corposi”. 

Naturalmente, chi può leggere agevolmente in inglese è caldamente invitato a leggere il libro originale. Se un giorno un editore illuminato decidesse di tradurre il libro (uno degli obiettivi di questo lavoro è anche quello di spingere in tal senso), consiglio caldamente i lettori a non perdere tempo con questa versione ridotta, e godersi direttamente il libro in Italiano. Per il momento, raccomando caldamente a tutti i professionisti della finanza e gli investitori più evoluti non solo e non tanto di leggere, ma di studiare e riflettere sulle profonde implicazioni di queste tesi nella costruzione dei portafogli finanziari personali o per i propri clienti. 

In questo articolo primo articolo riassumiamo i primi tre capitoli ed introduciamo la distinzione fra rischio ed incertezza che, curiosamente, era stata già definita quasi un secolo fa da due economisti i cui cognomi iniziano ugualmente con la “K”: due “giganti”,  Keynes e Knight.  A poco meno di un secolo di distanza, altri due economisti di rilievo, i cui cognomi iniziano con la “K”, riportano al centro della discussione questo tema oggettivamente fondamentale per le scienze economiche. Se si comprendono e riconoscono come valide queste argomentazioni, ne consegue che deve cambiare tutto il modo di approcciarsi a queste discipline. 

Nel prossimo articolo, dal titolo, “Il Fascino delle Probabilità”, riassumeremo i successivi quattro capitoli e vedremo come e perché - storicamente - siamo caduti nella trappola attuale dell’abuso della matematica-statistica e quali sono le nefaste conseguenze. 

Nel terzo articolo, dal titolo “Dare Senso all'Incertezza”, dovremo fare l’opera di sintesi più “brutale”. Dovremo sintetizzare ben 9 capitoli. Si tratta ovviamente del cuore dell’opera nel quale sono esposte le tesi di fondo. Faremo del nostro meglio, ma qui si comprende ancora di più l’esigenza di leggere - se possibile - il testo in inglese o la traduzione in italiano che speriamo venga presto realizzata. 

Nel quarto articolo, dal titolo “Economia e Incertezza”, riassumeremo quattro capitoli ed applicheremo i concetti sviscerati nella parte precedente in modo più specifico all’economia. 

Infine, nell’ultimo articolo, dal titolo “Vivere con l’Incertezza” riassumiamo gli ultimi tre capitoli e tratteremo delle conseguenze più pratiche ed operative. 

Visto quanto sono corposi questi articoli, ho pensato che la frequenza ideale possa essere due articoli al mese, con la pausa per le vacanze, è probabile che il lavoro termini ad ottobre. 

Mi auguro che questa opera editoriale possa contribuire a far riflettere tanti professionisti della finanza che ancora oggi continuano ad usare strumenti pratici e concettuali che sono validati dalla maggioranza degli insegnamenti accademici, ma non di meno - alla luce di questi argomenti difficilmente contestabili - hanno le fondamenta estremamente fragili. 

Cominciamo. Dal prossimo paragrafo, i concetti esposti sono fedelmente quelli di King e Kay.

Il futuro Inconoscibile
Nel settembre del 1812, le truppe di Napoleone sconfissero le forze russe a Borodino, aprendo la strada alla cattura di Mosca. I francesi entrarono nella capitale, ormai deserta, e ne rasero al suolo le strutture in legno. Tuttavia, questa occupazione infruttuosa segnò la fine della campagna di conquiste dell'Imperatore.

Il 3 agosto 1492, Cristoforo Colombo salpò dalla Spagna con la speranza di trovare una nuova rotta per le Indie. La maggior parte dei marinai esperti dell'epoca riteneva che una rotta verso ovest per l'Asia fosse impraticabile, data la distanza e il problema di trasportare sufficienti provviste. E avevano ragione. Colombo non sapeva cosa avrebbe comportato il suo viaggio, né quanto sarebbe durato. Qualunque fosse stata l'analisi costi-benefici della corte spagnola, che finanziò l’impresa, non poteva tener conto della possibilità di un Nuovo Mondo.

