Il futuro del lavoro è un tema di crescente rilevanza, oggetto di approfondite analisi da parte di organizzazioni internazionali, università, enti di ricerca e società di consulenza e imprese che investono nell’innovazione. Ricercatori, esperti di settore e policymaker sono impegnati nell’elaborazione di scenari futuri per comprendere e affrontare i profondi cambiamenti in atto.
Indice degli argomenti
L’importanza di formulare previsioni affidabili sul futuro del lavoro
L’evoluzione del panorama lavorativo nei prossimi decenni dipenderà da molteplici fattori, non solo dalle dinamiche politiche, sociali ed economiche ma anche dalle trasformazioni tecnologiche che avranno un impatto determinante sulle competenze richieste, sui modelli organizzativi e sulle dinamiche occupazionali. Non è possibile quindi parlare di futuro del lavoro senza considerare il ruolo centrale dell’innovazione: lo sviluppo di nuove tecnologie influenza direttamente il mercato e l’organizzazione del lavoro, ridefinendo le professionalità e le modalità di impiego.
In questo contesto, la capacità di formulare previsioni affidabili è essenziale per supportare le decisioni strategiche di aziende e istituzioni. Le metodologie utilizzate per le analisi previsionali sono molteplici e comprendono approcci quali i modelli Econometrici, le Dinamiche dei sistemi, l’Analisi di scenari, il metodo Delphi e le più recenti applicazioni del Machine Learning (ML). Dopo aver delineato lo sviluppo delle indagini previsionali sul lavoro, questo articolo metterà a confronto le diverse metodologie, analizzandone caratteristiche, vantaggi e limiti per valutarne l’applicabilità in un contesto in continua evoluzione e incertezza
Prevedere il futuro: le prime ricerche previsionali e il loro impatto sul mondo di oggi
L’innovazione è da sempre al centro degli studi previsionali, sia per la sua rapidità e pervasività, sia per il suo ruolo cruciale nella competitività economica delle nazioni. La capacità di produrre e governare l’innovazione rappresenta difatti sempre più un fattore strategico fondamentale, influenzando non solo la crescita economica, ma anche il benessere sociale e la sostenibilità dei sistemi produttivi.
Le prime ricerche previsionali a livello globale sono attribuite agli Stati Uniti che, attraverso iniziative militari e governative, iniziò per prima a svolgere studi di prospezione tecnologica, già a partire dalla prima metà del XX secolo. Nel giro di pochi anni, numerose istituzioni pubbliche, università e società private iniziarono a sviluppare metodi di analisi per prevedere l’evoluzione delle tecnologie, utilizzando strumenti come il metodo Delphi e l’Analisi di scenari (1).
Uno dei primi esempi significativi è rappresentato dal “
”, avviato dalla RAND Corporation negli anni ’40 come iniziativa dell’aeronautica militare statunitense (USAF) e successivamente diventato un think tank indipendente. La RAND Corporation è famosa per le sue analisi strategiche a partire dalla Guerra Fredda, con studi su economia, tecnologia e scenari futuri. Alcuni dei loro rapporti più influenti riguardano la teoria dei giochi, la strategia nucleare e la modellizzazione dei sistemi complessi. ha sviluppato metodi scientifici di previsione, come il metodo Delphi, usato ancora oggi per analisi previsionali in vari settori, dal business alla politica pubblica (2).
Un altro attore chiave è lo Stanford Research, affiliato all’Università di Stanford, specializzato nella ricerca di base e applicata con una forte connessione con il mondo industriale. Stanfor Research ha applicato il metodo Delphi fin dagli anni ’50 e ’60 in collaborazione con la RAND Corporation, per prevedere sviluppi tecnologici e sociali attraverso il parere di esperti.
Negli anni ’60, l’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico (OCSE), sotto l’egida del Comitato della politica scientifica e tecnologica, avviò i primi studi nel settore. Basandosi sul lavoro di gruppi di esperti di alto livello, questi studi avevano l’obiettivo di fornire raccomandazioni ai Paesi membri su politiche scientifiche, tecnologiche ed economiche.
Verso la fine degli anni ’60, anche il Giappone si interessò alle metodologie di prospezione tecnologica, riconoscendone il potenziale per la pianificazione strategica. Un team di esperti giapponesi venne inviato negli Stati Uniti per studiare i vantaggi e i limiti dei metodi previsionali utilizzati. Poco dopo, nel 1970, l’Agenzia Giapponese per la Scienza e la Tecnologia (STA) avviò la prima grande indagine previsionale con un orizzonte al 2000. Da allora, la STA conduce regolarmente ogni cinque anni un’indagine globale sulle tecnologie emergenti, utilizzando il metodo Delphi.
