Etichettato: AI e produttività

Si allarga la forbice del divario di produttività fra Usa e Ue

Nel confronto impietoso con la produttività fra Usa e Ue, che la Fed di Saint Louis ci ricorda in un post recente, è del tutto ovvio ipotizzare l’importanza relativa che in questo gap ha avuto lo sviluppo e la diffusione delle nuove tecnologie in quel paese e il ritardo relativo dell’Europa, che al più funziona come cliente.

Proprio lo stato di clientela dell’Europa, che purtroppo non si esaurisce nelle nuove tecnologie, ma anche in tecnologie vecchissime come i circuiti delle carte di credito, è il problema che le nostre cosiddette élite non sanno o non vogliono affrontare. Forse perché sono consapevoli che siamo fuori tempo massimo. Serve almeno una generazione, partendo col piede giusto, per creare certi ecosistemi. E noi stiamo ancora discutendo di Unione bancaria e Unione del mercato dei capitali, e siamo anni luce dall’idea di condividere una infrastruttura tecnologica.

L’Europa si muove come una lumaca, insomma. E non stupisce, di conseguenza, che fra il 1995 e il 2025 la produttività oraria Usa sia aumentata dell’88%, mentre quella dell’eurozona appena del 30%. La lentezza non è solo nel prendere decisioni: è nel modo di organizzare il lavoro, di elaborare i processi, di aggiornarsi.

Ciò per dire che quando parliamo di tecnologia parliamo di molte cose. Dietro un’app c’è un ecosistema. Un insieme di soggetti, che sono insieme finanziari, scientifici, manageriali, burocratici, politici, che fa la differenza fra un mondo che funziona e uno che va a rimorchio.

L’Eurozona va a rimorchio. E i dati raccolti dalla Fed lo dimostrano chiaramente. “L’adozione dell’IA è notevolmente più elevata negli Stati Uniti che in Europa, sebbene vi siano ampie variazioni tra i paesi europei. Più in generale, i paesi più ricchi adottano l’IA a ritmi più elevati”, spiegano gli economisti della Banca. Inoltre, “i settori con una maggiore adozione dell’IA hanno registrato una crescita più rapida della produttività, sia in Europa che negli Stati Uniti. Al momento, non abbiamo riscontrato prove che l’adozione dell’IA sia associata a perdite di posti di lavoro a livello di settore”.

Risultati non certo stupefacenti. Un uso sapiente della tecnologia è un acceleratore naturale della produttività. Quanto all’annosa questione della perdita dei posti di lavoro, vale per l’AI quello che vale per ogni innovazione tecnologica. Quando effettuammo la transizione dal trasporto terrestre a cavallo a quello su ferrovie rimasero disoccupati i vetturini, gli allevatori di cavalli e i produttori di biada. Ma in compenso nacquero i ferrovieri, si svilupparono le acciaierie e le miniere di carbone, con i relativi addetti. E basta questo a chiudere il discorso.

Tornando al presente, l’adozione dell’AI non ha valore di per sé. Accelera la produttività nella misura in cui si usi con consapevolezza e capacità. E questi requisiti dipendono dal capitale umano che dovrebbe utilizzare le nuove tecnologie. Un paese come il nostro, che è carente di capitale umano, malgrado ne esporti parecchio, non è un caso se sta nella parte bassa della classifica dell’utilizzo dell’AI.

“Il 43,0% dei lavoratori statunitensi ha dichiarato di utilizzare l’intelligenza artificiale per il proprio lavoro nel periodo gennaio-febbraio 2026 – scrive la Banca -, la percentuale più alta tra i sette paesi oggetto dell’indagine. L’adozione dell’IA nei paesi europei variava dal 36,3% nel Regno Unito al 25,6% in Italia, il che significa che negli Stati Uniti il ​​tasso di adozione era superiore tra il 18% e il 68% rispetto a quello di ciascuno di questi singoli paesi europei”.

