Lo scorrere sempre più frenetico ed all’apparenza caotico degli avvenimenti che caratterizzano lo scenario internazionale dell’odierna società liquida, iperconnessa, globale, tra i quali, ad esempio il conflitto russo-ucraino o i tragici fatti del 7 ottobre 2023, hanno evidenziato la necessità, nell’ambito della geopolitica, delle relazioni internazionali e della cultura dell’intelligence, di poter disporre di validi strumenti, con cui poter supportare, in maniera valida, l’operato di qualunque decisore, sia esso istituzionale che privato.
Il processo decisionale in un mondo sempre più competitivo ed interconnesso
Il quadro mondiale attuale, radicalmente cambiato rispetto al passato in modo veloce e radicale, conseguentemente all’avvento della quarta rivoluzione industriale, o per meglio dire di quella che si suole chiamare infosfera, intesa come una sfera informativa che ci circonda costantemente, all’interno della quale creiamo, nel giro di un paio d’anni, più dati di quanti non ne siano stati generati nella restante storia dell’umanità ed alla grandissima varietà di tendenze politiche, economiche, sociali, tecnologiche, legali, ambientali e militari che dovrebbero influenzare l’evoluzione del sistema internazionale, sia nell’immediato che nei prossimi decenni, impone a qualsiasi attore del contesto internazionale, un cambio di passo nel modo con cui si deve guardare al futuro, al fine di non essere tagliati fuori dall’agone planetario o dal materializzarsi di un cosiddetto “cigno nero”.
Come la storia insegna, raggiungere lo sviluppo non significa garantirsi un futuro radioso, perché bisogna saperlo mantenere. L’antico Egitto toccò vette di conoscenza e di benessere elevate, per poi degradare e non furono meno né la Persia, né l’Antica Grecia, né Roma. Per sostenere lo sviluppo occorrono buone istituzioni e valide imprese e affinché restino tali, occorrono continue manutenzioni delle stesse.
Dunque, nel delinearsi di un nuovo assetto internazionale in continua evoluzione, l’analisi predittiva, il ciclo dell’informazione, la percezione dei segnali deboli, la guerra cognitiva, il metaverso, il multiverso, i superforecasters e la gestione della complessità sono strumenti fondamentali per la gestione delle problematiche e delle opportunità, in un contesto globale sempre più difficile ed intricato.
Vediamo allora come, descrivendole, queste realtà, con la loro capacità di prevedere eventi futuri, possono offrire un supporto strategico, tattico, operativo cruciale ai soggetti interessati dal “decision making”, inteso come quella qualità umana che ci consente di risolvere problematiche complesse, prendendo la decisione più efficace, attraverso una valutazione cosciente e ponderata delle possibili alternative di azione.
Prendere decisioni corrette, la sfida più urgente dei nostri tempi
Alla luce di questo nuovo e sempre più dinamico scenario planetario, quindi, è importantissimo capire come orientare al meglio il processo decisionale di tutti i protagonisti della nostra società, data l’entità e la natura della trasformazione in corso (tecnologica, strutturale, di processo, culturale, educativa), avvalendosi di tutti gli strumenti a disposizione, tra i quali, in questo periglioso mare in tempesta determinato dal “cambiamento accelerato”, spiccano alcuni di essi, in particolare:
L’analisi predittiva
L’analisi predittiva è una branca dell’analitica avanzata che effettua previsioni sui risultati futuri, utilizzando dati storici combinati con modelli statistici, tecniche di data mining e machine learning. Le aziende utilizzano l’analisi predittiva per individuare dei modelli in questi dati, con lo scopo di identificare rischi e opportunità, motivo per il quale i data scientist, per estrarne valore, utilizzano algoritmi di deep learning e machine learning per fare previsioni su eventi futuri. I modelli di analisi predittiva più diffusi sono quelli di:
- classificazione che rientrano nel ramo dei modelli di machine learning supervisionato. Quest’ultimi categorizzano i dati sulla base dei dati storici, descrivendo le relazioni all’interno di un determinato set di dati. Questo modello può essere utilizzato per classificare i clienti/potenziali clienti in gruppi per fini di segmentazione. In alternativa, può anche essere utilizzato per rispondere a domande con output binari, come rispondere sì o no, oppure vero e falso; viene frequentemente utilizzato per casi d’uso come il rilevamento delle frodi e la valutazione del rischio di credito. I tipi di modelli di classificazione includono regressione logistica, alberi decisionali, foresta casuale, reti neurali;
- clustering che agiscono nell’ambito dell’apprendimento senza supervisione. Raggruppano i dati in base ad attributi simili. Ad esempio, un sito di e-commerce può utilizzarlo per separare i clienti in gruppi simili in base a caratteristiche comuni e sviluppare strategie di marketing per ciascun gruppo;
- serie storiche che utilizzano diversi input di dati con una frequenza temporale specifica, ad esempio giornaliera, settimanale, mensile, ecc. È prassi comune tracciare un grafico della variabile dipendente nel tempo, per valutare la stagionalità, le tendenze e il comportamento ciclico dei dati, che potrebbero indicare la necessità di una trasformazione e di tipi di modelli specifici.
