L’incontro con Michael Spence ha offerto una lettura integrata dell’intelligenza artificiale all’interno di una trasformazione strutturale dell’economia globale, evidenziando come AI, crescita e benessere non possano essere analizzati separatamente.
Un’economia globale che non tornerà com’era prima
La discussione ha collocato l’AI in un contesto caratterizzato da shock ricorrenti — pandemie, guerre, tensioni geopolitiche, crisi energetiche e climatiche — ormai sufficientemente intensi da modificare in modo permanente l’architettura economica globale. Si sta passando da un modello centrato sull’efficienza e sull’ottimizzazione delle catene globali del valore a uno in cui resilienza, sicurezza economica e diversificazione diventano criteri strutturali. Questo cambiamento non appare ciclico, ma strutturale. Parallelamente, si indeboliscono alcuni fattori che avevano sostenuto la crescita negli ultimi decenni: l’espansione dell’offerta globale di lavoro rallenta, le popolazioni invecchiano, la produttività nei servizi — dove si concentra la maggior parte dell’occupazione — rimane debole, in particolare in Europa.
L’AI come acceleratore a vocazione general purpose
L’intelligenza artificiale è parte di una più ampia ondata di accelerazioni scientifiche e tecnologiche, resa possibile dal rapido calo dei costi degli strumenti abilitanti (dal sequenziamento del DNA alle tecnologie computazionali avanzate). L’effetto combinato di breakthrough scientifici e riduzione dei costi amplia drasticamente il perimetro delle opportunità in ricerca, impresa e sostenibilità. Un elemento chiave è la crescente centralità degli asset intangibili — software, dati, proprietà intellettuale — nella creazione di valore. La geografia dell’innovazione, inoltre, non è più limitata a pochi hub: l’attività imprenditoriale ad alta crescita è ormai diffusa su scala globale.
Due livelli della rivoluzione AI
Esiste una distinzione fondamentale tra costruzione dei modelli di frontiera, altamente capital intensive e oggi concentrata principalmente in Stati Uniti e Cina, e l’applicazione diffusa dell’AI nei settori economici, campo molto più aperto e accessibile. Essere fuori dalla competizione sui modelli di frontiera non significa essere fuori dal gioco: la creazione di valore avviene in larga misura nell’adozione e nell’integrazione delle tecnologie nei processi produttivi.
La vera sfida: la diffusione
Gli effetti su occupazione, disuguaglianza e crescita dipendono in modo decisivo dalla capacità di diffusione dell’AI oltre i primi settori adottanti (tecnologia e finanza) verso manifattura, costruzioni, sanità e servizi tradizionali. Se i guadagni di produttività restano concentrati in pochi comparti, il rischio è un aumento delle divergenze di reddito e ricchezza. Se invece la diffusione è ampia, l’impatto macroeconomico e sociale può risultare più equilibrato.
Automazione, agenti e calibrazione della fiducia
L’agentic AI è potente, ma potenzialmente soggetta a errori quando implementata prima di adeguati livelli di test e verifica. Il punto non riguarda una negazione del potenziale di lungo periodo, ma la necessità di una calibrazione della fiducia: in contesti ad alta responsabilità, il modello più efficiente resta quello “human in the loop”: prima bozza generata dall’AI, quindi supervisione umana.
Educazione: da minaccia a strumento
In ambito educativo, l’AI può essere uno strumento di apprendimento ad alto potenziale. Il nodo infatti non è vietarne l’uso, ma definire norme chiare: utilizzo come complemento e non sostituzione, dichiarazione dell’impiego dello strumento, ripensamento delle modalità di valutazione (con maggiore enfasi su discussioni e verifiche orali).
Europa: regolazione e capacità devono procedere insieme
Se l’Europa è percepita come più avanzata sul piano regolatorio, il rischio è uno squilibrio qualora la governance non sia accompagnata da investimenti adeguati in infrastrutture di calcolo, ricerca di base e meccanismi di finanziamento capaci di sfruttare economie di scala.
Una politica equilibrata dovrebbe integrare tre dimensioni:
- gestione dei rischi e degli usi impropri;
- capacità tecnologica e scientifica;
- diffusione ampia delle applicazioni nell’economia reale.
L’incontro ha lasciato aperta una questione di fondo: l’AI può ampliare le opportunità di crescita e accesso ai servizi su scala globale, ma la direzione degli esiti — inclusivi o polarizzanti — dipenderà dalle scelte istituzionali, dalla velocità di diffusione e dalla qualità della governance economica nei prossimi anni.