Intervista a Marco Palombi sulla multipolarità, il caos e la necessità di imparare a prevedere un mondo senza relazione diretta tra causa ed effetto
Un recente contributo di PostFactum sostiene che il sistema internazionale sia ormai entrato definitivamente in una fase multipolare. È d’accordo?
Sostanzialmente sì, ma credo che il termine multipolare richieda qualche precisazione, perché rischia altrimenti di suggerire l’immagine di cinque o sei grandi potenze collocate ordinatamente intorno a un tavolo, ciascuna con una determinata quantità di potere. Il mondo nel quale siamo entrati è molto più complesso. Non siamo passati semplicemente da un polo a più poli; siamo passati da un sistema relativamente gerarchico a un sistema multidimensionale nel quale la distribuzione del potere cambia a seconda della variabile che osserviamo.
Consideriamo alcuni dati. Nel 2026 le economie emergenti e in via di sviluppo rappresentano, a parità di potere d’acquisto, circa il 61 per cento del PIL mondiale. La Cina rappresenta ormai circa un quinto dell’economia mondiale a PPP e, secondo UNIDO, nel 2024 produceva il 32 per cento del valore aggiunto manifatturiero globale, più di Stati Uniti, Giappone, Germania e Corea del Sud messi insieme. Nel commercio mondiale Pechino rappresenta mediamente circa il 14,4 per cento delle esportazioni di merci e nel 2025 ha esportato beni per 3.770 miliardi di dollari.
Se però guardiamo alla finanza internazionale, troviamo una struttura molto diversa. Nel primo trimestre del 2026 il dollaro rappresentava ancora il 57,13 per cento delle riserve valutarie ufficiali allocate nel mondo, mentre il renminbi rimaneva intorno al 2 per cento. Non esiste dunque una semplice sostituzione degli Stati Uniti con la Cina e non esiste nemmeno una de-dollarizzazione lineare. Esiste una redistribuzione molto diversa da settore a settore.
Lo stesso accade sul piano militare. Nel 2025 la spesa militare mondiale ha raggiunto 2.887 miliardi di dollari, il livello più elevato mai registrato dal SIPRI. Gli Stati Uniti rappresentavano ancora il 33 per cento del totale mondiale con 954 miliardi, la Cina il 12 per cento con 336 miliardi e la Russia il 6,6 per cento con circa 190 miliardi. I primi tre Paesi rappresentavano da soli il 51 per cento della spesa militare mondiale. Quindi abbiamo un sistema economico fortemente multipolarizzato, un sistema finanziario ancora molto gerarchico, un sistema militare fortemente concentrato e un sistema industriale nel quale la Cina ha raggiunto una posizione che non possedeva nessuna economia manifatturiera occidentale da molti decenni.
La parola corretta, quindi, non sarebbe multipolarità?
È corretta, purché si comprenda che stiamo parlando di una multipolarità asimmetrica e soprattutto multidimensionale. PostFactum parla giustamente di un sistema nel quale la rivalità Stati Uniti-Cina conserva caratteristiche quasi bipolari mentre Europa, India e diverse middle powers acquisiscono maggiore autonomia. A mio giudizio è esattamente questo il punto interessante. Non abbiamo più una singola geometria del potere. Ne abbiamo molte sovrapposte.
L’India appartiene ai BRICS, coopera con gli Stati Uniti nel Quad, acquista tradizionalmente armamenti russi ed è contemporaneamente rivale strategica della Cina. L’Arabia Saudita conserva rapporti fondamentali con Washington mentre aumenta quelli con Pechino. La Turchia è nella NATO ma persegue una politica strategica autonoma in Medio Oriente, Caucaso, Mediterraneo e Asia centrale. Gli Emirati Arabi Uniti intrattengono relazioni economiche, tecnologiche e di sicurezza con attori che Washington considererebbe concorrenti. I BRICS stessi sono passati dai cinque membri originari a undici membri pieni, comprendendo oggi Paesi con interessi e sistemi politici enormemente differenti.
