L’intelligenza artificiale potrebbe aggiungere solo lo 0,5% al PIL globale entro il 2030, avverte un recente rapporto. Ma dietro questo numero, che sembra prudente, si nasconde un mondo in fermento. Non è solo una questione di tecnologia da adottare: è il modo in cui le aziende la useranno, come trasformeranno i loro processi, a decidere se quella crescita sarà timida o rivoluzionaria. Cambierà il lavoro, la distribuzione della ricchezza, e soprattutto il volto stesso dell’economia. Quelle trasformazioni non sono fantascienza, ma dipendono da scelte concrete e scatti decisivi. Il vero banco di prova è qui, nelle strategie che le imprese stanno già iniziando a mettere in campo.
Tre scenari per l’economia americana al 2030, tra crescita e disuguaglianze
Uno studio guidato da Anton Korinek e altri economisti mette sul tavolo tre possibili scenari per l’economia Usa entro il 2030, valutando l’impatto dell’intelligenza artificiale su crescita, occupazione e reddito. Nel primo scenario, detto “modest change”, il PIL cresce di poco, solo l’1,6% in più rispetto a un’economia senza IA. La crescita annua passa dal 2% al 2,4%, con variazioni quasi nulle nella disoccupazione.
Nel secondo, “substantial change”, l’IA spinge il PIL verso un incremento più deciso, attorno all’8,3%, con un tasso di crescita annuo che arriva al 5,4%. Qui si vedono però disparità più marcate: i salari di chi fa lavori manuali o di servizio salgono quasi del 6%, mentre quelli dei lavori cognitivi scendono un po’. L’economia guadagna in produttività, ma i vantaggi non sono distribuiti in modo uniforme.
Lo scenario più estremo, “extreme change”, prevede una crescita del PIL superiore al 32%, con un tasso annuo quasi del 15,5%. Questo significherebbe raddoppiare il reddito pro capite in pochi anni. Ma attenzione: il salario medio dei lavoratori cognitivi scenderebbe dell’11,5%, e la loro disoccupazione salirebbe al 17,9%, con un tasso complessivo dell’11,9%. Insomma, anche con più ricchezza in giro, una fetta importante di lavoratori rischierebbe di restare indietro.
Ricchezza che cresce, ma chi ci guadagna davvero?
Un punto fondamentale riguarda come viene divisa la ricchezza tra lavoro e capitale nei diversi scenari. Partendo da un’economia in cui il lavoro prende circa il 60% del reddito e il capitale il 40%, nello scenario estremo la produzione totale sale a 132 unità, ma la quota destinata al lavoro scende al 45%. Tradotto: i lavoratori, nel complesso, guadagnerebbero più o meno la stessa cifra di oggi, nonostante la crescita generale. Il capitale, invece, passerebbe da 40 a oltre 72, un aumento superiore all’80%.
Questa dinamica cambia la mappa dell’occupazione. In particolare, i lavori cognitivi vedrebbero calare sia posti che salari, mentre quelli manuali e di servizio, più difficili da automatizzare, guadagnerebbero terreno e stipendio, con aumenti fino al 33,6%. Elettricisti, infermieri, operai potrebbero così migliorare la loro posizione rispetto a professioni finora considerate più qualificate.
Resta però una domanda aperta: chi possiede il capitale che si arricchisce con questa trasformazione? La proprietà delle infrastrutture tecnologiche — dai data center ai chip — pesa molto sulla distribuzione della nuova ricchezza. Gli economisti ipotizzano un possibile trasferimento di circa il 9% del PIL per sostenere i lavoratori cognitivi, ma riconoscono che realizzare una cosa del genere non sarà affatto semplice, tra politica e interessi in gioco.
L’adozione dell’IA nelle aziende: la vera sfida per il cambiamento
Il punto più importante, sottolinea il paper e confermano le esperienze sul campo, è la distanza tra quello che la tecnologia può fare e quanto davvero cambia il lavoro nelle imprese. A metà 2026, l’IA è usata solo nel 10% dei casi in cui sarebbe già possibile sfruttarla. Nei vari scenari, questa quota dovrebbe salire dal 20% al 60% entro il 2030, ma la maggior parte delle aziende rimane su livelli bassissimi, intorno all’1% di sfruttamento reale.
Spesso l’uso dell’IA si limita a compiti come scrivere email, riassumere testi o fare bozze di presentazioni, senza toccare davvero i processi di lavoro. L’adozione varia molto da settore a settore e da regione a regione. Alcune imprese sperimentano in fretta, coinvolgono piccoli gruppi e aggiornano i processi in modo agile. Altre invece si bloccano in lunghe procedure burocratiche e discussioni su chi deve fare cosa.
Non basta saper usare gli strumenti digitali o saper chiedere le cose giuste ai modelli: serve soprattutto la capacità di ripensare il lavoro, eliminare passaggi inutili e riassegnare responsabilità. Questa trasformazione tocca anche equilibri di potere e responsabilità personali, elementi che possono rallentare i cambiamenti anche se non ci sono resistenze ideologiche esplicite.
Diffusione rapida dell’IA tra le persone, ma lentezza nelle aziende
L’intelligenza artificiale si sta diffondendo velocemente tra gli utenti singoli, ma incontra ostacoli quando si tratta di cambiare le strutture più grandi. Usare ChatGPT o simili da soli costa poco e non richiede di modificare il lavoro altrui. Ridisegnare un processo aziendale, invece, richiede coordinamento, risorse, modifiche ai sistemi informativi, procedure e ruoli.
Questi cambiamenti sono più costosi e richiedono che i benefici siano condivisi tra più persone. Non sempre succede spontaneamente, e questo può creare tensioni. Per capire davvero quanto l’IA inciderà sull’economia, bisogna guardare a come viene adottata nei processi aziendali, più che all’uso individuale.
Lo studio segnala che gli stessi intervistati negli Usa pensano che entro il 2030 l’IA sarà usata almeno al 40% della sua capacità tecnica. Un dato che mette in luce il divario possibile tra quello che la tecnologia potrebbe fare e quello che si farà davvero.
Cosa tenere d’occhio per capire come andrà l’economia con l’IA
Il lavoro dell’Anthropic Institute offre una buona guida su quali indicatori seguire. Prima di tutto, quanto velocemente migliorano le capacità dei modelli di IA e, soprattutto, quanto in fretta queste capacità vengono messe a frutto nei processi produttivi.
Un altro elemento chiave riguarda la direzione dell’adozione: l’IA servirà più a far crescere il lavoro umano o a sostituirlo? Nasceranno nuovi ruoli e opportunità o molti lavoratori dovranno reinventarsi? Tempi ed efficacia con cui persone e organizzazioni si adatteranno peseranno molto sugli scenari possibili.
Se l’uso dell’IA cresce ma la produttività resta bassa, vorrà dire che il cambiamento organizzativo fatica a decollare. Se invece aumento di diffusione e produttività andranno di pari passo, sarà segno che le aziende stanno davvero spingendo sull’innovazione.
Chi è dentro le aziende ha strumenti concreti: sperimentare con attenzione, riprogettare i processi, misurare i risultati. E soprattutto non deve vedere l’IA come un semplice strumento da dare ai dipendenti, ma come un’occasione per ripensare il modo stesso di lavorare.