Sul piano economico e sociale, un riferimento fondamentale è il Club di Roma, organizzazione non governativa fondata nel 1968 da Aurelio Peccei, economista e dirigente industriale italiano e Alexander King, scienziato britannico ed ex direttore scientifico dell’OCSE e con una forte partecipazione internazionale. Il Club di Roma con il rapporto della ricerca “The Limits to Growth” (3), commissionato dall’organizzazione e realizzato da un team di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) ha rappresentato una delle prime analisi previsionali su scala globale riguardante l’esaurimento delle risorse, la crescita della popolazione e le conseguenze ambientali dello sviluppo economico. l loro studio utilizzava il modello di simulazione World3, basato sulla Dinamica dei sistemi.
In Europa, tra la fine degli anni ’80 e i primi anni ’90, diversi Paesi – tra cui Francia, Germania, Regno Unito, Norvegia e Paesi Bassi – iniziarono a sviluppare studi di prospezione tecnologica, adottando principalmente il metodo Delphi. A livello comunitario, il ConsiglioEuropeo istituì l’Institute for Prospective Technological Studies (IPTS) con l’obiettivo di creare una rete di osservazione scientifica e tecnologica – l’European Science and Technology Observatory (ESTO) – per supportare le decisioni strategiche in ambito europeo.
Al di fuori dell’Europa, altri paesi come Canada e Australia e in tempi più recenti Corea del Sud e India, hanno avviato studi di previsione tecnologica per anticipare le trasformazioni dell’industria e dell’economia. Questi studi si rivelano strumenti essenziali per orientare le politiche di innovazione e garantire una crescita economica sostenibile, affrontando al contempo le sfide poste dall’automazione, dalla digitalizzazione e dall’intelligenza artificiale.
Centri di ricerca e attori chiave nello studio del futuro del lavoro
Oggi sono numerose le istituzioni accademiche, think tank, società di consulenza e big tech che si dedicano, a livello globale, allo studio della trasformazione del lavoro e dell’impatto dell’innovazione tecnologica. Tra gli enti più autorevoli in questo campo spicca ancora la RAND Corporation, il think tank statunitense senza scopo di lucro considerato tra i più influenti al mondo di cui abbiamo già accennato in quanto pioniere delle prime indagini previsionali. Oggi sue ricerche analizzano l’impatto dell’automazione e dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro, l’evoluzione delle competenze richieste nelle economie avanzate e i possibili scenari di trasformazione della società e delle istituzioni.
Un altro attore chiave è lo Stanford Research, affiliato all’Università di Stanford, oggi divenuto SRI International con sedi anche in Giappone oltre che negli USA, organizzazione indipendente senza scopo di lucro con radici profonde nella Silicon Valley, specializzato nella ricerca di base e applicata con una forte connessione con il mondo industriale. Da oltre 60 anni SRI collabora con governi e industrie per scoprire e sviluppare prodotti e tecnologie innovativi, portando idee e innovazioni sul mercato. In particolare SRI è stato il primo ad effettuare studi previsionali sulle trasformazioni del management e dell’organizzazione aziendale e su come la tecnologia e l’automazione influenzano il lavoro oltre che sui megatrend tecnologici, dalle reti di telecomunicazione all’automazione. In questo campo SRI ha intrapreso diverse iniziative significative. Ad esempio, il loro impegno nella ricerca sull’intelligenza artificiale (IA) e sull’educazione mira a comprendere come l’IA possa trasformare il panorama lavorativo e le competenze richieste. Inoltre, il loro lavoro nel settore della sostenibilità e dell’innovazione sociale esplora come le tecnologie emergenti possano essere utilizzate per affrontare le sfide globali, inclusi i cambiamenti nel mercato del lavoro.
La sua attività di prospezione prosegue con l’obiettivo di esaminare le evoluzioni tecnologiche, economiche e politiche future e fornire suggerimenti strategici per il management. Già nei primi anni 2000, SRI ha sviluppato il Business Intelligence Program, un servizio di previsione pensato per i pianificatori aziendali.
Anche il Massachusetts Institute of Technology (MIT) svolge un ruolo di primo piano attraverso il suo laboratorio di innovazione tecnologica, che analizza le implicazioni delle nuove tecnologie sull’occupazione. Il MIT ha sviluppato programmi chiave come il “MIT Work of the Future Initiative” che, avviato nel 2018, studia come le tecnologie emergenti (IA, robotica, automazione) trasformeranno il mondo del lavoro e le nuove competenze richieste dal mercato. Studia inoltre il divario tra innovazione tecnologica e politiche economiche, proponendo strategie per garantire una transizione equa nel mercato del lavoro. Questi studi influenzano governi, aziende e policy maker, offrendo dati e strategie per gestire il futuro del lavoro.
Parallelamente, a Boston la Harvard Business School (HBS) si concentra principalmente su tendenze emergenti nel mondo degli affari, innovazioni tecnologiche e trasformazioni nei modelli di business. HBS è un centro di eccellenza per lo studio della strategia aziendale, leadership e gestione dell’innovazione, spesso con uno sguardo rivolto al futuro delle imprese e delle economie globali., esplora le modalità con cui le aziende possono adattarsi ai cambiamenti nei modelli organizzativi e nelle competenze richieste dal mercato. HBS adotta una combinazione di metodologie rigorose e multidisciplinari per fare ricerche previsionali, che spaziano dall’analisi dei dati quantitativi a simulazioni di scenari, fino ad approcci più qualitativi basati su esperienze dirette e visioni strategiche. Questi metodi sono tutti orientati a fornire insights e strumenti pratici per aiutare le aziende a anticipare e adattarsi ai cambiamenti.
