Perché non sappiamo prevedere l’evoluzione dei sistemi complessi
Nonostante i progressi della scienza e della tecnologia, la nostra capacità di prevedere con esattezza l’evoluzione dei sistemi complessi rimane sorprendentemente limitata. Le crisi finanziarie sfuggono alle proiezioni degli economisti, le rivoluzioni politiche colgono di sorpresa analisti e governi, le imprese tecnologiche di successo emergono spesso inaspettatamente ai margini dei settori tradizionali. Questa incertezza non è semplicemente frutto di ignoranza o incompetenza rimediabile: essa sembra albergare intrinsecamente nella natura dei sistemi complessi. Vi sono ragioni fondamentali – matematiche, epistemologiche e strutturali – per cui anche con modelli sofisticati e montagne di dati non possiamo prevedere con affidabilità determinati fenomeni a lungo termine. Comprendere tali ragioni non serve a indulgere nel pessimismo, ma a riconoscere i limiti della predizione e a orientarsi verso approcci più flessibili e resilienti.
Una prima causa risiede nella non-linearità e caoticità di molti sistemi complessi. I sistemi detti “caotici deterministici” obbediscono a leggi precise, eppure sono imprevedibili a lungo termine perché sensibilissimi alle condizioni iniziali. Piccolissime differenze iniziali – impercettibili o impossibili da misurare – si amplificano esponenzialmente col tempo. Questo è il celebre “effetto farfalla”: il minimo disturbo, come il battito d’ali di una farfalla a migliaia di chilometri, può alterare radicalmente la configurazione futura del sistema. L’esempio classico viene dalla meteorologia: pur conoscendo con equazioni esatte l’atmosfera, non possiamo prevedere il meteo a lungo termine perché non conosciamo con precisione assoluta lo stato iniziale dell’aria in ogni punto. Piccole incertezze oggi producono grandi incertezze fra qualche settimana. Questo tratto non è peculiare solo dei fenomeni fisici: anche i sistemi sociali ed economici presentano dinamiche non-lineari e soglie critiche, per cui un lieve cambiamento (un rumor di mercato, una protesta locale) può innescare conseguenze a cascata sproporzionate. In tali contesti, fare previsioni puntuali è impossibile in principio, non solo in pratica.
In secondo luogo, i sistemi complessi spesso evolvono attraverso biforcazioni e punti di svolta intrinsecamente imprevedibili. Il chimico-fisico Ilya Prigogine evidenziò che nei sistemi lontani dall’equilibrio (come le società umane o l’economia globale) possono verificarsi transizioni improvvise: il sistema può imboccare strade di sviluppo alternative (ad esempio stabilizzarsi attorno a un certo ordine sociale oppure collassare) senza che alcuna legge deterministica ci dica a priori quale via prenderà. In altre parole, l’indeterminismo storico fa sì che l’andamento futuro non sia inscrivibile in nessuna legge generale invariabile. Ciò è ben visibile nelle traiettorie tecnologiche: chi negli anni ’80 avrebbe potuto prevedere con certezza che Internet – nato come progetto accademico – sarebbe diventato la spina dorsale dell’economia mondiale, o che specifiche innovazioni come il motore a scoppio avrebbero avuto la meglio su alternative (es. motore elettrico) per poi essere a loro volta rimesse in discussione decenni dopo? Ogni innovazione spinge il sistema in uno spazio di possibilità in gran parte inesplorato, dove nuove biforcazioni attendono.
Una terza ragione è legata al fatto che le nostre conoscenze stesse evolvono continuamente. Karl Popper elaborò una argomentazione decisiva sul punto: non possiamo prevedere oggi quello che sapremo domani (altrimenti lo sapremmo già oggi), e poiché l’avanzamento della conoscenza modifica il comportamento sociale, non possiamo prevedere il futuro della società. In effetti l’introduzione di nuove idee, scoperte scientifiche o modelli culturali cambia le “regole del gioco” mentre il gioco è in corso. L’economia e la tecnologia sono campi dove l’atto stesso di fare previsioni o di acquisire conoscenza altera il sistema: pensiamo all’effetto riflessivo nei mercati finanziari, per cui se molti prevedono un crollo e vendono, quel crollo diventa più probabile – o al contrario viene evitato se la consapevolezza del rischio porta a correzioni preventive. Questa circolarità conoscitiva limita fortemente l’applicabilità del metodo predittivo classico, lineare.
Va poi considerato il fattore contingenza e unicità storica. Ogni sistema complesso sociale è inserito in un contesto storico particolare, frutto di una combinazione irripetibile di eventi. A differenza delle leggi naturali (che permettono, ad esempio, di prevedere con esattezza le eclissi), nelle scienze sociali non esistono leggi universali capaci di prevedere incondizionatamente gli eventi futuri. Ci sono tendenze e regolarità statistiche, ma nessuna “legge della storia” ferrea: mutando le condizioni, le tendenze possono invertirsi. Un aumento demografico può portare prosperità in un contesto e conflitti in un altro, a seconda di fattori contingenti come istituzioni, risorse, cultura. Questa dipendenza dal contesto implica che la previsione su scala globale è un’illusione storicista, come la definiva Popper, perché assume erroneamente costanti ciò che in realtà è cangiante.
Tutte queste ragioni non significano che siamo impotenti di fronte al futuro dei sistemi complessi, ma suggeriscono un cambio di paradigma: dalla previsione dettagliata alla preparazione flessibile. Invece di cercare di azzeccare la traiettoria esatta, dobbiamo concentrarci sul comprendere i possibili scenari e le condizioni che potrebbero portarvi. Strategie come l’analisi di scenario, l’identificazione di indicatori precoci di cambiamento, e la costruzione di sistemi antifragili mirano proprio a gestire l’imprevedibilità. Riconoscere che non sappiamo prevedere in modo puntuale l’evoluzione dei sistemi complessi ci porta a privilegiare politiche adattative, capaci di correggersi in corso d’opera man mano che il futuro diventa presente. In sintesi, il nostro limite predittivo è anche una risorsa: ci ricorda la necessità di restare umili e pronti all’inaspettato, qualità indispensabili per gestire la complessità del mondo reale e creare sistemi che migliorano grazie all’imprevisto che all’improvviso diventa reale.
Fonti
Are Complex Systems Unpredictable? – Capital Ideas Online
Unpredictability and nonlinearity in complexity theory: A critical appraisal