L’intelligenza artificiale come leva di crescita economica e nuovo fattore di polarizzazione produttiva, occupazionale e territoriale nell’Italia della transizione digitale
Abstract: Le Considerazioni finali del Governatore della Banca d’Italia e la Relazione annuale sul 2025 collocano l’intelligenza artificiale al centro della trasformazione economica contemporanea, non come semplice innovazione settoriale, ma come tecnologia di uso generale capace di modificare produzione, lavoro, investimenti, competitività e organizzazione delle imprese. L’IA è già entrata negli andamenti macroeconomici, sostenendo investimenti, commercio e valutazioni finanziarie, ma la sua diffusione presenta forti asimmetrie geografiche e produttive: gli Stati Uniti conservano una posizione dominante nei modelli di frontiera e nella capacità di calcolo, la Cina riduce rapidamente il divario, mentre l’Europa e l’Italia rischiano di restare in posizione ritardata se non sapranno trasformare l’adozione tecnologica in aumento diffuso della produttività. Per l’economia italiana, la questione decisiva non riguarda solo l’uso dell’IA da parte delle grandi imprese, ma la sua penetrazione nelle piccole e medie imprese, nella manifattura, nei servizi professionali, nella sanità, nella logistica e nei processi amministrativi. I dati richiamati dalla Banca d’Italia mostrano un’adozione ancora limitata ma in crescita, con effetti attesi più marcati sulla produttività che sull’occupazione complessiva, mentre resta centrale il rischio che i benefici si concentrino sui lavoratori più qualificati e sulle imprese più strutturate. La sfida italiana è dunque trasformare l’intelligenza artificiale da fattore selettivo di vantaggio competitivo in leva nazionale di crescita, formazione, inclusione produttiva e rinnovamento del lavoro.
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L’intelligenza artificiale come tecnologia generale della trasformazione economica
Le Considerazioni finali del Governatore della Banca d’Italia, presentate oggi a Palazzo Koch in occasione della Relazione annuale sul 2025, attribuiscono all’intelligenza artificiale un ruolo che eccede largamente la dimensione della semplice innovazione tecnologica, poiché è collocata all’interno di una trasformazione più ampia degli assetti produttivi, delle relazioni di lavoro, degli investimenti e delle traiettorie di crescita delle economie avanzate. Il Governatore evidenzia che l’IA non è un’applicazione settoriale destinata a migliorare singole funzioni aziendali, ma una tecnologia di uso generale, paragonabile per portata alle grandi innovazioni che hanno storicamente modificato il modo in cui le società producono, organizzano il lavoro, allocano il capitale e definiscono la propria posizione nella competizione internazionale.
La questione centrale per l’Italia non è se l’intelligenza artificiale entrerà nei processi economici, perché tale ingresso è già in atto, ma se il sistema produttivo nazionale sarà in grado di trasformare tale tecnologia in un aumento diffuso della produttività, oppure se essa finirà per accentuare le fratture già esistenti tra imprese grandi e piccole, tra lavoratori qualificati e lavoratori esposti alla sostituzione di mansioni, tra territori digitalmente avanzati e territori strutturalmente più fragili. Il tema, dunque, non è soltanto tecnologico, ma pienamente economico, sociale e istituzionale, perché riguarda la capacità del Paese di governare una transizione che può generare crescita solo se accompagnata da politiche coerenti di formazione, investimento, trasferimento tecnologico e riorganizzazione produttiva.
Il Governatore Fabio Panetta ha evidenziato come l’intelligenza artificiale sia già entrata negli andamenti macroeconomici, sostenendo investimenti, commercio e valutazioni finanziarie, ma sottolinea anche che la sua portata è più ampia, perché essa ridefinisce progressivamente il modo in cui si produce, si lavora e si prendono decisioni. Quindi l’IA non può essere considerata una variabile accessoria della modernizzazione produttiva, ma deve essere letta come una delle infrastrutture decisive della crescita futura, con effetti che potranno essere positivi solo se l’adozione tecnologica sarà accompagnata da una trasformazione organizzativa e culturale delle imprese e delle amministrazioni.