A Washington D.C., la Brookings Institution, tra i think tank più influenti nel campo della ricerca e dell’analisi delle politiche pubbliche, si occupa di tematiche legate all’economia globale, allo sviluppo sostenibile, alla politica interna ed estera degli Stati Uniti, all’innovazione tecnologica e al suo impatto sul lavoro. sull’educazione, l’ambiente, la disuguaglianza sociale. Attraverso le sue ricerche, fornisce scenari dettagliati sugli effetti dell’automazione e dell’intelligenza artificiale sulle professioni e sulle disuguaglianze sociali ed economiche. Nel campo specifico del futuro del lavoro Brookings si concentra in particolare su come l’automazione, l’AI e altre tecnologie emergenti influenzeranno l’occupazione. Attraverso il “Brookings Metropolitan Policy Program” svolge ricerche sui settori vulnerabili all’automazione e sull’evoluzione delle competenze richieste nel futuro del lavoro. Gli studi previsionali più recenti realizzati ad esempio, si concentrano sull’impatto dell’AI sull’occupazione, osservando come le professioni manuali e ripetitive siano a maggior rischio di automazione, ma anche come l’IA possa creare nuove opportunità in altri settori.
Un altro osservatorio fondamentale è il World Economic Forum (WEF), che attraverso il suo “Future of Jobs Report” (4) analizza le principali tendenze del mercato del lavoro, mettendo in evidenza le competenze emergenti e gli impatti dell’automazione e dell’intelligenza artificiale. Anche McKinsey & Company contribuisce al dibattito con studi che analizzano le opportunità offerte dalla digitalizzazione, dall’ottimizzazione delle risorse e dalla formazione per il futuro del lavoro (5), offrendo simulazioni dettagliate sulle trasformazioni settoriali e professionali previste nei prossimi decenni.
Oxford Economics si distingue per lo sviluppo di modelli previsionali sugli effetti dell’automazione sull’occupazione a livello globale, con particolare attenzione alle economie avanzate. Nella stessa direzione si muove Goldman Sachs Research, che analizza come l’intelligenza artificiale e l’automazione potrebbero incidere su milioni di posti di lavoro nei prossimi 10-20 anni.
Un ruolo fondamentale è svolto anche dalle organizzazioni internazionali. L’Organizzazione Internazionale del Lavoro (ILO) (6) studia l’impatto delle nuove tecnologie, i diritti dei lavoratori e i cambiamenti demografici sul mercato del lavoro globale, proponendo politiche per ridurre le disuguaglianze. L’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico (OECD), attraverso rapporti come l’”OECD Employment Outlook” 7), monitora l’evoluzione del mercato del lavoro con un focus particolare sulla formazione continua e sulle competenze richieste dall’economia digitale. ILO e OECD insieme analizzano le sfide e le opportuntià derivanti dai cambiamenti tecnologici, demografici e sociali come nel rapporto congiunto “2024 – The Future of Work: A Journey to 2022” (8) in cui esplorano le trasformazioni del mondo del lavoro, analizzando le sfide e le opportunità derivanti da cambiamenti tecnologici, demografici e sociali.
L’Unione Europea gioca un ruolo centrale nello studio delle trasformazioni lavorative. La Commissione Europea, insieme ad enti come CEDEFOP (9) che analizza le tendenze e le sfide nell’istruzione e formazione professionale in Europa, fornendo previsioni sulle competenze richieste nel futuro del lavoro ed Eurofound (10), esplora le condizioni di vita e di lavoro in Europa, offrendo dati e analisi su occupazione, qualità del lavoro e coesione sociale. L’Agenzia Europea per la Sicurezza e la Salute sul Lavoro (EU-OSHA) (11), invece, analizza l’impatto delle nuove tecnologie sul benessere e sulla sicurezza dei lavoratori, offrendo prospettive per il futuro.
Anche in Italia diversi istituti si occupano di fornire dati e analisi previsionali sul mondo del lavoro, contribuendo a delineare le tendenze future e le dinamiche del mercato. Tra questi, l’ISTAT, l’Istituto Nazionale di Statistica, svolge un ruolo chiave nella rilevazione e nell’analisi dei dati occupazionali. Monitorando costantemente l’occupazione e la disoccupazione, fornisce previsioni e analisi economiche su diverse scale temporali, dal breve al lungo periodo, offrendo un quadro dettagliato dell’andamento del mercato del lavoro.
