EU-ALMPO: un Osservatorio europeo per una lettura integrata delle politiche attive del lavoro

Finanziato nell’ambito del programma Horizon Europe, il progetto EU-ALMPO (EU Active Labour Market Policies Observatory)¹, nasce con l’intenzione di individuare soluzioni per migliorare la capacità di progettazione, attuazione e valutazione delle politiche attive del lavoro (PAL), nei Paesi dell’Unione Europea, attraverso la creazione di un Osservatorio dedicato. Un’esigenza che risponde a uno scenario di cambiamento strutturale per i sistemi occupazionali contemporanei, segnati dalle complesse interazioni tra cambiamenti tecnologici, transizione ecologica, dinamiche demografiche e difficoltà di incontro tra domanda e offerta di competenze.

Coordinato dall’Università del Peloponneso, con il coinvolgimento di un partenariato multidisciplinare che riunisce atenei, istituti di ricerca e realtà specializzate, EU-ALMPO combina ricerca empirica, analisi delle politiche pubbliche e innovazione tecnologica per accrescere il patrimonio informativo a supporto dei decisori pubblici e degli stakeholder del mercato del lavoro.

All’interno del consorzio, l’Istituto per la Ricerca Sociale (IRS) ha curato la definizione di un framework analitico finalizzato a individuare le principali dimensioni che condizionano l’impostazione e l’efficacia delle PAL. L’articolo ne presenta l’impianto teorico e metodologico, evidenziandone il contributo alla comprensione di quest’ultime come processi integrati e multilivello, nonché il ruolo di punto di partenza operativo per lo sviluppo di strumenti basati sull’intelligenza artificiale (IA) generativa.

L’evoluzione dei sistemi di attivazione

Le PAL rappresentato oggi uno dei principali canali attraverso cui le istituzioni cercano di governare i mutamenti in atto in ambito lavorativo e promuovere, al contempo, modelli di sviluppo più inclusivi. Nate essenzialmente come misure di contrasto alla disoccupazione, hanno infatti progressivamente ampliato il proprio raggio d’azione per rispondere a criticità sistemiche quali il disallineamento tra competenze richieste e disponibili (skills mismatch) e l’accentuarsi delle disuguaglianze socioeconomiche (ILO, 2023a; ILO, 2023b).

Le prime esperienze in questa direzione risalgono ai programmi occupazionali messi in atto tra la fine dell’Ottocento e la prima metà del Novecento. È tuttavia nel secondo dopoguerra che tali interventi assumono una configurazione più elaborata, affiancando alla creazione diretta di posti di lavoro servizi per l’impiego, formazione, aggiornamento delle competenze accompagnamento nelle transizioni professionali. In Europa, questo indirizzo riceve un forte spinta negli anni Novanta con la Strategia Europea per l’Occupazione, che consolida ulteriormente la sinergia tra sostegno al reddito e percorsi di attivazione (Auer et al., 2008).

In questo quadro, le PAL si affiancano dunque alle politiche passive, tradizionalmente orientate a garantire una tutela economica durante i periodi di inattività. Attraverso modalità quali orientamento, riqualificazione, incentivi alle assunzioni e piani di inserimento, esse puntano non solo ad agevolare la ricollocazione professionale e l’incontro tra domanda e offerta, ma anche a sviluppare il capitale umano e ridurre le condizioni di vulnerabilità. Assolvono così a una duplice funzione: da un lato concorrono a migliorare il funzionamento del mercato del lavoro e l’adeguamento delle competenze ai fabbisogni produttivi; dall’altro agiscono per promuovere l’inclusione sociale, incrementando le opportunità di accesso e permanenza nell’occupazione, con particolare attenzione alle categorie più fragili (Ernst et al., 2022; Romero e Kuddo, 2019).