Il nodo della produttività italiana
Già in passato il Governatore aveva evidenziato come la bassa produttività sia un grande problema dell’economia italiana che limita la crescita dei salari reali, riduce la competitività delle imprese, restringe gli spazi di investimento pubblico e privato e rende più difficile sostenere nel lungo periodo il welfare, l’innovazione e la stessa stabilità finanziaria del Paese. L’intelligenza artificiale può costituire una possibile leva di discontinuità sulla produttività, perché può ridurre costi, accelerare processi decisionali, migliorare la progettazione, ottimizzare la manutenzione, sostenere la ricerca, rendere più efficiente l’organizzazione dei servizi e favorire una migliore allocazione delle risorse.
La produttività, però, non nasce dalla semplice disponibilità di una tecnologia, né dall’acquisto di strumenti digitali isolati, ma dalla capacità di integrare innovazione, capitale umano, qualità dei dati e riorganizzazione dei processi. Un sistema di IA inserito in un’organizzazione inefficiente rischia di automatizzare inefficienze preesistenti, così come un algoritmo alimentato da dati incompleti o mal strutturati può produrre decisioni fragili, distorsive o scarsamente verificabili. Quindi il contributo dell’IA alla produttività italiana non dipenderà soltanto dal grado di diffusione della tecnologia, ma dalla profondità con cui le imprese sapranno ripensare mansioni, procedure, catene informative, responsabilità interne e rapporti tra lavoro umano e automazione cognitiva.
L’intelligenza artificiale può contribuire a colmare il ritardo di produttività dell’Italia solo se viene assunta come componente di una strategia produttiva e non come semplice strumento di efficientamento marginale. L’impresa che utilizza l’IA soltanto per ridurre tempi o comprimere costi potrà ottenere benefici limitati rispetto quelle che la integreranno nella progettazione, nella logistica, nella manutenzione predittiva, nella gestione dei clienti, nell’analisi dei dati, nella ricerca e nella formazione interna potrà trasformare l’innovazione in vantaggio competitivo stabile.
La concentrazione internazionale del potere tecnologico
Le Considerazioni finali richiamano un dato di particolare rilievo: lo sviluppo dei modelli di frontiera e la capacità computazionale risultano oggi fortemente concentrati in pochi attori internazionali, con una posizione dominante degli Stati Uniti, una rapida riduzione del divario da parte della Cina e un ritardo ancora significativo dell’Europa. Ciò non ha solo valore industriale, ma assume una portata strategica, perché il controllo dei modelli, dei dati, delle infrastrutture computazionali, dei talenti e delle piattaforme definisce una nuova geografia del potere economico globale.
Per l’Italia e per l’Europa il problema non consiste soltanto nel recuperare un divario tecnologico, ma nel comprendere che l’intelligenza artificiale incide sulla sovranità produttiva poiché un sistema economico che utilizza tecnologie sviluppate prevalentemente altrove può certamente ottenere benefici applicativi, ma rischia di dipendere da architetture, standard, costi, modelli di governance e scelte industriali che non controlla pienamente. La dipendenza tecnologica diventa così dipendenza economica, perché condiziona la capacità delle imprese di innovare, dei territori di competere, delle istituzioni di regolare e dei cittadini di mantenere un controllo effettivo sull’uso dei dati.
La Banca d’Italia osserva tuttavia che, nelle grandi rivoluzioni tecnologiche, i benefici maggiori non sono necessariamente andati a chi ha originato l’innovazione, ma spesso a chi è stato capace di adottarla, adattarla e applicarla in modo più efficace. Ciò è particolarmente importante per l’Italia, perché suggerisce una strategia realistica: non inseguire soltanto la costruzione dei grandi modelli globali, terreno oggi dominato da pochi attori internazionali, ma sviluppare una capacità nazionale ed europea di applicazione qualificata dell’IA nei settori in cui il Paese possiede competenze distintive, dalla manifattura avanzata alla sanità, dai servizi professionali alla logistica, dall’agroalimentare alla cultura, dalla pubblica amministrazione al turismo.
La transizione digitale delle imprese italiane
La Relazione annuale mostra che la digitalizzazione di base delle imprese italiane ha raggiunto livelli ormai significativi, con una quota molto elevata di imprese dotate di un livello minimo di tecnologie digitali; ciò costituisce una precondizione importante, ma non sufficiente, per l’adozione dell’intelligenza artificiale. La digitalizzazione di base indica infatti la presenza di strumenti, connessioni e procedure informatiche, mentre l’IA richiede una qualità ulteriore: la capacità di raccogliere e trattare dati, l’interoperabilità dei sistemi, la sicurezza informatica, le competenze interne, l’organizzazione dei flussi informativi e la disponibilità a modificare i processi decisionali.
