“L’Enciclica sociale di Papa Leone XIV, Magnifica Humanitas” di Giovanni Scanagatta

“L’Enciclica sociale di Papa Leone XIV, Magnifica Humanitas” di Giovanni Scanagatta

da | Mag 27, 2026 | Attualità, Riflessioni

L’ENCICLICA SOCIALE DI PAPA LEONE XIV MAGNIFICA HUMANITAS

Giovanni Scanagatta*

Il 25 maggio scorso è stata presentata in Vaticano l’Enciclica sociale di Papa Leone XIV, Magnifica Humanitas. Il documento è stato firmato dal Papa il 15 maggio, nella ricorrenza dei 135 anni dell’Enciclica sociale Rerum novarum di Leone XIII.

La scelta del titolo è ben spiegata al numero 1 dell’Enciclica che si riporta qui di seguito.  

“La magnifica umanità creata da Dio si trova oggi di fronte ad una scelta decisiva: innalzare una nuova torre di Babele o edificare la città dove Dio e l’umanità abitano insieme. Ogni generazione riceve in eredità il compito di dare forma al proprio tempo: di far maturare la storia come luogo in cui la dignità di ogni persona sia custodita, la giustizia promossa e la fraternità resa possibile. Ma su ogni epoca incombe il rischio di costruire un mondo disumano e più ingiusto. Là dove l’umanità corre il pericolo di smarrire il proprio volto, noi cristiani alziamo gli occhi verso il Dio che si è fatto carne, sapendo che «solamente nel mistero del Verbo incarnato trova vera luce il mistero dell’uomo». Questa magnifica umanità in Gesù Cristo diventa la Via, la Verità e la Vita, aprendo per ciascuno di noi la strada per crescere verso la pienezza”.

L’Enciclica si compone di 5 capitoli che si sviluppano in 245 punti, più le conclusioni, dedicate al Magnificat della Vergine Maria per illuminare il futuro dell’uomo fatto ad immagine e somiglianza di Dio.

L’Enciclica è prevalentemente dedicata all’Intelligenza Artificiale (IA), ma non solo. Essa contiene anche un efficace excursus della Dottrina Sociale della Chiesa, partendo dalla Rerum novarum di Leome XIII a cui è dedicato molto spazio. Segue poi tutta una parte su tutte le Encicliche sociali dei Papi a cominciare dalla Quadragesimo anno del 1931 di Pio XI fino ad arrivare alla Laudato sì di Papa Francesco e alla Fratelli tutti. Si tratta di un utilissimo Compendio del pensiero sociale della Chiesa che richiama, sia pure con diverse dimensioni, il Compendio del 2004 voluto da Giovanni Paolo II. Ampio spazio viene dedicato anche ai grandi valori della Dottrina sociale della Chiesa che sono lo sviluppo integrale della persona umana, la solidarietà, la sussidiarietà, la destinazione universale dei beni, il bene comune.

Papa Leone mette in guardia dal grave pericolo che sta correndo l’uomo con la sindrome di Babele se non si ha ben chiara la funzione dell’IA che è uno strumento creato dall’uomo e per l’uomo e non viceversa. La visione dell’IA che è destinata a sostituire l’uomo in tutte le sue funzioni, superandolo, è estremamente pericolosa ed errata e traferisce il potere politico agli oligopoli che dominano la tecnologia e i suoi sviluppi. Si tratta del post-umanesimo e del trans-umanesimo attentamente analizzati nell’Enciclica. Pertanto, secondo Papa Leone, il vero problema dell’IA non è tecnologico ma antropologico perché riguarda il futuro dell’uomo con il suoi valori di libertà, responsabilità, dignità, creatività. Per questo l’IA deve essere disarmata: una visione a cui Papa Leone tiene molto fin dall’inizio del suo pontificato (pace disarmata e disarmante).

L’Enciclica affronta anche il problema della crisi del multilateralismo e delle grandi istituzioni internazionali politiche, economiche e sociali nate dopo la seconda guerra mondiale. Bisogna tornare al dialogo e alla pace sapendo che lo sviluppo è il nuovo nome della pace, come ci ricorda la Populorum progressio di Paolo VI del 1967. L’istruzione e la scuola sono gli strumenti fondamentali per educare i giovani ai valori della giustizia e della pace per la costruzione di un mondo migliore.

