Intelligenza artificiale, produttività e tasso di interesse naturale nelle valutazioni di politica monetaria

Il nodo economico giuridico della decisione monetaria

L’intelligenza artificiale pone alle autorità monetarie una questione di metodo prima ancora che di previsione: stabilire se i guadagni di produttività debbano essere letti come ampliamento dell’offerta, con effetti potenzialmente disinflazionistici, oppure come fattore capace di sostenere anche domanda, investimenti e tasso di interesse naturale.

Il tema è affrontato nello studio Artificial intelligence, the natural rate of interest, and monetary policy di Lucia Esposito, Andrea Fabiani, Elia Moracci, Andrea Papetti e Massimiliano Pisani, pubblicato l’8 ottobre 2026 come n. 1066 della collana Questioni di Economia e Finanza Occasional Papers della Banca d’Italia. Come precisato per i lavori della collana, le opinioni espresse sono degli autori e non impegnano l’Istituto.

Il dibattito richiamato dagli autori muove da due letture contrapposte. Da un lato, Kevin Warsh, oggi alla guida della Federal Reserve, viene ricordato tra coloro che vedono nell’IA una possibile replica dell’esperienza delle tecnologie dell’informazione nella seconda metà degli anni Novanta, quando negli Stati Uniti la produttività accelerò in modo rilevante. Dall’altro lato, alcuni esponenti della stessa Federal Reserve segnalano che aspettative di crescita più elevata possono alimentare immediatamente consumi e investimenti, innalzando il tasso di interesse naturale e rendendo necessarie condizioni monetarie più restrittive.

Il tasso naturale come variabile non osservabile

Nel lavoro il tasso di interesse naturale è inteso come il tasso reale che prevarrebbe in assenza di rigidità nei prezzi e nei salari. La difficoltà centrale è che tale grandezza non è direttamente osservabile. Durante una fase di trasformazione tecnologica rapida, la sua stima in tempo reale diventa ancora più incerta.

Proprio questa incertezza rende delicata la scelta della regola di politica monetaria. Se la banca centrale attribuisce troppo peso a una misura stimata del tasso naturale, il rischio è di reagire a un equilibrio solo presunto. Se invece considera l’inflazione osservata, dispone di un indicatore immediatamente rilevabile del rapporto tra domanda e offerta aggregate.

Il modello utilizzato e le ipotesi di base

Gli autori impiegano un modello neokeynesiano di media scala, riferito a un’economia chiusa e calibrato sull’area dell’euro. Lo studio non stima l’effetto dell’intelligenza artificiale sulla produttività, ma lo assume come ipotesi di lavoro.

La scelta è motivata anche dall’ampia dispersione delle stime disponibili per le economie avanzate nel prossimo decennio: l’impatto atteso varia da valori pressoché nulli a oltre due punti e mezzo percentuali annui di maggiore crescita della produttività del lavoro.

Le regole di Taylor considerate

Ogni scenario viene simulato applicando tre varianti della regola di Taylor, cioè della funzione che collega il tasso di politica monetaria all’inflazione e all’andamento del prodotto.

Nella prima variante, la banca centrale tiene conto, periodo per periodo, del valore corrente del tasso naturale. Nella seconda, considera soltanto il valore di lungo periodo del tasso naturale, senza seguire il percorso di transizione. Nella terza, mantiene quest’ultima impostazione, ma reagisce all’inflazione con intensità molto maggiore.

Le simulazioni assumono inoltre che famiglie e imprese conoscano in anticipo l’evoluzione futura degli shock e ne siano sorprese solo nel periodo iniziale.

Quattro traiettorie per la diffusione dell’intelligenza artificiale

Aumento immediato e permanente della produttività

Il primo scenario ipotizza un aumento improvviso e permanente dell’1 per cento della produttività totale dei fattori. È il caso in cui i benefici di investimenti già realizzati emergono d’un tratto, lettura che gli autori collegano alla tesi di Warsh.

In questa configurazione l’offerta cresce più rapidamente della domanda. L’inflazione diminuisce con tutte e tre le regole considerate e il tasso di politica monetaria si riduce.

Aumento graduale in cinque anni

Il secondo scenario conserva lo stesso incremento complessivo, ma lo distribuisce nell’arco di cinque anni. L’adozione tecnologica è quindi progressiva.

In questo caso la domanda può reagire già nel breve periodo, perché famiglie e imprese anticipano redditi futuri più elevati. Il risultato dipende dalla condotta della banca centrale: l’inflazione scende se la politica monetaria segue il valore corrente del tasso naturale, sale in misura sensibile se guarda soltanto al valore di lungo periodo, aumenta di poco se a tale riferimento si associa una reazione più forte all’inflazione. In tutte e tre le ipotesi il tasso di politica monetaria aumenta.