E questo cambia anche il concetto tradizionale di alleanza. Durante la Guerra fredda essere alleati degli Stati Uniti o dell’Unione Sovietica produceva un insieme piuttosto ampio di conseguenze prevedibili. Oggi si può essere alleati in materia di sicurezza, concorrenti industriali, neutrali in una guerra regionale e partner commerciali di quello che dovrebbe essere l’avversario del proprio alleato.
La relazione internazionale diventa multilivello.
Perché questo dovrebbe renderla più difficile da prevedere?
Per una ragione anzitutto combinatoria. Con due attori esiste una relazione bilaterale; con cinque attori ne esistono dieci; con dieci attori ne esistono quarantacinque. È la banalissima funzione n(n−1)/2. Ma già questo calcolo è inadeguato, perché considera solamente le relazioni bilaterali. Se prendessimo dieci attori e ci limitassimo a contare tutte le possibili coalizioni formate da almeno due di essi, avremmo teoricamente 1.013 combinazioni. Naturalmente la stragrande maggioranza non ha alcuna plausibilità politica, ma il numero serve a comprendere quanto rapidamente cresca lo spazio delle configurazioni possibili.
A questo dobbiamo aggiungere qualcosa di molto più importante: ogni relazione può essere differente in ogni dominio. Uno Stato può cooperare con un altro sull’energia, competere sulla tecnologia, essere neutrale sul piano militare, contrastarlo diplomaticamente in una determinata regione e sostenere insieme a lui una posizione all’interno di un’organizzazione internazionale.
Quindi non abbiamo più una rete. Abbiamo reti sovrapposte.
E ogni cambiamento in una di queste reti può propagarsi nelle altre.
Questo è il punto in cui viene meno la tradizionale relazione causa-effetto?
Userei molta cautela nell’esprimerlo così. La relazione causa-effetto non scompare. Sarebbe scientificamente sbagliato sostenerlo. Ciò che progressivamente scompare è la possibilità di rappresentare il sistema attraverso una catena causale semplice, lineare e stabile.
Siamo abituati a pensare: accade A, quindi accadrà B. Ma nei sistemi complessi la relazione è più simile a questa: accade A; A modifica B e C; C retroagisce su A; B modifica D soltanto se E ha superato una determinata soglia; intanto un evento F, apparentemente indipendente, modifica il contesto nel quale D produce i propri effetti. A quel punto la conseguenza finale può essere G, ma avrebbe potuto essere H se una delle condizioni iniziali fosse stata leggermente diversa.
Questo non significa assenza di causalità. Significa causalità distribuita, condizionata, non lineare.
È una differenza enorme. Mi faccia un esempio concreto.
Prendiamo un attacco contro una nave commerciale nel Mar Rosso. In una rappresentazione lineare avremmo: attacco, aumento del rischio, aumento del costo del trasporto. Ma questa catena non descrive realmente ciò che può accadere.
L’attacco modifica la percezione del rischio delle compagnie di navigazione; alcune modificano la rotta passando dal Capo di Buona Speranza; aumentano tempi di consegna, carburante utilizzato e premi assicurativi; determinate merci arrivano più tardi; alcune imprese aumentano le scorte; alcuni input industriali diventano temporaneamente più costosi; l’effetto può propagarsi ai prezzi. Se l’inflazione si trova già vicino a una soglia critica, una banca centrale può ritardare un taglio dei tassi; se i tassi rimangono più elevati, aumenta il servizio del debito; se un Paese è fortemente indebitato, diminuisce lo spazio fiscale; se contemporaneamente deve aumentare la spesa militare, può ridurre altre spese; questo può produrre conseguenze politiche interne; un’elezione può quindi avere un risultato differente e quel risultato può modificare la politica estera dello Stato che inizialmente non aveva alcun rapporto evidente con la nave colpita nel Mar Rosso.
