Sfruttare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale

di Matteo Anatra

Finanza (elevatissima capitalizzazione assoluta e relativa delle imprese legate alla catena del valore della Intelligenza Artificiale nei mercati borsistici, con connessi e ripetuti massimi storici dell’equity IA), tecnologia (rapidi avanzamenti tecnologici: dal machine learning alla IA generativa e a quella agentica) e ricerca accademica economica (Acemoglu, Aghion , Brynjolfsson) ci dicono di un arrivo imminente nell’economia reale dell’Intelligenza Artificiale.

In realtà in alcune aree è già arrivata da tempo: per accorgersene basta leggere le relazioni di bilancio e le presentazioni dei piani strategici ad esempio di due grandi banche italiane come Unicredito o Intesa San Paolo. Quest’ultima nella Relazione sulla gestione del 2025 insiste sul concetto di “AI industrializzata” e cioè parla non di sperimentazioni isolate ma di integrazione sistemica dell’AI nelle funzioni aziendali e ci offre dati su migliaia di dipendenti coinvolti in processi di formazione.

Gli economisti che abbiamo appena citato non esitano a parlare per l’IA di una vera e propria rivoluzione tecnologica che sta trasformando contemporaneamente geopolitica, economia, lavoro e istituzioni: una rivoluzione che proprio per questa sua multidimensionalità richiede lo sviluppo di una capacità politica adeguata per governarne gli effetti.

Il Governatore della Banca d’Italia, Fabio Panetta, nelle ultime Considerazioni Finali ha parlato con riferimento all’Italia dei necessari interventi politici per gestirne gli impatti su economia e lavoro: “Un’adozione estesa (della IA) incontra però ostacoli significativi, soprattutto tra le imprese minori …. omissis …. Per superare questi ostacoli, l’intervento pubblico può essere decisivo, soprattut-to nelle fasi iniziali. L’Italia dispone di punti di forza rilevanti: infrastrutture di calcolo tra le più avanzate d’Europa, una solida tradizione scientifica e universitaria, un ampio risparmio privato. Serve una strategia in grado di mobilitare queste risorse: non sussidi generici, ma politiche mirate”.

L’Italia si trova infatti in una posizione paradossale: dispone di asset strategici rilevanti – infrastrutture di supercalcolo, modelli linguistici nazionali, una normativa avanzata (Rapporto Floridi Lovecchio ) – ma non riesce a tradurli in una diffusione sistemica dell’IA nel tessuto produttivo. E questo è particolarmente grave perché l’Italia da oltre vent’anni non cresce in produttività – e senza innovazione e produttività come noto non crescono né salari né competitività.

Nel capitalismo territoriale italiano l’adozione è limitata e concentrata soprattutto nelle “grandi imprese” (quelle con più di 250 addetti secondo la classificazione Istat) mentre assai più indietro resta la maggioranza delle piccole e medie aziende (per non parlare delle microimprese – quelle sotto i 10 addetti). Le cause come noto sono strutturali: imprese troppo piccole per sostenere investimenti complessi, scarsa integrazione tra tecnologia e organizzazione del lavoro, pochi investimenti in competenze e una governance frammentata. Il risultato è che l’ avvento dell’IA rischia di aumentare i divari invece di ridurli, rafforzando chi è già forte e lasciando indietro il resto del sistema.

Eppure l’Istat nel suo ultimo report, Imprese e ICT che riporta una crescita importante dal 5,1% del 2023 al 16,4 % del 2025 nell’adozione della intelligenza Artificiale da parte delle aziende italiane ci lascia sperare suggerendo che l’Italia anche se non ha ancora costruito un ecosistema digitale omogeneo non è più ferma, non è più nel gruppo dei ritardatari assoluti.

Al tema IA lato industria di cui abbiamo fin qui discusso si aggiunge il nodo del lavoro. L’IA anche se al momento non sta producendo una distruzione massiva immediata dell’occupazione – solo una quota limitata di posti è completamente automatizzabile – può generare infatti una profonda riallocazione delle competenze e dei ruoli. Il rischio principale della rivoluzione in corso, non è solo la perdita netta di posti (l’effetto sostituzione di cui parla Acemoglu che si manifesta oggi non solo per i blue collars ma anche per i professionisti high-skilled), bensì il disallineamento tra competenze disponibili e competenze richieste (analisti dati etc.)  e soprattutto l’incapacità di utilizzare la nuova tecnologia come complemento e arricchimento delle competenze esistenti.

