Il filo del mio lavoro

NOTA PERSONALE

Perché queste pagine

Solo di recente ho cominciato a guardare insieme i diversi temi che hanno occupato il mio lavoro nel corso degli anni. A prima vista sembrano molto lontani tra loro: economia e ricerca sociale, sviluppo territoriale, turismo, politica, istituzioni pubbliche, trasformazione digitale e, più recentemente, intelligenza artificiale. Ognuno è entrato nel mio lavoro in un momento diverso e per ragioni proprie.

Per molto tempo li ho considerati campi di lavoro separati. Guardandoli oggi, non credo più che lo fossero.

C'è un filo rosso che li attraversa, anche se mi ci sono voluti molti anni per riconoscerlo. Dietro quasi tutto ciò che ho studiato c'è stata la stessa curiosità: il comportamento umano. Perché le persone scelgono in un modo e non in un altro? Che cosa sta realmente dietro una decisione? Come entrano in gioco aspettative, fiducia, informazione, abitudini, cultura e relazioni sociali? E come accade che milioni di decisioni individuali finiscano per produrre esiti collettivi?

Sono cambiati gli argomenti. Non è cambiata la curiosità che li teneva insieme.

Ho deciso allora di guardare al mio lavoro in un altro modo: non come a una successione di ricerche, pubblicazioni, incarichi professionali o responsabilità istituzionali, ma come alle parti di un unico percorso intellettuale. Queste pagine provano a ricostruire quel percorso e a capire se, considerate insieme, esperienze tanto diverse rivelino un modo coerente di osservare la realtà economica e sociale.

Credo di sì. Dietro i mercati, le istituzioni, le politiche e le tecnologie ci sono sempre persone che prendono decisioni. Per capire ciò che accade in superficie bisogna prima capire ciò che avviene dietro quelle decisioni.

Behaviour first.

PROLOGO

Behaviour First

C'è un momento, nella vita di un ricercatore, in cui un'osservazione apparentemente marginale cambia il modo di affrontare domande molto più grandi. Nel mio caso c'entrava un giornale.

Negli anni del Censis lavoravo a una ricerca per Il Secolo XIX, il quotidiano di Genova. Cercavamo di capire un'anomalia in apparenza semplice: in alcune giornate le vendite crollavano senza che vi fosse una ragione evidente.

Era naturale cercare la spiegazione dentro il giornale. I giornalisti ne proponevano diverse, tutte plausibili. Forse quel giorno non c'erano state notizie politiche importanti. Forse la cronaca locale era stata debole. Forse lo sport non aveva offerto nulla di abbastanza forte da spingere all'acquisto. Ogni spiegazione aveva una sua logica. Nessuna spiegava davvero i dati.

Poi, un pomeriggio a Genova, scesi da un taxi nel mezzo di una pioggia violentissima. In pochi minuti le strade sembrarono svuotarsi. Mi venne una domanda diversa: e se il problema del giornale non avesse nulla a che vedere con il giornale?

Tornammo ai dati e ricostruimmo le condizioni meteorologiche delle giornate in cui le vendite erano diminuite in modo anomalo. Il disegno divenne chiaro. Il Secolo XIX aveva un pubblico mediamente anziano. Nei giorni di pioggia particolarmente intensa molti lettori, semplicemente, non uscivano di casa per andare all'edicola.

La spiegazione non stava nel giornalismo. Stava nel comportamento.

Quell'episodio mi è rimasto impresso perché conteneva una lezione metodologica molto più ampia. I dati richiedono precisione, ma la precisione da sola non basta. Si può analizzare con straordinaria accuratezza il sistema sbagliato. La variabile che spiega un fenomeno può trovarsi fuori dai confini entro i quali abbiamo deciso, all'inizio, di cercarla.

Vale per i giornali. Vale anche per l'economia. I mercati sono influenzati dalla cultura. Le istituzioni dipendono dalla fiducia. Le tecnologie contano quando le persone le adottano. Il turismo comincia con le aspettative molto prima che qualcuno parta. Le politiche pubbliche riescono o falliscono attraverso i comportamenti che producono.

Il mondo non si organizza secondo le discipline accademiche. Siamo noi a farlo.

Con il tempo questa osservazione è diventata un modo di fare ricerca. Prima di guardare all'istituzione, guardare alle persone. Prima di spiegare il mercato, capire le scelte che lo generano. Prima di valutare una politica, chiedersi come reagiranno gli individui.