Nel febbraio del 1972, Richard Nixon incontrò il leader cinese Mao Tse-tung a Pechino. L'incontro era stato pianificato segretamente da tempo dal Presidente degli Stati Uniti e dal suo consigliere per la sicurezza nazionale, Henry Kissinger. L'incontro, molto celebrato, si concluse con un blando comunicato, tipico dei vertici globali. Più tardi, nello stesso anno, cinque uomini furono arrestati durante un'irruzione al complesso del Watergate a Washington e l’evento portò alle dimissioni di Nixon nel 1974. Due anni dopo, l'anziano Mao morì.

Imperatori, esploratori e presidenti prendevano decisioni senza comprendere pienamente né la situazione che affrontavano né gli effetti delle loro azioni. E lo dobbiamo fare anche noi.

Il 13 agosto 2007, all’inizio della grande crisi finanziaria finanziaria, quattro giorni dopo che BNP Paribas aveva sospeso i riscatti da tre dei suoi fondi, il direttore finanziario di Goldman Sachs, David Viniar, dichiarò al Financial Times: "stavamo vedendo cose che erano movimenti da 25 deviazioni standard per diversi giorni consecutivi". Letteralmente, l'affermazione di Viniar non era credibile. Un evento da 25 deviazioni standard è uno la cui probabilità è inferiore a 0,00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3. Il nostro universo non esiste da abbastanza tempo perché ci siano stati diversi giorni in cui eventi da 25 deviazioni standard potevano verificarsi. Viniar ha una laurea in economia e un MBA alla Harvard Business School, quindi avrebbe dovuto sapere questo, a meno che non avesse dimenticato i contenuti dei suoi corsi elementari. Ma ciò che intendeva veramente, sebbene avvolto nel gergo statistico, era che i movimenti nei prezzi degli asset finanziari erano molto più grandi di qualsiasi cosa i suoi gestori del rischio avessero mai sperimentato o ritenuto possibile.

La crisi del 2007-2008 ha rappresentato – ovviamente – un fallimento dell'analisi economica e delle politiche economiche. Ma, sebbene gli economisti abbiano riconosciuto la gravità e il costo della crisi finanziaria, sono generalmente riluttanti ad accettare che il loro quadro intellettuale necessiti di una revisione. Gli economisti (un tempo) distinguevano tra rischio, con cui intendevano incognite che potevano essere descritte con la probabilità, e incertezza, che non poteva esserlo. Avevano già adottato tecniche matematiche che davano al termine "rischio" un significato diverso da quello dell'uso quotidiano. In questa serie di articoli, tratti dal libro di King e Key, si descrive la considerevole confusione e il danno economico derivato dal mancato riconoscimento che i termini "rischio", "incertezza" e "razionalità" hanno acquisito significati tecnici in economia che non corrispondono all'uso quotidiano di queste parole. E nel corso dell'ultimo secolo gli economisti hanno tentato di elidere quella distinzione storica tra rischio e incertezza, e di applicare la probabilità a ogni istanza della nostra conoscenza imperfetta del futuro.

La differenza tra rischio e incertezza fu oggetto di vivaci dibattiti nel periodo tra le due guerre. Due grandi economisti – Frank Knight a Chicago e John Maynard Keynes a Cambridge, in Inghilterra – argomentarono con forza l'importanza della distinzione. Knight osservò che "un'incertezza misurabile, o 'rischio' propriamente detto, come useremo il termine, è così diversa da una non misurabile che non è in effetti un'incertezza".