Il sistema italiano dovrebbe superare una fragilità strutturale: un dialogo ancora debole tra le istanze dell’innovazione tecnologica e organizzativa e quelle di difesa e formazione poste dal mondo del lavoro (lavoratori e suoi rappresentanti). Da qui la necessità raccomandata anche dal Governatore di un intervento della politica che può avvenire in varie forme.

La politica deve intervenire innanzitutto perché l’AI diventi una leva per innalzare la produttività del capitalismo territoriale italiano. Con le parole del Governatore “Oggi occorre agire con rapidità. Il contributo potenziale è rilevante. La produttività del lavoro potrebbe aumentare di 0,2 punti percentuali all’anno in uno scenario di adozione lenta, e di oltre 1 punto in caso di diffusione rapida e pervasiva”.Se la produttività non cresce tra l’altro non crescono i salari il cui basso livello è il vero problema strutturale dell’Italia. Senza tralasciare che una diffusione efficace dell’IA potrebbe contribuire anche a compensare gli effetti negativi del calo demografico.

Il punto è che siamo di fronte a una finestra temporale limitata: se non interveniamo ora, il rischio è che l’Italia resti intrappolata in un equilibrio di bassa innovazione, bassa crescita e bassi salari. L’IA può rappresentare una svolta, ma solo se viene utilizzata per trasformare i processi produttivi e organizzativi, non semplicemente per introdurre nuova tecnologia. La trasformazione segue una dinamica “a curva J”: una fase iniziale di transizione, con costi e discontinuità, seguita da una crescita più rapida quando imprese e organizzazioni riescono a riorganizzarsi ci dice Intesa San Paolo .

Questo significa che il problema non è solo economico, ma sociale e politico. Durante la fase di transizione possono aumentare anche: a) l’incertezza occupazionale; b) il mismatch tra domanda e offerta di lavoro; c) la polarizzazione tra lavori ad alta e bassa qualificazione; d) la sfiducia verso innovazione e istituzioni.

Il punto a cui riservare la massima attenzione, in linea anche con le riflessioni del CNEL ma vedi anche il recente articolo di Marco Bentivogli ,  è che il lavoro non può essere considerato una variabile passiva dell’innovazione: deve diventare una componente attiva della strategia. Senza il coinvolgimento dei sindacati e delle istituzioni nel loro complesso, la trasformazione rischia di essere subita anziché governata.

L’impatto di questa rivoluzione non è uniforme e colpisce in modo differenziato diversi gruppi sociali ed economici. Le Piccole e medie imprese (per non parlare delle micro) sono le più esposte: hanno minori risorse per investire in tecnologia e formazione e rischiano di rimanere escluse dai benefici della trasformazione. Questo può ampliare i divari territoriali e settoriali.

Come abbiamo visto anche i lavoratori sono al centro della trasformazione. Non solo per i rischi di perdita diretta del posto, ma anche per il cambiamento delle competenze richieste. I dati indicano che l’IA tende a colpire in modo particolare alcune categorie, come i lavoratori entry-level o quelli impiegati in attività routinarie, mentre aumenta la domanda di competenze avanzate e della capacità di integrazione uomo-macchina. I giovani rappresentano un caso emblematico: da un lato beneficiano delle nuove opportunità, dall’altro subiscono una maggiore instabilità nelle fasi iniziali della loro carriera.

Infine, sono coinvolti i sindacati e le istituzioni del lavoro. L’IA mette in discussione strumenti tradizionali di tutela e richiede nuove forme di contrattazione e forse istituti di democrazia economica capaci di affrontare temi come l’organizzazione del lavoro, l’uso degli algoritmi, la formazione continua e la condivisione dei benefici della produttività.

Una gestione non riuscita della transizione IA può colpire l’intero sistema Paese: perché senza sfruttare gli aumenti della produttività che l’IA può rendere possibili e con interventi malaccorti che andassero a discapito della coesione sociale, l’Italia nei prossimi anni potrebbe essere incapace di competere in Europa e nel Mondo e di sostenere il proprio modello sociale.