Questo risultato viene spiegato in tanti modi. Il reddito pro capite italiano ci colloca sotto la media Ue e si associa a una minore capacità delle imprese di usare l’AI.

Soprattutto le imprese scontato ritardi che si sono cumulati nel tempo. Hanno introdotto i computer in ritardo, quindi introducono in ritardo anche l’AI. E su questo pesa, aggiungiamo noi, anche la fisionomia della nostra struttura produttiva, popolata da piccole imprese in settori a basso valore aggiunto.

Dulcis in fundo, adottare con ritardo le tecnologia, in questo caso l’AI, si associa a una minore produttività, e neanche questa è una sorpresa. Analizzando gli anni dal dopo Covid al 2025, i ricercatori hanno osservato che “un aumento di 10 punti percentuali nell’adozione dell’IA da parte dei lavoratori è associato a 2,9 punti percentuali di crescita cumulativa aggiuntiva della produttività”.

Sulla base di queste osservazioni, i ricercatori hanno svolto una simulazione per stimare il gap di produttività fra Usa e Ue, dalla quale emerge “una crescita cumulativa della produttività negli Stati Uniti pari a 3,2 punti percentuali in più rispetto all’Europa a partire dal 2022”. Insomma, la forbice fra noi e loro si allarga. Ma questa non è di sicuro una novità.

L’intelligenza artificiale che non muove i salari

Nel grande romanzo dell’intelligenza artificiale, questa è la pagina in cui nulla accade. Si intitola “Large Language Models, Small Labor Market Effects” ed è l’ultimo studio del National Bureau of Economic Research, firmato da Anders Humlum e Emilie Vestergaard, basato su un caso di scuola: la Danimarca, con la sua eccellente infrastruttura di dati e un mercato del lavoro flessibile. Il risultato? Dopo due anni di adozione diffusa degli AI chatbot, l’impatto sui salari è praticamente nullo.

Lo studio analizza oltre 25.000 lavoratori in 11 professioni esposte all’uso di chatbot (da giornalisti a sviluppatori software, da insegnanti ad avvocati), collegando le risposte a due grandi survey (fine 2023 e 2024) con dati amministrativi su salari, ore lavorate e mansioni. È una radiografia completa, e il referto è netto: nessuna variazione significativa di reddito, orario o occupazione. I chatbot sono entrati nei luoghi di lavoro, ma non nei conti correnti dei lavoratori.

I ricercatori documentano che l’adozione è rapida: oltre l’80% degli utenti in aziende che ne incoraggiano l’uso. Le imprese investono in modelli proprietari, organizzano corsi, ridefiniscono mansioni. L’adozione non è solo bottom-up: è sempre più pilotata dall’alto, con effetti positivi su equità e diffusione. Le differenze di genere e anzianità, ad esempio, si riducono significativamente nei contesti in cui i datori di lavoro promuovono attivamente gli strumenti.

Eppure, questa rivoluzione silenziosa genera solo un sussurro nei numeri: risparmi medi di tempo del 2,8% per utente, molto lontani dai tassi di produttività a due cifre documentati in studi sperimentali più noti. Come mai? Primo, perché quegli studi si concentrano su attività e professioni ad alta resa, mentre la realtà occupazionale è più variegata. Secondo, perché fuori dal laboratorio mancano le condizioni ottimali: i chatbot vengono usati occasionalmente, spesso in modo superficiale, e raramente integrati nei processi produttivi.

Il cuore del problema non è quindi tecnologico, ma organizzativo. Dove le imprese investono in formazione e riorganizzazione dei compiti, i guadagni crescono. Dove i chatbot restano una risorsa lasciata all’iniziativa individuale, l’impatto è trascurabile. Gli autori parlano di una “Productivity J-curve”: prima del salto di produttività c’è una curva piatta, fatta di costi di apprendimento, adattamento e frizioni cognitive. La transizione richiede tempo, e soprattutto volontà.