Un altro attore fondamentale è l’INAPP, l’Istituto Nazionale per l’Analisi delle Politiche Pubbliche, che studia l’evoluzione dei sistemi formativi, sociali e occupazionali. Attraverso l’elaborazione di modelli analitici e previsionali, contribuisce alla definizione di possibili linee di intervento nel campo delle politiche del lavoro e della formazione.
Unioncamere, invece, si distingue per le sue indagini mensili sui programmi di assunzione delle aziende italiane. Grazie a un monitoraggio costante, fornisce un quadro aggiornato delle tendenze occupazionali, analizzando le caratteristiche della domanda di lavoro in base alla suddivisione territoriale, ai settori economici e alla dimensione delle imprese.
Anche istituti di ricerca e società di consulenza come Censis (12) e Ambrosetti – The European House (13) analizzano gli scenari futuri del mercato del lavoro italiano, focalizzandosi su digitalizzazione, smart working e altre tendenze emergenti attraverso metodi avanzati come il Delphi e il Multiscenari, studiano i trend emergenti del mercato del lavoro e dell’istruzione, offrendo spunti strategici per le aziende e le istituzioni.
Un contributo significativo è provenuto anche dai ricercatori della cattedra di Sociologia del lavoro dell’Università La Sapienza di Roma, del gruppo S3 e della SIT – Società Italiana Telelavoro. Questo gruppo di professionisti esperti di indagini previsionali si occupa della realizzazione di indagini previsionali sui futuri scenari socio-economici, occupazionali e sullo sviluppo tecnologico, collaborando con prestigiosi istituti di ricerca, amministrazioni pubbliche e grandi imprese come il Cesvitec di Napoli, il Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti, diverse regioni italiane, il Formez ecc.. Le loro analisi si basano prevalentemente sui metodi Delphi e Multiscenari, strumenti utili per tracciare scenari di medio e lungo termine (14).
Queste attività di ricerca forniscono informazioni essenziali per aziende, istituzioni educative e decisori politici, contribuendo a una maggiore preparazione rispetto alle sfide del futuro. La capacità di anticipare le trasformazioni e di adattarsi ai cambiamenti rappresenta un fattore cruciale per promuovere una crescita economica sostenibile e inclusiva nel nostro Paese.
Il ruolo delle aziende tecnologiche nella previsione del futuro del lavoro
Oltre ai centri di ricerca, alle società di consulenza e alle istituzioni internazionali, anche grandi aziende tecnologiche come Google e IBM conducono studi approfonditi sul futuro del lavoro e delle competenze. Queste ricerche non sono casuali, ma rispondono a precise strategie aziendali volte a garantire competitività, innovazione e influenza nei mercati globali.
Uno dei principali motivi che spingono queste aziende a investire in tali studi è la necessità di adattarsi ai cambiamenti tecnologici. L’intelligenza artificiale, l’automazione, il cloud computing e il quantum computing stanno rivoluzionando il mondo del lavoro, e comprendere in anticipo questi sviluppi permette di mantenere un vantaggio competitivo e guidare l’innovazione.
Un altro aspetto fondamentale riguarda lo sviluppo delle competenze interne. Prevedere quali saranno le abilità richieste in futuro consente di pianificare in modo efficace la formazione dei dipendenti, riducendo il divario tra le competenze attuali e quelle necessarie per affrontare le trasformazioni in corso.
La pubblicazione di studi sul futuro del lavoro rappresenta anche un’opportunità per rafforzare la leadership di pensiero e l’influenza delle aziende nel dibattito pubblico. Attraverso queste ricerche, le grandi imprese si posizionano come attori chiave nel settore tecnologico e contribuiscono a orientare le politiche pubbliche e accademiche.
Fornire insight sui trend futuri è inoltre un servizio strategico per i clienti e il mercato. Aiutare le imprese a prepararsi ai cambiamenti in atto significa supportarle nell’adozione di nuove tecnologie e favorire investimenti mirati per affrontare le sfide emergenti.
Questa capacità di anticipare le trasformazioni si riflette anche nelle strategie di prodotto e innovazione. Conoscere l’evoluzione delle competenze guida lo sviluppo di strumenti e piattaforme capaci di rispondere alle esigenze future, garantendo che le soluzioni proposte siano sempre all’avanguardia.
Infine, l’analisi dei cambiamenti nel mercato del lavoro offre spunti preziosi per le politiche di diversity & inclusion. Monitorare le trasformazioni in corso permette di identificare eventuali disparità e di promuovere strategie volte a rendere il mondo del lavoro più equo e inclusivo.
Attraverso questi studi, le grandi aziende tecnologiche non solo migliorano la propria capacità di innovare, ma contribuiscono anche a modellare il futuro del lavoro in un contesto in continua evoluzione.
Case study: i report di Google e IBM
L’uso dei big data e dell’intelligenza artificiale non è solo un esercizio teorico, ma rappresenta un elemento fondamentale per orientare le decisioni su investimenti, formazione e strategie aziendali. Numerosi studi dimostrano come queste tecnologie siano sempre più centrali nell’analisi delle trasformazioni del lavoro e nella definizione delle competenze richieste dal mercato.