Keynes fece una distinzione simile. In un articolo che riassumeva il suo capolavoro, "Teoria generale dell'occupazione, dell'interesse e della moneta", scrisse:
"Per conoscenza "incerta" non intendo semplicemente distinguere ciò che è noto con certezza da ciò che è solo probabile. Il gioco della roulette non è soggetto, in questo senso, all'incertezza; né lo è la prospettiva che un'obbligazione Victory venga estratta. O, ancora, l'aspettativa di vita è solo lievemente incerta. Persino il tempo atmosferico è solo moderatamente incerto. Il senso in cui sto usando il termine è quello in cui la prospettiva di una guerra europea è incerta, o il prezzo del rame e il tasso d'interesse tra vent'anni, o l'obsolescenza di una nuova invenzione, o la posizione dei proprietari di ricchezza privata nel sistema sociale nel 1970. Su queste questioni non c'è alcuna base scientifica su cui formulare una qualsiasi probabilità calcolabile. Semplicemente non lo sappiamo."

Il titolo del libro dal quale è tratta questa serie di articoli, e il suo concetto centrale, è l'incertezza radicale. L'incertezza è il risultato della nostra conoscenza incompleta del mondo, o della connessione tra le nostre azioni presenti e i loro risultati futuri. Gli autori del libro, hanno scelto di sostituire la distinzione tra rischio e incertezza utilizzata da Knight e Keynes con una distinzione tra incertezza risolvibile e incertezza radicale. L'incertezza risolvibile è l'incertezza che può essere rimossa cercando qualcosa (sono incerto su quale città sia la capitale della Pennsylvania) o che può essere rappresentata da una distribuzione di probabilità nota dei risultati (la rotazione di una ruota della roulette). Con l'incertezza radicale, tuttavia, non esiste un mezzo simile per risolvere l'incertezza – semplicemente non sappiamo. L'incertezza radicale ha molte dimensioni: oscurità; ignoranza; vaghezza; ambiguità; problemi mal definiti; e una mancanza di informazioni che in alcuni casi, ma non tutti, potremmo sperare di rettificare in una data futura. Questi aspetti dell'incertezza sono la sostanza dell'esperienza quotidiana.

L'incertezza radicale non può essere descritta nei termini probabilistici applicabili a un gioco d'azzardo. Non è solo che non sappiamo cosa accadrà. Spesso non sappiamo nemmeno i tipi di cose che potrebbero accadere. Quando descriviamo l'incertezza radicale non parliamo di "code grasse" nella funzione di distribuzione della probabilità – eventi immaginabili e ben definiti la cui bassa probabilità può essere stimata, come una lunga serie di sconfitte alla roulette. E non parliamo solo dei "cigni neri" identificati da Nassim Nicholas Taleb – eventi sorprendenti che nessuno avrebbe potuto prevedere fino a quando non accadono, sebbene questi "cigni neri" siano esempi di incertezza radicale. Stiamo enfatizzando la vasta gamma di possibilità che si trovano tra il mondo degli eventi improbabili che possono comunque essere descritti con l'ausilio di distribuzioni di probabilità e il mondo dell'inimmaginabile. Questo è un mondo di futuri incerti e conseguenze imprevedibili, su cui ci sono inevitabilmente speculazioni e disaccordi – disaccordi che spesso non saranno mai risolti. E questo è il mondo che incontriamo principalmente. Quindi le ramificazioni dell'incertezza radicale vanno ben oltre i mercati finanziari; si estendono alle decisioni individuali e collettive, nonché a quelle economiche e politiche; e dalle decisioni di importanza globale prese dagli statisti alle decisioni quotidiane prese dai lettori di questa serie.

Ma Keynes e Knight persero la battaglia per mettere l'incertezza radicale al centro dell'analisi economica. La maggior parte degli economisti oggi presta – al meglio – un'attenzione superficiale alla differenza tra rischio e incertezza. Il problema dell'incertezza radicale è stato presumibilmente assoggettato al ragionamento probabilistico. Quella convinzione ha infettato altre aree delle scienze sociali, tra cui statistica, sociologia e psicologia, e persino la legge.