Il testo insiste sul fatto che la tecnologia non è cattiva in sé, ma non è nemmeno neutrale: riflette gli interessi, i valori e le intenzioni di chi la progetta, la finanzia e la utilizza. Per questo motivo l’IA deve essere orientata al bene comune e al servizio della persona.

Il cuore dell’enciclica è la difesa della dignità umana. Leone XIV ricorda che ogni persona possiede un valore unico e irriducibile, che nessuna macchina può sostituire. L’IA può imitare alcune capacità cognitive, ma non possiede coscienza morale, libertà interiore, relazioni autentiche o capacità di amare. Di conseguenza, il progresso tecnologico non deve mai ridurre l’uomo a semplice dato, consumatore o ingranaggio economico.

Grande attenzione è dedicata al lavoro. Come la rivoluzione industriale trasformò la società dell’Ottocento, così l’IA rischia oggi di creare nuove disuguaglianze, precarietà ed esclusione. Il Papa chiede che i benefici tecnologici siano condivisi da tutti e non concentrati nelle mani di pochi gruppi economici o politici. Invita quindi gli Stati e le istituzioni internazionali a regolamentare le piattaforme digitali, gli algoritmi e i dati, affinché siano strumenti di sviluppo umano integrale e non di sfruttamento.

Un altro tema centrale, come accennato, è la pace. Leone XIV denuncia l’uso dell’intelligenza artificiale nelle guerre, nella sorveglianza e nella manipolazione dell’informazione. L’enciclica insiste sulla necessità di “disarmare l’IA”, cioè sottrarla alle logiche di dominio, controllo e distruzione. Il Papa critica le armi autonome e invita a rafforzare il dialogo internazionale, il multilateralismo e la cooperazione tra i popoli.

Infine, il documento propone una visione positiva e spirituale del futuro: la tecnologia deve aiutare l’uomo a crescere nella fraternità, nella giustizia e nella solidarietà, senza sostituire le relazioni umane né oscurare il rapporto con Dio. L’enciclica si conclude con un forte appello a “rimanere umani”, costruendo una civiltà fondata sulla verità che sola ci rende uomini liberi, sulla responsabilità condivisa e sulla centralità della persona umana.

Roma, 26 maggio 2026

Appendice

Si riporta qui di seguito la sintesi di un modello sviluppato dal Prof. Cesare Imbriani e dal sottoscritto che mostra che l’utilizzo esclusivo, forte e pervasivo dell’IA consente un grande sviluppo della produttività e del reddito pro capite, ma a prezzo di forti disuguaglianze e di sacrificio della dignità della persona umana. Occorre per questo includere nel modello un “vincolo antropologico” per preservare i valori inalienabili della persona che sono la libertà, la responsabilità, la dignità, la creatività. In questo caso si riduce un po’ la crescita del reddito pro capite, ma diminuiscono le disuguaglianze e si favorisce lo sviluppo integrale dell’uomo.

Nell’esercizio vengono simulati tre scenari su un orizzonte di 30 anni, assumendo la popolazione mondiale in lieve declino: −0,2% annuo.

Scenario A

Nello scenario A si suppongono una forte presenza dell’IA, istituzioni deboli (post-umanesimo) e basso vincolo antropologico. Il risultato è una crescita rapida del reddito pro-capite, tra il 2,5 e il 3%, una riduzione progressiva del vincolo antropologico, una stagnazione del benessere. In sintesi, una crescita economica efficiente ma socialmente regressiva. 

Scenario B

Nello scenario B la presenza dell’IA continua ad essere elevata; le istituzioni vengono supposte forti (centralità della persona); il vincolo antropologico è alto. La simulazione fornisce come risultato una crescita del reddito pro capite inferiore a quella dello scenario A, tra l’1,8 e il 2,2%. La centralità della persona risulta stabile, mentre si accresce molto il benessere complessivo. In sintesi, si tratta di uno sviluppo intensivo compatibile con il modello antropologico.  

