Negli ultimi vent’anni abbiamo moltiplicato incubatori, acceleratori, cluster e programmi di open innovation con l’aspettativa di trasformare la ricerca in prodotti, servizi e valore economico. Molte di queste iniziative hanno prodotto risultati importanti; tuttavia, sempre più spesso si avverte una distanza tra l’energia impiegata e l’impatto generato.
La promessa di “mettere in rete” persone, idee e capitali si scontra con un fatto duro: la prossimità fisica o digitale non basta. La maggior parte dei dispositivi istituzionali è stata progettata per scambiare informazioni e per coordinare progetti; molto meno per far emergere nuova conoscenza e consolidarla in pattern condivisi che diventino azione.
Indice degli argomenti
Perché l’innovazione è non deterministica
Questo saggio propone una rilettura: l’innovazione è un fenomeno non deterministico, più simile a un organismo emergente che a un processo pianificabile. Se questa prospettiva è corretta, allora i nostri strumenti devono cambiare: non bastano contenitori dove condividere documenti e prototipi, servono ambienti cognitivi in cui la conoscenza implicita possa incontrare quella esplicita, generando continuamente nuovi linguaggi, nuove interpretazioni e nuove economie.
L’innovazione non segue percorsi lineari. Non si lascia pianificare come una consegna logistica, non procede per causa–effetto in un mondo dai confini stabili. È un processo improbabile, soggetto a biforcazioni, cambi di rotta, serendipità. L’innovazione accade quando storie di conoscenza differenti si incontrano e si riconfigurano in una forma nuova.
Chiedere certezze ex ante – costi, tempi, risultati – equivale spesso a sterilizzare il processo. Le metriche nate per governare la produzione ripetitiva diventano filtri che bloccano i segnali deboli. Paradossalmente, il bisogno di “prevedere per controllare” riduce la probabilità di scoprire ciò che non sappiamo ancora di voler scoprire. Una politica industriale e scientifica matura non tratta l’incertezza come un difetto da eliminare, ma come materia prima da orchestrare: ambiguità e molteplicità di interpretazioni non sono errori, sono le condizioni che moltiplicano le strade praticabili.
Il malinteso dell’oggetto: perché il “transfer” non trasferisce
Molti fallimenti derivano da un equivoco: trattiamo la conoscenza come un oggetto trasferibile. Parliamo di “technology transfer” come se il sapere potesse essere impacchettato e spedito. Le scienze cognitive mostrano l’opposto: la conoscenza non è un pacchetto, è un sistema vivente fatto di contesto, pratiche, relazioni, linguaggi.
La conoscenza esplicita – documenti, codici, dati – è essenziale, ma senza la conoscenza implicita – il “saper fare”, la memoria nascosta, la riserva cognitiva generata da una storia unica, l’intuizione e il talento – perde gran parte del suo valore. Gli incubatori classici, centrati sullo scambio di informazione, funzionano bene finché si tratta di distribuire manuali e best practice; funzionano meno quando serve far nascere nuovi modi di vedere e di fare. Qui la socializzazione conta più della trasmissione; la pratica condivisa più del documento; la situazione più della procedura.
Perché reti e cluster spesso deludono, anche quando funzionano
Le reti attuali sono ottime per diffondere conoscenze codificate. Ma la stessa codifica, in un’economia digitale, rende l’informazione abbondante e quindi a basso valore marginale. La vicinanza – fisica o virtuale – da sola non genera collaborazione profonda.
Molte politiche assumono che, una volta garantita la connessione, l’interazione seguirà automaticamente. Non è così. L’interazione significativa richiede linguaggi comuni emergenti, regole di ingaggio chiare, spazi e tempi che favoriscano la maieutica (domande, ascolto, riformulazione) più che il pitching. Senza questi elementi, i cluster diventano mercati di presentazioni, non laboratori di comprensione; e l’open innovation si riduce a brokeraggio: adattare componenti, non co-creare contesti.
Hub della conoscenza e differenziazione: far emergere il tacito
La differenziazione strategica nasce dal tacito. È qui che vive l’originalità: nei pattern che un team impara a vedere e a riconoscere, nei criteri con cui seleziona segnali, nelle narrazioni che rendono sensate le scelte. Il tacito non è “segreto” in senso difensivo; è il non detto, il non codificato.
Gli ambienti che lo fanno emergere hanno tre qualità ricorrenti:
- Ridondanza di connessioni efficaci: molte strade per incontrarsi e riallinearsi.
- Fiducia: sicurezza psicologica, reciprocità, cura.
- Interdisciplinarità praticata: non solo profili diversi, ma problemi che costringono davvero a lavorare oltre i confini.