I dati richiamati nella relazione ndel Governatore evidenziano che l’adozione dell’IA da parte delle imprese italiane è ancora contenuta rispetto alla media europea, ma in crescita. Nel 2025 una quota limitata delle imprese private dell’industria e dei servizi non finanziari con almeno dieci addetti utilizzava strumenti di IA, mentre le indagini sulle imprese con almeno venti addetti indicano un’accelerazione tra il 2025 e il 2026, con aspettative di ulteriore aumento entro la fine dell’anno. Questa dinamica mostra che l’Italia non è estranea alla transizione, ma si trova in una fase ancora selettiva, nella quale l’adozione tende a concentrarsi nelle realtà più strutturate, nei settori più avanzati e nelle imprese con maggiore dotazione organizzativa e finanziaria.
La questione, dunque, non è più soltanto promuovere la digitalizzazione, ma impedire che la transizione all’IA resti confinata a un segmento ristretto del sistema produttivo. Per un Paese caratterizzato da un tessuto di piccole e medie imprese, spesso altamente specializzate ma non sempre dotate di risorse interne adeguate, il rischio è che l’intelligenza artificiale rafforzi i soggetti già più competitivi e lasci indietro le imprese che avrebbero maggiore bisogno di innovazione per recuperare produttività.
Il divario dimensionale come frattura economica e sociale
Il divario dimensionale rappresenta uno dei nodi più delicati dell’impatto dell’intelligenza artificiale sull’economia italiana poiché la diffusione dell’IA risulta molto più elevata nelle imprese di grandi dimensioni e ciò non sorprende, perché le grandi imprese dispongono più facilmente di dati strutturati, competenze interne, capacità di investimento, funzioni dedicate all’innovazione, accesso a consulenze specialistiche e possibilità di assorbire i costi iniziali di sperimentazione e riorganizzazione.
Nel contesto italiano, però, questa differenza assume una rilevanza particolare, perché il sistema produttivo nazionale è fondato in larga parte su piccole e medie imprese, spesso inserite in filiere territoriali, distretti industriali e reti produttive complesse. Se l’IA diventa accessibile solo alle imprese maggiori, essa rischia di ampliare il divario competitivo interno, producendo una crescita duale nella quale una parte del Paese accelera e un’altra resta ferma o procede con ritardo.
Per evitare questo esito, la politica economica deve considerare l’adozione dell’IA nelle PMI non come questione privata delle singole imprese, ma come tema nazionale di politica industriale. Servono piattaforme condivise, incentivi mirati, formazione manageriale, centri di trasferimento tecnologico, consorzi tra imprese, servizi digitali accessibili, strumenti di credito e accompagnamento operativo. L’intelligenza artificiale diventa leva di crescita nazionale solo se riesce a penetrare nel tessuto produttivo reale, e non soltanto nei vertici più capitalizzati dell’economia.
Lavoro e trasformazione delle mansioni
L’impatto sul lavoro merita una considerazione specifica, perché l’intelligenza artificiale presenta una caratteristica nuova rispetto a molte precedenti tecnologie: essa può svolgere compiti a elevato contenuto cognitivo, incidendo su attività che fino a pochi anni fa erano considerate relativamente protette dall’automazione. Ciò non significa che il lavoro umano sia destinato a scomparire, ma che cambierà la composizione delle mansioni e il valore relativo delle competenze.
Il Governatore Panetta haricordato che nella storia tutte le grandi innovazioni tecnologiche hanno reso obsolete alcune professioni nello stesso tempo in cui ne hanno generato di nuove. Anche l’intelligenza artificiale potrebbe seguire questa traiettoria, soprattutto se la crescita di produttività dovesse ridurre costi e prezzi, espandere la domanda, sostenere l’attività economica e favorire l’occupazione, ma la transizione non sarà priva di costi, perché non tutti i lavoratori potranno spostarsi con facilità dalle attività rese meno necessarie verso quelle emergenti.