Scenario C

Nello scenario C la presenza dell’IA è moderata, mentre le istituzioni sono ipotizzate ad un livello elevato. Anche il vincolo antropologico è molto alto. Il risultato della simulazione indica una crescita più lenta, tra l’1 e l’1,3%, una elevata stabilità sociale, una riduzione delle disuguaglianze con accentuato rispetto del vincolo antropologico. In sintesi, un sentiero di meno dinamico ma accettabile, in presenza di un forte rispetto del vincolo antropologico.

Gli esercizi di simulazione controfattuale hanno mostrato che, a parità di intensità di intelligenza artificiale, i sentieri di crescita che rispettano il vincolo antropologico generano un benessere sociale superiore rispetto a quelli che massimizzano il solo reddito pro capite. Questo risultato è coerente con l’approccio delle capabilities di Amartya Sen e con le critiche alla neutralità tecnologica. In un’economia con IA come fattore moltiplicativo, la massimizzazione del reddito pro capite può condurre a sentieri di crescita non ottimali in termini di benessere sociale se viola il vincolo antropologico. Questo è un risultato nuovo, non presente nei modelli standard.

*Professore di Politica economica e monetaria all’Università di Roma “la Sapienza”

“Intelligenza artificiale e possibilità di un modello europeo” di Giovanni Scanagatta e Stefano Sylos Labini

da | Apr 14, 2026 | Riflessioni

INTELLIGENZA ARTIFICIALE E POSSIBILITA’ DI UN MODELLO EUROPEO

 

Giovanni Scanagatta* Stefano Sylos Labini**

 

L’intelligenza artificiale (IA) rappresenta oggi uno dei principali campi di competizione economica e tecnologica globale. Il suo sviluppo è segnato da forti dinamiche oligopolistiche e da un rilevante progresso tecnico che richiede grandi investimenti in ricerca e sviluppo.

I mercati sono dominati da poche grandi imprese che usano prezzi, dimensione e innovazione per difendere la loro posizione accrescendo i profitti e influenzando profondamente la velocità del progresso tecnologico.

La teoria economica offre strumenti utili per interpretare questo fenomeno. Joseph Schumpeter sottolineava come l’innovazione sia guidata da grandi imprese capaci di sostenere ingenti investimenti e di alimentare processi di “distruzione creatrice”. In questa prospettiva, una certa concentrazione del mercato può favorire il progresso tecnologico. Tuttavia, Paolo Sylos Labini evidenziava come l’oligopolio possa anche tradursi in barriere all’entrata e rigidità strutturali che ostacolano il processo di sviluppo.

Il settore dell’IA riflette pienamente questa tensione teorica. Da un lato, gli enormi costi di ricerca, dati e infrastrutture rendono inevitabile la presenza di pochi grandi attori dominanti, soprattutto negli Stati Uniti e in Cina. Dall’altro, il progresso tecnico accumulato da queste imprese crea un vantaggio cumulativo che rende estremamente difficile per nuovi entranti competere su scala globale.

Per l’Europa, il problema non è solo tecnologico, ma anche industriale e politico. Il continente dispone di eccellenze nella manifattura avanzata, nei trasporti, nell’energia e nella robotica, ma manca di piattaforme digitali integrate e di una massa critica comparabile a quella dei principali concorrenti globali.

In questo contesto, una risposta concreta potrebbe essere la creazione di un Consorzio Europeo dell’IA ispirato a esperienze di cooperazione industriale già sperimentate in altri settori strategici. Il consorzio dovrebbe coinvolgere grandi gruppi industriali come Airbus, Mercedes-Benz, Siemens, Alstom, Leonardo, insieme ad altri attori europei nei settori dell’energia, delle telecomunicazioni e del digitale, oltre a centri di ricerca e istituzioni pubbliche.

Dal punto di vista operativo, il consorzio potrebbe articolarsi su alcuni assi strategici principali. In primo luogo, lo sviluppo di infrastrutture comuni di calcolo ad alte prestazioni, con data center distribuiti sul territorio europeo e accessibili anche a piccole e medie imprese e startup innovative. In secondo luogo, la creazione di una piattaforma condivisa di dati industriali, nel rispetto delle normative europee, per alimentare modelli di IA applicati alla manifattura, alla mobilità e alla transizione energetica.