Tale traiettoria si riflette anche nell’ampliamento della platea dei destinatari e nella crescente differenziazione dei bisogni cui le PAL sono chiamate a rispondere. La crisi pandemica ha infatti confermato come gli shock economici colpiscano con maggiore intensità le fasce di popolazione meno tutelate, rendendo ancora più urgente la predisposizione di interventi flessibili, capaci di adattarsi alle caratteristiche dei beneficiari e ai diversi contesti territoriali (Commissione Europea, 2023; ILO, 2023a).

Un framework analitico organico e trasversale

Fig. 1: Rappresentazione visiva del framework analitico

Il percorso di trasformazione delineato nel paragrafo precedente mette in luce la necessità di schemi interpretativi in grado di rendere conto della crescente complessità delle PAL, chiamate a muoversi in un contesto segnato dall’intreccio tra obiettivi diversi, caratteristiche dei destinatari, dinamiche economiche e assetti istituzionali. Elementi che condizionano tanto l’emergere degli squilibri nel mercato del lavoro quanto i risultati degli interventi.

Per rispondere a questa istanza, nella cornice di EU-ALMPO è stato messo a punto un framework² volto a individuare e sistematizzare gli aspetti chiave che ne determinato l’architettura e gli esiti. Lo scopo è quello di offrire una base conoscitiva condivisa a supporto della progettazione, valutazione e comparazione delle politiche nei diversi contesti europei. Più che un semplice strumento descrittivo, si tratta quindi di un dispositivo per strutturare l’analisi attraverso categorie coerenti, capace di favorire una lettura comune di fenomeni complessi senza trascurare specificità nazionali e locali.

Il modello segue una logica progressiva e “problem-oriented”, incentrata su una questione fondamentale: lo skills mismatch, ovvero il divario strutturale tra le competenze richieste dal tessuto produttivo e dei servizi e quelle effettivamente disponibili. Tale squilibrio non dipende soltanto da caratteristiche individuali, ma nasce dall’interazione tra andamento dell’economia, sistemi educativi e formativi, tessuto imprenditoriale, assetti istituzionali e caratteristiche della forza lavoro. Da questo presupposto, il framework si delinea in altre tre aree interconnesse: perimetro d’azione e obiettivi delle PAL, gruppi target e determinanti dell’efficacia.

Sul piano del campo di applicazione emergono tre categorie interpretative principali. La prima riunisce gli interventi orientati direttamente a colmare lo skills mismatch, come formazione, sistemi duali, apprendistati, nonché servizi informativi e di orientamento. La seconda comprende misure che, pur non agendo sullo sviluppo delle abilità professionali, favoriscono comunque l’inserimento occupazionale. Ci si riferisce a incentivi all’assunzione, sostegno all’autoimpiego, programmi di lavoro protetto e creazione diretta di opportunità. La terza abbraccia ambiti esterni al perimetro tradizionale delle PAL ma comunque rilevanti in merito al disallineamento tra fabbisogni e competenze, quali riforme educative, strategie settoriali, approcci previsionali e meccanismi di riconoscimento del background individuale.

Queste tre aree non vanno lette come compartimenti stagni, bensì come leve complementari entro un quadro unitario, dove strumenti diversi concorrono a ridurre gli squilibri tra domanda e offerta. Le PAL emergono così non come un semplice insieme di misure isolate, ma come un sistema di interventi da leggere in relazione agli obiettivi, ai beneficiari e alle condizioni di attuazione.

La definizione dei target segue invece una classificazione articolata su due livelli. A livello macro, il framework individua tre categorie principali (persone disoccupate, occupati a rischio e inattivi), mentre a livello micro identifica quei gruppi maggiormente vulnerabili rispetto alle dinamiche di skills mismatch. Tra questi: disoccupati di lunga durata, lavoratori scarsamente qualificati, giovani e NEET, soggetti over 55, donne, migranti, rifugiati e persone con disabilità. Tale impostazione suggerisce di combinare una visione complessiva dei destinatari con un’attenzione mirata alle specifiche condizioni di vulnerabilità, evitando approcci standardizzati.