Che fare dunque? Quella che serve è una Strategia Nazionale per l’Intelligenza Artificiale, una strategia che sappia integrare politiche industriali, politiche del lavoro e governance istituzionale. L’obiettivo  come abbiamo detto è duplice: usare da un lato l’IA come leva per aumentare la produttività e, attraverso essa, sostenere la crescita dei salari e della competitività del sistema economico e dall’altro utilizzare l’IA come una  tecnologia (complementare al lavoro)  che consenta di “aumentare”  il lavoro e che non lo sostituisca in modo non governato.

Tale strategia si dovrebbe pertanto fondare su tre pilastri integrati. Il primo è la diffusione dell’IA nei vari segmenti del sistema produttivo, soprattutto nelle PMI, per evitare una crescita a due o tre velocità. Occorrerà collegare ogni incentivo all’innovazione a risultati misurabili in termini di produttività, organizzazione del lavoro e formazione dei dipendenti. Il secondo (collegato) è costruire un nuovo patto sul lavoro, che coinvolga imprese, sindacati e istituzioni nella gestione della trasformazione, assicurando che i benefici della produttività si traducano anche in migliori condizioni e salari. Il terzo è una governance pubblica forte, capace di coordinare innovazione tecnologica, politiche industriali e politiche del lavoro.

Come attuare questa strategia? L’obiettivo non è fermare la trasformazione, ma governarla, redistri-buendone i benefici e riducendone i costi sociali. L’attuazione pertanto deve essere concreta e selettiva, evitando logiche di sussidio generalizzato.

Sul lato delle imprese, è necessario accelerare l’adozione dell’IA nelle PMI attraverso incentivi come i crediti d’imposta e l’accesso a infrastrutture di calcolo via Competence center, Digital Hub, Università. Ma gli incentivi dovranno essere condizionati anche a investimenti in formazione dei lavoratori, per evitare che l’innovazione si traduca solo in riduzione dei costi.

Sul lato del lavoro, serve un grande Piano nazionale di formazione e riqualificazione continua, costruito insieme a imprese e sindacati. La formazione deve diventare un diritto strutturale del lavoratore lungo tutto l’arco della vita, con strumenti come conti individuali di formazione, programmi di reskilling e upskilling e integrazione tra scuola, università e impresa.

In parallelo, è necessario rafforzare gli ammortizzatori sociali per la transizione, non come strumenti passivi ma come leve attive di ricollocazione. L’obiettivo è accompagnare i lavoratori nei passaggi tra settori e professioni, riducendo i tempi di disoccupazione.

Un elemento centrale è come abbiamo detto il coinvolgimento delle parti sociali. Serve una nuova stagione di contrattazione che includa:

a. l’introduzione dell’IA nei luoghi di lavoro

b. la trasparenza degli algoritmi

c. la tutela delle condizioni di lavoro

d. la condivisione dei guadagni di produttività

In sostanza serve una governance centrale forte che coordini politiche industriali, del lavoro e dell’innovazione, evitando dispersioni e sovrapposizioni.

L’impatto atteso come abbiamo visto è duplice: economico e sociale.

Sul piano economico, la diffusione dell’IA può aumentare la produttività, sostenere la crescita e rafforzare la competitività del sistema industriale italiano. L’obiettivo operativo è portare l’uso effettivo (che va misurato con indicatori più precisi di quelli di adozione utilizzati attualmente da  ISTAT e Eurostat  che spesso si limitano alla considerazione di una sola tecnologia AI )  da livelli oggi marginali a una soglia significativa di aziende (almeno il 20 /30 % di adozione effettiva in cinque anni) creando un effetto sistemico sull’intero tessuto produttivo.

Sul piano del lavoro, l’obiettivo non è evitare il cambiamento, ma renderlo sostenibile. Questo significa ridurre il mismatch tra competenze, aumentare l’occupabilità dei lavoratori e favorire la creazione di nuovi ruoli e professioni. Se governata correttamente, l’IA può portare a uno scenario di complementarità tra uomo e macchina, con maggiore qualità del lavoro e nuove opportunità. Se lasciata senza guida, può invece generare polarizzazione e conflitto sociale.

La differenza, ancora una volta, non la farà la tecnologia. La faranno le politiche.

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