Un terzo ambito riguarda i settori applicativi prioritari: industria, mobilità intelligente, difesa, sanità ed energia. In questi campi, l’Europa possiede già competenze distintive che potrebbero essere potenziate attraverso l’integrazione con tecnologie di intelligenza artificiale. Il consorzio potrebbe inoltre sviluppare standard aperti e interoperabili, riducendo la dipendenza da soluzioni proprietarie extraeuropee.

Sul piano finanziario, un’iniziativa di questa portata richiederebbe investimenti iniziali nell’ordine di decine di miliardi di euro, sostenuti congiuntamente da capitali pubblici europei (ad esempio attraverso programmi comuni) e da contributi privati delle imprese partecipanti. Un modello di governance pubblico-privato garantirebbe sia l’efficienza operativa sia l’allineamento con gli obiettivi strategici dell’Unione.

Sarà fondamentale che il consorzio mantenga un’impostazione aperta, favorendo l’accesso a nuovi entranti. Allo stesso tempo, coerentemente con l’intuizione di Joseph Schumpeter e Paolo Sylos Labini, dovrà essere in grado di concentrare risorse sufficienti per sostenere innovazioni radicali.

Inoltre, va tenuto presente che l’IA ha un impatto energetico significativo e crescente, con i data center che potrebbero consumare oltre il 3% dell’elettricità mondiale entro il 2030. In questo ambito l’Europa è debole, se consideriamo che le importazioni di energia sono pari ad oltre il 50% dei consumi totali. Si pone dunque con maggiore forza e urgenza il problema dell’indipendenza energetica del Vecchio Continente che sta subendo un grave danno sia dalla guerra in Ucraina che intaccato i rapporti con la Federazione Russa, sia dalla guerra in Iran che potrebbe provocare una recessione molto pesante e addirittura una scarsità degli approvvigionamenti energetici. E’ anche vero che se da un lato l’IA consuma tanta energia, dall’altro può ottimizzare l’efficienza energetica in diversi settori, permettendo di conseguire notevoli risparmi di energia. Tuttavia la crescita esponenziale della potenza di calcolo, che raddoppia circa ogni cinque mesi, solleva preoccupazioni sulla sostenibilità energetica a lungo termine.

In conclusione, il rapporto tra oligopolio, progresso tecnico e intelligenza artificiale impone all’Europa una riflessione strategica profonda. La creazione di un consorzio europeo dell’IA rappresenta una possibile sintesi tra esigenze di scala e tutela della concorrenza: un tentativo di costruire un modello di sviluppo autonomo, capace di coniugare efficienza, innovazione e valori democratici. Solo attraverso un’azione coordinata e ambiziosa l’Europa potrà costruire il proprio modello di sviluppo tecnologico e riaffermare il suo ruolo nel nuovo ordine economico globale.

*Professore di Politica economica e monetaria all’Università di Roma “La Sapienza”

**Gruppo Moneta Fiscale

 

“L’offerta di oro: una distinzione fondamentale tra produzione mineraria e riciclo” di Giovanni Scanagatta

da | Apr 9, 2026 | Attualità, Riflessioni

L’OFFERTA DI ORO: UNA DISTINZIONE FONDAMENTALE TRA PRODUZIONE MINERARIA E RICICLO

Giovanni Scanagatta*

 

Nel dibattito sull’oro, si tende spesso a considerare l’offerta come un blocco unico, una quantità complessiva che oscilla ogni anno tra le 4.500 e le 5.000 tonnellate. In realtà, questa visione nasconde una distinzione fondamentale, quasi strutturale: l’oro che proviene dalle miniere e quello che ritorna sul mercato attraverso il riciclo sono due fenomeni profondamente diversi, governati da logiche economiche opposte.

L’oro estratto dalle miniere rappresenta la componente “reale” dell’offerta. È il risultato di investimenti industriali, decisioni strategiche di lungo periodo e vincoli geologici. Aprire una nuova miniera richiede anni, spesso decenni, tra esplorazione, autorizzazioni, sviluppo e messa in produzione. Questo significa che la produzione mineraria è intrinsecamente rigida: non può reagire rapidamente ai cambiamenti del prezzo. Anche quando il prezzo dell’oro sale in modo significativo, l’effetto sull’offerta si manifesta solo con un ritardo di diversi anni. Inoltre, la qualità dei giacimenti tende a diminuire nel tempo, aumentando i costi e limitando ulteriormente la capacità di espansione. Tutto questo rende l’oro da miniere una variabile lenta, prevedibile, quasi “inerziale”.

