Shaping Visions. Qual è la sua visione per il mercato delle ricerche nei prossimi cinque anni?
Nei prossimi cinque anni la ricerca qualitativa cambierà strutturalmente e cambierà il modo in cui si produce. La domanda di profondità resterà alta, anzi crescerà: in un contesto saturo di dati, capire il “perché” diventerà sempre più strategico per chi prende decisioni. Quello che cambierà è il processo che porta a quella profondità. Oggi una ricerca qualitativa ben fatta richiede investimento in tempo e presenza. Sono attività che pesano sul ricercatore e sul field in modo non sempre sostenibile, soprattutto quando i progetti diventano longitudinali o coinvolgono campioni ampi e distribuiti. La sfida dei prossimi anni è tenere insieme due cose che oggi sembrano in tensione: la qualità della raccolta — autenticità, profondità, ricchezza — e la sostenibilità operativa di progetti che diventano più estesi, più continui, più multi-strato. La risposta non è scegliere tra ricercatore e tecnologia, né tra automazione e service. È costruire un modello in cui ciascuno fa la cosa che sa fare meglio. Il ricercatore conduce e interpreta, perché conosce le domande giuste. L’AI assiste nelle attività ripetitive e nella prima lettura dei dati, perché lo fa con coerenza e su grandi volumi. Il field è alla base di questo nuovo paradigma, perché senza un recruitment di qualità e un presidio della data collection nessuna tecnologia produce risposte autentiche. È in questo equilibrio che si gioca il futuro della qualitative.
Quali innovazioni – tecnologiche, metodologiche o culturali – stanno già ridefinendo il modo di fare ricerca oggi?
Il cambiamento più visibile è ovviamente l’AI generativa, ma nella nostra visione questo cambiamento è meno spettacolare e più operativo. L’AI non sostituisce il ricercatore: assume il ruolo di assistente intelligente. Nei nostri progetti su Lùmina Rooms — la piattaforma di community qualitative asincrone che abbiamo sviluppato — l’AI gestisce probing e rilanci in tempo reale, valida la coerenza delle risposte, supporta la sintesi e alleggerisce le attività operative. Il risultato non è una ricerca “automatizzata”, è una ricerca in cui il ricercatore può dedicare più tempo all’interpretazione e meno alla gestione. Ma la vera innovazione, per noi, non è solo tecnologica. È metodologica e culturale insieme. Metodologica, perché la community asincrona permette una raccolta continua, multi-strato, vicina al vissuto delle persone. Culturale, perché ci stiamo abituando all’idea che una piattaforma da sola non basta: serve un modello di service che copra recruitment, data collection e supporto operativo. La tecnologia abilita, il service rende solida la raccolta. Sono due facce della stessa innovazione. È questo equilibrio tra strumento e accompagnamento che racconteremo al Forum: cosa cambia quando il ricercatore conduce, l’AI assiste e Fieldgood accompagna — e cosa produce, in termini di profondità dei dati e sostenibilità dei progetti.