Dall’organizzazione che controlla agli hub della conoscenza che orchestrano
Le organizzazioni tradizionali sono nate per stabilità, processi ripetibili, scostamenti controllati. L’innovazione chiede l’opposto: eterarchie, peering, apprendimento sociale. Le aziende che innovano meglio non centralizzano, orchestrano.
Una buona metafora è la cattedrale medievale: un’opera gigantesca realizzata da una comunità di arti e mestieri che cooperava tramite sistemi di segni e pratiche condivise. Non c’era un’unica tavola di comando, ma un linguaggio operativo che consentiva variazioni e adattamenti locali senza perdere la coerenza dell’insieme. L’impresa contemporanea che innova è simile: definisce regole d’armonia, non partiture rigide; coltiva attenzione e interpretazione, non mera esecuzione.
Dalla “trasmissione” alla maieutica
Se l’innovazione non è trasferimento di oggetti ma emersione di pattern, il cuore del lavoro non è “insegnare” bensì far emergere. La maieutica è la pratica che trasforma il dialogo in scoperta: domande sull’essenza, ascolto attivo, confronto tra mappe del mondo diverse.
Questa prospettiva cambia anche la valutazione: prima dell’emersione non ha senso chiedere “che cosa scoprirete e quando”; ha senso chiedere “come state creando le condizioni perché qualcosa emerga”. Le metriche diventano fertilità del contesto (diversità, densità di connessioni, qualità dell’interazione, capacità di rappresentazione), non solo output finali.
Hub della conoscenza come occhi della conoscenza: nodi antifragili
Nelle reti complesse emergono nodi ad alta intensità cognitiva, veri poli di conoscenza situata. Non sono semplici uffici o laboratori; sono iperluoghi dove la densità culturale è tale da rendere più probabile la convergenza di storie, lingue, pratiche. Li chiamiamo “occhi della conoscenza”: come l’occhio del ciclone, sono calmi al centro ma attraggono energia dall’intorno, la concentrano, la moltiplicano e la riorientano.
Questi hub sono antifragili: traggono vantaggio dall’imprevisto perché lo assorbono e lo trasformano in nuove connessioni e nuovi significati. Qui la conoscenza non è pianificata o scambiata, è catalizzata, interpretata, ampliata. Ogni risultato produce pattern azionabili che altri soggetti possono enact – mettere in atto – generando a loro volta nuova varietà e valore.
Ontologie leggere, tassonomie e glossari vivi: strumenti di traduzione
Nel paradigma digitale la materia prima è il dato. Ma i dati, senza contesto, sono muti. Il valore nasce quando i dati vengono interpretati dentro un linguaggio che ne esplicita ipotesi, relazioni, limiti. Per questo un hub efficace non accumula soltanto dati: costruisce linguaggi (ontologie leggere, tassonomie condivise, glossari vivi) che permettono a domini diversi di capirsi.
A volte una singola informazione può valere molto; altre volte nulla. Dipende dalla rete di significati in cui cade. Creare linguaggi emergenti significa rendere più probabile che l’informazione inneschi nuova conoscenza; significa aumentare la superficie d’impatto tra ciò che sappiamo e ciò che possiamo immaginare.
Dalla semiosfera alla tecnosfera (e ritorno)
Ogni tecnologia vive dentro una semiosfera – il campo dei significati culturali. La tecnologia tende a perdurare adattando il nuovo ai suoi schemi; la semiosfera, al contrario, produce salti di senso che chiudono cicli e aprono epoche. L’innovazione è il dialogo tra queste due dimensioni: quando nuovi significati incontrano nuove tecniche, nascono paradigmi.
Nelle organizzazioni tradizionali le strutture sono pensate per far scorrere conoscenza esplicita lungo processi definiti; così facendo sottoutilizzano la riserva di conoscenza implicita presente nelle persone e nelle comunità. Per liberarla occorre ri-disegnare i luoghi e le pratiche del lavoro: spazi conversazionali, tempi di attenzione, strumenti di rappresentazione che rendano visibili i ragionamenti, non solo i risultati.
Economie di scala della conoscenza
Nell’economia industriale le economie di scala nascevano dalla concentrazione fisica di risorse. Nel digitale le economie di scala emergono dalla concentrazione cognitiva: mettere insieme dati, competenze, prospettive e interpretazioni. I luoghi che funzionano diventano banche di intelligenza: trasformano capitale umano in conoscenza condivisa e questa in capitale finanziario, e viceversa.
Ne deriva uno spostamento della geografia economica: non contano solo le “città globali” per dimensione demografica, ma i nodi capaci di attrarre e orchestrare reti. Una piccola città può diventare glocal se sviluppa eccellenze e le connette in modo significativo.
