Driver di cambiamento: come si individuano, si classificano e si usano

Un driver di cambiamento è una forza che sposta un sistema indipendentemente dalla volontà di chi lo osserva. È lenta, documentabile e — questo è il punto scomodo — nota a tutti i concorrenti. Serve a rendere non arbitrario il resto dell'analisi, non a produrre vantaggio.

Che cosa è, e che cosa non è

Tre termini vengono usati come sinonimi e indicano cose diverse. Un driver è una forza causale: il costo dell'energia, la struttura per età di una popolazione, un quadro normativo, la disponibilità di una tecnologia. Un trend è la traccia statistica che una forza lascia: la curva è il sintomo, il driver è la causa. Un segnale è un fatto singolo che potrebbe essere il primo caso di qualcosa che non ha ancora una curva.

Confondere trend e driver ha una conseguenza pratica: chi lavora sui trend estrapola, chi lavora sui driver si chiede quando la causa cambierà di segno. Una curva in crescita da dieci anni non dice se quel che la produce continuerà; il driver, invece, ha condizioni di funzionamento che si possono esaminare.

Come si individuano

Il metodo corrente è una griglia di scansione che copre gli ambiti in cui le forze di fondo tipicamente stanno: politico-normativo, economico, sociale e demografico, tecnologico, ambientale. La griglia non ha nulla di profondo — è un elenco per non dimenticare un ambito — e la sua utilità sta interamente nella disciplina di percorrerla tutta anche dove non ci si aspetta nulla.

Due controlli rendono l'esercizio meno superficiale. Il primo: per ogni driver identificato, chiedere quale meccanismo lo produce. Se la risposta è «si vede dai dati», si è raccolto un trend e non un driver. Il secondo: chiedere che cosa dovrebbe accadere perché il driver si invertisse. Se non esiste risposta, probabilmente si sta trattando un'assunzione come una forza.

Come si classificano

Due assi bastano a ordinare una lista di venti driver in un quadro utilizzabile: quanta inerzia ha la forza, cioè quanto è improbabile che cambi entro l'orizzonte considerato, e quanta incidenza ha sulla decisione in esame.

• Alta inerzia, alta incidenza — sono le certezze predeterminate. La demografia a quindici anni ne è l'esempio canonico: chi avrà quarant'anni nel 2040 è già nato. Vanno assunte come date in ogni scenario, e uno scenario che le contraddice è mal costruito.
• Bassa inerzia, alta incidenza — sono le incertezze critiche, cioè il materiale da cui si ricavano gli assi dello scenario design. Sono poche, e individuarle è il vero risultato della fase.
• Alta incidenza incerta nel segno — le forze di cui non si sa se agiranno in un senso o nell'altro: sono quelle che vanno tenute su entrambi i valori in scenari distinti.
• Bassa incidenza — si annotano e si lasciano. Il costo di trascinarle nell'analisi è che diluiscono l'attenzione sulle prime due categorie.

Perché sono necessari e non sufficienti

La ragione per cui la fase non si può saltare è che senza driver gli scenari diventano opinioni. Uno scenario è credibile quando si può ricostruire la catena causale che vi conduce, e le forze di fondo sono i primi anelli di quella catena.

La ragione per cui non basta è che sono pubbliche. Un rapporto sui driver del proprio settore contiene con altissima probabilità le stesse voci del rapporto dei concorrenti, perché tutti leggono le stesse fonti. Il vantaggio informativo, quando c'è, viene dal secondo passaggio del metodo — la raccolta dei segnali — e dalla lettura delle interazioni: due driver deboli che si rinforzano producono effetti che nessuno dei due, valutato da solo, giustificherebbe.

L'errore di orizzonte

C'è un'asimmetria strutturale che vale la pena nominare: i driver agiscono su decenni, le decisioni hanno scadenze trimestrali. La conseguenza abituale è che l'analisi dei driver produce un documento corretto e inutilizzabile, perché nulla in esso corrisponde a una scelta di quest'anno. Il rimedio è il backcasting, che percorre la distanza nella direzione opposta; senza quel passaggio, la lettura dell'ambiente resta un esercizio archiviato. La scheda sui macrotrend al 2030 tratta lo stesso problema su un orizzonte dichiarato.

Il secondo errore ricorrente è di attribuzione. Un driver realmente esterno non si può influenzare, e trattarlo come se si potesse porta a piani che presuppongono di spostare un quadro normativo o una curva demografica. Distinguere ciò che si subisce da ciò su cui si agisce è, in pratica, la parte più utile di tutta la fase, e la scheda sul mondo VUCA collega quella distinzione alle quattro condizioni operative.