Completamente diversa è la natura dell’oro da riciclo. Questo non deriva da nuova produzione, ma dalla fusione di oro già esistente: gioielli, lingotti, monete, componenti industriali. A differenza delle miniere, il riciclo è estremamente sensibile al prezzo. Quando il valore dell’oro aumenta, famiglie e investitori sono incentivati a vendere: vecchi gioielli vengono fusi, riserve accumulate vengono smobilizzate. Al contrario, quando il prezzo è basso o si prevede un ulteriore rialzo, l’oro viene trattenuto. Il risultato è una componente dell’offerta altamente elastica e reattiva, capace di adattarsi quasi in tempo reale alle condizioni di mercato.

Questa differenza si riflette chiaramente nei dati storici. La produzione mineraria globale si muove lentamente, con variazioni contenute e un trend di crescita che negli ultimi anni ha raggiunto una sorta di plateau intorno alle 3.500–3.700 tonnellate annue. Il riciclo, invece, oscilla in modo molto più marcato: può superare le 1.600–1.700 tonnellate nei periodi di prezzi elevati e scendere sotto le 1.200 quando il mercato è meno favorevole. In termini econometrici, l’elasticità al prezzo del riciclo è elevata (intorno a 0,7–0,9), mentre quella della produzione mineraria è molto più bassa nel breve periodo.

Questa dualità ha implicazioni cruciali per il funzionamento del mercato dell’oro. In particolare, il riciclo svolge una funzione di “ammortizzatore”. Quando il prezzo sale troppo rapidamente, l’aumento del riciclo immette nuova offerta sul mercato, contribuendo a stabilizzare le quotazioni. Al contrario, le miniere non svolgono questo ruolo nel breve periodo: la loro rigidità le rende incapaci di rispondere tempestivamente agli shock.

Si può quindi dire che il mercato dell’oro è governato da una tensione tra due forze: da un lato una componente strutturale, lenta e vincolata (le miniere), dall’altro una componente ciclica, flessibile e quasi finanziaria (il riciclo). È proprio questa interazione che spiega perché il prezzo dell’oro, pur essendo influenzato da fattori macroeconomici e geopolitici, presenta una dinamica relativamente stabile rispetto ad altre materie prime.

Comprendere la differenza tra oro da miniere e oro da riciclo non è solo un esercizio teorico, ma una chiave di lettura fondamentale per interpretare il mercato. Significa riconoscere che non tutta l’offerta è uguale: una parte è lenta, prevedibile e legata all’economia reale; l’altra è veloce, reattiva e profondamente connessa al comportamento degli investitori. Ed è proprio questa seconda componente, spesso sottovalutata, a determinare gli equilibri di breve periodo e a rendere l’oro un asset unico nel panorama delle materie prime.

*Professore di Politica economica e monetaria all’Università di Roma “La Sapienza”

“Fondamenti teologici della Dottrina Sociale della Chiesa” di Giovanni Scanagatta

da | Mar 31, 2026 | Riflessioni

FONDAMENTI TEOLOGICI DELLA DOTTRINA SOCIALE DELLA CHIESA

Giovanni Paolo II, nella grande Enciclica sociale Centesimus annus del 1991, afferma che la dimensione teologica risulta necessaria sia per interpretare che per risolvere gli attuali problemi della convivenza umana.

Il Papa polacco è stato un grande Maestro di Dottrina sociale della Chiesa e tre sono le Encicliche sociali che ci ha lasciato: la Laborem exercens del 1981, la Sollicitudo rei socialis del 1987, la Centesimus annus del 1991, a cento anni dalla prima enciclica sociale di Leone XIII del 1891, Rerum novarum.

E’ importante anche ricordare che Giovanni Paolo II è stato il promotore del Compendio della Dottrina sociale della Chiesa, pubblicato nel 2004 dalla Libreria Editrice Vaticana.