Dal modello start-up al modello semiotico
La narrativa dominante identifica l’innovazione con la start-up. È una parte della storia, non tutta. Molte innovazioni decisive nascono da imprese semiotiche: organizzazioni che creano meta-modelli e stili di vita, su cui poi la “long tail” costruisce prodotti e servizi.
Gli esempi di maggior successo non vendono solo oggetti; costruiscono mondi di senso in cui gli oggetti hanno valore. Questo richiede competenze tecniche, certo, ma anche design, narrazione, cultura. La coolness non è superficialità: è la coerenza percepita tra un insieme di scelte tecniche e una visione del mondo.
Politiche pubbliche e linee guida per far funzionare gli hub della conoscenza
Se l’innovazione è emergente, le politiche non dovrebbero finanziare piani che promettono risultati certi; dovrebbero finanziare contesti che massimizzano la fertilità cognitiva. Questo significa allocare risorse a:
- linguaggi e standard condivisi;
- hub con forti capacità di interpretazione;
- strumenti finanziari vicini all’azione (micro-fondi agili, schemi di revenue sharing, meccanismi di pre-commitment);
- apertura regolata: rendere più facile sperimentare, senza abbassare le tutele.
L’obiettivo non è ridurre il rischio a zero, ma distribuirlo e ricomporlo in modo intelligente, premiando chi fa emergere valore, non solo chi lo promette.
Metriche per l’emersione: misurare la fertilità degli hub della conoscenza
Misurare l’innovazione solo su output (brevetti, TRL, fatturato a 12 mesi) è miope. Servono indicatori di fertilità:
- Diversità delle competenze effettivamente coinvolte.
- Densità e ridondanza delle connessioni tra attori.
- Qualità conversazionale: frequenza e profondità di momenti di riflessione collettiva.
- Capacità di rappresentazione: glossari, schemi, mappe che riducono i costi di traduzione tra domini.
- Velocità di apprendimento: cicli di prova-errore, pivot, rifattorizzazioni.
- Attrazione di nuovi contributori: quante persone/organizzazioni esterne chiedono di partecipare e in che modo.
Queste metriche non sostituiscono gli output, ma li precedono e li spiegano: senza fertilità, gli output si esauriscono.
Linguaggi come scoperta: perché le parole contano
Ogni linguaggio non è solo un mezzo per dire; è un dispositivo per scoprire. Lingue e codici diversi riflettono modi diversi di guardare il mondo. Creare parole nuove – e i concetti che portano – non è vezzo intellettuale: è progettazione di strumenti cognitivi.
Per questo gli hub devono forgiare linguaggi trasversali: sintassi leggere che consentano a discipline lontane di combinarsi. La semantica la portano gli attori, ma senza una sintassi comune il dialogo non parte. In ogni ciclo di innovazione, la nascita di un gergo condiviso anticipa la comparsa di prototipi e mercati.
Dal caos al cosmo: la trama che emerge
Tra il caso puro e il determinismo esiste una terza via: la realtà come trama che emerge. I sistemi viventi – biologici, sociali, economici – non seguono un copione, ma non sono neppure caos informe. La conoscenza nasce quando un interprete – persona, comunità, algoritmo – riconosce una traccia e la connette a una possibilità dormiente nella propria riserva cognitiva. Chiamiamo tèchne questa connessione creativa.
La storia della conoscenza è fatta di cicli: emersione, propagazione, omeostasi, chiusura. Senza ramificazioni – nuove emersioni che si staccano dal tronco – i sistemi si sterilizzano. Il compito degli ambienti innovativi è facilitare ramificazioni continue, preservando al contempo memoria e qualità.
Hub come “organismi emergenti”
In Oriente il filosofo giapponese Kitaro Nishida elaborò il concetto di ba, un luogo in cui avviene il superamento della dualità soggetto-oggetto. Secondo Nishida, ogni luogo ha altre due dimensioni, oltre a quella fisica: la dimensione delle relazioni mentali e sociali (intersoggettività), e una dimensione che trascende l’individualità, detta di trans-soggettività. L’idea di ba suggerisce l’intima identità tra lo stato della mente e l’idea di mondo, unite in un unico topos in cui soggetto e oggetto si compenetrano.
Quando in un hub emerge il terzo livello del “ba”, si genera un organismo autocosciente: riconosce i propri pattern, li esplicita, attrae risorse che altrimenti resterebbero inattivate.
Questi organismi disintermediano: non perché eliminino le istituzioni, ma perché riorganizzano i ruoli attorno a temi e domini vivi.