Il ciclo dell’informazione
Si tratta di un processo informativo definito da un ciclo di azioni articolato in più fasi (cosiddetto ciclo intelligence) finalizzato agli obiettivi generali individuati dai decisori, le cui fasi sono:
- definizione degli obiettivi informativi: si tratta del “fabbisogno informativo”, ossia l’insieme delle informazioni di cui le Autorità di governo (e non) necessitano, quale supporto alle proprie decisioni, per disporre di un esaustivo quadro conoscitivo su ambiti tematici, fenomeni, eventi, aree geografiche e soggetti/organizzazioni di interesse;
- ricerca informativa: fase consistente nell’impiego delle diverse fonti e nello svolgimento di attività info-operativa per acquisire notizie utili a prevenire, rilevare, contenere e contrastare le minacce/problematiche, ivi compresa l’individuazione di nuove fonti per ottimizzare la copertura informativa degli obiettivi ricevuti;
- analisi: fase in cui attraverso l’analisi, si trasforma l’elemento informativo grezzo in un articolato contributo conoscitivo. Rappresenta il passaggio distintivo del ciclo intelligence;
- produzione e disseminazione: fase d’inoltro ai fruitori delle informazioni d’interesse, rapporti, analisi e punti di situazione, utili per le decisioni da assumere o per le attività da intraprendere;
- valutazione e feedback: fase in cui si valuta in che misura i prodotti elaborati abbiano soddisfatto le esigenze conoscitive dei richiedenti, determinando se, su una specifica situazione o fenomeno, siano necessarie ulteriori attività di ricerca ed elaborazione. L’esigenza di colmare eventuali lacune conoscitive, riavviando la fase della ricerca informativa, può essere segnalata anche dagli analisti, e dunque prima che il ciclo informativo, nella sua forma astratta, sia stato completato.
La percezione dei segnali deboli
I segnali deboli sono informazioni poco evidenti ma significative per i decisori di qualsiasi natura, perché possono preannunciare cambiamenti o rischi importanti, infatti è fondamentale individuarli per anticipare le crisi, cogliere le opportunità e adattarsi all’ambiente. Sulle piattaforme di social network, questi segnali possono essere commenti negativi, voci, tendenze emergenti o segnali di insoddisfazione. Per coglierli, è necessario un monitoraggio attivo e costante, con l’utilizzo di strumenti tecnologici e competenze umane. La loro analisi ed interpretazione deve essere incrociata con altre fonti d’informazione e contestualizzate. Individuarli sui social network è un processo complesso, ma può portare un notevole valore aggiunto a coloro che lo sanno utilizzare. Saper cogliere i segnali deboli del cambiamento, significa comprendere ed anticipare il futuro.
