L’Occasional Paper della Banca d’Italia “Questioni di economia e finanza” n. 1005, intitolato L’impatto economico dell’adozione dell’intelligenza artificiale: evidenza dalle imprese italiane, esamina in modo sistematico come le tecnologie di intelligenza artificiale vengano adottate dalle imprese italiane e in che misura incidano su produttività, redditività, struttura occupazionale, politiche di prezzo e, in ultima analisi, sull’andamento dell’inflazione.
L’indagine parte da una constatazione di fondo: non è ancora pienamente chiaro, a livello microeconomico, in che modo le imprese integrino l’intelligenza artificiale nei propri processi produttivi e gestionali, quali fattori spingano o frenino l’adozione e come le trasformazioni organizzative e nella composizione della forza lavoro si traducano in risultati economici e in aspettative macroeconomiche di più ampia portata.
Perché il caso italiano è considerato un banco di prova
Secondo la Banca d’Italia, il sistema produttivo nazionale costituisce un osservatorio privilegiato per valutare l’impatto dell’intelligenza artificiale. Dall’inizio degli anni Duemila l’economia italiana è caratterizzata da una crescita della produttività modesta e da crescenti interrogativi sulla competitività di lungo periodo. In questo contesto le tecnologie di intelligenza artificiale, che includono modelli predittivi e generativi, robotica e soluzioni basate sul cloud, sono considerate uno strumento potenzialmente idoneo a contrastare alcune debolezze strutturali.
L’analisi della Banca d’Italia si concentra sulle imprese con almeno cinquanta addetti, attive nell’industria e nei servizi privati non finanziari, ponendo l’accento sul legame tra introduzione di strumenti di intelligenza artificiale e performance aziendali, nonché sulle ricadute sulle aspettative in materia di inflazione.
Diffusione dell’intelligenza artificiale tra le imprese
Livello di adozione e percezione della rilevanza
I dati riferiti al 2024 mostrano che la penetrazione dell’intelligenza artificiale nel tessuto produttivo italiano è ancora contenuta. Solo una quota limitata delle imprese con almeno cinquanta dipendenti dichiara di utilizzare effettivamente tali tecnologie, pari a circa l’undici per cento del campione analizzato. Una parte ben più ampia, all’incirca il ventotto per cento, pianifica tuttavia di introdurre sistemi di intelligenza artificiale entro i due anni successivi.
Permane però una significativa area di inattività o incertezza. Circa un terzo delle imprese non considera l’intelligenza artificiale rilevante per il proprio modello di business, mentre il ventisette per cento manifesta dubbi o una conoscenza ancora insufficiente circa le potenziali applicazioni. Ne emerge un quadro in cui le opportunità tecnologiche non sono ancora pienamente interiorizzate né tradotte in scelte operative diffuse.
Ruolo della dimensione aziendale e dei costi del lavoro
Dall’Occasional Paper n. 1005 emerge con chiarezza che la dimensione dell’impresa è il principale fattore predittivo dell’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale. Le realtà di maggiori dimensioni dispongono infatti di risorse finanziarie, competenze manageriali e strutture organizzative più adeguate per integrare soluzioni tecnologiche avanzate, sostenendone i costi di implementazione e gestione.
Un ulteriore elemento associato alla propensione all’adozione è rappresentato dal livello dei costi del lavoro. Le imprese con costo del lavoro più elevato risultano più inclini a investire in intelligenza artificiale, confermando la funzione di efficientamento che tali tecnologie possono svolgere nei processi produttivi e amministrativi. L’adozione viene cioè percepita anche come strumento per ottimizzare l’impiego della forza lavoro e ridurre attività ripetitive e a basso valore aggiunto.
Effetti su produttività, redditività e occupazione
Impatto sulle performance economiche
L’analisi empirica contenuta nel documento della Banca d’Italia mette in luce una correlazione tra utilizzo dell’intelligenza artificiale e miglioramento delle performance aziendali. Le imprese che dichiarano di aver introdotto tali tecnologie registrano in media una crescita della redditività e un incremento della produttività del lavoro rispetto alle imprese che non le impiegano.
Questi risultati suggeriscono che l’intelligenza artificiale può favorire una più efficiente organizzazione dei processi, una migliore allocazione delle risorse e una maggiore capacità di analisi dei dati, elementi che si riflettono in margini operativi più elevati e in una produzione più efficiente.
Ricomposizione della forza lavoro e qualificazione delle mansioni
L’impatto dell’intelligenza artificiale non si limita alle variabili economiche di bilancio ma interessa anche la struttura occupazionale. Lo studio evidenzia un aumento degli addetti con mansioni impiegatizie e una contestuale riduzione del numero di operai, con uno spostamento dell’occupazione verso ruoli a più elevata qualificazione.
La trasformazione non implica semplicemente una sostituzione di lavoratori, bensì una diversa distribuzione dei compiti. L’intelligenza artificiale tende a rimpiazzare le attività più ripetitive e standardizzate, mentre fornisce un supporto complementare alle posizioni che richiedono capacità analitiche, decisionali e creative più complesse. Si crea così una domanda crescente di competenze specialistiche in grado di governare e integrare le nuove tecnologie nei processi aziendali.