Non sto dicendo che questa catena si verificherà. Sto dicendo precisamente il contrario: esistono molte catene possibili e il problema consiste nello stabilire la probabilità condizionata di ciascuna.
È questa la perdita della linearità.
Quindi un piccolo evento può produrre una conseguenza enorme.
Può produrla. E questa distinzione è fondamentale.
Qui arriviamo alla matematica del caos, che viene spesso raccontata male. Un sistema caotico non è necessariamente un sistema casuale. Il lavoro fondamentale di Edward Lorenz del 1963 riguardava precisamente sistemi deterministici descritti da equazioni differenziali non lineari. Lorenz mostrò che variazioni estremamente piccole delle condizioni iniziali potevano produrre traiettorie molto differenti nel tempo. Il sistema continuava a obbedire alle proprie equazioni, quindi non era privo di cause e non era casuale; diventava però progressivamente imprevedibile perché l’incertezza iniziale veniva amplificata dalla dinamica stessa del sistema.
È ciò che successivamente è diventato popolarmente noto come effetto farfalla.
Sì, ma preferisco evitare l’uso giornalistico dell’espressione perché fa pensare che qualsiasi fatto insignificante possa produrre arbitrariamente qualsiasi conseguenza gigantesca. Non è questo che dice la teoria del caos.
Il concetto importante è la sensitive dependence on initial conditions, la dipendenza sensibile dalle condizioni iniziali. In un sistema dinamico caotico due traiettorie inizialmente quasi identiche possono divergere rapidamente. In una rappresentazione semplificata, la distanza tra due traiettorie può essere espressa come t Se λ, l’esponente di Lyapunov, è positivo, una differenza iniziale molto piccola tende ad amplificarsi esponenzialmente.
Naturalmente non propongo di trattare la politica internazionale come un sistema meteorologico e di calcolare ingenuamente “l’esponente di Lyapunov della NATO” o della crisi di Taiwan. Sarebbe pseudoscienza. La lezione matematica è un’altra: in presenza di non-linearità e feedback esiste un orizzonte oltre il quale la previsione puntuale diventa intrinsecamente fragile, anche quando possediamo un buon modello del sistema.
E il sistema internazionale di oggi presenta queste caratteristiche?
Sempre di più. Non perché nel passato non esistessero, ma perché aumenta il numero delle interdipendenze attraverso le quali una perturbazione può propagarsi.
Nel 2025 UCDP ha registrato 65 conflitti armati nei quali uno Stato era coinvolto almeno da una parte, il numero più elevato dell’intera serie iniziata nel 1946. Otto erano conflitti interstatali, anch’esso un record della serie, e circa 244.600 persone sono morte nella violenza organizzata. Non siamo soltanto di fronte a più conflitti: siamo di fronte a conflitti più internazionalizzati e inseriti in sistemi di relazioni che attraversano energia, commercio, tecnologia, sicurezza, logistica e politica interna.
Contemporaneamente la spesa militare mondiale ha raggiunto quasi 2.900 miliardi di dollari, l’Europa l’ha aumentata del 14 per cento in un solo anno e l’Asia-Oceania dell’8,1 per cento. Il commercio continua a funzionare, ma si ristruttura seguendo linee geopolitiche: nel 2025 le importazioni statunitensi dalla Cina sono diminuite fortemente, mentre Pechino ha reindirizzato esportazioni verso Asia, Europa, Africa e altri mercati emergenti. La WTO rileva inoltre che la quota del commercio mondiale realizzata secondo il trattamento ordinario della nazione più favorita è scesa dall’80 per cento del 2024 a circa il 72 per cento all’inizio del 2026.
Abbiamo quindi contemporaneamente maggiore conflittualità, riarmo, frammentazione commerciale, riconfigurazione delle catene del valore, competizione tecnologica, pressioni sulle materie prime, nuovi allineamenti diplomatici e una progressiva politicizzazione delle infrastrutture economiche.
Queste variabili non si sommano semplicemente. Interagiscono.