Crescita più elevata della produttività del lavoro

Il terzo scenario prevede, sempre in cinque anni, un aumento del tasso di crescita della produttività del lavoro, che passa dall’1 all’1,3 per cento annuo. A differenza degli altri scenari, questo modifica in modo permanente il tasso naturale, che nel modello sale dall’1,4 all’1,7 per cento in ragione d’anno.

Il caso è particolarmente istruttivo. Se la banca centrale adegua subito il tasso di politica monetaria al nuovo valore di equilibrio di lungo periodo, trascurando transizione e inflazione corrente, si producono nel breve periodo effetti recessivi e disinflazionistici rilevanti. Famiglie e imprese anticipano un forte rialzo dei tassi, comprimono la domanda, la crescita del prodotto diventa negativa e l’inflazione diminuisce, inducendo poi la banca centrale a ridurre i tassi. Quando la stessa regola è accompagnata da una reazione più intensa all’inflazione, tali effetti recessivi non emergono.

Maggiore efficienza dell’investimento

Il quarto scenario ipotizza un aumento improvviso e persistente, ma temporaneo, dell’efficienza con cui l’investimento si trasforma in capitale produttivo. La logica è quella di una fase in cui l’adozione dell’IA richiede maggiori investimenti.

La produzione viene sostenuta dalla domanda di investimento. I consumi si riducono lievemente nella fase iniziale, poiché occorre finanziare l’accumulazione di capitale, mentre l’inflazione aumenta.

Perché l’effetto sui prezzi non è univoco

Il risultato trasversale dello studio è che l’intelligenza artificiale accresce la produzione, ma non determina automaticamente una riduzione dell’inflazione. L’effetto sui prezzi dipende dal rapporto temporale tra espansione dell’offerta e reazione della domanda aggregata.

Quando i guadagni di produttività sono immediati, l’offerta precede la domanda e l’inflazione tende a diminuire. Quando invece i benefici sono attesi gradualmente, consumi e investimenti possono aumentare prima che la capacità produttiva si sia pienamente adeguata, generando pressioni inflazionistiche. La stessa dinamica può verificarsi quando la diffusione dell’IA richiede una fase intensa di investimenti.

La rilevanza dell’inflazione osservata

Secondo le simulazioni, la politica monetaria stabilizza meglio inflazione e attività economica quando segue periodo per periodo il percorso del tasso naturale oppure quando attribuisce un peso maggiore all’inflazione. La regola che reagisce soltanto al valore di lungo periodo del tasso naturale risulta invece più esposta a errori nella fase di transizione.

Nella realtà, tuttavia, la banca centrale non dispone di una misura affidabile del valore corrente del tasso naturale. Per questo la regola che lo segue puntualmente opera soprattutto come termine di confronto teorico. L’indicazione principale dello studio è che, in presenza di cambiamento strutturale indotto dall’IA, l’inflazione osservata può offrire una guida più robusta rispetto a stime incerte del tasso naturale.

I profili esclusi dall’analisi

Gli autori delimitano espressamente la portata dei risultati. Il modello non considera gli effetti dell’IA sull’intermediazione finanziaria e sui mercati del credito. Non esamina inoltre le conseguenze redistributive sul mercato del lavoro, inclusa la disoccupazione.

Per una prima valutazione di tali profili viene richiamato, tra l’altro, un precedente lavoro della stessa collana, il n. 1051 del 2026. Le simulazioni non includono neppure l’incertezza sulla diffusione dell’IA, che secondo gli autori potrebbe generare risparmio precauzionale e limitare l’aumento del tasso naturale. Restano fuori anche gli effetti di una possibile perdita di posti di lavoro, che nel breve periodo potrebbe attenuare la risposta dei consumi aumentando temporaneamente il numero di disoccupati con elevata propensione al consumo.

Indicazioni per credito e condizioni di finanziamento

Per gli operatori del credito il messaggio è prudenziale. L’aspettativa di forti guadagni di produttività non consente, da sola, di prevedere tassi ufficiali più bassi o condizioni di finanziamento più favorevoli.

Nello scenario di adozione graduale, il tasso di politica monetaria aumenta con tutte e tre le regole considerate. In una fase in cui tecnologia, domanda e prezzi si muovono con tempi diversi, la valutazione delle condizioni finanziarie deve quindi guardare non solo al potenziale produttivo dell’IA, ma anche alla velocità della sua diffusione e alla reazione dell’inflazione osservata.