Una nuova geografia dei luoghi
Nel mondo che viene, i contenitori perdono centralità; guadagnano importanza gli spazi dialogici: luoghi progettati per concentrare attenzione e per accelerare la co-creazione. La città si ridefinisce come rete di hub connessi al mondo. Anche territori piccoli possono diventare riferimenti globali se sviluppano poli di eccellenza e li aprono a reti internazionali.
Questa trasformazione richiede investimenti mirati: spazi ibridi (studio, laboratorio, teatro di idee), infrastrutture digitali apparse ai bisogni degli innovatori, strumenti finanziari vicini ai progetti, e un forte legame culturale con la comunità locale.
Dalla finanza ai saperi e ritorno
La relazione tra capitale cognitivo e capitale finanziario va ripensata. I tradizionali modelli di finanziamento premiano progetti predefiniti; l’innovazione emergente chiede meccanismi adattivi: piccoli ticket ricorrenti, milestone di apprendimento, strumenti ibridi che condividano rischi e scoperte.
Occorre che il denaro resti vicino al cuore dell’azione, pronto a seguire i pattern che emergono. Questo non significa meno rigore, ma rigore diverso: trasparenza sui processi, tracciabilità dei contributi, governance aperte e verificabili.
Linee guida operative per ambienti ad alta emersione
- Progettare conversazioni: calendari, formati, rituali che privilegino ascolto, riformulazione, sintesi visive.
- Costruire linguaggi: glossari vivi, mappe concettuali, schemi che tengano insieme domini diversi.
- Curare la fiducia: patti chiari su confidenzialità e condivisione, riconoscimento dei meriti, diritti d’uso modulati.
- Mettere i dati al servizio del senso: strumenti per annotare, contestualizzare, spiegare.
- Portare la finanza in stanza: micro-fondi, meccanismi di pre-impegno, modelli di revenue sharing.
- Misurare fertilità: indicatori di contesto e di apprendimento, non solo KPI d’uscita.
- Favorire l’eterarchia: ruoli fluidi, leadership che orchestrano più che comandare.
- Coltivare estetiche: luoghi e narrazioni che rendano desiderabile la partecipazione; la bellezza non è un orpello, è un acceleratore cognitivo.
Un diverso patto tra istituzioni, imprese e comunità
Le istituzioni possono abilitare questa transizione adottando tre impegni:
- Regole chiare, spazi liberi: sandbox regolatorie orientate all’apprendimento, non alla deroga permanente.
- Acquisti come leva: procurement che valorizzi soluzioni emergenti.
- Valorizzazione del tacito: programmi che riconoscano il capitale di contesto (reti, luoghi, persone) come asset strategico.
Le imprese, dal canto loro, possono diventare orchestratori di ecosistemi: investire in hub tematici, aprire dati non sensibili, condividere strumenti e metodi. Le comunità possono contribuire con curiosità, tempo, uso critico delle tecnologie: l’innovazione è un bene relazionale, non un prodotto da scaffale.
Conclusione: dalle promesse ai luoghi che funzionano
L’innovazione nasce dove linguaggi, dati, persone e capitali si compongono in sistemi di segni capaci di far emergere nuovi pattern. Non basta mettere insieme: occorre mettere in relazione. Non bastano contenitori: servono hub che rendano naturale l’emergere di conoscenza tacita e la sua trasformazione in valore condiviso.
Se vogliamo che i nostri territori diventino davvero nodi di futura ricchezza, dobbiamo spostare l’attenzione: meno retorica dell’“ecosistema” come evento, più ingegneria del contesto come pratica quotidiana. Solo così la distanza tra ricerca e impresa, tra cultura e tecnologia, tra capitale finanziario e capitale umano, smetterà di essere un deserto da attraversare e diventerà il paesaggio in cui impariamo a muoverci.
Postilla operativa (per chi deve “fare domani mattina”)
- Mappa il tuo contesto: chi porta capitali taciti? quali linguaggi servono per capirli?
- Progetta un ciclo di 90 giorni: 4 momenti conversazionali forti, 1 glossario vivo, 1 esperimento condiviso, 1 lettura critica dei risultati.
- Scegli 3 metriche di fertilità e monitorale con disciplina.
- Impegnati con piccoli capitali agili, ma rapidi e rinnovabili; evita grant una-tantum scollegati dal processo.
- Racconta bene: la narrazione non è marketing, è l’atto con cui una comunità riconosce i propri pattern e li rende condivisibili.
In sintesi: l’innovazione nasce dove l’ignoto viene messo nelle condizioni di mostrarsi. Non è processo detrminato, è un’arte maieutica. Le istituzioni e le imprese che accettano questa evidenza smettono di costruire contenitori e iniziano a costruire mondi. Ed è lì, in quei mondi in formazione, che si genera la ricchezza che ancora non sappiamo di avere.