La guerra e la supremazia cognitiva
Per guerra cognitiva, intendiamo quel processo con cui i media online hanno acquisito il potere di trasferire il processo di disinformazione dal mondo virtuale al mondo reale La manipolazione e la disinformazione oggi condizionano ogni partecipazione alla vita pubblica. L’emergere della cultura digitale globale, dell’alterità attraverso il targeting e il trolling sulle piattaforme online, è causa di danni a livello sociale, economico e politico. Nella sfida cognitiva, le modalità di conflitto sono basate su idee, storie, narrazioni, virus evolutivi e attacchi epistemici. Tipi di guerra cognitiva vengono deliberatamente progettati per confondere gli analisti e le forze sociali, per sfruttare le debolezze dei governanti, delle istituzioni e delle società nel loro complesso.
Per la supremazia cognitiva, la mente è il campo di battaglia. L’obiettivo è cambiare ciò che la gente pensa, come pensa e come agisce. Il warfare cognitivo modella e influenza le credenze e i comportamenti individuali e di gruppo per favorire gli obiettivi tattici o strategici di un aggressore, fratturando e frammentando l’intera società, in modo che non abbia più la volontà collettiva di resistere alle intenzioni di un avversario. Fake news, deep fakes, trojan horse e avatar digitali aiutano a creare nuovi sospetti che chiunque può sfruttare, riducendo la capacità degli esseri umani di mettere in discussione qualsiasi dato/informazione presentata, con una tendenza crescente verso il pregiudizio a scapito di un processo decisionale libero.
Il metaverso ed il multiverso
Con il termine metaverso, è possibile indicare un’interpretazione di Internet quale mondo virtuale, immersivo e solitario, utile nel mediare condotte agli antipodi quali, da un lato, il libero sfogo delle proprie opinioni, e dall’altro, la partecipazione garbata nei social media digitali. Esso assume il significato di realtà virtuale tridimensionale, gestita da “avatar” (immagini tridimensionali, antropomorfe e non, immerse in mondi tridimensionali) che idealizzano lo status sociale che ogni individuo predilige assumere nel mondo virtuale scelto. Mediante l’avatar, ciascun individuo si colloca in comunità virtuali dove lavora, discute, gioca, interagisce, ed esprime ogni genere di preferenze, con un coinvolgimento direttamente proporzionale alla quantità di sensori indossati.
Il multiverso, inteso come un insieme dei molteplici metaversi esistenti, comporterà una nuova divisione in caste (classi o termini analoghi) degli individui che contraddistinguerà la creazione di un nuovo ordine mondiale costituito da comunità virtuali, parallele e non convergenti, di cui è difficile conoscere quali saranno gli sbocchi. Infatti, è possibile che il multiverso possa rappresentare la futura forma predominante degli universi virtuali, non potendo un unico metaverso fornire un’esperienza globale comune, a causa della variabilità della governance d’internet e delle leggi nazionali, e dell’influenza che le regolamentazioni nazionali hanno sulle realtà e sulla sovranità dei dati.
I Superforecasters
In questo mondo iper tecnologico, tuttavia c’è ancora uno spazio importante per il fattore umano, attraverso il quale tentare di poter vedere il futuro con maggiore chiarezza. Questo perché, nonostante la maggior parte delle persone, inclusi gli esperti, non è particolarmente brava nel fare previsioni, uno studioso americano-canadese, il Professor Philip Tetlock dell’Università della Pennsylvania, ha scoperto qualcosa di affascinante e meno noto: alcune persone, particolarmente esperte, hanno una reale capacità di previsione. Nel libro “Superforecasting: The Art and Science of Prediction” scritto insieme a Dan Gardner, saggista e giornalista canadese, viene esplorato questo mistero. Il libro è frutto di decenni di ricerca e dei risultati del progetto Good Judgment, finanziato dal governo USA, che ha coinvolto decine di migliaia di persone comuni, nel corso del quale questi volontari hanno tentato di prevedere eventi globali e alcuni di loro si sono dimostrati incredibilmente bravi. Analizzando le peculiarità di queste persone, definite “superforecasters”, attraverso anche la correlazione con le storie di successi nelle previsioni (come il raid nel compound di Osama bin Laden) e fallimenti (come l’invasione della Baia dei Porci), nonché attraverso interviste con importanti decisori, come David Petraeus e Robert Rubin, è stato possibile dimostrare che una buona previsione non richiede computer potenti o metodi arcani. È possibile raggiungerla anche attraverso la raccolta di prove da diverse fonti, il pensiero probabilistico, il lavoro di squadra, il monitoraggio dei risultati e la disponibilità ad ammettere errori e cambiare rotta. Sono queste le peculiarità dei superforecasters, che possiamo, in particolare, concretizzare nel seguente modo:
- raccolta delle prove: i superforecasters eccellono nel raccogliere informazioni da una vasta gamma di fonti. Non si limitano a una sola prospettiva, ma analizzano dati e fatti da ogni angolazione possibile, mantenendo un approccio obiettivo e libero da pregiudizi;
- pensiero probabilistico: invece di pensare in termini di certezza assoluta, adottano un approccio probabilistico. Valutano le diverse possibilità e la loro probabilità relativa, che permette loro di avere una visione più sfumata e accurata del futuro;
- lavoro di squadra: collaborare con altri previsori è fondamentale. Il confronto di idee aiuta a ridurre i bias cognitivi e a migliorare l’accuratezza complessiva delle previsioni. I superforecasters lavorano spesso in team, condividendo informazioni e prospettive diverse;
- monitoraggio dei risultati: tenere traccia delle previsioni fatte e dei risultati ottenuti è essenziale. I superforecasters imparano dai loro errori e migliorano continuamente le loro tecniche di previsione, mantenendo una mentalità flessibile e aperta al cambiamento;
- adattabilità e correzione degli errori: una delle qualità più importanti dei superforecasters è la loro disponibilità ad ammettere errori e modificare le proprie previsioni alla luce di nuove informazioni. Questa flessibilità mentale è cruciale per mantenere l’accuratezza nel tempo.
Geopolitica, relazioni internazionali, intelligence: la complessità come approccio innovativo per saper interpretare il futuro
Passata in rassegna la molteplicità delle opzioni metodologiche di supporto ai decisori esistenti, viene naturale operare una riflessione proprio sullo scenario internazionale, sul suo divenire mutevole e all’apparenza irrazionale, in cui, per esempio, le guerre oggi esistenti nel mondo non sono state pianificate, ma sono l’esito di azioni e decisioni autonome, prese da elementi che vivono in un determinato spazio, nel nostro caso il pianeta, decidono di fare autonomamente e sovente in maniera, all’apparenza, imprevedibile. Sembra che qualcosa sfugga sempre nella previsione degli orizzonti, sembra che ci sia un qualcosa che costantemente sovverte le nostre certezze e capacità d’interpretazione del futuro, questo perché, probabilmente, non teniamo in debito conto un fattore sul quale invece occorre riflettere molto ed opportunamente, ossia che tutte le realtà sociali ed economiche sono in gran parte fenomeni complessi. Allora la tesi, con cui tentare di rispondere a questa discrasia, è molto semplice: tutto il pensiero e le procedure con cui è stato concepito, immaginato e sviluppato il modo di prendere decisioni attuale, risponde principalmente a problemi, al massimo complicati.
Ed ecco che, per cercare di fornire una risposta diversa ed innovativa, ci vengono in soccorso le parole del Professor Alberto Felice De Toni, docente d’Ingegneria Economico-Gestionale presso l’Università degli Studi di Udine, secondo cui tutto il modello messo in piedi è un modello che vorrebbe il mondo lineare, prevedibile, ordinato. In realtà il mondo non è niente di tutto ciò: il mondo è disordinato, non è lineare ed è dettato dai temi del cambiamento. Noi sappiamo che il cambiamento è la cifra della nostra esistenza – πάντα ῥεῖ, tutto scorre – quindi è necessario riflettere su di esso e sulle metodologie per l’anticipazione del futuro, perché decidere passa attraverso lo studio del reale, la sua comprensione ed il tentativo di leggere il futuro per agire e prevenire. C’è tutta una serie di tecniche che vengono sviluppate per chi si occupa di anticipazione del futuro dal punto di vista dei settori industriali, ma anche dal punto di vista dei governi, in Gran Bretagna c’è una unità di staff al Presidente del Consiglio che aiuta la politica inglese ad orientarsi. Il tema del futuro è un argomento che è centrale per chi vuole fare politica e per chi aspira a governare dei fenomeni che sono di grande complessità. Lo studio di quest’ultima è relativamente recente, infatti il suo compendio migliore lo si trova in un testo del 2011, intitolato “The SAGE Handbook of Complexity and Management”.