Questa è forse la differenza tra complicato e complesso?
Esattamente. Una macchina può essere estremamente complicata e tuttavia essere prevedibile. Può avere centomila componenti, ma se conosco perfettamente il loro funzionamento posso sapere cosa accadrà premendo un determinato pulsante.
Un sistema complesso è diverso perché il comportamento complessivo emerge dalle interazioni tra le sue componenti. Il sistema produce proprietà che non possono essere comprese osservando separatamente ciascun elemento.
Un conflitto regionale, per esempio, non possiede un “costo” indipendente dal resto del sistema. Il suo costo dipende da quanti altri impegni sono contemporaneamente aperti, dalla disponibilità di munizioni, dalla capacità produttiva, dalla posizione fiscale, dal prezzo dell’energia, dalla disponibilità degli alleati, dall’atteggiamento dell’opinione pubblica, dalle elezioni imminenti e persino dalla possibilità che un avversario apra deliberatamente un secondo teatro proprio perché il primo sta assorbendo risorse.
La variabile veramente importante diventa l’interazione.
Ed è per questo che la geopolitica classica diventa insufficiente?
Non la definirei insufficiente. Direi che rimane necessaria ma non è più sufficiente.
La geografia continua a contare. Le risorse continuano a contare. La popolazione, l’industria, gli eserciti, le flotte, le alleanze e le istituzioni continuano a contare. Ma conoscere tutte queste variabili non significa automaticamente sapere quale sarà il comportamento del sistema.
È un problema simile a quello che incontriamo in economia. Conoscere perfettamente il bilancio di una banca non significa poter prevedere una crisi finanziaria se non comprendiamo le esposizioni reciproche, le aspettative, la liquidità, il comportamento degli altri operatori e il modo in cui una perdita iniziale può propagarsi attraverso il sistema.
La geopolitica del XXI secolo assomiglia sempre meno a una scacchiera e sempre più a una rete dinamica.
La metafora degli scacchi è quindi sbagliata?
È diventata pericolosa. Negli scacchi abbiamo due giocatori, sessantaquattro caselle, trentadue pezzi all’inizio della partita, regole immutabili, informazione perfetta e alternanza ordinata delle mosse. Nessuna delle caratteristiche essenziali degli scacchi descrive il sistema internazionale contemporaneo.
Gli attori sono molti, le regole possono essere contestate, le informazioni sono incomplete, alcune informazioni vengono deliberatamente falsificate, gli attori possono muovere contemporaneamente, possono entrare nuovi giocatori, una decisione può modificare le regole stesse e non tutti perseguono la stessa funzione obiettivo.
Soprattutto, negli scacchi una torre rimane una torre durante tutta la partita. In geopolitica il valore di una risorsa cambia in funzione del sistema.
Mille missili intercettori posseduti in tempo di pace possono sembrare una grande quantità. Se improvvisamente devono essere distribuiti fra Europa, Medio Oriente e Indo-Pacifico, il loro valore marginale cambia. Se la capacità industriale permette di produrne cento all’anno mentre ne vengono consumati trecento, cambia nuovamente. Se emerge una tecnologia che permette all’avversario di produrre droni a una frazione del costo di un intercettore, cambia ancora.
Quindi anche la potenza è dinamica.
Certamente. E questa è una delle cose che mi interessano maggiormente. Noi continuiamo spesso a misurare la potenza attraverso stock: PIL, numero di soldati, numero di aerei, numero di missili, tonnellaggio navale, bilancio militare. Sono indicatori fondamentali, ma descrivono la quantità posseduta, non necessariamente la capacità marginale di impiegarla in una determinata condizione.
Una potenza può possedere moltissime risorse ed essere contemporaneamente vicina alla saturazione.
Immagini uno Stato impegnato in tre teatri. Possiede ancora missili, navi, denaro, intelligence e capacità diplomatica. Formalmente non ha esaurito nulla. Ma l’apertura di un quarto teatro può produrre un costo enormemente superiore a quello che avrebbe avuto se fosse stato il primo.
