Industry Competitiveness 2035: Four scenarios on how emerging technologies will shape the enterprises of the future
Notice bibliographique
Résumé
This report presents the results of a future-oriented research project exploring the future competitiveness of medium-to-large Italian companies, shaped by artificial intelligence and enabling technologies. Its purpose is to provide both insight and inspiration, offering a structured vision of possible futures and their strategic implications. The document opens with an overview of the research context – the Observatory on Trends and Applications of Supercomputing – in which this study is situated. Next, the theoretical foundations of the study are presented. Drawing from the field of Future Studies, this section clarifies the distinctions between forecasting, foresight, and anticipation, and explains the principles and objectives of strategic foresight. The methodology section follows, detailing the diverse techniques employed to achieve the project’s objectives. The research, that involved a panel of visionary experts, combined horizon scanning with scenario planning, allowing for a comprehensive exploration of trends, uncertainties, and transformative drivers that could shape the future competitive landscape. At the heart of the report are four original future scenarios. Each scenario is carefully crafted and analyzed, highlighting the opportunities and threats it presents. These scenarios offer alternative visions of how medium-to-large Italian companies might evolve, emphasizing the variability and uncertainty of the future while providing actionable insights for decision-makers and other stakeholders. Lastly, strategic insights and surprising or overlooked patterns emerged during the study are included in the conclusive section, pointing out interesting suggestions and ideas that could be further developed. This research is not just an exploration of potential futures—it is a guide for strategic thinking, innovation, and preparedness, equipping Italian companies and innovation ecosystems to navigate the challenges and opportunities of the AI-driven economy of tomorrow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».