Determinazione dei prezzi e aspettative di inflazione
Collegamento tra efficienza e politiche di prezzo
Le imprese che adottano sistemi di intelligenza artificiale manifestano una diversa impostazione nelle proprie strategie di pricing. Secondo l’Occasional Paper “Questioni di economia e finanza” n. 1005, tali imprese tendono a prevedere aumenti dei prezzi di vendita più contenuti rispetto alle imprese che non utilizzano queste tecnologie.
Il legame con i guadagni di efficienza è diretto. Il miglioramento della produttività e l’ottimizzazione dei processi consentono di ridurre i costi unitari e, di conseguenza, attenuano la necessità di trasferire aumenti di costo sui prezzi finali. Ne deriva un contributo potenziale alla riduzione delle pressioni inflazionistiche a livello microeconomico.
Aspettative macroeconomiche delle imprese adottanti
La ricerca della Banca d’Italia mette in evidenza che le imprese che impiegano tecnologie di intelligenza artificiale non solo prevedono incrementi di prezzo più moderati per i propri prodotti e servizi, ma formulano anche aspettative di inflazione più contenute nel medio e lungo periodo.
Questo aspetto è particolarmente rilevante perché le aspettative degli operatori economici rappresentano un canale essenziale di trasmissione della politica monetaria e influenzano le dinamiche effettive dei prezzi. Se l’adozione dell’intelligenza artificiale si diffondesse su scala più ampia, tali aspettative più basse potrebbero concorrere, nel tempo, a un quadro macroeconomico caratterizzato da pressioni inflazionistiche più moderate.
Prospettive macroeconomiche e ruolo delle politiche pubbliche
Possibili effetti disinflazionistici nel medio periodo
I risultati illustrati nell’Occasional Paper “Questioni di economia e finanza” n. 1005 si basano principalmente su informazioni raccolte a livello di impresa e riflettono quindi aspettative e dinamiche microeconomiche. Tuttavia, i meccanismi individuati lasciano intravedere un potenziale effetto disinflazionistico dell’intelligenza artificiale anche sul piano macroeconomico, qualora la sua adozione divenisse sufficientemente ampia e trasversale nei vari settori.
La combinazione di aumenti di produttività, contenimento dei costi, moderazione degli incrementi di prezzo e aspettative inflazionistiche più basse può infatti incidere sull’andamento generale dei prezzi, con ripercussioni sulla competitività dell’economia e sulla capacità di sostenere la crescita nel lungo periodo.
Esigenza di nuovi strumenti analitici
Per cogliere appieno le implicazioni macroeconomiche dell’adozione dell’intelligenza artificiale sarà necessario affiancare alle evidenze microeconomiche analisi di tipo strutturale e modelli macroeconomici in grado di integrare le peculiarità di queste tecnologie. Si pone l’esigenza di aggiornare i tradizionali strumenti di analisi economica, includendo variabili quali il ritmo di diffusione delle innovazioni, la velocità di adeguamento delle competenze e la diversa sensibilità dei settori produttivi ai cambiamenti tecnologici.
Soltanto un approccio di questo tipo consentirà di valutare con maggiore precisione l’impatto complessivo dell’intelligenza artificiale sulla produttività aggregata, sull’occupazione, sui salari e sulle traiettorie dell’inflazione, nonché di calibrare in modo più accurato le politiche economiche e monetarie.
Incentivi alla digitalizzazione e sostegno alla transizione
La Banca d’Italia sottolinea inoltre il ruolo decisivo delle politiche pubbliche nel favorire un’adozione efficace e inclusiva dell’intelligenza artificiale. Strumenti quali incentivi alla digitalizzazione, misure a sostegno degli investimenti tecnologici e programmi di formazione mirata possono agevolare in particolare le imprese di minori dimensioni, che spesso incontrano maggiori difficoltà ad accedere alle competenze e alle risorse necessarie.
Le politiche per il capitale umano assumono un rilievo specifico. La riqualificazione dei lavoratori e la creazione di percorsi formativi orientati alle competenze digitali avanzate possono attenuare i rischi di polarizzazione del mercato del lavoro, favorendo una transizione in cui l’intelligenza artificiale accompagni l’evoluzione delle mansioni invece di generare esclusivamente sostituzione occupazionale.
Un cantiere aperto tra innovazione, lavoro e prezzi
L’Occasional Paper “Questioni di economia e finanza” n. 1005, L’impatto economico dell’adozione dell’intelligenza artificiale: evidenza dalle imprese italiane, restituisce un quadro nel quale l’intelligenza artificiale è ancora poco diffusa ma già in grado di incidere su produttività, redditività, organizzazione del lavoro e determinazione dei prezzi. La prospettiva che emerge colloca l’Italia all’interno di un percorso in divenire, nel quale l’espansione di queste tecnologie potrà contribuire a ridefinire, nel medio periodo, gli equilibri tra competitività, occupazione e dinamica dell’inflazione.