Metodologia di indagine e protocollo di revisione sistematica
L'impostazione metodologica della presente indagine si fonda su un disegno di revisione sistematica della letteratura finalizzato a mappare e valutare l'interazione tra i processi di automazione tecnologica e i fabbisogni formativi nel mercato del lavoro italiano. L'approccio adotta il paradigma delle skills-needs (Determinants of Automation Risk in the EU Labour Market: A Skills-Needs Approach, 2018), il quale permette di disaggregare le mansioni lavorative e di stimare la vulnerabilità tecnologica non a livello meramente settoriale, bensì sulla base della componibilità delle competenze individuali e dei compiti routinari. L'analisi comparativa integra l'evidenza empirica relativa alle dinamiche occupazionali nelle economie avanzate del G7 (Artificial intelligence, automation and employment dynamics: empirical evidence from G7 economies, 2025), garantendo un inquadramento strutturale dei trend di dislocazione e compensazione del lavoro indotti dall'intelligenza artificiale e dalla robotizzazione. Per esaminare l'efficacia delle risposte istituzionali, il protocollo metodologico incorpora una prospettiva multilivello che considera l'articolazione regionale e le specificità politiche dei sistemi di formazione continua (Introduction – The stepping-stones of lifelong learning policies: politics, regions and labour markets, 2023). La selezione e l'estrazione delle evidenze seguono criteri rigorosi di pertinenza tematica e robustezza analitica, permettendo di correlare la vulnerabilità tecnologica delle professioni con la capacità di assorbimento garantita dai dispositivi di apprendimento permanente. Tale cornice metodologica assicura una valutazione oggettiva della resilienza occupazionale e delle asimmetrie territoriali del sistema produttivo italiano.