Il Real Time Delphi per il futuro di lavoro e tecnologia al 2050: azioni prioritarie

Il Real Time Delphi (RTD, cfr. Gordon, Pease, 2006) è uno degli approccio^[1] per eseguire il metodo Delphi (Dalkey, Helmer, 1951), che nasce come metodo previsionale per raccogliere e sintetizzare il giudizio di esperti. Linstone e Turoff (1975) definiscono il Delphi come un «metodo per strutturare il processo di comunicazione di gruppo, cosicché il processo possa effettivamente permettere a un gruppo di individui, come un insieme, di trattare un problema complesso», rimuovendo gli impedimenti delle conference room in favore di un vero consenso degli esperti e incoraggiando il dibattito a prescindere dalle personalità (Gordon, 2009). Seppur spesso, per la sua struttura, raggiunga la convergenza delle opinioni, generare consenso non è un obiettivo primario (Linstone, Turoff, 1975).

Una delle regole di base è la struttura iterativa a feedback controllato, tramite cui si sviluppa il protocollo Delphi a due livelli (Di Berardo, 2009a): si riferisce all’articolazione per iterazioni che permette ai partecipanti di riesaminare a ogni round le valutazioni date in base al confronto con la risposta di gruppo e con argomentazioni e contro-argomentazioni dei partecipanti, particolarmente la sintesi delle opinioni estreme. La risposta statistica di gruppo è di solito data dall’intervallo interquartilico, che contiene le risposte del 50% dei rispondenti attorno alla mediana, e i round variano da 1 ad un massimo di 4. Un’altra regola di comunicazione strutturata (Di Berardo, 2008) di base è l’anonimato: nessuno conosce o vede gli altri partecipanti e ciò permette di valutare le opinioni senza associarle a chi le ha espresse. I partecipanti sono delocalizzati e le applicazioni sono generalmente per piccoli gruppi.

I quesiti classici di un Delphi riguardano previsioni soggettive sull’accadimento di eventi futuri, desiderabilità di stati futuri, mezzi per raggiungere o evitare uno stato futuro. L’analisi dei risultati si effettua con indicatori statistici, come media o mediana e deviazione standard, e le risposte sono raccolte in una graduatoria di item con il supporto delle argomentazioni particolarmente per le posizioni estreme.

Il Real Time Delphi consente di eseguire uno studio Delphi mediante sistemi di comunicazione mediata via web. La comunicazione è asincrona, ma può essere anche sincrona quando i soggetti si trovano on-line nello stesso momento. Nato per piccoli gruppi, si è poi evoluto anche per grandi gruppi, come accade nelle sperimentazioni del Millennium Proeject (MP). Definito anche roundless (senza round) perché non sono previste successioni di round, il RTD è un Delphi web-based reiterato che permette di giungere a una stabilità di opinioni più velocemente del Delphi classico: con la caratteristica all in one page (tutto in una pagina), ognuno può accedere più volte allo studio in qualsiasi momento, trovando eventualmente flagship alerts per risposte precedenti al di fuori della risposta di gruppo, rivedere il proprio giudizio diverse volte e visualizzare le sintesi statistiche, le argomentazioni e le contro-argomentazioni anche in tempo reale e fino alla conclusione.

Le valutazioni possono essere a una dimensione e a due dimensioni e si possono definire diversi tipi di formato. Le analisi includono: media, mediana, deviazione standard, distribuzione delle opinioni, sunto per regione, occupazione, sesso, connessione di risposte qualitative con risposte qualtitative. Mentre un Delphi a 3 round può impiegare da 3 a 4 mesi, inclusa la preparazione e l’analisi (Gordon, 2009), nel RTD i ricercatori possono decidere un tempo limite (un giorno, una settimana, un mese) o terminare lo studio sulla base del numero di risposte ricevute, l’espansione dei giudizi, la ricchezza delle argomentazioni fornite. Con il RTD, gli ideatori ipotizzano di poter indirizzare alcune criticità del Delphi classico, migliorando ad esempio velocità ed efficienza nella raccolta di giudizi in situazioni tattiche dove sono necessarie decisioni rapide (Gordon, Pease, 2006), ma resta comunque necessario indirizzare il problema dell’abbandono.

Applicazioni recenti del RTD sono contenute nello studio internazionale del Millennium Project Work/Tech 2050. Scenarios and Actions (Glenn, 2019), che si pone l’obiettivo di stimolare una discussione globale su come gestire la transizione verso l’economia mondiale che cambierà con le tecnologie del futuro, l’intera gamma delle Next Technologies (NTs). I risultati , comprensivi di decine di commenti per indirizzare le azioni, forniscono una valutazione internazionale di lungo periodo da parte di centinaia di esperti nel mondo. Lo studio si compone di: revisione di letteratura, studi e ricerche su lavoro e tecnologia; RTD con la partecipazione di oltre 300 esperti di futures studies e di dinamiche del lavoro e della tecnologia da 45 Paesi per la costruzione di scenari al 2050; 3 scenari alternativi revisionati da oltre 450 futuristi tramite 3 RTD; 30 workshop nazionali charrette^[2] in 29 Paesi, che hanno definito oltre 250 azioni di lungo termine a livello nazionale e globale sulla base dei 3 scenari; e 5 RTD tematici per valutare le azioni.

