Oggi la complessità è la condizione di base di ogni ambiente decisionale ed è una sollecitazione che spesso supera la capacità di analisi dei sistemi tradizionali. Martino Bellincampi spiega come superare la gestione perenne dell’emergenza attraverso il futures thinking: non si tratta di prevedere il futuro, ma di costruire un metodo che combina osservazione profonda, analisi critica e immaginazione informata per trasformare l’incertezza in una leva strategica. Contrastare il “presentismo” del contesto italiano è possibile, oltre che augurabile: serve un approccio integrato all’uso dei dati – dai thick data ai segnali deboli dei forward-looking data. Un percorso necessario per allenare la capacità di guardare oltre e trasformare l’incertezza da minaccia a concreta possibilità progettuale.
La lettura del presente sembra diventare ogni giorno più difficile. I cambiamenti sono molto rapidi, gli scenari politici ed economici mutano radicalmente a distanza di pochi mesi, settimane, giorni. Della trasformazione digitale siamo più portati a considerare i rischi rispetto alle opportunità. Quale approccio dovremmo adottare per governare quelle che nel vostro libro “Orientare il futuro” avete definito “le sfide del mondo moderno”?
Oggi la complessità sembra essere diventata la condizione di base di ogni ambiente decisionale: il ritmo degli eventi supera la capacità dei sistemi tradizionali di analisi e pianificazione, con il risultato che molte organizzazioni scivolano in una gestione perenne dell’emergenza. Per noi di IZILab il punto chiave non è prevedere tutto ciò che accadrà, perché è evidentemente impossibile, ma costruire un modo diverso di leggere il presente e di prepararsi al futuro: le “sfide del mondo moderno” si governano attraverso un approccio che combina osservazione profonda, analisi critica e immaginazione informata. Il futures thinking permette di sospendere la tentazione dell’istinto reattivo per creare uno spazio di lettura più ampio, dove segnali deboli, dati concreti e possibili implicazioni vengono integrati in modo sistematico. È un metodo che richiede disciplina, ma incoraggia anche la libertà di pensare diversamente: non si tratta di attenuare i rischi, ma di percepirli insieme alle opportunità emergenti, spesso invisibili quando si osserva il presente da troppo vicino. Governare la complessità significa accettare l’ambiguità, renderla leggibile e trasformarla in una leva strategica.
Governare la complessità significa accettare l’ambiguità, renderla leggibile e trasformarla in una leva strategica.
Quale mindset reputa fondamentale per prepararsi al domani in modo proattivo e non solo reattivo? Nel contesto italiano, ritieni che prevalga ancora un presentismo che penalizza la visione a lungo termine?
Il mindset più importante è la capacità di abitare l’incertezza senza esserne travolti: prepararsi al domani in modo proattivo significa imparare a pensare per scenari e smettere di considerare l’incertezza come un problema da evitare. Ovviamente perché questo accada occorre una combinazione di rigore analitico e immaginazione metodica che permetta di progettare alternative credibili e di valutare decisioni che rimangano valide in più futuri possibili. In Italia non è un mistero che il presentismo, anche per caratteristiche culturali non intrinsecamente negative, sia ancora molto forte e diffuso: influisce sulla politica, sulla gestione aziendale, sulle scelte individuali. Non si tratta di mancanza di visione, ma piuttosto di una conseguenza strutturale dei sistemi di incentivazione, economici, sociali e culturali, che premiano molto spesso il ritorno immediato. Il futures thinking introduce un correttivo importante: amplia l’orizzonte, rende visibili le conseguenze di lungo periodo e permette di ragionare non solo su ciò che conviene oggi, ma anche su ciò che costruisce un maggior valore domani: rappresenta un cambio di mindset che non avviene attraverso rivoluzioni, ma costruendo e migliorando pratiche quotidiane che allenano la capacità di guardare oltre.
Prepararsi al domani in modo proattivo significa imparare a pensare per scenari e smettere di considerare l’incertezza come un problema da evitare.
Analizzare, comprendere e interpretare i dati sembra essere una competenza essenziale. Il futures thinking ci allena a lavorare su quattro tipologie di dati diversi, che a ben vedere sono abbastanza familiari a chi lavora nella sanità e soprattutto nell’epidemiologia: thick data, big data, forward-looking data e participatory data. Come si differenziano tra loro queste categorie di dati?
Sono quattro tipologie di informazioni che descrivono modalità diverse di osservare il mondo e di trarne significato. Queste tipologie, descritte nel box sottostante, trovano il loro valore non in una singola categoria ma nell’integrazione equilibrata: profondità più scala, presente più futuro, analisi più partecipazione.
Quattro tipologie di dati che raccontano il mondo
• Thick data: la profondità. Raccontano il perché dei comportamenti, le logiche implicite delle persone, i contesti culturali e organizzativi; senza questa dimensione qualitativa si rischia di interpretare i fenomeni in modo superficiale.