Non perché le istituzioni non contino. Non perché mercati e tecnologie siano secondari. Al contrario. Le istituzioni organizzano i comportamenti. I mercati li coordinano. Le tecnologie li amplificano. Ma all'inizio ci sono le persone. È da lì che comincia la comprensione.

Behaviour first.

PARTE I

Imparare a vedere

La ricerca viene spesso descritta come accumulazione di conoscenza. Ripensando a più di trent'anni di lavoro, sono arrivato a credere che venga prima qualcosa di ancora più elementare. Fare ricerca significa, anzitutto, imparare a vedere.

Ogni disciplina educa lo sguardo a riconoscere alcune cose. Gli economisti vedono prezzi, incentivi, produttività. I sociologi strutture sociali. Gli studiosi della politica istituzioni e potere. I manager organizzazioni e strategie. Sono prospettive indispensabili. Ma sono, inevitabilmente, parziali. La realtà è indifferente ai confini con cui organizziamo la conoscenza.

La mia formazione mi ha dato l'economia come prima lingua. La laurea in Scienze Economiche e Sociali, con una tesi seguita dal professor Marcello Messori, mi ha abituato al rigore analitico, al ragionamento macroeconomico e alla lettura istituzionale dei fenomeni. Il successivo Master biennale in Economia dello Sviluppo, con una tesi seguita dal professor Augusto Graziani, ha aggiunto un'altra dimensione: lo sviluppo non poteva essere ridotto al movimento di poche grandezze aggregate. Contavano la struttura produttiva, le istituzioni, la storia e, soprattutto, le relazioni tra questi elementi.

L'esperienza professionale al Censis trasformò progressivamente questa intuizione in un metodo di ricerca. Una ricerca difficilmente rimaneva a lungo chiusa dentro un solo campo. Un lavoro sullo sviluppo industriale finiva per incontrare istruzione, demografia o infrastrutture. Il turismo portava con sé trasporti, cultura e governo del territorio. Il welfare implicava famiglie, mercato del lavoro e istituzioni locali.

Gli argomenti cambiavano continuamente. Le relazioni no.

Un territorio non vive la propria economia separatamente dal sistema educativo. Una famiglia non vive il lavoro separatamente dalla casa. Un viaggiatore non vive il trasporto separatamente dall'ospitalità, dalla cultura o dallo spazio pubblico. Le persone vivono vite continue. La ricerca le divide in categorie.

Più aumentavano i progetti, meno mi interessavano i settori in sé e più diventavano importanti le domande che li collegavano. Perché territori con risorse comparabili seguono traiettorie diverse? Perché organizzazioni sottoposte a vincoli simili producono risultati differenti? Perché alcuni interventi pubblici modificano davvero i comportamenti e altri non lasciano quasi traccia?

Erano domande che vivevano tra le discipline. Ed è proprio quello spazio intermedio che, gradualmente, è diventato il luogo più interessante in cui lavorare.

Anche la mia idea di rigore cambiò. Il rigore viene talvolta confuso con la ristrettezza del campo. L'episodio del Secolo XIX suggeriva il contrario. Il rigore richiede precisione dentro l'analisi. La curiosità richiede il dubbio sui suoi confini. Servono entrambi.

Quanto più i dati sono precisi, tanto più diventa importante chiedersi se stiamo misurando la cosa giusta.

Le variabili ricorrenti in ricerche apparentemente lontane erano raramente risorse fisiche. Erano aspettative, informazione, fiducia, adattamento, apprendimento. Erano manifestazioni del comportamento umano. Stava cambiando l'oggetto della ricerca. O forse era sempre stato lo stesso.

Cambiava il vocabolario. Non cambiava la domanda.

PARTE II

Turismo

Per molti anni ho pensato che il turismo fosse diventato l'oggetto della mia ricerca. Guardandolo oggi, credo di essermi sbagliato. Il turismo non mi ha mai interessato semplicemente perché le persone viaggiano. Mi ha interessato perché il viaggio rende visibile il modo in cui una società si organizza.

Le persone non fanno esperienza del turismo come di un settore economico. Vanno in vacanza, incontrano parenti e amici, scoprono città, cercano bellezza, mangiano, imparano, riposano, costruiscono ricordi. L'economista vede un'altra cosa: milioni di decisioni indipendenti che, interagendo, danno vita a un enorme sistema economico.