I tre scenari alternativi al 2050 sono i seguenti:

Tabella 1. Scenari alternativi al 2050 sul futuro del lavoro e della tecnologia.

Le azioni suggerite dai workshop nazionali sono state selezionate e aggregate in 93 per analisi e valutazione attraverso 5 studi RTD tematici:

• Governo e Governance (GG), valutazione di 19 azioni, suggerite 23 ulteriori azioni;
• Affari e Lavoro (AL), valutazione di 15 azioni, suggerite 25 ulteriori azioni;
• Scienza e Tecnologia (ST), valutazione di 17 azioni, suggerite 18 ulteriori azioni;
• Educazione e Apprendimento (EA), valutazione di 22 azioni, suggerite 26 ulteriori azioni.
• Cultura, Arti e Media (CAM), valutazione di 20 azioni, suggerite 26 ulteriori azioni.

Le scale di valutazione utilizzate sono efficacia e fattibilità. Le scale variano da 1 (più bassa) a 5 (più alta) per EA, AA, CAM. Per GG e ST, i partecipanti hanno richiesto una scala più ampia, da 1 a 10. Lo studio riporta una graduatoria anche grafica delle azioni in termini di efficacia o fattibilità.

A seguire, si sviluppa un’ulteriore analisi sui risultati finalizzata a definire un insieme di azioni prioritarie tra tutte quelle valutate in termini di efficacia e fattibilità nelle sperimentazioni RTD per ognuna delle aree tematiche.

Le azioni considerate più efficaci per l’area GG sono le seguenti:

Tabella 2. Azioni più efficaci per GG.

Il valore medio di efficacia si attesta attorno al 6,65, con scala che va da 1 a 10, valore minimo a 5,84 al di sopra del valore di mezzo della scala. La mediana è pari al 6,68 per le 22 azioni, non lontano dalla media. Anche la deviazione standard ha un valore basso, pari a 0,32.

Le prime tre azioni considerate più fattibili per l’area GG sono le seguenti:

Tabella 3. Azioni più fattibili per GG.

Il valore medio e la mediana di fattibilità si attestano attorno al 6,00, con scala di valutazione che va da 1 a 10. Il valore minimo è pari a 5,07, poco al di sopra del valore di mezzo della scala, e la deviazione standard è pari a 0,47, leggermente più alta della precedente.

Secondo l’approccio del presente lavoro, le prime tre azioni considerate al contempo più efficaci e fattibili per l’area GG sono l’azione 13, con una media di 7,02 e la più fattibile in assoluto, l’azione 1, con una media di 6,82 e al terzo posto per fattibilità, e l’azione 18, con una media di 6,68 e al secondo posto per fattibilità. Le azioni 15 e 22, al secondo e terzo posto per efficacia, non raggiungono un punteggio sufficiente.

Le prime tre azioni considerate più efficaci per l’area AL sono le seguenti:

Tabella 4. Azioni più efficaci per A

Il valore medio di efficacia si attesta attorno al 3,20, con scala che va da 1 a 5, valore minimo al 2,64, al di sopra del valore di mezzo della scala. La mediana è pari a 3,37 per le 19 azioni, mentre la deviazione standard è pari a 0,31.

Le prime tre azioni considerate più fattibili per l’area AL sono le seguenti:

Tabella 5. Azioni più fattibili per AI

Il valore medio di fattibilità si attesta attorno al 3,10, con scala che va da 1 a 5, valore minimo al 2,71, al di sopra del valore di mezzo della scala. La mediana è pari a 3,08, con deviazione standard pari a 0,27.

Le prime azioni considerate più efficaci e fattibili per l’area AL sono l’azione 16, con una media di 3,52 e prima per fattibilità, l’azione 4, con una media di 3,51 e tra le più efficaci e fattibili, e l’azione 19, «Le scuole aziendali dovrebbero insegnare intelligenza, vantaggio e strategia sinergici, così come intelligenza, vantaggio e strategia competitivi», con una media di 3,42. L’azione 9 è quarta in termini di fattibilità e settima in termini di efficacia, ma, valutando la media dei criteri di valutazione, risulta più conveniente da attuare.

Le prime tre azioni considerate più efficaci per l’area ST sono le seguenti:

Tabella 6. Azioni più efficaci per ST

Il valore medio di efficacia si attesta attorno al 6,93, con scala che va da 1 a 10, valore minimo al 5,86, al di sopra del valore di mezzo della scala. La mediana è pari a 7,02 per le 15 azioni, con deviazione standard pari a 0,46.

Le azioni considerate più fattibili per l’area ST sono le seguenti:

Tabella 7. Azioni più fattibili per ST

Il valore medio di fattibilità si attesta attorno al 6,17, con scala che va da 1 a 10, valore minimo al 5,08, poco al di sopra del valore di mezzo della scala, e valore massimo più basso del precedente. La mediana è pari a 6,20, con deviazione standard pari a 0,43.