Nell’Introduzione al Compendio, si legge che tre sono le grandi sfide a cui si trova di fronte l’umanità all’inizio del terzo millennio. La prima sfida è quella più grande e riguarda il confine e la relazione tra natura, tecnica e morale, in ordine ai comportamenti da tenere rispetto a ciò che l’uomo è, a ciò che può fare e a ciò che deve essere. E’ esattamente la sfida a cui ci troviamo di fronte con l’Intelligenza artificiale (IA) e con i suoi eccezionali sviluppi. La seconda sfida riguarda la comprensione e la gestione del pluralismo e delle differenze a tutti i livelli: di pensiero, di opzione morale, di cultura, di adesione religiosa, di filosofia dello sviluppo umano e sociale. Si tratta delle conseguenze dell’applicazione dell’IA che sconvolgono tutta la vita dell’uomo nei suoi molteplici aspetti, a partire dalle disuguaglianze economiche e sociali. La terza sfida tocca la globalizzazione che ha un significato più largo e più profondo di quello semplicemente economico, perché nella storia si è aperta una nuova epoca che riguarda il destino dell’umanità.

Sul destino dell’umanità, la tecnica svolge un ruolo determinante non solo come motore dello sviluppo economico e sociale, ma come rivoluzione che tocca il tempo e lo spazio. Le tecnologie dell’informazione e della comunicazione comprimono lo spazio, mentre l’IA comprime il tempo, ma con dei limiti che dovrebbero essere invalicabili, altrimenti si sfidano i valori stessi dell’uomo come afferma il Compendio della Dottrina sociale della Chiesa.

La Dottrina sociale della Chiesa ha due dimensioni: la prima che riguarda il rapporto tra Dio e l’uomo e la seconda che è relativa al discernimento degli atti umani secondo l’etica cristiana. L’etica cristiana si differenzia dalle altre etiche perchè sono prive della dimensione verticale che riguarda il rapporto tra Dio e l’uomo. E’ il caso, ad esempio, dell’etica liberale. Di questo limite si era reso perfettamente conto Hayek quando inaugurò nel 1947 la Mont Pelerin Society e volle introdurre una sessione sui rapporti tra religione cristiana e liberalismo.

Ma veniamo ai fondamenti più strettamente teologici della Dottrina sociale della Chiesa. Per questo dobbiamo considerare due facce fondamentali della religione cristiana: il primo è quello della redenzione vicaria dell’uomo attraverso il sacrificio sulla croce di Gesù Cristo figlio unigenito di Dio, per redimire i nostri peccati. La seconda faccia è quella della salvezza perché l’uomo per salvarsi deve compiere il bene e fuggire il male, con l’aiuto della grazia. Con riferimento a questa seconda faccia possiamo pensare alla funzione dell’imprenditore secondo i grandi valori della Dottrina sociale della Chiesa. In base a questi valori, l’impresa è una comunità di persone in cui l’imprenditore esercita la sua autorità non come potere ma come servizio per la costruzione del bene comune. Bene comune che è l’obiettivo finale del pensiero sociale della Chiesa, raggiungibile attraverso valori fondamentali da rispettare e perseguire: lo sviluppo integrale dell’uomo, la solidarietà, la sussidiarietà, la destinazione universale dei beni.

La Dottrina sociale della Chiesa è il ponte che unisce queste due facce che costituiscono una medesima persona. L’uomo ha bisogno sia della redenzione vicaria operata dall’amore di Dio che ha sacrificato suo figlio unigenito per salvarci. E la salvezza deve dipendere anche dalla volontà dell’uomo che sceglie liberamente il bene attraverso le opere. La fede e le opere sono come due ali che consentono all’uomo di volare verso la verità, quella verità che ci rende liberi.   

Giovanni Scanagatta 
Professore di Politica economica e monetaria all’Università di Roma “La Sapienza”

“Intelligenza artificiale e produttività dell’industria italiana: l’urgenza di un intervento di politica industriale” di Giovanni Scanagatta e Stefano Sylos Labini

da | Mar 23, 2026 | Attualità, Riflessioni

INTELLIGENZA ARTIFICIALE E PRODUTTIVITÀ DELL’INDUSTRIA ITALIANA: L’URGENZA DI UN INTERVENTO DI POLITICA INDUSTRIALE

 

Giovanni Scanagatta* Stefano Sylos Labini**

 

1. Secondo gli ultimi dati diffusi da Eurostat (rilevazioni 2024 sull’utilizzo delle tecnologie digitali nelle imprese), circa l’8% delle imprese italiane con almeno 10 addetti dichiara di utilizzare sistemi di intelligenza artificiale. Il confronto europeo evidenzia un divario significativo: la Francia si colloca intorno al 10%, mentre la Germania raggiunge circa il 20%.