Ogni viaggio comincia molto prima della partenza. Comincia con un'aspettativa. Una fotografia. Un consiglio. Un ricordo. Un prezzo. Sempre più spesso, un algoritmo. Quando qualcuno prenota un volo o un albergo, il processo economico è già iniziato.

Il turismo ha una caratteristica rara: il comportamento resta visibile lungo quasi tutto il processo economico. Ogni viaggio è una decisione. Ogni destinazione è il risultato cumulativo di milioni di decisioni. Per questo il turismo è un laboratorio straordinario.

Una destinazione non è soltanto un luogo geografico, né una somma di alberghi, ristoranti, musei e servizi di trasporto. Esiste perché aspettative indipendenti finiscono temporaneamente per convergere. I viaggiatori decidono di arrivare. Gli imprenditori investono. I lavoratori acquisiscono competenze. I residenti accettano, contrastano o si adattano al turismo. Le compagnie aprono rotte. Le istituzioni curano lo spazio pubblico. Le piattaforme digitali modificano continuamente l'informazione disponibile.

Nessuna autorità coordina tutte queste decisioni. Eppure, insieme, esse producono un sistema economico organizzato.

Le destinazioni emergono. Non vengono progettate.

Questa prospettiva ha cambiato le domande che volevo porre alla ricerca. Per decenni la politica turistica si è concentrata sulle quantità: arrivi, presenze, capacità alberghiera, tassi di occupazione. Sono indicatori utili. Ma non sono la stessa cosa del valore.

Una città può ricevere più visitatori e diventare economicamente più povera di turismo. Un'altra può riceverne meno e generare maggiore produttività, migliore occupazione, imprese più solide e più reddito locale. Contare le persone ci dice quante sono arrivate. Non ci dice che cosa è successo all'economia dopo il loro arrivo.

Il turismo va quindi osservato come sistema produttivo. Quanto valore crea? Dove rimane quel valore? Che lavoro genera? Stimola investimenti e produttività? Rafforza la struttura economica della destinazione oppure aumenta soltanto il numero di persone che la utilizzano?

Da queste domande sono nate diverse ricerche. Valore Albergo (2024) ha guardato all'ospitalità come struttura economica capace di produrre investimenti, occupazione e valore territoriale. Il Petrolio d'Italia (2025) ha riletto il turismo come una delle grandi risorse produttive del Paese. Contare ciò che conta e Analisi delle statistiche sul turismo (2026) hanno posto una domanda più radicale: le statistiche convenzionali misurano davvero ciò che una destinazione ha bisogno di capire? The Italian Table Abroad (2026) ha esteso l'analisi al ruolo economico e culturale internazionale della ristorazione italiana.

Il principio comune era semplice: la misurazione deve venire dopo la comprensione.

Se gli arrivi diventano il principale indicatore del successo, le politiche inseguiranno gli arrivi. Se il valore economico diventa la misura, le politiche cominciano a formulare domande diverse. Gli indicatori non sono descrizioni passive della realtà. Orientano i comportamenti.

Il turismo mi ha così consegnato una seconda lezione. Comprendere il comportamento non bastava. I sistemi dovevano anche imparare da quel comportamento.

Una destinazione che riconosce un cambiamento della domanda soltanto quando vengono pubblicate le statistiche ufficiali sta guardando all'indietro. Una destinazione capace di leggere aspettative emergenti, mutamenti di reputazione e nuovi modelli di mobilità può agire prima. Il vantaggio competitivo dipende quindi non soltanto da ciò che una destinazione possiede, ma da ciò che riesce a imparare.

La bellezza naturale conta. Il patrimonio culturale conta. Le infrastrutture contano. Ma sono in larga parte risorse ereditate o accumulate. L'apprendimento è dinamico. Una destinazione che impara può reinterpretare le proprie risorse, individuare nuovi mercati, rispondere a comportamenti che cambiano e coordinare meglio le istituzioni.

Il turismo aveva mostrato qualcosa che andava molto oltre il turismo. Il valore economico nasce dai comportamenti. Il vantaggio competitivo nasce sempre più dalla capacità di apprendere. La destinazione non era più soltanto un luogo. Era diventata un sistema che impara.

Il turismo non si limita a generare valore economico. Rende visibile il modo in cui il valore economico si genera.