È la differenza fra costo medio e costo marginale.
Ed è anche qui che la linearità si rompe?
Sì. Se un teatro costa 10, non significa che quattro teatri costino 40. Potrebbero costare 60, 80 oppure 120 perché compaiono vincoli, colli di bottiglia, costi opportunità e interferenze reciproche.
Oppure, in alcuni casi, potrebbero costare meno di 40 grazie a economie di scala o condivisione delle infrastrutture.
È precisamente questo il significato della non-linearità: l’output non cresce necessariamente in proporzione all’input.
Lo vediamo continuamente nei sistemi militari. Il primo cento di intercettori può essere relativamente facile da fornire perché viene prelevato dagli stock disponibili. Il secondo cento richiede di ridurre le riserve. Il terzo comincia a interferire con i fabbisogni di altri teatri. Il quarto richiede l’espansione della capacità industriale. A quel punto il costo marginale dell’intervento non ha quasi più nulla a che vedere con quello osservato all’inizio.
Ma se il caos è deterministico, perché parla anche di variabili stocastiche?
Perché sono due problemi differenti che devono essere trattati insieme.
Un sistema caotico può essere completamente deterministico: possiede regole precise, ma piccole differenze iniziali generano grandi divergenze future. Un sistema stocastico contiene invece variabili alle quali attribuiamo una distribuzione probabilistica.
La geopolitica contiene entrambe.
Ci sono dinamiche non lineari relativamente strutturali e ci sono shock che, dal punto di vista del modello, dobbiamo trattare probabilisticamente: la morte di un leader, un incidente militare, il risultato di un’elezione molto equilibrata, un colpo di Stato, un guasto tecnico, un attacco terroristico, una scoperta tecnologica, un evento climatico estremo.
Il sistema predittivo non dovrebbe quindi cercare una singola traiettoria futura. Dovrebbe produrre una distribuzione di traiettorie.
In altre parole, non dovrebbe dirci cosa succederà.
Esatto. Questa è forse la trasformazione epistemologica più importante.
La domanda “che cosa succederà?” è quasi sempre formulata male.
La domanda corretta è: dato lo stato attuale del sistema e data l’incertezza sulle variabili che lo compongono, quali stati futuri sono possibili, con quali probabilità e con quali conseguenze?
Supponiamo di avere cinque teatri geopolitici e di attribuire a ciascuno una probabilità annuale del 5 per cento di produrre una grave crisi. Se, soltanto per semplificare il calcolo, li considerassimo indipendenti, la probabilità che durante l’anno si verifichi almeno una crisi non sarebbe del 5 per cento, ma del 22,6 per cento. Con dieci teatri salirebbe al 40,1 per cento.
Ma il punto interessante è che nella realtà non sono indipendenti.
Una guerra in Europa può aumentare la probabilità che un altro attore sfrutti l’assorbimento di risorse occidentali altrove. Oppure può diminuirla perché produce un improvviso rafforzamento della deterrenza. Un conflitto mediorientale può aumentare il prezzo dell’energia e quindi modificare contemporaneamente le disponibilità finanziarie di esportatori e importatori. Questo può modificare bilanci pubblici, inflazione, politica monetaria e consenso politico. A loro volta queste variabili possono modificare la disponibilità di uno Stato a sostenere militarmente un alleato.
La probabilità di B dipende da A. Ma anche la probabilità di A, dopo un certo tempo, può essere modificata dalle conseguenze di B.
Questo è feedback.
Come si costruisce allora un sistema predittivo capace di affrontare una realtà simile?
Non con una formula magica. Occorre combinare strumenti diversi.