Accanto a queste componenti si affiancano due dimensioni orizzontali, utili a collocare il fenomeno in una prospettiva evolutiva e contestuale. La prima riguarda le principali tendenze che stanno ridefinendo i mercati del lavoro, riconducibili all’invecchiamento demografico, ai processi migratori, all’evoluzione dei sistemi educativi, alla transizione ecologica e ai cambiamenti dell’economia globale. La seconda considera, invece, gli assetti istituzionali e organizzativi, tra cui la qualità dei sistemi formativi, il funzionamento dei servizi per l’impiego, il coordinamento amministrativo, la disponibilità di dati e i sistemi regolativi. Queste variabili aiutano a comprendere perché politiche simili possano produrre esiti differenti in contesti diversi.

In ultimo, la considerazione dei determinanti dell’efficacia mette in luce come qualità della progettazione, caratteristiche dei destinatari, capacità di monitoraggio e condizioni istituzionali agiscano in stretta interazione tra loro. Il framework, da questo punto di vista, non si esaurisce nella descrizione delle componenti delle PAL, ma diventa una chiave di lettura per valutare gli interventi esistenti, far emergere eventuali criticità e orientare scelte di programmazione più aderenti ai bisogni dei diversi contesti. Il suo valore aggiunto sta proprio nel ricondurre a un disegno unitario elementi spesso considerati indipendenti, rendendo visibile il filo che unisce le cause dello skills mismatch alle scelte di intervento e ai loro effetti sul campo.

Dal framework al Wizard: tradurre ricerca empirica in innovazione

Fig. 2: Sintesi grafica della connessione tra framework analitico e infrastruttura tecnologica

A completamento del framework, è stata sviluppata un’appendice dedicata alle implicazioni procedurali e operative della sua applicazione attraverso strumenti informatici avanzati. Nell’ambito di EU-ALMPO, infatti, uno dei principali risultati attesi è lo sviluppo di un Wizard alimentato da un’IA generativa a sostegno delle funzioni di policymakers ed esperti. L’appendice, nello specifico, approfondisce le condizioni necessarie per tradurre un approccio analitico, fondato sulla letteratura e sull’evidenza empirica, in un ambiente operativo basato sull’IA.

A questo fine, sono state integrate prospettive proprie della service innovation e del service design, guardando al futuro Wizard come un sistema in cui sapere specialistico, dati, infrastrutture digitali e utilizzatori interagiscono reciprocamente. Il costrutto della “servuction” permette di mettere in luce la natura co-produttiva della piattaforma, nella quale la componente IT e il contributo umano concorrono alla generazione di valore. Il prodotto resta così al servizio dell’expertise di settore, chiamato a supportarla e non a sostituirla. Lo studio di “interazioni” e “touchpoints” ha permesso, inoltre, di ipotizzare le modalità con cui i diversi attori coinvolti fruiranno dello strumento, mentre l’esplorazione di scenari ha contribuito a definire utenti specifici, requisiti informativi e basi dati necessarie allo sviluppo e alla valutazione del sistema.

Il collegamento tra framework analitico e innovazione digitale è dunque condizione essenziale affinché il Wizard venga realizzato su un solido impianto concettuale, metodologico e sostenuto da evidenze. Il progetto non punta a delegare all’IA scelte che richiedono accurata interpretazione, ma piuttosto a offrire ai decisori pubblici un ausilio concreto nelle loro attività. In questa prospettiva, un’attenzione costante alle caratteristiche e ai destinatari delle politiche, alle trasformazioni del mercato del lavoro e ai fattori istituzionali rappresenta il presupposto per dispositivi che sappiano restituire efficacemente l’impatto delle PAL sulle dinamiche di coesione e inclusione sociale.

1. Per ulteriori informazioni sul progetto EU-ALMPO, si rimanda al sito web dedicato.
2. Il framework analitico è consultabile e scaricabile dal sito web del progetto EU-ALMPO.