Uno di questi è “Il futuro dell’istruzione”, un progetto di Google for Education realizzato in collaborazione con Canvas8 e condotto in 24 paesi. Lo studio esamina le nuove tendenze nell’istruzione e il loro impatto sulle competenze necessarie nel mondo del lavoro, offrendo una visione chiara di come il sistema formativo si stia evolvendo per rispondere alle esigenze del futuro (15).
IBM, insieme a The European House – Ambrosetti, ha pubblicato il report “Competenze e lavoro: affrontare la transizione verso l’AI”, che sottolinea la necessità di riqualificare oltre 450 milioni di lavoratori entro il 2030. Il documento pone particolare attenzione all’importanza di percorsi formativi alternativi, come corsi online e certificazioni digitali, che stanno diventando strumenti chiave per affrontare il rapido cambiamento delle competenze richieste (16).
Un altro studio significativo sul “Future of Work: How New Technologies Are Transforming Tasks“, realizzato in collaborazione c MIT-IBM Watson AI Lab. Questo studio analizza l’impatto delle tecnologie emergenti sulle mansioni lavorative, evidenziando come l’IA e l’apprendimento automatico stiano ridefinendo i compiti all’interno delle professioni. Il focus è sulle nuove soluzioni per il reclutamento, la gestione della produttività dei lavoratori remoti e la creazione di ambienti di lavoro intelligenti e sicuri, mettendo in evidenza come la tecnologia possa supportare la trasformazione delle modalità lavorative (17).
Questi studi dimostrano quanto sia cruciale la ricerca sulle trasformazioni del lavoro per guidare le politiche, le strategie aziendali e gli investimenti in nuove tecnologie e formazione. Comprendere in anticipo le tendenze emergenti consente a istituzioni e imprese di adattarsi con successo ai cambiamenti, costruendo un futuro del lavoro più innovativo e sostenibile.
Confronto tra metodi previsionali: caratteristiche, vantaggi e limiti
Come accennato le previsioni sul futuro del lavoro si basano su metodologie diverse, che spaziano dai modelli econometrici alle analisi qualitative. Ogni approccio ha punti di forza e limiti specifici e viene scelto in base al contesto e al grado di incertezza da affrontare. Comprendere questi strumenti è fondamentale per interpretare le dinamiche del mercato e anticipare le trasformazioni in corso.
Uno dei metodi più utilizzati è quello dei modelli econometrici e statistici, che si basano sull’analisi di dati storici per formulare proiezioni future. Attraverso tecniche come regressioni statistiche e modelli di equilibrio generale, istituzioni come ISTAT, Unioncamere e INAPP riescono a elaborare previsioni quantitative a breve e medio termine. Tuttavia, questi modelli risultano meno efficaci in contesti caratterizzati da elevata incertezza, dove i dati storici potrebbero non essere sufficienti per anticipare sviluppi imprevedibili.
Un altro approccio è quello della dinamica dei sistemi, che consente di modellare le interazioni tra economia, popolazione, risorse e ambiente attraverso elaborazioni matematiche. Tra i modelli più noti vi è World3, utilizzato dal Club di Roma, che simula scenari futuri sulla base di dati quantitativi e che può essere applicato anche al mercato del lavoro e all’impatto delle tecnologie. Questo strumento permette di valutare gli effetti di diverse politiche nel lungo periodo, offrendo una prospettiva utile per analizzare la crescita economica e la sostenibilità globale.
Metodi più qualitativi, come le indagini previsionali, si basano invece sulla raccolta di opinioni da parte di esperti e operatori del settore. Tecniche come il metodo Delphi, che sintetizza il contributo di specialisti attraverso più fasi di confronto, oppure i sondaggi su aziende e datori di lavoro, vengono impiegate da realtà come McKinsey, Deloitte e il World Economic Forum per individuare le tendenze emergenti e le competenze più richieste nei prossimi anni.
Un altro strumento fondamentale è l’Analisi di scenario, adottata da istituzioni come l’OCSE e McKinsey. Questa metodologia esplora diversi scenari futuri prendendo in considerazione variabili chiave come progresso tecnologico, evoluzione economica e normative. L’obiettivo è anticipare possibili sviluppi e consentire alle aziende e ai policymaker di prepararsi a diverse eventualità, riducendo il rischio di scelte impreviste o inadeguate.
Infine, l’Intelligenza artificiale e i Big Data stanno assumendo un ruolo sempre più centrale nelle previsioni sul lavoro. Aziende come Google e IBM sfruttano l’analisi avanzata dei dati per individuare pattern e tendenze, fornendo insight utili sia per le imprese, che possono adattare le loro strategie, sia per i decisori politici, che hanno a disposizione strumenti più raffinati per orientare le politiche del lavoro.
Questi diversi approcci, pur avendo caratteristiche specifiche, si integrano tra loro per offrire una visione il più possibile completa del futuro del lavoro, supportando strategie e scelte a livello economico, formativo e politico.
