Autori: Antonio Minniti, Professore Associato di Economia presso l’Università di Bologna, Klaus Prettner, Professore di Economia presso la Wu Vienna University of Economics and Business, Francesco Venturini, Permanent Visiting Fellow presso l’Istituto Nazionale di Ricerca Economica e Sociale; Professore Associato di Economia presso l’Università di Perugia, e David Bloom, Clarence James Gamble Professor di Economia e Demografia presso l’Università di Harvard.
La rapida ascesa dell’intelligenza artificiale (IA) sta rimodellando i sistemi di produzione e sollevando preoccupazioni fondamentali sul futuro del lavoro (ad esempio Korinek e Stiglitz 2019, Webb 2019, Prytkova et al. 2024). L’IA supporterà principalmente il lavoro umano o lo renderà superfluo? Chi trarrà vantaggio da questa trasformazione: i lavoratori o i proprietari di capitale? E tra i lavoratori, chi se la caverà relativamente meglio: i più qualificati o i meno qualificati?
Sebbene queste questioni dominino gran parte del dibattito pubblico sull’IA, le prove empiriche solide rimangono limitate. In un recente articolo (Minniti et al. 2025) offriamo nuove prospettive su come l’innovazione legata all’IA influenzi la distribuzione del reddito tra lavoro e capitale, e tra diverse classi di competenze del lavoro, nelle regioni europee.
I risultati mostrano che le regioni con un più intenso processo di brevettazione dell’IA tendono a registrare un calo della quota di reddito da lavoro, soprattutto nelle aree con una solida base industriale. Questo andamento indica che l’IA agisce come un’innovazione orientata al capitale, spostando sempre più i rendimenti dal progresso tecnologico al capitale.
Se non si interviene con politiche mirate, questa tendenza potrebbe aggravare le disuguaglianze esistenti e porre sfide a lungo termine alla coesione sociale nelle economie avanzate.
Innovazione dell’intelligenza artificiale, competenze e cambiamento nella distribuzione del reddito
Esaminiamo la relazione tra l’innovazione guidata dall’intelligenza artificiale e la quota di lavoro utilizzando dati provenienti da 238 regioni in 21 paesi europei, che coprono il periodo 2000-2017. Questa prospettiva regionale è essenziale, poiché le differenze nella struttura industriale, nel livello di istruzione e nelle dinamiche di innovazione locale mediano fortemente gli effetti del cambiamento tecnologico.
Misuriamo l’innovazione nell’intelligenza artificiale attraverso un dataset di nuova costruzione di brevetti correlati all’intelligenza artificiale, tra cui tecnologie come l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale, i metodi di elaborazione delle immagini e così via. Questi dati sono collegati a indicatori regionali dettagliati su occupazione, salari e valore aggiunto, disaggregati per livello di competenza.
I risultati rivelano una solida e statisticamente significativa associazione negativa tra l’intensità dei brevetti di IA e la quota di reddito da lavoro. Un raddoppio dell’intensità dei brevetti di IA è associato a una riduzione da 0,5 a 1,6 punti percentuali della quota di lavoro. La Figura 1 illustra questo sviluppo, mostrando l’intensità di IA nelle regioni europee (riquadro di sinistra) e la variazione cumulativa della quota di lavoro tra il 2000 e il 2017 (riquadro di destra). Nelle regioni con una maggiore intensità di IA, la quota di reddito da lavoro ha teso a diminuire durante l’intero arco di tempo.
Figura 1
Nota : il lato sinistro del grafico riporta l’intensità di brevettazione regionale dell’IA, definita come vantaggio comparato tecnologicamente rivelato, calcolato come il numero medio di brevetti di IA rispetto a quello degli altri brevetti depositati nella regione tra il 2000 e il 2017. Il valore risultante viene quindi espresso come rapporto con la stessa misura per le altre regioni. Se l’indice è maggiore di 1, la regione è specializzata nella brevettazione dell’IA. Il lato destro mostra la variazione cumulativa della quota di lavoro tra il 2000 e il 2017, espressa in punti percentuali.