La teoria dei sistemi dinamici non lineari serve a identificare soglie, sensibilità, feedback e possibili biforcazioni. L’analisi di rete serve a comprendere attraverso quali nodi una perturbazione può propagarsi. I modelli probabilistici servono a trattare gli eventi incerti. Le simulazioni Monte Carlo consentono di ripetere migliaia o milioni di volte l’evoluzione del sistema variando le condizioni iniziali e gli shock. L’inferenza bayesiana permette di aggiornare continuamente le probabilità quando arrivano nuove informazioni. I modelli agent-based possono rappresentare attori diversi dotati di preferenze, informazioni e regole decisionali differenti. Gli ensemble consentono di confrontare famiglie di modelli invece di affidarsi a una sola previsione.
Il risultato non dovrebbe essere: “la Cina attaccherà Taiwan nel 2029”.
Dovrebbe assomigliare molto di più a una mappa dinamica dei rischi: date queste condizioni, la probabilità di una determinata escalation è x; se varia questa capacità militare diventa y; se contemporaneamente cambia il governo di un determinato Paese diventa z; se si apre un secondo teatro, l’intero spazio delle probabilità viene ricalcolato.
È molto meno spettacolare della profezia geopolitica.
Ma è infinitamente più utile.
Abbiamo prove che questo genere di approccio funzioni?
Abbiamo prove che alcuni elementi funzionino e, cosa altrettanto importante, abbiamo prove che molti metodi tradizionali funzionino molto meno di quanto immaginiamo.
Goldstone e gli studiosi della Political Instability Task Force costruirono un modello che, analizzando i casi tra il 1955 e il 2003, riusciva a distinguere Paesi destinati a sperimentare forme di instabilità politica da Paesi stabili con due anni di anticipo e un’accuratezza superiore all’80 per cento. È interessante che il modello fosse relativamente semplice e che utilizzasse una specificazione non lineare del tipo di regime. Goldstone et al. (2010) mostrano quindi anche qualcosa di metodologicamente importante: aggiungere indefinitamente variabili non significa necessariamente migliorare la previsione.
Ward, Greenhill e Bakke hanno mostrato l’altro lato del problema. La letteratura sui conflitti aveva prodotto numerose correlazioni statisticamente significative che però fornivano capacità predittive molto modeste. Una variabile può essere statisticamente associata alla guerra civile nel passato e non essere particolarmente utile per prevedere dove scoppierà la prossima guerra.
È una distinzione fondamentale: spiegare il passato e prevedere il futuro non sono la stessa operazione.
Anche i forecasting tournaments studiati da Tetlock e Mellers hanno mostrato che le previsioni geopolitiche migliorano quando vengono espresse probabilisticamente, aggiornate frequentemente, aggregate e sottoposte a verifica quantitativa. Il Good Judgment Project ottenne risultati migliori della semplice media dei partecipanti combinando training contro i bias cognitivi, collaborazione, selezione dei previsori migliori e algoritmi di aggregazione.
Quindi la matematica può sostituire l’analista?
No, e sarebbe un errore concettuale grave pensarlo.
La matematica obbliga l’analista a esplicitare ciò che altrimenti rimarrebbe nascosto.
Se dico “ritengo probabile una crisi”, non ho detto quasi nulla. Probabile significa 55 per cento? 70? 95? Entro quando? In quali condizioni? Quale evento mi farebbe cambiare valutazione?
Attribuire un numero costringe invece a formulare una proposizione falsificabile.
Il problema, però, è ancora più difficile perché gli attori geopolitici osservano le previsioni e reagiscono a esse. Se un servizio d’intelligence attribuisce una probabilità molto elevata a un attacco e il governo mobilita le proprie forze, quella mobilitazione può impedire l’attacco. La previsione apparentemente “sbagliata” potrebbe quindi avere contribuito a impedire l’evento previsto.
Le nuvole non leggono le previsioni meteorologiche. Putin, Xi Jinping, il presidente degli Stati Uniti, i mercati e gli Stati maggiori leggono le valutazioni strategiche.
Il sistema è riflessivo.
E qui entra anche la dimensione cognitiva sulla quale lei sta lavorando in War on Thought?