Modelli econometrici: precisione quantitativa a breve e medio periodo
I modelli econometrici sono tra i metodi quantitativi più consolidati per fare previsioni basate su dati storici. Questi modelli analizzano le relazioni tra variabili economiche, come il PIL, l’inflazione o la disoccupazione, al fine di fare proiezioni su come tali variabili potrebbero evolversi nel tempo. Utilizzati principalmente da istituti di ricerca, banche centrali e grandi aziende, i modelli econometrici sono strumenti particolarmente efficaci per ottenere previsioni dettagliate a breve e medio termine, soprattutto in contesti economici stabili.
Le caratteristiche principali di questi modelli sono legate al loro approccio quantitativo, che si fonda sull’analisi di dati numerici storici. Per applicarli correttamente, è necessaria una specializzazione in econometria e analisi dei dati, oltre a risorse significative, come grandi quantità di dati storici e infrastrutture analitiche avanzate. In ambienti economici relativamente stabili, i modelli econometrici si rivelano precisi e affidabili, consentendo previsioni dettagliate su tendenze economiche, come la crescita o la recessione.
Tuttavia, la loro utilità è limitata in contesti di grande incertezza. Poiché questi modelli si basano su dati passati, non sono in grado di prevedere eventi imprevisti o cambiamenti strutturali, come crisi economiche improvvise o innovazioni disruptive, che potrebbero sconvolgere il panorama economico. Inoltre, la qualità delle previsioni dipende fortemente dalla qualità dei dati storici utilizzati. Se i dati di partenza sono incompleti o imprecisi, le previsioni potrebbero risultare fuorvianti. Pertanto, pur essendo strumenti potenti in condizioni stabili, i modelli econometrici devono essere utilizzati con cautela in scenari più incerti e dinamici.
Dinamica dei sistemi: analisi di sistemi complessi con molte variabili interdipendenti
La Dinamica dei sistemi è un approccio metodologico sviluppato da Jay W. Forrester negli anni ’50 al MIT, pensato per modellare e simulare il comportamento di sistemi complessi nel tempo. Questo metodo si basa sull’idea che i sistemi socio-economici, ambientali e tecnologici siano caratterizzati da interconnessioni non lineari, feedback ritardati e dinamiche evolutive che non possono essere facilmente previste con i metodi tradizionali.
Le caratteristiche principali di questa metodologia combinano aspetti quantitativi e qualitativi. Da un lato, si utilizza un approccio quantitativo attraverso equazioni differenziali e simulazioni computerizzate per descrivere le interazioni tra variabili; dall’altro, è richiesto un approccio qualitativo che implica una comprensione concettuale delle relazioni tra gli elementi del sistema. Prima di definire i modelli matematici, spesso si costruiscono mappe causali per visualizzare come i vari elementi siano interconnessi.
L’applicazione della dinamica dei sistemi richiede esperti provenienti da vari settori, poiché il metodo abbraccia molteplici discipline e necessità di competenze specifiche. Le risorse richieste variano a seconda della complessità del modello: mentre piccoli progetti possono essere gestiti da un singolo esperto, progetti più ampi richiedono team multidisciplinari. Per quanto riguarda i dati, alcuni modelli possono essere costruiti con pochi parametri ben stimati, mentre altri necessitano di grandi dataset storici per calibrare correttamente le equazioni.
I principali vantaggi della dinamica dei sistemi risiedono nella sua capacità di analizzare fenomeni complessi con molte variabili interdipendenti. Questo approccio consente anche di valutare diversi scenari futuri basati su possibili interventi di policy. La sua applicabilità è vasta e si estende a molte discipline, dalla gestione aziendale alla sostenibilità ambientale, rendendola utile in settori come la pianificazione strategica, le politiche pubbliche e l’economia dello sviluppo.
Tuttavia, ci sono anche alcune criticità. La dinamica dei sistemi dipende fortemente da ipotesi semplificatrici, che possono influenzare i risultati ottenuti. Inoltre, la validazione empirica risulta difficile, poiché i sistemi modellati sono spesso unici e non possono essere replicati sperimentalmente. Inoltre, l’uso di software specializzati e l’acquisizione di competenze tecniche avanzate sono fondamentali per la costruzione e l’interpretazione dei modelli.
Nonostante queste sfide, la dinamica dei sistemi rimane uno strumento potente per comprendere e anticipare l’evoluzione di problemi globali complessi, offrendo una visione approfondita delle dinamiche che governano i sistemi socio-economici e ambientali.
