Quanto produce davvero l’intelligenza artificiale quando entra nelle imprese e, soprattutto, dove finiscono i guadagni di produttività? È la domanda da cui parte il Comitato per l’economia dell’intelligenza artificiale, istituito al Cnel e presieduto da Renato Brunetta, con Rosario Cerra, presidente del Centro Economia Digitale, come coordinatore scientifico.
A illustrarne obiettivi e metodo sono gli stessi Brunetta e Cerra in un intervento sul Foglio, “Il dividendo dell’intelligenza artificiale”. La tesi è che mentre il confronto internazionale si concentra sulla potenza dei modelli, sulla loro velocità di sviluppo e sui rischi, resta ancora largamente da costruire una misura pubblica dei loro effetti sull’economia reale.
Le statistiche, osservano, dicono quante imprese adottano l’AI, molto meno su cosa accade dopo: quanto cresce la produttività, come cambia l’occupazione, quali effetti si producono sui salari e soprattutto come viene distribuito il valore creato.
È su questo terreno che lavorerà il Comitato Cnel. Il decreto istitutivo gli affida la costruzione di una base pubblica di evidenze sugli effetti economici dell’intelligenza artificiale, distinta per territori, settori, dimensione delle imprese, genere e generazioni. Il Comitato non avrà funzioni regolatorie e produrrà un rapporto annuale per Parlamento e Governo, un cruscotto di indicatori raccordato agli standard Ocse e note di evidenza.
Il concetto centrale è quello del “dividendo dell’intelligenza artificiale”. Un’ora risparmiata grazie all’AI, scrivono Brunetta e Cerra, può tradursi in maggiore produzione, formazione, salario, tempo liberato oppure in minore occupazione e maggiori margini. A decidere l’esito non è soltanto la tecnologia, ma il modo in cui viene introdotta nelle imprese, insieme a concorrenza, competenze e contrattazione.
Per “ripartizione del dividendo” i due autori intendono quindi una distribuzione “efficiente, profittevole, inclusiva” dei guadagni di produttività. Il punto non è frenare l’adozione dell’AI, ma capire quale valore genera e chi ne beneficia.
Il riferimento internazionale è l’AI Economics Institute britannico, istituito dal Tesoro e dal Department for Science, Innovation and Technology e presieduto dal Nobel Simon Johnson. Il modello italiano, però, punta sulla specificità del Cnel: la presenza delle parti sociali e l’Archivio nazionale dei contratti collettivi, che dovrebbe permettere di osservare le trasformazioni anche attraverso salari, mansioni e relazioni industriali.
Il Comitato guarderà inoltre non soltanto a quanta AI viene utilizzata, ma a quale tipo di cambiamento produce. Brunetta e Cerra richiamano Daron Acemoglu, David Autor e Johnson, che distinguono tra tecnologie che aumentano il rendimento del lavoro o del capitale, automatizzano compiti, livellano le competenze oppure ne creano di nuovi. È quest’ultima forma, sottolineano, quella più chiaramente favorevole al lavoro.
Un secondo fronte sarà quello della dipendenza tecnologica. L’adozione dell’AI può rendere un’impresa più efficiente e nello stesso tempo più dipendente dal fornitore del modello o dell’infrastruttura. Portabilità dei dati, costi di passaggio da un fornitore all’altro e disponibilità di alternative diventeranno così indicatori per misurare concretamente anche la cosiddetta sovranità tecnologica.
L’ambizione finale è arrivare dalla misura alla contrattazione. Brunetta e Cerra richiamano il Protocollo sulla politica dei redditi del 1993: allora il parametro condiviso era l’inflazione programmata; oggi, sostengono, occorre costruire un parametro pubblico attorno al valore generato dall’intelligenza artificiale.
Il Comitato dovrà misurarlo. Come dividerlo tra salario, profitto, formazione o tempo spetterà invece a imprese, lavoratori e istituzioni.
Il primo rapporto è atteso nel 2027. “Un patto può distribuire, anche in maniera conflittuale, soltanto ciò che è stato misurato”, è la conclusione dell’intervento.