E cme fa a saperlo? non è ancora uscito… scherzo, so che ha parlato anche con i miei prefattori. Inevitabilmente. Non possiamo costruire un modello della politica internazionale trattando gli Stati come punti materiali.
Le decisioni vengono prese da individui e organizzazioni che possiedono informazioni incomplete, memoria, ideologia, paura, interessi, reputazione e bias cognitivi. Inoltre una parte crescente della competizione internazionale riguarda precisamente il tentativo di modificare la percezione attraverso la quale l’avversario interpreta la realtà.
Una portaerei possiede una posizione geografica oggettiva. Ma quella posizione può significare deterrenza per un attore, preparazione all’attacco per un secondo, rassicurazione per un terzo e provocazione per un quarto. Queste interpretazioni producono comportamenti differenti e quei comportamenti entrano nuovamente nel sistema come fatti reali.
La percezione diventa causa.
Ed è questo uno degli elementi che collegano War on Thought al problema della previsione. La realtà strategica non è costituita soltanto dagli oggetti materiali, ma anche dai significati attribuiti a quegli oggetti. L’informazione modifica la percezione, la percezione modifica il comportamento e il comportamento modifica la realtà che aveva originariamente prodotto l’informazione.
Abbiamo nuovamente un feedback.
Questo non rischia di rendere qualsiasi previsione impossibile?
No. Significa semplicemente che dobbiamo cambiare ciò che intendiamo per previsione.
La meteorologia è forse l’esempio più istruttivo. Il fatto che non possiamo sapere con precisione quale sarà la posizione di ogni molecola d’aria tra dieci giorni non rende inutile la meteorologia. Costruiamo ensemble, probabilità, intervalli e scenari. E sappiamo anche che l’affidabilità diminuisce con l’orizzonte temporale.
Dovremmo pensare in modo simile alla geopolitica.
Non un futuro, ma una nuvola di futuri.
Non una linea, ma un insieme di traiettorie.
Non “accadrà A”, ma “lo spazio degli stati possibili si sta spostando verso A”.
È una differenza enorme.
È anche un’idea che attraversa Storie di futuri possibili e, in una forma completamente differente, Consequential Universes: non siamo interessati soltanto a ciò che accade, ma all’insieme delle traiettorie che avrebbero potuto condurre altrove. La storia realizzata è una traiettoria all’interno di uno spazio di possibilità, non la prova che quella traiettoria fosse inevitabile.
Questo modo di pensare cambia anche il concetto di intelligence?
Credo di sì. L’intelligence tradizionale cerca naturalmente informazioni che riducano l’incertezza. Ma in un sistema complesso dobbiamo anche sapere quale incertezza non può essere eliminata.
È una distinzione essenziale.
Possiamo distinguere almeno tre categorie. Esiste un’incertezza epistemica: non sappiamo qualcosa perché ci manca un’informazione. Questa può essere ridotta con migliore intelligence. Esiste poi un’incertezza stocastica: alcuni eventi devono essere trattati probabilisticamente. Infine esiste un’incertezza dinamica: anche conoscendo molto bene lo stato del sistema, piccole differenze possono amplificarsi attraverso interazioni non lineari.
Il sogno di eliminare tutta l’incertezza raccogliendo più dati è quindi sbagliato.
A un certo punto non serve soltanto più informazione. Serve una matematica migliore dell’incertezza.
E questo ci riporta alla multipolarità.
Esattamente. Perché la multipolarità aumenta il numero degli attori autonomi, ma soprattutto aumenta le connessioni tra sistemi che prima potevano essere analizzati più facilmente in modo separato.
E la situazione attuale ci offre un laboratorio quasi perfetto. Nel 2026 convivono guerre ad alta intensità, riarmo europeo, competizione sino-americana, frammentazione commerciale, crescita del peso economico del Global South, allargamento dei BRICS, permanenza della centralità finanziaria del dollaro, concentrazione industriale cinese, rivoluzione dell’intelligenza artificiale e crescente dipendenza da infrastrutture critiche, semiconduttori, energia e materie prime. Persino il Fondo monetario, nell’aprile 2026, costruisce le proprie previsioni globali evidenziando esplicitamente rischi derivanti da guerra, frammentazione geopolitica, tensioni commerciali, debito elevato e possibile delusione rispetto agli incrementi di produttività attesi dall’intelligenza artificiale.