È fondamentale che il calo della quota di lavoro non sia uniforme all’interno della forza lavoro. Abbiamo riscontrato che i lavoratori con qualifiche medie e alte subiscono le riduzioni più significative della loro quota di reddito, principalmente a causa della compressione salariale piuttosto che delle variazioni dell’occupazione. Al contrario, la quota di lavoro dei lavoratori poco qualificati diminuisce meno, in gran parte a causa della moderata crescita dell’occupazione in questo segmento, che compensa in parte la stagnazione o il calo dei salari. Questi andamenti suggeriscono che l’intelligenza artificiale sta rimodellando il mercato del lavoro non solo tra lavoro e capitale, ma anche all’interno del lavoro, ridistribuendo i rendimenti tra i gruppi di competenze (si veda anche Bloom et al. 2024 e 2025 per un quadro teorico coerente con questi risultati).
È importante sottolineare che non osserviamo guadagni proporzionali nella produttività del lavoro che potrebbero compensare questi cambiamenti distributivi. In questo contesto, l’intelligenza artificiale non solo aumenta l’efficienza, ma rialloca anche i guadagni derivanti dall’innovazione, amplificando la quota di reddito destinata al capitale.
Dalla sostituzione di routine alla compressione delle competenze: ripensare la polarizzazione
Sebbene il declino della quota di lavoro sia iniziato molto prima dell’avvento dell’intelligenza artificiale, i dati suggeriscono che l’innovazione in questo campo stia rafforzando e accelerando questa tendenza. Storicamente, il progresso tecnologico ha spesso integrato il lavoro qualificato, sostituendo compiti di routine poco qualificati. Al contrario, l’intelligenza artificiale moderna è sempre più in grado di replicare il lavoro cognitivo, espandendo la portata dell’automazione a occupazioni altamente e mediamente qualificate.
Questo cambiamento è particolarmente evidente nell’economia dei servizi. Le applicazioni di intelligenza artificiale sono ora utilizzate nel diritto, nella finanza, nella logistica, nella pubblica amministrazione e in altri settori impiegatizi precedentemente considerati resistenti all’automazione. Di conseguenza, l’attuale ondata di innovazione non si conforma alla narrazione classica della sostituzione di posti di lavoro poco qualificati seguita dall’aggiornamento delle competenze. Osserviamo invece segnali di compressione salariale nella parte alta e media della distribuzione delle competenze.
L’effetto netto è una nuova forma di polarizzazione del mercato del lavoro, che non necessariamente avvantaggia i lavoratori altamente qualificati come nelle passate ondate di cambiamento tecnologico. Piuttosto, i dati indicano una ridistribuzione del valore economico a scapito del lavoro in generale, con effetti particolarmente negativi per coloro che in precedenza erano rimasti isolati dalla disruption tecnologica. Ciò si verifica anche in un contesto in cui l’intelligenza artificiale aumenta la produttività media e la crescita economica (ad esempio, Acemoglu 2025).
Nel contesto europeo, dove aumentano le preoccupazioni per la stagnazione salariale, la disuguaglianza e il malcontento politico, questa dinamica in evoluzione richiede molta attenzione.
Implicazioni politiche
Gli effetti economici della diffusione dell’IA non sono deterministici: i risultati distributivi dipenderanno da come i decisori politici risponderanno all’implementazione e al crescente utilizzo di questa tecnologia. Per mitigare gli effetti negativi sul lavoro, è fondamentale investire nel capitale umano, in particolare attraverso lo sviluppo di sistemi di apprendimento permanente e programmi di formazione professionale che forniscano ai lavoratori le competenze necessarie per la transizione verso ruoli complementari all’IA.