E così, invece di riconoscere l'incertezza radicale e adottare politiche e strategie resilienti rispetto a molti futuri alternativi, le banche e le imprese sono gestite facendo affidamento su modelli che affermano di conoscere il futuro, conoscenza che non abbiamo e non potremmo mai avere. Quei modelli tentano di gestire l'incertezza assumendo che l'analisi del rischio commerciale e finanziario sia analoga all'analisi della roulette. Non sappiamo come cadrà una particolare rotazione, ma conosciamo i possibili risultati e la frequenza di ciascuno di quei risultati se giochiamo il gioco più e più volte. Ma l'incertezza assume molte forme, poche delle quali possono essere rappresentate in questo modo.

Enigmi e Misteri
Greg Treverton, presidente del National Intelligence Council di Obama e per molti anni una figura di spicco nella comunità dell'intelligence degli Stati Uniti, ha sottolineato la differenza tra "enigmi e misteri". Un enigma ha regole ben definite e una soluzione unica, e sappiamo quando abbiamo raggiunto quella soluzione. Gli enigmi offrono la soddisfazione di un compito chiaro e di una risposta corretta. Anche quando non riesci a trovare la risposta giusta, sai che esiste. Gli enigmi possono essere risolti; hanno risposte. Ma le soluzioni possono essere difficili da trovare. 

Gli economisti sono prosperati sulla difficoltà di risolvere modelli complessi dell'economia proprio perché sono stati addestrati a affrontare problemi ben definiti che hanno una risposta. E i premi (Nobel) sono assegnati a coloro che risolvono gli enigmi più difficili.

I misteri non offrono tale chiarezza di definizione e nessuna soluzione oggettivamente corretta: sono imbevuti di vaghezza e indeterminatezza. Affrontiamo i misteri chiedendo "Che cosa sta succedendo qui?", e riconosciamo che anche in seguito, la nostra comprensione sarà probabilmente solo parziale. Non forniscono il piacere di raggiungere la risposta “giusta”. Colombo pensava di essere arrivato in Asia. E ancora oggi, "Cosa stava succedendo?" nella grande crisi finanziaria globale, o durante il soggiorno di Bin Laden in Pakistan, è oggetto di accesi dibattiti. Quale sarà il futuro del Medio Oriente? O lo sviluppo del computing mobile o dell'industria automobilistica? Le banche, come le conosciamo, sopravviveranno? Qual è il futuro del capitalismo, o della democrazia? Un mistero non può essere risolto come un cruciverba; può solo essere inquadrato, identificando i fattori critici e applicando un certo senso di come questi fattori hanno interagito in passato e potrebbero interagire nel presente o nel futuro. Gli enigmi possono essere più divertenti, ma nelle nostre vite reali il mondo ci offre sempre più misteri – o perché il risultato è inconoscibile o perché la questione stessa è mal definita.

I misteri a volte possono essere risolti grazie ai progressi della conoscenza. I dinosauri dominarono la Terra per 130 milioni di anni (gli umani lo hanno fatto forse per 100.000 anni). Ma circa 65 milioni di anni fa, un evento straordinario nella storia del nostro pianeta portò alla scomparsa della maggior parte delle specie, compresi i dinosauri - l'estinzione del Cretaceo-Paleogene. L'estinzione dei dinosauri è stata a lungo un mistero irrisolto. Ma l'accumulo di conoscenze scientifiche ha trasformato il mistero in un puzzle la cui soluzione viene gradualmente composta.

Molte catastrofi storiche, come la Peste Nera o il terremoto di San Francisco, possono ora essere evitate o minimizzate. Il mistero di ciò che uccise quasi metà della popolazione europea divenne un puzzle con l'avanzare delle conoscenze mediche, ed è ora stato risolto. Comprendiamo meglio la sismologia e possiamo costruire edifici più resistenti ai tremori e al fuoco, ma quando avverrà il prossimo terremoto rimane un mistero. 

Alcuni misteri rimarranno tali perché la soluzione non sarà mai trovata. 