PARTE III

Istituzioni che imparano

Le istituzioni vengono descritte quasi sempre attraverso i loro poteri. Che cosa possono regolare? Quali risorse controllano? Quali decisioni sono autorizzate a prendere? Con il tempo mi ha interessato sempre di più una domanda diversa: che cosa può imparare un'istituzione?

La distinzione è importante. Il modello amministrativo tradizionale presuppone che le istituzioni dispongano delle informazioni, formulino le politiche e attuino le decisioni. Prima la conoscenza, poi l'azione. Le società contemporanee funzionano sempre meno in questo modo. L'informazione cambia continuamente. I comportamenti cambiano più rapidamente dei cicli amministrativi. I mercati evolvono prima delle regole. Le piattaforme digitali producono nuove forme di interazione che le statistiche ufficiali riconoscono spesso soltanto in seguito.

Le istituzioni si trovano così di fronte a un problema strutturale: governano sistemi che si muovono più rapidamente delle informazioni tradizionalmente utilizzate per governarli.

Il turismo lo rendeva particolarmente evidente. Un'organizzazione di destination management può sapere con precisione quanti visitatori sono arrivati l'anno scorso e sapere sorprendentemente poco sul perché qualcuno stia pensando di venire domani. Può possedere una grande quantità di statistiche storiche e, nello stesso tempo, avere poca intelligenza sui comportamenti presenti.

Da questo scarto nasceva una diversa idea di destination management. La promozione non bastava più. Neppure la pianificazione tradizionale. Le destinazioni avevano bisogno di una capacità permanente di osservare, interpretare, apprendere e adattarsi.

È l'idea che ho cominciato a chiamare Destination Intelligence.

L'espressione può sembrare tecnologica. L'idea, in realtà, è istituzionale. Una destinazione diventa intelligente quando impara in modo sistematico dai comportamenti che avvengono dentro e intorno a essa: visitatori, residenti, imprese, mobilità, ricerche online, reputazione, prezzi, eventi, domanda internazionale. I segnali esistono già. Il problema è collegarli e interpretarli.

Per gran parte del Novecento le istituzioni pubbliche hanno sofferto soprattutto di scarsità di informazioni. Oggi il problema è quasi opposto. Le informazioni sono troppe. La risorsa scarsa è l'interpretazione.

Questo modifica il significato stesso di capacità istituzionale. Un'istituzione forte non è più soltanto quella capace di attuare con efficienza le proprie decisioni. Deve essere anche capace di rivederle quando la realtà cambia. Le istituzioni hanno bisogno di feedback.

Nel mondo delle imprese sembra ovvio. Le aziende osservano continuamente clienti, concorrenti e mercati. Modificano i prodotti, cambiano i prezzi, rivedono le strategie. Le istituzioni pubbliche lavorano spesso con circuiti di feedback più lenti. Le politiche continuano dopo che i comportamenti sono cambiati. Gli indicatori descrivono i problemi di ieri. Le strutture organizzative sopravvivono talvolta alla ragione per cui erano nate.

Le istituzioni che imparano funzionano diversamente. Considerano le politiche come ipotesi, non come verità permanenti. Osservano le risposte, individuano gli effetti inattesi, correggono.

Qui ritorna il principio iniziale: behaviour first. Le regole contano attraverso i comportamenti che riescono a influenzare. Una politica tecnicamente impeccabile che produce la risposta comportamentale sbagliata non è una buona politica.

Questa idea è diventata sempre più importante quando la ricerca sul turismo ha cominciato a incontrare l'innovazione pubblica. Se una destinazione può diventare un sistema che apprende, perché non una città? Se possiamo interpretare in tempo reale i comportamenti dei visitatori, perché non i bisogni dei cittadini? Se gli strumenti digitali aiutano un viaggiatore a orientarsi in una destinazione complessa, possono aiutare un residente a orientarsi in una pubblica amministrazione altrettanto complessa?

Il confine tra innovazione turistica e innovazione istituzionale cominciava a scomparire.

Questa traiettoria avrebbe portato a Roma e allo sviluppo di Julia. Ma Julia avrebbe mostrato qualcosa di più importante di un assistente virtuale: la possibilità che l'intelligenza artificiale modificasse il rapporto tra conoscenza e istituzioni.

La risorsa scarsa non è più l'informazione. È l'interpretazione.

PARTE IV

Intelligenza artificiale

Ogni grande tecnologia arriva accompagnata da previsioni su ciò che sostituirà. L'intelligenza artificiale non fa eccezione. Quali lavori scompariranno? Quali professioni cambieranno? Quali organizzazioni diventeranno obsolete? Sono domande legittime. Non sono, credo, le più importanti.