Il mercato del lavoro tenderà a modificarsi in due direzioni: da un lato, l’IA potrà affiancare le persone nelle attività ripetitive, analitiche o documentali, consentendo loro di concentrarsi sulle funzioni a maggiore valore aggiunto; dall’altro, renderà ancora più rilevanti quelle capacità che restano propriamente umane, come interpretare risultati, esercitare giudizio, assumere responsabilità, garantire affidabilità dei processi, comprendere contesti complessi, negoziare significati e valutare conseguenze etiche e sociali delle decisioni.
Il rischio è che i benefici della trasformazione si concentrino sui lavoratori più qualificati, mentre coloro che possiedono competenze più fragili o mansioni più esposte possano subire una perdita di centralità professionale, quindi l’IA non produce soltanto un problema di occupazione, ma soprattutto un problema di qualità del lavoro, distribuzione delle opportunità e giustizia sociale della transizione.
Formazione e capitale umano come condizioni della crescita
Affinché l’intelligenza artificiale diventi una leva di crescita diffusa e non un fattore di polarizzazione, la formazione deve essere considerata come una infrastruttura economica essenziale. Non basta introdurre strumenti tecnologici nelle imprese se i lavoratori, i dirigenti, i professionisti e gli amministratori non sono messi nelle condizioni di comprenderli, utilizzarli criticamente, integrarli nei processi e governarne i limiti.
La formazione richiesta dall’IA non coincide con una generica alfabetizzazione digitale, ma riguarda competenze più profonde: capacità di lavorare con i dati, comprendere la logica dei sistemi automatici, valutare l’affidabilità degli output, riconoscere errori e distorsioni, integrare il suggerimento algoritmico con il giudizio professionale, riorganizzare processi e assumere responsabilità in ambienti ibridi uomo-macchina. È in questa direzione che si giocherà una parte rilevante della competitività italiana.
La politica pubblica dovrebbe quindi orientarsi verso programmi di riqualificazione continua, rafforzamento dell’istruzione tecnica superiore, collaborazione tra imprese e università, sostegno alla formazione nelle PMI e strumenti di accompagnamento per i lavoratori più esposti. Se la formazione resta affidata alla sola iniziativa individuale o alla capacità delle imprese più forti, l’IA accentuerà le disuguaglianze; se invece diventa una politica nazionale, può trasformarsi in strumento di inclusione produttiva.
Prezzi, margini e distribuzione del valore
Un ulteriore profilo riguarda la distribuzione dei benefici economici prodotti dall’intelligenza artificiale. L’aumento della produttività può tradursi in minori costi, prezzi più contenuti, margini più elevati, salari migliori o nuovi investimenti, ma la direzione concreta dipende dalla struttura dei mercati, dal grado di concorrenza, dalla forza contrattuale dei lavoratori e dalla capacità delle istituzioni di orientare la crescita verso obiettivi socialmente sostenibili.
Le imprese che adottano l’IA possono attendersi guadagni di efficienza e, in alcuni casi, aumenti più contenuti dei prezzi di vendita; ciò potrebbe contribuire, nel medio periodo, a moderare alcune pressioni inflazionistiche, ma non garantisce automaticamente una distribuzione equa del valore generato. Se i benefici vengono trattenuti prevalentemente dai soggetti più forti, la produttività può crescere senza produrre un corrispondente miglioramento della condizione dei lavoratori o dei consumatori.
Per questa ragione, l’intelligenza artificiale deve essere inserita anche in una riflessione sui rapporti tra produttività, salari, profitti e investimenti. Una crescita tecnologica che aumenta soltanto la redditività di alcuni attori senza ampliare le opportunità sociali rischia di rafforzare le disuguaglianze; una crescita accompagnata da formazione, contrattazione, innovazione organizzativa e politiche industriali può invece contribuire a costruire un nuovo equilibrio tra efficienza economica e sviluppo civile.
Pubblica amministrazione, dati e competitività nazionale
L’impatto dell’IA sull’economia nazionale non riguarda soltanto le imprese private, ma coinvolge direttamente anche la pubblica amministrazione, poiché la qualità dei servizi pubblici, dei procedimenti, della giustizia, della sanità, del fisco, degli appalti, delle autorizzazioni e delle infrastrutture informative condiziona la produttività complessiva del sistema economico. Una PA lenta, frammentata e scarsamente interoperabile può ridurre i benefici dell’innovazione privata, viceversa una PA digitale, competente e capace di utilizzare l’IA in modo trasparente può invece diventare un moltiplicatore di produttività nazionale.