• Big data: la scala. Mostrano pattern, frequenze, anomalie, e danno una base quantitativa stabile da cui partire; sono essenziali per capire quando un fenomeno sia isolato o quando possa diventare sistemico.
• Forward-looking data: la direzione. Comprendono segnali deboli, tendenze emergenti e indicatori iniziali di cambiamento; sono il ponte tra il presente e le possibilità future.
• Participatory data: la pluralità. Offrono punti di vista diversi, spesso divergenti, che permettono di costruire visioni e scenari più completi; coinvolgere chi sarà toccato in prima persona dalle decisioni significa creare futuri più solidi e più condivisi.
È possibile immaginare – nel lavoro di previsione/costruzione del futuro – un’analisi in sequenza di questi diversi tipi di dati, per avvicinarsi progressivamente a una migliore comprensione?
Sì, ed è uno dei passaggi più importanti del nostro metodo: una buona costruzione del futuro non nasce da pacchetti di informazioni isolate, per quanto di elevata qualità, ma dalla capacità di mettere in relazione tutto ciò che osserviamo, misuriamo e iniziamo a intuire per restituire un’interpretazione multidimensionale della complessità.
Una sequenza possibile, che utilizziamo spesso in IZILab, è questa:
- partire dai thick data per comprendere il contesto, le dinamiche culturali e ciò che non si vede nei numeri;
- integrare i big data per verificare se ciò che emerge qualitativamente ha un riscontro misurabile e dove si posiziona all’interno di trend più ampi;
- attivare i forward-looking data per cercare anomalie, segnali deboli e dinamiche nascenti, in modo da delineare scenari alternativi;
- concludere con i participatory data per costruire interpretazioni condivise, confrontare ipotesi e trasformare gli scenari in leve strategiche operative.
È un percorso che coniuga evidenza statistica e immaginazione speculativa, rigore analitico e design partecipativo. Il risultato non è una previsione, ma una comprensione più articolata e più robusta di ciò che potrebbe succedere, e di come prepararsi per affrontarlo al meglio.
In che misura pensa che le aziende italiane abbiano integrato questo tipo di pensiero? Quali sono gli ostacoli principali che hai rilevato nella diffusione del futures thinking nei contesti aziendali e istituzionali? Può fare un esempio recente in cui IZILab abbia applicato concretamente questo approccio per orientarsi verso il domani?
La diffusione del futures thinking in Italia è ancora disomogenea: molte organizzazioni stanno iniziando a riconoscerne il valore, ma incontrano tre ostacoli ricorrenti. Il primo è la pressione sul breve periodo, che rende difficile dedicare tempo e risorse a processi non immediatamente produttivi. Il secondo è la tendenza a cercare una previsione unica, rassicurante e lineare, invece di accettare la pluralità degli scenari. Il terzo è la frammentazione interna: il futuro richiede competenze trasversali, ma molte strutture lavorano ancora a silos.
In un progetto recente dedicato al futuro dell’energia abbiamo lavorato integrando dati quantitativi, segnali emergenti e diversi scenari da cinque a quindici anni: questo ha permesso all’organizzazione coinvolta di rivedere priorità strategiche, individuare aree di investimento non ancora esplorate e valutare nuove forme di servizio con una forte componente innovativa legata all’integrazione delle intelligenze artificiali. Collocarsi in una prospettiva di lungo periodo non è stato solo un esercizio teorico, ma un modo per riorientare le decisioni strategiche già sul presente, rendendole più resilienti e più coerenti con i cambiamenti in corso.
Le competenze per navigare l’incertezza sono ciò che permette di rendere il futuro una possibilità progettuale molto più concreta di quanto si possa pensare.
In conclusione, quali competenze saranno le più richieste per affrontare il domani?
Le competenze fondamentali per navigare l’incertezza si distribuiscono su tre assi:
- capacità di interpretazione complessa: leggere i fenomeni a più livelli, comprendere dati e segnali, riconoscere le dinamiche nascoste dietro il rumore del presente;
- capacità immaginativa disciplinata: costruire scenari plausibili, esplorare alternative, formulare ipotesi che possano guidare decisioni reali: non creatività libera, ma immaginazione strutturata;
- capacità collaborativa e transdisciplinare: integrare competenze, far dialogare analisi e visione, creare processi decisionali in cui il futuro non sia riconducibile a un reparto isolato, ma un asset condiviso.
Sono competenze che evidentemente non sostituiscono quelle tradizionali, ma le integrano e le amplificano. Sono ciò che permette di trasformare l’incertezza in orientamento e di rendere il futuro non una minaccia, ma una possibilità progettuale molto più concreta di quanto si possa pensare.
Martino Bellincampi, Andrea Modica Bosinco,
Luca Simeone, Giacomo Spaini
Orientare il futuro
Data science, foresight e progettazione
partecipativa per supportare il futures thinking
Roma: Carrocci editore, 2025.
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