La trasformazione più profonda riguarda la conoscenza.

Per secoli le istituzioni hanno accumulato conoscenza costruendo organizzazioni. Il sapere era incorporato nei ministeri, nelle università, nelle professioni, nelle imprese, nelle burocrazie. Per ottenere un'informazione, le persone dovevano attraversare queste strutture.

Il digitale ha cominciato a indebolire questa architettura. I motori di ricerca hanno reso l'informazione direttamente accessibile. Le piattaforme hanno riorganizzato i mercati intorno agli utenti. L'intelligenza artificiale compie un passo ulteriore: non si limita a recuperare l'informazione. La interpreta.

Questo cambia il rapporto tra individui e istituzioni.

Pensiamo a un visitatore che arriva in una città che non conosce. Tradizionalmente era lui a doversi adattare alla struttura organizzativa della destinazione. Le informazioni sui trasporti provenivano da una fonte, quelle sui musei da un'altra, gli eventi da un'altra ancora, i ristoranti dalle piattaforme commerciali, i servizi pubblici dai siti dell'amministrazione. Era l'utente a dover ricomporre il sistema.

L'AI rovescia questa relazione. È il sistema che può cominciare a organizzarsi intorno all'utente.

Questo principio ha orientato lo sviluppo di Julia, l'assistente virtuale basato sull'intelligenza artificiale pensato per Roma. A prima vista Julia appartiene al turismo: aiuta il visitatore a comprendere e vivere la città. Ma l'idea sottostante va molto oltre.

Un visitatore non vive Roma secondo le categorie amministrative. Neppure un residente. Le persone hanno bisogni. Le istituzioni hanno dipartimenti. L'intelligenza artificiale può diventare un ponte tra i due.

Le amministrazioni pubbliche sono state storicamente organizzate dal lato dell'offerta dei servizi. I cittadini le incontrano dal lato della domanda. Le due strutture raramente coincidono. Nessuno si sveglia al mattino chiedendosi quale dipartimento comunale abbia competenza sul proprio problema. Ha semplicemente un problema.

L'AI conversazionale rende possibile mettere quel problema all'inizio della relazione con l'istituzione.

Behaviour first.

Le implicazioni vanno oltre la comodità. Se le interazioni tra cittadini e sistemi intelligenti possono essere interpretate con adeguate garanzie di tutela, le istituzioni ottengono una nuova fonte di conoscenza sui bisogni emergenti. Le domande diventano dati. Le richieste diventano segnali. Le difficoltà rendono visibili gli attriti istituzionali. Il servizio pubblico stesso può diventare un ambiente di apprendimento.

L'AI conta quindi perché può ridurre la distanza tra comportamento e conoscenza istituzionale.

La ricerca sul Secolo XIX raccontata nel Prologo richiese un'osservazione inattesa, un'ipotesi e una ricostruzione manuale dei dati meteorologici. Oggi milioni di segnali comportamentali possono essere osservati continuamente. Ma il problema metodologico non cambia.

Più dati non producono automaticamente più comprensione.

L'intelligenza artificiale non elimina il bisogno di ricerca. Lo aumenta. Quando l'informazione diventa abbondante, il giudizio acquista valore. Quando la previsione migliora, diventa ancora più importante formulare la domanda giusta. Quando le macchine diventano più brave a riconoscere schemi, la responsabilità umana si sposta sulla scelta di quali schemi contino davvero.

Per questo sono cauto nel descrivere l'intelligenza artificiale soprattutto come automazione. L'automazione riguarda l'efficienza. L'AI riguarda la conoscenza. E la conoscenza cambia le istituzioni.

Le organizzazioni più interessanti dei prossimi decenni potrebbero non essere quelle che utilizzano la tecnologia più avanzata, ma quelle che imparano meglio dai comportamenti che la tecnologia rende visibili.

Una destinazione diventa più competitiva quando impara. Una città diventa più reattiva quando impara. Un'istituzione diventa più legittima quando comprende come le persone la vivono davvero.

L'AI accelera tutti e tre questi processi. Ma la tecnologia, da sola, non ne garantisce nessuno.

La domanda essenziale resta umana.

Come si comporteranno le persone?

L'AI conta perché può ridurre la distanza tra comportamento e conoscenza istituzionale.