La pretesa della moderna scienza della teoria delle decisioni è che la maggior parte dei misteri possa essere ridotta a puzzle attraverso l'applicazione del ragionamento probabilistico. Tale ragionamento può fornire soluzioni ai puzzle, ma non ai misteri. Come pensare e affrontare i misteri è l'essenza della gestione della vita nel mondo reale ed è ciò di cui tratta questa serie di articoli tratta da “Radical Uncertainty”.

L'Incertezza Radicale è Ovunque
Prevedere il futuro è difficile. Ma i fisici e gli ingegneri della NASA o di SpaceX sono riusciti e riescono, con incredibile precisione, a prevedere la posizione di razzi e navicelle spaziali. Questi fisici ed ingegneri, però, si occupano di un problema completamente diverso: specificato, compreso a fondo e - soprattutto - stazionario. Quel sistema non è influenzato dall'interazione umana. Il suo comportamento non è influenzato da ciò che le persone capiscono o fanno. Se i problemi economici fossero come quelli affrontati dagli ingegneri spaziali, gli economisti avrebbero la stessa capacità predittiva della NASA o di SpaceX.

Ma le relazioni economiche cambiano nel tempo – una proprietà nota come: non-stazionarietà. 

Inoltre, i movimenti nell'economia riflettono le nostre aspettative. Il sociologo Robert K. Merton ha identificato la riflessività come una proprietà distintiva dei sistemi sociali – il sistema stesso è influenzato dalle nostre credenze su di esso. L'idea di riflessività è stata sviluppata dal filosofo austriaco Karl Popper ed è diventata centrale nel pensiero di uno dei suoi allievi, il gestore di fondi hedge George Soros. La riflessività mina la stazionarietà. Da qui nasce l’incertezza.

Tale incertezza è un prodotto della nostra conoscenza incompleta dello stato del mondo – passato, presente o futuro. O della nostra conoscenza incompleta della connessione tra azioni e risultati. Parliamo di incertezza solo se la conoscenza incompleta porta a uno stato di dubbio – siamo tutti troppo familiari (vengono in mente alcuni politici) con persone che sono ignoranti ma non hanno dubbi, e quindi non sperimentano incertezza.

Alcune incertezze risolvibili sono il prodotto di distribuzioni di probabilità stazionarie – lanciare una moneta equa, o il moto browniano (il movimento casuale di piccole particelle in un liquido o gas). Tutto ciò che può essere conosciuto su queste incertezze è noto e quantificato. Il ragionamento probabilistico è stato ideato per i giochi d'azzardo che sono basati sulla casualità – giochi di carte, roulette, lotterie. Ma questi problemi sono artificiali. Le regole del gioco, la composizione del mazzo di carte, sono completamente specificate e ciò che rimane sconosciuto – dove il giro della ruota porterà la palla, se la prossima carta sarà un asso – non è capace di essere conosciuto.

All'opposto di questo genere di incertezza risolvibile ci sono gli  “unknown unknowns”, lo “sconosciuto inconoscibile”, cioè l’incertezza radicale. Questi sono i veri 'cigni neri', ovvero sono stati del mondo a cui non possiamo attribuire alcuna probabilità, perché non possiamo concepirli. I dinosauri caddero vittima di un “sconosciuto inconoscibile” – anche mentre morivano, non sapevano cosa fosse successo loro. 

Per oltre mezzo secolo, un solo approccio alla scelta razionale sotto incertezza ha dominato l'economia e ha fornito la base per ciò che viene insegnato nelle università e nelle scuole di business come 'scienza delle decisioni'. Secondo questo approccio, gli agenti ottimizzano, soggetti a vincoli definiti. Elencano possibili scenari d'azione, definiscono le conseguenze delle varie alternative e valutano queste conseguenze. Poi selezionano la migliore opzione disponibile, se necessario anticipando come gli altri reagiranno alle loro scelte. Le persone fanno piani per l’utilizzo delle risorse economiche lungo tutta la loro vita, dall'istruzione, attraverso la crescita dei figli, fino alla pensione. Le aziende scelgono strategie per massimizzare il valore per gli azionisti. I governi scelgono politiche per massimizzare il benessere sociale.