Analisi di scenari: flessibilità e creatività in un mondo Incerto
La costruzione di scenari è un metodo qualitativo che si distingue per il suo approccio non orientato alla previsione numerica, ma piuttosto alla creazione di più possibili futuri. Questo approccio esplora vari scenari plausibili, basati su tendenze economiche, sociali e tecnologiche, e fa ampio uso del giudizio di esperti per delineare scenari credibili e possibili. Una delle tecniche impiegate nella costruzione di scenari è il metodo Cross-Impact, che consente di analizzare come gli eventi o le variabili in un sistema interagiscono e si influenzano reciprocamente. In altre parole, il metodo si concentra sul come un cambiamento in una variabile possa influenzare altre variabili, creando relazioni complesse e retroazioni. Questo approccio è particolarmente utile per comprendere l’interazione tra diverse forze in un contesto di incertezza e per esplorare i possibili sviluppi futuri.
Questo metodo è comunemente adottato da think tank, grandi aziende e organizzazioni internazionali che affrontano il futuro con una prospettiva flessibile e creativa, anticipando i cambiamenti e le possibili evoluzioni.
Le caratteristiche principali della costruzione di scenari sono legate alla sua natura qualitativa, che si fonda su ipotesi e analisi di scenari futuri. A differenza di metodi quantitativi, questo approccio richiede esperti di vari settori, come economisti, sociologi e tecnologi, per interpretare le tendenze e costruire visioni plausibili del futuro. Sebbene le risorse richieste in termini di dati possano essere relativamente basse, è essenziale avere un gruppo altamente qualificato per raccogliere e interpretare il parere degli esperti, piuttosto che fare affidamento su dati quantitativi complessi.
I principali vantaggi di questo metodo risiedono nella sua capacità di esplorare diverse possibilità future, specialmente in contesti incerti, dove le variabili impreviste e i cambiamenti rapidi sono all’ordine del giorno. La costruzione di scenari è particolarmente utile per pianificare strategie a lungo termine e per prepararsi a scenari estremi, dove le situazioni future non possono essere previste con certezza.
Tuttavia, ci sono anche alcuni svantaggi. Le previsioni generate attraverso la costruzione di scenari non sono precise numericamente, poiché dipendono molto dalla soggettività degli esperti coinvolti. Inoltre, la creazione di scenari può essere un processo costoso e lungo, richiedendo tempo e risorse considerevoli rispetto ad altri metodi più automatici o basati su modelli numerici. Nonostante queste sfide, la costruzione di scenari rimane uno strumento potente per esplorare il futuro in modo flessibile e adattivo.
Metodo Delphi: consenso esperto per prevedere il futuro
Il metodo Delphi è una tecnica di ricerca previsionale che si basa sulla consultazione iterativa di esperti per arrivare a previsioni collettive su un determinato argomento. Questo approccio è particolarmente utile in contesti complessi e incerti, dove i dati quantitativi non sono facilmente reperibili o disponibili. Il metodo Delphi viene utilizzato in ambito accademico, governativo, da enti di ricerca e anche da aziende strategiche. Esso prevede un confronto tra le opinioni degli esperti in più fasi, con l’obiettivo di ridurre le incertezze e ottenere previsioni più accurate.
Le caratteristiche principali di questo metodo sono di natura qualitativa, in quanto si basa sull’opinione di esperti. Per il suo utilizzo è fondamentale la presenza di un gruppo di esperti altamente qualificati nel settore specifico, poiché il valore delle previsioni dipende dalla qualità delle competenze coinvolte. Il metodo richiede risorse umane qualificate e tempo, poiché è necessario condurre più cicli di feedback. Per progetti di dimensioni contenute, è possibile gestire il processo con un singolo esperto, mentre per studi più ampi occorrono team di esperti provenienti da diverse aree. Tra i vantaggi del metodo, vi è la possibilità di raccogliere un ampio spettro di opinioni, arrivando così a previsioni più equilibrate, particolarmente utili in contesti dove i dati sono scarsi o ambigui. Tuttavia, uno degli svantaggi principali è che il processo può essere lungo e articolato, rendendolo meno adatto per previsioni immediate. Inoltre, la soggettività degli esperti può influenzare le previsioni, il che implica che la selezione dei partecipanti sia un passo cruciale per il successo dell’approccio.
Machine Learning: potenza predittiva con AI e Big Data
Il Machine Learning (ML) è un altro strumento predittivo molto potente che fa parte dell’intelligenza artificiale. Questo approccio si basa sull’analisi di grandi volumi di dati per identificare pattern nascosti e fare previsioni autonome. Il ML viene sempre più utilizzato in contesti complessi, come il mercato del lavoro digitale, dove è necessario analizzare dati provenienti da fonti non strutturate, come testi, immagini o segnali IoT. Le aziende tecnologiche, le istituzioni finanziarie e i governi sono tra i principali utilizzatori del ML, grazie alla sua capacità di fornire previsioni in tempo reale.
