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L'AI potrebbe (finalmente) alzare la produttività italiana, ma è una strada difficile
Il governatore della Banca d'Italia Fabio Panetta ha detto che un'adozione diffusa dell'intelligenza artificiale potrebbe alzare la crescita della produttività del lavoro in Italia di oltre un punto percentuale l'anno. Lo ha affermato il 21 settembre in un intervento da remoto alla decima conferenza annuale di ricerca organizzata a Kiev dalla banca centrale ucraina e da quella polacca. La stima, riferita da Panetta, arriva dalla ricerca interna di Bankitalia sulla rete produttiva italiana, ed è condizionata fin dalla prima riga: senza una diffusione ampia dell'AI, quel punto percentuale resta un tetto teorico.
La produttività del lavoro italiana è sostanzialmente ferma dal 2000, con un calo medio dello 0,6% l'anno tra il 2007 e il 2017 e una flessione dell'1,4% nel 2024, unico segno negativo tra le grandi economie europee, insieme al Regno Unito. Le cause sono note da anni: imprese piccole e frammentate, bassa digitalizzazione, carenza di competenze tecniche, gli stessi ostacoli che hanno già impedito all'Italia di sfruttare le ondate tecnologiche precedenti.
Panetta stesso, nel testo dell'intervento, non parla di un guadagno automatico. Cita due percorsi distinti che l'adozione dell'AI può seguire: l'automazione, che sostituisce compiti già svolti dai lavoratori e sposta reddito verso il capitale, oppure la creazione di nuovi compiti, che aumenta la domanda di competenze e lascia ai lavoratori una quota più piena dei guadagni di produttività. Quale dei due prevarrà, per l'Italia, dipenderà da scelte che la ricerca di Bankitalia non fissa in anticipo.
Lo stesso discorso lega l'adozione al posizionamento internazionale: i paesi che integrano l'AI prima, scrive Panetta, potrebbero assicurarsi un vantaggio di produttività duraturo, ampliare le proprie quote di mercato globale e attrarre più investimenti, mentre gli altri rischiano un calo di competitività relativa. È la stessa logica che ha già penalizzato l'Italia nelle transizioni tecnologiche precedenti, quando la frammentazione del tessuto produttivo ha rallentato la diffusione degli strumenti digitali rispetto a Germania, Francia e Spagna. Va aggiunto che, comunque, quegli stessi paesi hanno a loro volta un gran numero di PMI e un tessuto produttivi con più somiglianze che differenze rispetto all'Italia.
Il quadro macro del 2026 non aiuta la partenza. Un rapporto dell'Ocse colloca la crescita del Pil italiano allo 0,4% nel 2026, ultima tra le grandi economie del G20 e sotto lo 0,8% dell'area euro, in un anno in cui gli investimenti in AI stanno già spostando risorse e capitali verso le economie che adottano più in fretta, secondo lo stesso intervento di Panetta. Un Paese che parte da una produttività ferma da vent'anni ha meno margine per assorbire il ritardo che si accumula in una fase di transizione tecnologica veloce.
La condizione posta da Panetta, "un'adozione diffusa", è il punto su cui l'Italia ha già fallito con le tecnologie precedenti: le PMI frammentate, la bassa digitalizzazione e il deficit di competenze sono gli stessi ostacoli di sempre, quelli che hanno già tenuto la produttività italiana ferma mentre altri Paesi europei crescevano a doppia cifra nello stesso periodo. Solo il 51% delle PMI italiane investe in formazione, e le piccole imprese restano spesso senza le competenze per farlo. Senza una correzione su questi fronti, il punto percentuale indicato da Bankitalia resta una stima di quello che potrebbe succedere, non una previsione di quello che succederà.
Il deficit di competenze pesa quanto quello industriale: la carenza di personale specializzato in Italia peggiora di anno in anno, e un tecnico su due assegnato a ruoli AI resta introvabile mentre le aziende continuano a cercarlo. È il tipo di collo di bottiglia che trasforma una stima di crescita potenziale in un traguardo mancato, come già successo con le ondate tecnologiche precedenti.
La produttività ferma è legata alla stagnazione dell'economia e degli stipendi italiani, e nessuna tecnologia