POSTFAZIONE

Quello che resta

Guardando indietro, gli argomenti attraversati in queste pagine mi appaiono oggi molto meno separati di quanto sembrassero mentre li studiavo.

Il turismo è stato un laboratorio. Le politiche pubbliche un altro. L'intelligenza artificiale è il più recente.

La domanda è rimasta quasi sempre la stessa.

Che cosa fanno davvero le persone?

È una domanda ingannevolmente semplice. I governi scrivono regole. Le istituzioni costruiscono procedure. Le imprese progettano prodotti. Le tecnologie aprono possibilità. Ma alla fine è la società a decidere che cosa sopravvive.

Le persone adottano alcune innovazioni e ne ignorano altre. Riconoscono alcune istituzioni e diffidano di altre. Trasformano le politiche attraverso il modo in cui reagiscono. Usano le tecnologie in modi che i loro creatori non avevano previsto.

Il comportamento sociale non rende irrilevanti le istituzioni. Decide se quelle istituzioni riescono a diventare efficaci.

Le regole possono limitare i comportamenti. Le istituzioni possono orientarli. La tecnologia può amplificarli. Nessuna di queste cose, però, può sottrarsi ad essi.

Per questo il punto di partenza dell'analisi dovrebbe rimanere vicino alla vita quotidiana. Che cosa si aspettano le persone? Di che cosa si fidano? Che cosa scelgono? Che cosa stanno imparando? Come stanno cambiando quelle scelte?

Sono domande che valgono allo stesso modo per il turismo, la politica, i consumi, le città e l'intelligenza artificiale.

Cambiano i settori.

Resta il comportamento umano.

Nella ricerca esiste una tentazione: allontanarsi progressivamente dall'esperienza ordinaria man mano che aumenta la sofisticazione degli strumenti analitici. Il mio percorso è andato nella direzione opposta.

Più il problema diventa complesso, più è utile tornare alla domanda più semplice.

Come si comporteranno le persone?

Tutto comincia da lì.

Behaviour first.

APPENDICE

Ricerca, formazione e attività accademica

Il percorso discusso in questo saggio si è sviluppato attraverso ricerca, responsabilità istituzionali, insegnamento e pubblicazioni. La cronologia che segue è volutamente selettiva.

Censis - Percorso di ricerca culminato nel ruolo di Direttore di Ricerca, con attività su economia e società, sviluppo territoriale, turismo, welfare e politiche pubbliche. È il contesto multidisciplinare nel quale ha preso forma il metodo descritto in queste pagine.

Sociometrica - Fondatore e Direttore Scientifico dal 1999. Attività di ricerca indipendente sui comportamenti economici e sociali, economia del turismo, sviluppo territoriale, reputazione, trasformazione digitale e politiche pubbliche.

European Travel Commission - Vice Presidente. Esperienza istituzionale internazionale nella politica turistica europea e nelle strategie di destinazione.

ENIT - Commissario Straordinario. Applicazione della ricerca e dell'analisi strategica alla governance turistica nazionale.

Fondazione Roma & Partners - Amministratore Delegato. Attività sul posizionamento internazionale di Roma, la Destination Intelligence e i servizi basati sull'intelligenza artificiale, incluso il progetto Julia.

Università degli Studi di Firenze - Attività di insegnamento a contratto sui temi dell'economia del turismo, del destination management e del marketing territoriale. Relatore di dieci tesi di laurea.

Formazione - Laurea in Scienze Economiche e Sociali, con tesi seguita dal professor Marcello Messori. Master biennale in Economia dello Sviluppo, con tesi seguita dal professor Augusto Graziani.

Tra i libri: Il Bel Paese (1993, a cura di Antonio Preiti), L'utopia possibile (2003), Un minuto prima del diluvio (2012), Turismo: cambiamo tutto! (2014), La società del 4 per cento (2015).

Tra le ricerche più recenti: Valore Albergo (2024), Il Petrolio d'Italia (2025), Contare ciò che conta (2026), Analisi delle statistiche sul turismo (2026), The Italian Table Abroad (2026).

Attraverso questi lavori ritorna la stessa questione di ricerca: non un singolo settore, ma la relazione tra decisioni individuali ed esiti collettivi; il modo in cui i comportamenti creano mercati, modellano le istituzioni, generano valore nei territori e reagiscono al cambiamento tecnologico.

BEHAVIOUR FIRST

La comprensione comincia da lì.