L’intelligenza artificiale può sostenere l’amministrazione nell’analisi dei dati, nella semplificazione dei procedimenti, nell’individuazione di anomalie, nella gestione documentale, nel supporto alle decisioni e nella qualità dei servizi resi a cittadini e imprese, ma anche in questo caso il principio fondamentale deve essere quello della responsabilità pubblica. L’IA non può sostituire la decisione amministrativa né rendere opaco il procedimento, ma deve rafforzarne tracciabilità, efficienza e verificabilità.
La competitività italiana dipenderà quindi anche dalla capacità dello Stato di diventare infrastruttura intelligente della transizione, non solo regolatore esterno. Ciò richiede dati pubblici di qualità, interoperabilità, sicurezza informatica, formazione dei funzionari, chiarezza delle responsabilità e una governance capace di evitare che l’automazione amministrativa si trasformi in nuova burocrazia algoritmica.
Il rischio di nuove disuguaglianze
L’intelligenza artificiale può aumentare la produttività, ma non garantisce automaticamente che tale aumento sia distribuito in modo equilibrato. Può rafforzare le imprese più grandi, i lavoratori più qualificati, i territori già avanzati e le amministrazioni più capaci, lasciando indietro proprio coloro che avrebbero maggiore bisogno di innovazione per recuperare competitività e inclusione.
In Italia questo rischio è particolarmente elevato perché le fratture esistenti sono già profonde: divari territoriali tra Nord e Sud, differenze dimensionali tra grandi imprese e PMI, squilibri generazionali, ritardi nelle competenze digitali, disomogeneità della pubblica amministrazione e diversa capacità di accesso all’innovazione. L’IA non crea da sola queste disuguaglianze, ma può amplificarle se viene adottata senza politiche compensative e senza una strategia nazionale di diffusione.
Il compito delle istituzioni non è frenare l’innovazione, ma impedire che essa diventi patrimonio esclusivo dei soggetti più forti. Governare l’IA significa renderla accessibile, comprensibile, verificabile e socialmente orientata; significa accompagnare le imprese minori, proteggere i lavoratori più esposti, formare le persone, ridurre i divari territoriali e trasformare la crescita tecnologica in crescita civile.
Opportunità o rischio secondo l’attuazione dell’IA
Le Considerazioni finali del Governatore della Banca d’Italia e la Relazione annuale sul 2025 indicano che l’intelligenza artificiale è ormai una componente strutturale della nuova economia, destinata a incidere sulla produttività, sul lavoro, sulle imprese, sui prezzi, sugli investimenti e sulla collocazione internazionale dei sistemi produttivi. Per l’Italia essa rappresenta una possibilità concreta di rilancio, ma anche una prova di maturità istituzionale e sociale.
Il Paese può utilizzare l’IA per affrontare una delle sue debolezze storiche, ossia la bassa crescita della produttività, ma potrà farlo soltanto se saprà evitare che la tecnologia produca una modernizzazione selettiva, concentrata in poche imprese, pochi territori e pochi profili professionali. La produttività generata dall’intelligenza artificiale deve diventare produttività diffusa, e ciò richiede formazione, investimenti, politiche industriali, infrastrutture digitali, trasferimento tecnologico e una pubblica amministrazione capace di accompagnare il cambiamento.
La vera questione, dunque, non è se l’IA cambierà l’economia italiana, ma se l’Italia saprà governare tale cambiamento. Se lasciata alla sola dinamica del mercato, l’intelligenza artificiale potrà aumentare efficienza e disuguaglianze nello stesso tempo; se assunta come parte di una politica economica nazionale, potrà invece diventare una leva di sviluppo, inclusione e rinnovamento produttivo. È in questa alternativa che si colloca la sfida indicata dalle Relazioni finali del Governatore: trasformare l’innovazione tecnologica in crescita civile, affinché la produttività non diventi privilegio di pochi, ma fondamento di un nuovo patto tra economia, lavoro e società.
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