La complessità è sempre esistita soltanto che ne abbiamo avuto la consapevolezza recentemente, intorno agli anni 70 e si fa risalire ad un articolo pubblicato nel 72 su Science (Anderson P.W. “More is Different”), considerato come il manifesto delle scienze della complessità. In pratica Anderson dice che la storia della scienza è una storia che ha la freccia rivolta verso il basso, la scienza ha sempre cercato di capire i fenomeni andando sempre più nell’infinitamente piccolo ed immaginando che la struttura fosse articolata in molecole ed atomi, andando dentro l’atomo, andando sulle particelle elementari. Tutto l’approccio scientifico è basato sul tentativo di andare sempre più in profondità delle cose, con approccio di tipo sperimentale. È il metodo cartesiano di prendere un problema, dividerlo in parti, cercare di capire il funzionamento delle parti per ricomporre il tutto e capire l’insieme. Quando Anderson scrive questo articolo, lui vuole rendere consapevole i propri lettori che questo tipo di approccio in certi casi non è efficace. Questo perché la suddivisione in parti del problema funziona ad un patto: che le relazioni tra le parti o siano nulle o siano trascurabili. Ma se le relazioni tra le parti non lo sono, anche se noi smontiamo un sistema in parti, ci perdiamo la relazioni, quindi Anderson sostiene che quando le relazioni tra le parti sono importanti, il metodo cartesiano non funziona più. In pratica l’interazione tra queste parti crea delle proprietà che attengono alle parti stesse, ad esempio un neurone non pensa, molti neuroni pensano, il pensiero non è una proprietà del singolo neurone, ma è una proprietà dell’interazione tra i neuroni. Anderson dice che siamo immersi in moltissimi fenomeni le cui proprietà non sono figlie delle parti elementari che costituiscono un fenomeno stesso, ma della loro interazione. Se noi andiamo a prendere queste parti e le separiamo, ci perdiamo le relazioni e quindi ci perdiamo le proprietà del fenomeno stesso, non le vediamo più. Si hanno, dunque, due fenomeni di natura diversa che vanno affrontati con due metodi diversi, quando noi affrontiamo una spiegazione che fa riferimento ad un problema di natura complicata, ha un senso suddividere in parti, se invece il fenomeno è di natura complessa, con nodo o con intreccio, non possiamo stracciare una corda, perché poi abbiamo una massa di fili ed avremmo perso l’insieme della corda. In pratica Anderson dice che dobbiamo riconoscere la natura del fenomeno, se esso è di natura semplice o al massimo complicata, l’approccio classico funziona ed è l’approccio cartesiano. Quando invece siamo in presenza di fenomeni complessi non possiamo più utilizzare il metodo analitico, ma dobbiamo passare all’approccio sistemico. Un qualsiasi motore è un apparato che potete smontare e rimontare e quindi potete applicare il metodo analitico, invece se prendete qualsiasi organismo vivente, non potete smontarlo perché muore. Dunque, qualsiasi apparato di natura fisica è un fenomeno complicato, potete smontarlo e rimontarlo, qualsiasi organismo vivente è un fenomeno complesso, perché la vita non appartiene ai singoli elementi, ma alla loro interazione.
Quindi, date le forme di problemi complessi che la futura classe dirigente potrebbe essere chiamata ad affrontare, è probabile che saranno in gioco più modelli paralleli di decisionalità contemporaneamente, piuttosto che un approccio monolitico, poiché saper affrontare la complessità e le sfide del futuro, significa apprendimento continuo, adattamento, innovazione e apertura al cambiamento. In conclusione, queste osservazioni fatte finora, dimostrano che il futuro e le sue emergenze richiederanno sempre di più soluzioni a livello globale e non di un singolo stato nazione: siamo condannati a cooperare, ma ancora non abbiamo preso atto di questa realtà, agendo di conseguenza, ossia tornare a cum petere e non a confliggere, come di consueto accade.
