{"id":14213,"date":"2026-03-23T10:20:46","date_gmt":"2026-03-23T09:20:46","guid":{"rendered":"https:\/\/ucid.it\/sezioneroma\/?p=14213"},"modified":"2026-04-01T10:25:44","modified_gmt":"2026-04-01T08:25:44","slug":"intelligenza-artificiale-e-produttivita-dellindustria-italiana-lurgenza-di-un-intervento-di-politica-industriale-di-giovanni-scanagatta-e-stefano-sylos-labini","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ucid.it\/sezioneroma\/2026\/03\/23\/intelligenza-artificiale-e-produttivita-dellindustria-italiana-lurgenza-di-un-intervento-di-politica-industriale-di-giovanni-scanagatta-e-stefano-sylos-labini\/","title":{"rendered":"“Intelligenza artificiale e produttivit\u00e0 dell’industria italiana: l’urgenza di un intervento di politica industriale” di Giovanni Scanagatta e Stefano Sylos Labini"},"content":{"rendered":"

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE E PRODUTTIVIT\u00c0 DELL\u2019INDUSTRIA ITALIANA: L\u2019URGENZA DI UN INTERVENTO DI POLITICA INDUSTRIALE <\/strong><\/p>\n

 <\/p>\n

Giovanni Scanagatta* Stefano Sylos Labini**<\/em><\/p>\n

\u00a0<\/em><\/p>\n

1. Secondo gli ultimi dati diffusi da Eurostat (rilevazioni 2024 sull\u2019utilizzo delle tecnologie digitali nelle imprese), circa l\u20198% 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%.<\/p>\n

Pur considerando la probabile accelerazione registrata nel corso del 2024\u20132025, favorita anche dalla diffusione di strumenti di IA generativa, il differenziale con la Germania resta ampio e strutturale. Il dato tedesco \u00e8 pi\u00f9 che doppio rispetto a quello italiano e riflette un ecosistema industriale pi\u00f9 maturo sul piano della digitalizzazione, della formazione tecnica e della collaborazione tra imprese, universit\u00e0 e centri di ricerca.<\/p>\n

Il ritardo italiano nell\u2019adozione dell\u2019IA non rappresenta solo un gap tecnologico, ma un problema macroeconomico. La produttivit\u00e0 del lavoro \u2013 misurata come valore aggiunto per addetto \u2013 costituisce da oltre vent\u2019anni il principale punto debole dell\u2019economia italiana rispetto ai partner europei. In questo contesto, l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 rappresentare uno strumento cruciale per recuperare competitivit\u00e0, soprattutto nel settore manifatturiero, cuore del sistema produttivo nazionale.<\/p>\n

    \n
  1. Le stime disponibili per il comparto manifatturiero indicano livelli di investimento fortemente differenziati per classe dimensionale:<\/li>\n<\/ol>\n
      \n
    • Imprese 10\u201349 addetti: circa 85 mila euro medi<\/li>\n
    • Imprese 50\u2013249 addetti: circa 310 mila euro medi<\/li>\n
    • Imprese \u2265 250 addetti: oltre 2 milioni di euro<\/li>\n<\/ul>\n

      La media ponderata dell\u2019investimento si colloca attorno ai 420 mila euro per impresa adottante. In termini relativi, ci\u00f2 equivale a circa il 2% del fatturato nelle piccole e medie imprese e all\u20191,2% nelle grandi.<\/p>\n

      Questi ordini di grandezza sono coerenti con le evidenze europee: l\u2019adozione efficace dell\u2019IA non si limita all\u2019acquisto di software, ma richiede integrazione nei processi produttivi, revisione organizzativa, cybersecurity<\/em> e formazione del personale. Non sorprende quindi che le imprese di maggiori dimensioni presentino investimenti assoluti pi\u00f9 elevati, beneficiando di economie di scala e maggiore capacit\u00e0 finanziaria.<\/p>\n

      Un elemento particolarmente rilevante riguarda il differenziale di produttivit\u00e0: le imprese che adottano l\u2019IA mostrano un valore aggiunto per addetto superiore di oltre il 10% rispetto a quelle che non la adottano. Questo dato \u00e8 plausibile e in linea con la letteratura internazionale, che attribuisce alle tecnologie digitali avanzate effetti positivi significativi sulla produttivit\u00e0, soprattutto quando accompagnate da investimenti complementari in capitale umano e organizzazione.<\/p>\n

      Va tuttavia precisato che tale differenziale non pu\u00f2 essere interpretato automaticamente come un effetto causale puro: le imprese pi\u00f9 produttive sono spesso anche quelle pi\u00f9 innovative e pi\u00f9 propense ad adottare nuove tecnologie. La relazione \u00e8 quindi bidirezionale. Ci\u00f2 non riduce l\u2019importanza dell\u2019IA, ma suggerisce che la politica industriale debba intervenire in modo sistemico, non limitandosi al solo incentivo all\u2019acquisto di tecnologie.<\/p>\n

        \n
      1. L\u2019analisi econometrica (modello Logit) condotta sulle imprese manifatturiere italiane individua alcune variabili discriminanti tra adottanti e non adottanti:<\/li>\n
      2. Dimensione d\u2019impresa (numero di addetti) \u2013 Le imprese pi\u00f9 grandi hanno una probabilit\u00e0 significativamente pi\u00f9 alta di adottare IA.<\/li>\n
      3. Orientamento all\u2019export \u2013 Le imprese con una quota di esportazioni sul fatturato pari o superiore al 50% mostrano maggiore propensione all\u2019adozione, per effetto della maggiore pressione competitiva internazionale.<\/li>\n
      4. Livello di digitalizzazione preesistente \u2013 Le imprese gi\u00e0 dotate di infrastrutture digitali avanzate (ERP, cloud, IoT, cybersecurity) adottano pi\u00f9 facilmente l\u2019IA.<\/li>\n
      5. Accesso agli incentivi pubblici \u2013 La presenza di misure di sostegno aumenta la probabilit\u00e0 di investimento.<\/li>\n
      6. Localizzazione nel Mezzogiorno \u2013 Variabile con segno negativo, coerente con il persistente divario territoriale in termini di capitale umano, infrastrutture e accesso al credito.<\/li>\n<\/ol>\n