Una riflessione di un momento è sufficiente per dirci che non è così. Non potrebbero avere le informazioni necessarie per farlo.  Perché questa critica apparentemente ovvia è stata così ampiamente ignorata? L'egemonia dell'ottimizzazione come obiettivo della presa di decisione è resa possibile ignorando l'incertezza radicale. Basandosi sul successo del ragionamento probabilistico con i giochi d'azzardo, l'approccio della teoria delle decisioni biforca l'incertezza in “sconosciuti inconoscibili” (“unknown unknowns”), e sconosciuti, ma capaci di essere caratterizzati da una distribuzione di probabilità conosciuta. I praticanti di questo approccio si lavano le mani sull’incertezza del primo tipo (radicale), descrivendo gli “sconosciuti inconoscibili” come 'scosse' e 'shock', tanto imprevedibili e inspiegabili quanto l'asteroide dello Yucatán per i dinosauri. Altre incertezze sono trattate come risolvibili con mezzi matematico-statistici. Non c'è spazio per l'incertezza radicale.

È facile capire perché economisti e statistici, alla ricerca di soluzioni chiare e comprensive, abbiano cercato di estendere ampiamente la portata del ragionamento probabilistico. La matematica sottostante ha una certa semplicità e bellezza, e in pratica può essere applicata da chi ha acquisito le competenze tecniche modeste richieste. Probabilmente i due economisti più brillanti del periodo postbellico, Paul Samuelson e Robert Solow, hanno occupato uffici adiacenti al MIT per oltre mezzo secolo. Come racconta Samuelson, 'Quando era giovane, [Solow] diceva, se non consideri la teoria della probabilità il soggetto più interessante al mondo, allora mi dispiace per te. E io ero sempre d'accordo con lui.'

L'attrattiva della teoria della probabilità è comprensibile,  ma pochi problemi del mondo reale possono essere adeguatamente rappresentati in questo modo. L'estensione più convincente del ragionamento probabilistico è in situazioni in cui i possibili risultati sono ben definiti, i processi sottostanti che li generano cambiano poco nel tempo e c'è una ricchezza di informazioni storiche.

I processi economici che generano crescita o fluttuazioni non rimangono stabili abbastanza a lungo da permettere stime utili delle probabilità delle variabili economiche. Per la maggior parte delle interessanti domande macroeconomiche o la natura e il tempismo della prossima crisi finanziaria, non c'è una base su cui possiamo facilmente attribuire probabilità a tutti i vari possibili risultati o anche definire se non in termini vaghi quali sono questi risultati. La risposta sensata alla domanda 'Ci sarà un'altra crisi finanziaria globale nei prossimi dieci anni?' è 'Non lo so'. Sia gli economisti professionisti che gli agenti economici, sia le aziende che le famiglie, si confrontano con la domanda 'Cosa sta succedendo qui?' Quando gli esperti affermano di avere conoscenze che non hanno e non potrebbero avere, provocano nelle persone la reazione di dire di averne 'abbastanza degli esperti'.

Gli esseri umani si sono evoluti per affrontare problemi che non sono suscettibili di ragionamento probabilistico – una questione a cui torneremo nel terzo articolo. I nostri cervelli non sono costruiti come computer deterministici, ma come meccanismi adattivi per fare connessioni e riconoscere schemi. Le buone decisioni spesso derivano da salti di immaginazione. La creatività era la qualità esibita da quel Sumerico sconosciuto che inventò la ruota, da Einstein e da Steve Jobs. E, come sottolineato da Knight e Keynes, la creatività è inseparabile dall'incertezza. Per sua natura, la creatività non può essere formalizzata, solo descritta dopo l'evento, con o senza l'aiuto delle equazioni.

Nel prossimo articolo, “Il fascino delle probabilità”, descriveremo 'la svolta probabilistica' nel pensiero umano e come la portata di queste idee sia stata progressivamente estesa. 
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