Pur considerando la probabile accelerazione registrata nel corso del 2024–2025, favorita anche dalla diffusione di strumenti di IA generativa, il differenziale con la Germania resta ampio e strutturale. Il dato tedesco è più che doppio rispetto a quello italiano e riflette un ecosistema industriale più maturo sul piano della digitalizzazione, della formazione tecnica e della collaborazione tra imprese, università e centri di ricerca.

Il ritardo italiano nell’adozione dell’IA non rappresenta solo un gap tecnologico, ma un problema macroeconomico. La produttività del lavoro – misurata come valore aggiunto per addetto – costituisce da oltre vent’anni il principale punto debole dell’economia italiana rispetto ai partner europei. In questo contesto, l’intelligenza artificiale può rappresentare uno strumento cruciale per recuperare competitività, soprattutto nel settore manifatturiero, cuore del sistema produttivo nazionale.

  1. Le stime disponibili per il comparto manifatturiero indicano livelli di investimento fortemente differenziati per classe dimensionale:
  • Imprese 10–49 addetti: circa 85 mila euro medi
  • Imprese 50–249 addetti: circa 310 mila euro medi
  • Imprese ≥ 250 addetti: oltre 2 milioni di euro

La media ponderata dell’investimento si colloca attorno ai 420 mila euro per impresa adottante. In termini relativi, ciò equivale a circa il 2% del fatturato nelle piccole e medie imprese e all’1,2% nelle grandi.

Questi ordini di grandezza sono coerenti con le evidenze europee: l’adozione efficace dell’IA non si limita all’acquisto di software, ma richiede integrazione nei processi produttivi, revisione organizzativa, cybersecurity e formazione del personale. Non sorprende quindi che le imprese di maggiori dimensioni presentino investimenti assoluti più elevati, beneficiando di economie di scala e maggiore capacità finanziaria.

Un elemento particolarmente rilevante riguarda il differenziale di produttività: le imprese che adottano l’IA mostrano un valore aggiunto per addetto superiore di oltre il 10% rispetto a quelle che non la adottano. Questo dato è plausibile e in linea con la letteratura internazionale, che attribuisce alle tecnologie digitali avanzate effetti positivi significativi sulla produttività, soprattutto quando accompagnate da investimenti complementari in capitale umano e organizzazione.

Va tuttavia precisato che tale differenziale non può essere interpretato automaticamente come un effetto causale puro: le imprese più produttive sono spesso anche quelle più innovative e più propense ad adottare nuove tecnologie. La relazione è quindi bidirezionale. Ciò non riduce l’importanza dell’IA, ma suggerisce che la politica industriale debba intervenire in modo sistemico, non limitandosi al solo incentivo all’acquisto di tecnologie.

  1. L’analisi econometrica (modello Logit) condotta sulle imprese manifatturiere italiane individua alcune variabili discriminanti tra adottanti e non adottanti:
  2. Dimensione d’impresa (numero di addetti) – Le imprese più grandi hanno una probabilità significativamente più alta di adottare IA.
  3. Orientamento all’export – Le imprese con una quota di esportazioni sul fatturato pari o superiore al 50% mostrano maggiore propensione all’adozione, per effetto della maggiore pressione competitiva internazionale.
  4. Livello di digitalizzazione preesistente – Le imprese già dotate di infrastrutture digitali avanzate (ERP, cloud, IoT, cybersecurity) adottano più facilmente l’IA.
  5. Accesso agli incentivi pubblici – La presenza di misure di sostegno aumenta la probabilità di investimento.
  6. Localizzazione nel Mezzogiorno – Variabile con segno negativo, coerente con il persistente divario territoriale in termini di capitale umano, infrastrutture e accesso al credito.

Questi risultati sono coerenti con le evidenze europee: l’IA è una tecnologia sistemica, che richiede un ecosistema favorevole. Senza un adeguato livello di digitalizzazione di base e senza competenze interne, l’investimento risulta rischioso e meno redditizio.