Ognuno di questi fenomeni modifica gli altri.
La geopolitica non sta diventando priva di cause. Sta diventando un sistema nel quale le cause hanno sempre meno effetti isolabili.
E quindi?
E quindi dobbiamo smettere di chiedere ai modelli di prevedere il futuro come se il futuro fosse un punto.
Il vero oggetto della previsione deve diventare la distribuzione dei futuri possibili.
Dobbiamo sapere quali variabili possiedono maggiore capacità di spostare quella distribuzione, quali sono vicine a una soglia critica, quali connessioni possono trasmettere uno shock, quali attori possono produrre feedback e soprattutto dove il sistema possiede margini di assorbimento e dove invece quei margini stanno scomparendo.
A cosa sta lavorando in questo momento?
A un lavoro che si chiama Guerra di margini, e credo che tutto ciò di cui abbiamo parlato conduca esattamente lì.
Mi interessa capire non tanto quanta potenza possieda uno Stato, ma quanta potenza aggiuntiva possa ancora mobilitare prima che il costo di un nuovo impegno modifichi la struttura complessiva delle sue possibilità. È, in termini economici, un problema marginale.
Una grande potenza può essere contemporaneamente molto forte e strategicamente vicina alla saturazione. Può possedere migliaia di sistemi d’arma, centinaia di miliardi di dollari di bilancio militare e un’enorme capacità industriale, ma il dato importante diventa il costo dell’unità successiva: il prossimo miliardo, il prossimo missile, la prossima brigata, la prossima portaerei, il prossimo alleato da sostenere, il prossimo teatro da aprire.
È quel “prossimo” che mi interessa.
La guerra contemporanea si combatte sempre più sui margini perché gli attori cercano di modificare il costo marginale dell’avversario senza necessariamente affrontarne direttamente la massa principale. Un drone da poche decine di migliaia di dollari può obbligare all’impiego di un intercettore enormemente più costoso; una minaccia in un teatro secondario può costringere a spostare risorse da quello principale; un blocco commerciale può rendere più costosa una produzione militare; una campagna cognitiva può aumentare il costo politico di una decisione; un alleato può trasformarsi da moltiplicatore di potenza in consumatore marginale di risorse.
È qui che il concetto di cross-theatre displacement diventa centrale: ciò che accade in un teatro modifica il valore delle risorse negli altri. E quando l’interazione tra più teatri comprime progressivamente la libertà di scelta dell’attore, cominciamo ad avvicinarci a una condizione che definisco strategic saturation.
La cosa interessante è che la saturazione arriva prima dell’esaurimento.
Napoleone non deve necessariamente avere zero soldati per essere sconfitto. Uno Stato non deve avere zero missili per non poterne spendere altri. Un governo non deve essere insolvente per non poter sostenere un nuovo impegno. Esiste una zona precedente, nella quale possiede ancora risorse ma il costo marginale di utilizzarle cresce abbastanza da modificare razionalmente il comportamento.
Guerra di margini nasce dall’idea che sia proprio quella zona a dover essere misurata.
E per farlo non basta l’economia, non basta la strategia militare e non basta la geopolitica tradizionale. Servono teoria dei sistemi, probabilità, analisi non lineare, modelli stocastici e una matematica capace di trattare contemporaneamente scarsità, interazione e incertezza.
In fondo, la domanda che ci interessa non è sapere chi sia oggi il più forte.
Già: è sapere chi dispone ancora del margine maggiore quando qualcosa che nessuno aveva previsto accade domani.
Ed è probabilmente questa la vera misura della potenza in un mondo multipolare.
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