Le caratteristiche principali del Machine Learning sono quantitative, in quanto si fondano sull’analisi di enormi volumi di dati. Per utilizzare il ML, sono necessari esperti in data science, programmazione e intelligenza artificiale. Inoltre, richiede risorse computazionali ingenti e grandi dataset per funzionare correttamente. Tra i vantaggi, il ML è in grado di gestire enormi quantità di dati in tempo reale, migliorando costantemente le previsioni grazie all’apprendimento continuo. È particolarmente utile in ambienti complessi e in rapida evoluzione. Tuttavia, presenta anche degli svantaggi, tra cui il rischio di overfitting, dove il modello perde la capacità di generalizzare a nuovi dati. Inoltre, i modelli di ML, soprattutto quelli complessi come le reti neurali, possono soffrire di mancanza di trasparenza, riducendo la fiducia nelle previsioni. Infine, i modelli di ML possono essere vulnerabili a bias nei dati, perpetuando discriminazioni o pregiudizi esistenti nei dataset.
Conclusioni
Ogni approccio previsivo porta con sé vantaggi unici, ma anche delle sfide. La scelta della metodologia più adatta dipende da fattori come il contesto, le risorse disponibili e, soprattutto, il grado di incertezza che si intende affrontare. I modelli econometrici sono ideali per previsioni numeriche a breve termine, ma perdono di efficacia quando il contesto è instabile. La Dinamica dei sistemi, invece, è una risorsa potente, perfetta per anticipare i trend evolutivi di sistemi complessi come quelli socio-economici, ambientali e tecnologici. D’altro canto, l’Analisi di scenari e il metodo Delphi offrono flessibilità e creatività, sebbene siano meno precisi e dipendano fortemente dal giudizio degli esperti coinvolti. Il Machine Learning, sebbene straordinario nell’analizzare enormi volumi di dati, può incontrare ostacoli legati alla mancanza di trasparenza e ai possibili pregiudizi nei dati. La vera forza risiede nell’integrare più metodologie, creando una visione più completa e robusta del futuro del lavoro.
Solo conoscendo appieno le potenzialità e i limiti di ciascun metodo, sarà possibile adottare strategie più mirate e ridurre i rischi derivanti dall’incertezza del mercato del lavoro nei prossimi decenni.
Note
Ciacia C. (2024), La ricerca previsionale sulle tecnologie, in Arcuri F.P, Di Rosa S., Orsini A. (a cura di), Scienza e Impresa. Come la ricerca scientifica e l’innovazione tecnologica guidano lo sviluppo dell’impresa, Edizioni Palinsesto, Roma.
Dalkey, Norman C., & Helmer, Olaf (1963), An Experimental Application of the Delphi Method to the Use of Experts. Santa Monica, CA, RAND Corporation (RAND Report P-2983); Dalkey, Norman C. (1969), The Delphi Method: An Experimental Study of Group Opinion, Santa Monica, CA, RAND Corporation (RAND Report RM-5888-PR).
Meadows, Donella H., Meadows, Dennis L., Randers, Jørgen, & Behrens III, William W. (1972), The Limits to Growth: A Report for the Club of Rome’s Project on the Predicament of Mankind, New York: Universe Books.
World Economic Forum (2025), Future of Jobs Report 2025: trend, competenze e sfide per il futuro.
McKinsey & Company (2025), Investire nelle grandi opere in Italia: le opportunità da digitalizzazione, resourcing e reskilling.
ILO (2024), World Employment and Social Outlook 2024: Trends 2024.
OECD (2024), Employment Outlook 2024: Navigating the New Normal.
ILO-OECD (2024), The Future of Work: A Journey to 2022.
CEDEFOP (2024), Skills Forecast 2024: Trends and Challenges in Vocational Education and Training.
Eurofound (2024), Living and Working in Europe 2024.
EU-OSHA (2024), The impact of new technologies on safety and health at work: A foresight report.
Si vedano le seguenti ricerche previsionali realizzate con i metodi Dekphi e Analisi di scenari dirette da Cinzia Ciacia nell’ambito del progetto di ricerca realizzato da Fondazione Censis, Luis Management e S3 Opus: Le opportunità occupazionali a medio termine (5 anni), Profili professionali emergenti nel medio termine (5 anni), Fabbisogni formativi della pubblica amministrazione a breve termine (3 anni), in Rapporto “I fabbisogni formativi del territorio” Rapporto FSE – POR Sardegna 2000-2006 misura 3.1., Fondazione Censis, 2004.
The European House – Ambrosetti. (2024), Il futuro del lavoro in Italia: scenari e prospettive.
Si vedano le pubblicazioni: Ciacia, C. (2021), Smartworking: nuovi modelli e sfide future, Focus, Maggio 2021; Ciacia, C., De Masi, D. (2007), Scenari di sviluppo del mercato del lavoro 2007-2013, Quaderni Formez n. 65, Formez, Roma; Ciacia, C. (2003), TecnoCosmo 2005, Officine di Next, Roma; Ciacia, C. (2004), TecnoCosmo 2006, Officine di Next, Roma; Ciacia, C. (2005), TecnoCosmo 2007, Officine di Next, Roma; Ciacia, C. (1999), Il futuro delle tecnologie: centri e metodi di ricerca, Next Strumenti per l’Innovazione, n. 7, FMR Editore, Roma.