  1. Un risultato particolarmente significativo riguarda l’intensità degli incentivi necessari per accelerare l’adozione. Le stime indicano che un contributo pubblico inferiore al 40% dell’investimento difficilmente risulta sufficiente a superare le barriere iniziali, soprattutto per le PMI.

Questo valore è elevato, ma plausibile alla luce di tre fattori:

  • Elevata incertezza sui ritorni dell’investimento;
  • Carenza di competenze interne;
  • Difficoltà di accesso al credito per investimenti immateriali.

Ancora più rilevante è il vincolo delle competenze, identificato come principale ostacolo. Senza tecnici specializzati, data scientist, ingegneri di processo e figure ibride capaci di integrare IA e produzione, l’investimento rischia di restare sottoutilizzato.

In questo senso, destinare almeno il 60% delle risorse pubbliche alla formazione appare coerente con le migliori pratiche internazionali: l’IA è prima di tutto una trasformazione organizzativa, non soltanto tecnologica.

  1. La stima degli effetti di una politica industriale mirata a favore dell’adozione dell’IA nel manifatturiero indica un possibile incremento della produttività complessiva dell’economia italiana tra 2 e 3 punti percentuali nel medio periodo.

Si tratta di una stima ambiziosa ma non irrealistica. Considerato il peso del manifatturiero sul valore aggiunto nazionale e gli effetti di spillover tecnologico che possono estendersi ai servizi collegati (logistica, design, consulenza, ICT), un’accelerazione diffusa dell’adozione potrebbe generare un impatto macroeconomico significativo.

Tuttavia, tale incremento non va interpretato come immediato: gli effetti sulla produttività delle tecnologie digitali tendono a manifestarsi gradualmente, una volta completato il processo di apprendimento organizzativo.

  1. L’ipotesi di un intervento massiccio di politica industriale pari a circa 10 miliardi di euro, basato su un contributo a fondo perduto del 40% degli investimenti in IA nel manifatturiero, appare coerente con gli ordini di grandezza sopra indicati.

Se si considera:

  • una platea potenziale di decine di migliaia di imprese manifatturiere;
  • un investimento medio nell’ordine delle centinaia di migliaia di euro;
  • una copertura pubblica del 40%;

l’ammontare complessivo stimato risulta compatibile con una strategia pluriennale (ad esempio su 3–5 anni). In termini di finanza pubblica, 10 miliardi distribuiti su più esercizi rappresentano un impegno significativo ma non straordinario, soprattutto se confrontato con i potenziali benefici in termini di crescita del PIL, gettito fiscale e occupazione qualificata.

La condizione essenziale, tuttavia, è l’efficacia del disegno degli incentivi: criteri selettivi, monitoraggio dei risultati, premialità per la formazione e integrazione con le politiche universitarie e tecniche.

  1. Il ritardo italiano nell’adozione dell’intelligenza artificiale è documentato e significativo nel confronto europeo. Le differenze rispetto alla Germania segnalano un rischio concreto di perdita di competitività nelle catene globali del valore.

Le evidenze empiriche mostrano che:

  • l’IA è associata a un differenziale di produttività superiore al 10%;
  • dimensione, export, digitalizzazione e incentivi sono determinanti chiave;
  • le competenze rappresentano il principale collo di bottiglia;
  • una politica industriale mirata potrebbe generare un aumento della produttività aggregata tra 2 e 3 punti percentuali.

L’investimento pubblico stimato in circa 10 miliardi di euro non deve essere letto come un costo, ma come una scelta strategica di politica industriale. In un Paese che soffre di stagnazione della produttività da oltre due decenni, l’intelligenza artificiale non è una opzione tecnologica tra le altre: è una leva strutturale per rilanciare crescita, salari e competitività internazionale.

La vera urgenza non è solo finanziare l’IA, ma costruire un ecosistema integrato di tecnologia, formazione e organizzazione. Senza questa visione sistemica, il divario con le economie più avanzate rischia di ampliarsi ulteriormente; con essa, l’Italia può trasformare un ritardo in un’opportunità di modernizzazione profonda del proprio sistema produttivo.

 

**Professore di Politica economica e monetaria all’Università di Roma “La Sapienza”

**Gruppo Moneta Fiscale