Nel complesso, le prime tre azioni considerate più più fattibili ed efficaci per l’area ST sono l’azione 2, che risulta tra le più efficaci e le più fattibili e con una media di 7,05, l’azione 11, tra le più fattibili e con una media di 7,02, e l’azione 10, tra le più efficaci e con una media di 6,96.

Le prime tre azioni considerate più efficaci per l’area EA^[3] sono le seguenti:

Tabella 8. Azioni più efficaci per EA

Il valore medio di efficacia si attesta attorno al 3,56, con scala che va da 1 a 5, valore minimo al 3,01, al di sopra del valore di mezzo della scala. La mediana è pari a 3,61 per le 20 azioni, con deviazione standard pari a 0,34.

Le prime tre azioni considerate più fattibili per l’area EA sono le seguenti:

Tabella 9. Azioni più fattibili per EA

Il valore medio di fattibilità si attesta attorno al 3,16, con scala che va da 1 a 5, valore minimo al 2,63, poco al di sopra del valore di mezzo della scala.. La mediana è pari a 3,17, con deviazione standard pari a 0,27.

Le azioni considerate più efficaci e fattibili per l’area EA sono l’azione 6, al primo posto in entrambe le scale e con una media di 3,79, l’azione 20, al secondo posto in entrambe le scale e con una media di 3,78, e l’azione 4, al terzo posto nella scala di efficacia e con una media di 3,72.

Le prime tre azioni considerate più efficaci per l’area CAM sono le seguenti:

Tabella 10. Azioni più efficaci per CAM

Il valore medio di efficacia si attesta attorno al 3,36, con scala che va da 1 a 5, valore minimo al 2,91, al di sopra del valore di mezzo della scala. La mediana è pari a 3,42 per le 17 azioni, con deviazione standard pari a 0,22.

Le prime tre azioni considerate più fattibili per l’area CAM sono le seguenti:

Tabella 11. Azioni più fattibili per CAM

Il valore medio di fattibilità si attesta attorno al 3,17, con scala che va da 1 a 5, valore minimo al 2,80, al di sopra del valore di mezzo della scala. La mediana è pari a 3,17 per le 17 azioni, di nuovo con deviazione standard pari a 0,22.

Le azioni considerate nel complesso più efficaci e fattibili per l’area CAM sono l’azione 16, la più efficace in assoluto e con una media di 3,60, l’azione 17, la più fattibile in assoluto e con una media di 3,54, e l’azione 4, al terzo posto per efficacia e con una media di 3,51. Le 93 azioni sono un’insieme di strategie che si rinforzano a vicenda e da cui scegliere per facilitare la transizione verso un futuro migliore. La presente analisi fornisce un punto di partenza per la decisione rispetto all’azione, definendo un primo, ma non esaustivo, insieme di azioni prioritarie per per tutte le aree tematiche, con la priorità data dalla considerazione contemporanea della valutazione massima complessiva in termini di efficacia e fattibilità.

Bibliografia

• Aengenheyster S. et al., Real-Time Delphi in practice — A comparative analysis of existing software-based tools, «Technological Forecasting & Social Change», vol. 118, febbraio 2017.
• Dalkey N., Helmer O., The Use of Experts for the Estimation of Bombing Requirements – A project Delphi Experiment, Rand Report RM-7272-PR, novembre 1951.
• Di Berardo M., La comunicazione strutturata come strumento per l’e-participation, in Malizia P. (a cura di), Partecip-a-zioni. Forme, formule, contesti e reti comunicative dell’agire partecipativo, Aracne, 2008.
• Di Berardo M., Comunicazione strutturata e convergenza delle opinioni nei metodi partecipativi, in Pacinelli A., D’Ovidio F.D. (a cura di), La ricerca sociale partecipata, Cleup, 2009a.
• Glenn J.C., Work/Tech 2050. Scenarios and Actions, The Millennium Project, 2019.
• Gordon T.J., Pease A., Real Time Delphi: an efficient, “round-less” almost real time Delphi Method, «Technological Forecasting & Social Change», vol. 73 n. 4, maggio 2006.
• Gordon T.J., The Delphi Method, in Glenn J.C., Gordon T.J. (a cura di), Futures Research Methodology v. 3.0, The Millennium Project, 2009.
• Linstone H.A., Turoff M. (a cura di), The Delphi Method, Addison-Wesley, 1975.
• Turoff M., Computerized Conferencing and Real Time Delphis: Unique Communication Forms, in Proceedings 2nd International Conference on Computer Communications, 1974.

Note

[1] Per le prime sperimentazioni Delphi al computer, si veda Turoff, 1974. Per una comparazione recente di piattaforme RTD, si rimanda ad Aengenheyster et al., 2017.

[2] Il Charrette è un metodo strutturato di comunicazione intensivo face-to-face che porta al consenso in un breve periodo di tempo.

[3] Tutti i valori dell’area EA sono stati arrotondati al secondo decimale nel presente lavoro.