Parallelamente, i sistemi fiscali devono adattarsi al mutevole equilibrio tra lavoro e capitale. Man mano che il capitale cattura sempre più i rendimenti della produzione, si potrebbero sviluppare quadri fiscali per garantire equità e sostenibilità delle entrate. Potenziali politiche potrebbero ridurre la tassazione del lavoro e passare a una tassazione (più elevata) dell’inquinamento, che presenta esternalità negative che sarebbe comunque efficiente ridurre; una tassazione (più elevata) della terra, la cui offerta è fissata in modo che la sua tassazione non sia distorsiva; e una tassazione (più elevata) dei consumi, che continueranno a crescere in presenza di una crescita economica guidata dall’intelligenza artificiale (per una discussione dettagliata di tali politiche, si veda Prettner e Bloom 2020, in particolare il Capitolo 7). Inoltre, per evitare di rafforzare le disparità geografiche, la politica economica potrebbe promuovere attivamente la diffusione delle tecnologie di intelligenza artificiale tra regioni e settori. Ampliare l’adozione dell’intelligenza artificiale può contribuire a garantire che gli incrementi di produttività non siano limitati a pochi hub di innovazione, ma contribuiscano invece a una crescita inclusiva ed equilibrata a livello regionale.
Se gestita in modo efficace, l’intelligenza artificiale potrebbe aumentare sensibilmente il benessere economico aggregato. Senza un adeguato intervento politico, tuttavia, potrebbe rafforzare le divisioni strutturali, tra lavoro e capitale e tra regioni centrali e periferiche.
Riferimenti
Acemoglu, D (2025), “La semplice macroeconomia dell’IA”, Economic Policy 40: 13–58.
Bloom, DE, K Prettner, J Saadaoui e M Veruete (2024), “ L’espansione dell’intelligenza artificiale probabilmente ridurrà la disuguaglianza dei guadagni ”, VoxEU.org, 18 ottobre.
Bloom, DE, K Prettner, J Saadaoui e M Veruete (2025), “Intelligenza artificiale e il premio di competenza”, Finance Research Letters 81, 107401.
Korinek, A e JE Stiglitz (2019), “Intelligenza artificiale e le sue implicazioni per la distribuzione del reddito e la disoccupazione”, in Agrawal, Gans e Goldfarb (a cura di), The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda, University of Chicago Press.
Minniti, A, K Prettner e F Venturini (2025), “Innovazione dell’intelligenza artificiale e quota di lavoro nelle regioni europee”, European Economic Review 177, 105043.
Prettner, K e D Bloom (2020), Automazione e le sue conseguenze macroeconomiche: teoria, prove e impatti sociali , Academic Press.
Prytkova, E, F Petit, D Li, S Chaturvedi e T Ciarli (2024), “L’impatto occupazionale delle tecnologie digitali emergenti”, CESifo Working Paper 10955.
Webb, M (2019), “L’impatto dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro”, SSRN Working Paper 3482150.
In un’epoca che corre verso l’artificializzazione totalitaria del mondo, Luciano Boi e Stefano Isola pongono la domanda essenziale: quale sarà il posto dell’uomo nella società futura? La direzione dei mutamenti in atto sta conducendo, infatti, verso una crescente marginalizzazione del contributo umano dagli accadimenti significativi dell’esistenza, esiliando l’uomo nel “regno dell’insignificanza”, alla periferia di un universo rifondato sull’imperio degli algoritmi, sul “non pensiero” dell’intelligenza artificiale, sulla volontà di potenza di macchine che simulano intenzioni e decisioni umane, rovesciando il principio di utilità della tecnica in quello di utilità per la tecnica.
Il “regno dell’insignificanza” è quello dove i corpi sono sostituiti dai profili; le relazioni dalle connessioni; la comunità dalla community; la città dalla smart city; la politica dalla governance; la scuola dall’eduverso; il linguaggio dal messaggio; le professioni dai robot.
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