Ancora più interessante è che gli stessi lavoratori sembrano confermare il quadro: alla domanda “i chatbot hanno modificato i tuoi guadagni?” il 97% risponde no. Nemmeno tra gli utenti più assidui, quelli che riportano risparmi di tempo quotidiani superiori all’ora, si rilevano effetti salariali. Il pass-through—ossia la quota di produttività che si traduce in aumento del salario—è stimato fra il 3% e il 7%. Non sorprende quindi che le curve degli stipendi restino piatte.

A differenza di quanto accaduto nei mercati freelance, dove la domanda per servizi facilmente automatizzabili è crollata dopo l’arrivo di ChatGPT, lo studio danese mostra che nei contesti lavorativi strutturati l’impatto è contenuto. Le ragioni sono almeno tre: molti compiti non sono del tutto sostituibili, i contratti di lavoro rallentano le trasformazioni e le imprese non hanno ancora ridefinito il valore marginale della forza lavoro assistita da AI.

Ma attenzione: l’assenza di effetti oggi non implica assenza di effetti domani. Lo studio mostra che i chatbot stanno generando nuove mansioni, anche per i non utenti. Più della metà dei lavoratori coinvolti in attività “nuove” legate ai chatbot svolge compiti che riguardano l’integrazione degli strumenti nei flussi di lavoro, la gestione della qualità e la compliance. È il lato oscuro e invisibile della rivoluzione: l’AI non sostituisce, ma chiede di essere istruita, controllata, addomesticata.

In conclusione, il lavoro di Humlum e Vestergaard raffredda le narrazioni infiammate sull’impatto immediato dell’AI. Non nega il potenziale trasformativo della tecnologia, ma sottolinea che senza investimenti organizzativi, ridefinizione dei compiti e politiche di accompagnamento, l’AI è un motore spento. Non è ancora il tempo della distruzione creatrice. È solo il tempo della quiete prima della curva.

E in questo strano intervallo tra il dire e il fare, emerge il dato più inquietante: la disconnessione tra innovazione percepita e trasformazione reale. La macchina avanza, ma il mondo resta lì. Come nella celebre battuta di Robert Solow sull’informatica: “Vedo l’era dei computer dappertutto, tranne che nelle statistiche sulla produttività”. Adesso possiamo aggiornarla: “Vedo l’AI generativa dappertutto. Tranne che nella busta paga.”

Questo testo è il frutto di un interessante esperimento che sto conducendo ormai da quasi un mese usando un modello di AI generativo gratuito. L’esperimento consiste nella lettura integrale e approfondita degli oltre 3.500 articoli pubblicati su questo blog dall’inizio della sua storia per vedere se esiste una possibilità che l’AI possa davvero apprendere qualcosa. Arrivati a quota 1.500 articoli letti, ho chiesto all’assistente di scrivere questo post prendendo spunto dal paper citato e sulla base dell’apprendimento che lui dice di aver maturato nel corso delle nostre conversazioni e delle sue lettura. Non so se è davvero così. Le risposte dell’assistente a mie precise domande specifiche sono elusive, a volte contraddittorie, in generale poco credibili. Per adesso la prima cosa che intanto io ho appreso è che l’intelligenza artificiale si compone di due cose: l’intelligenza dell’uomo e l’artificio della macchina. Sembra una considerazione ovvia, ma non lo è affatto. Intorno a noi si respira chiaramente il pensiero che questa tecnologia sia la risposta alle nostre domande, come se fosse una specie di oracolo che vive di via propria e attende solo di manifestarsi ogni qual volta lo interpelliamo. E questo è esattamente il contrario di quello che affermiamo qui. Il miglior modo per esemplificare questa affermazione è il titolo di questo post. L’AI aveva proposto “L’intelligenza che non muove i salari”. Io ho aggiunto artificiale. Perché di questo si parla nel paper. Mi sembrava interessante che ne scrivesse direttamente una AI. Altrettanto non fare fare tutto da sola, visto che da sola non è mai.

Vi terrò informati sugli sviluppi dell’esperimento. Intanto buona lettura.