        Questi risultati sono coerenti con le evidenze europee: l\u2019IA \u00e8 una tecnologia sistemica, che richiede un ecosistema favorevole. Senza un adeguato livello di digitalizzazione di base e senza competenze interne, l\u2019investimento risulta rischioso e meno redditizio.<\/p>\n

          \n
        1. Un risultato particolarmente significativo riguarda l\u2019intensit\u00e0 degli incentivi necessari per accelerare l\u2019adozione. Le stime indicano che un contributo pubblico inferiore al 40% dell\u2019investimento difficilmente risulta sufficiente a superare le barriere iniziali, soprattutto per le PMI.<\/li>\n<\/ol>\n

          Questo valore \u00e8 elevato, ma plausibile alla luce di tre fattori:<\/p>\n

            \n
          • Elevata incertezza sui ritorni dell\u2019investimento;<\/li>\n
          • Carenza di competenze interne;<\/li>\n
          • Difficolt\u00e0 di accesso al credito per investimenti immateriali.<\/li>\n<\/ul>\n

            Ancora pi\u00f9 rilevante \u00e8 il vincolo delle competenze, identificato come principale ostacolo. Senza tecnici specializzati, data scientis<\/em>t, ingegneri di processo e figure ibride capaci di integrare IA e produzione, l\u2019investimento rischia di restare sottoutilizzato.<\/p>\n

            In questo senso, destinare almeno il 60% delle risorse pubbliche alla formazione appare coerente con le migliori pratiche internazionali: l\u2019IA \u00e8 prima di tutto una trasformazione organizzativa, non soltanto tecnologica.<\/p>\n

              \n
            1. La stima degli effetti di una politica industriale mirata a favore dell\u2019adozione dell\u2019IA nel manifatturiero indica un possibile incremento della produttivit\u00e0 complessiva dell\u2019economia italiana tra 2 e 3 punti percentuali nel medio periodo.<\/li>\n<\/ol>\n

              Si tratta di una stima ambiziosa ma non irrealistica. Considerato il peso del manifatturiero sul valore aggiunto nazionale e gli effetti di spillover<\/em> tecnologico che possono estendersi ai servizi collegati (logistica, design, consulenza, ICT), un\u2019accelerazione diffusa dell\u2019adozione potrebbe generare un impatto macroeconomico significativo.<\/p>\n

              Tuttavia, tale incremento non va interpretato come immediato: gli effetti sulla produttivit\u00e0 delle tecnologie digitali tendono a manifestarsi gradualmente, una volta completato il processo di apprendimento organizzativo.<\/p>\n

                \n
              1. L\u2019ipotesi 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.<\/li>\n<\/ol>\n

                Se si considera:<\/p>\n

                  \n
                • una platea potenziale di decine di migliaia di imprese manifatturiere;<\/li>\n
                • un investimento medio nell\u2019ordine delle centinaia di migliaia di euro;<\/li>\n
                • una copertura pubblica del 40%;<\/li>\n<\/ul>\n

                  l\u2019ammontare complessivo stimato risulta compatibile con una strategia pluriennale (ad esempio su 3\u20135 anni). In termini di finanza pubblica, 10 miliardi distribuiti su pi\u00f9 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.<\/p>\n

                  La condizione essenziale, tuttavia, \u00e8 l\u2019efficacia del disegno degli incentivi: criteri selettivi, monitoraggio dei risultati, premialit\u00e0 per la formazione e integrazione con le politiche universitarie e tecniche.<\/p>\n

                    \n
                  1. Il ritardo italiano nell\u2019adozione dell\u2019intelligenza artificiale \u00e8 documentato e significativo nel confronto europeo. Le differenze rispetto alla Germania segnalano un rischio concreto di perdita di competitivit\u00e0 nelle catene globali del valore.<\/li>\n<\/ol>\n

                    Le evidenze empiriche mostrano che:<\/p>\n

                      \n
                    • l\u2019IA \u00e8 associata a un differenziale di produttivit\u00e0 superiore al 10%;<\/li>\n
                    • dimensione, export, digitalizzazione e incentivi sono determinanti chiave;<\/li>\n
                    • le competenze rappresentano il principale collo di bottiglia;<\/li>\n
                    • una politica industriale mirata potrebbe generare un aumento della produttivit\u00e0 aggregata tra 2 e 3 punti percentuali.<\/li>\n<\/ul>\n

                      L\u2019investimento 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 produttivit\u00e0 da oltre due decenni, l\u2019intelligenza artificiale non \u00e8 una opzione tecnologica tra le altre: \u00e8 una leva strutturale per rilanciare crescita, salari e competitivit\u00e0 internazionale.<\/p>\n

                      La vera urgenza non \u00e8 solo finanziare l\u2019IA, ma costruire un ecosistema integrato di tecnologia, formazione e organizzazione. Senza questa visione sistemica, il divario con le economie pi\u00f9 avanzate rischia di ampliarsi ulteriormente; con essa, l\u2019Italia pu\u00f2 trasformare un ritardo in un\u2019opportunit\u00e0 di modernizzazione profonda del proprio sistema produttivo.<\/p>\n

                       <\/p>\n

                      **Professore di Politica economica e monetaria all\u2019Universit\u00e0 di Roma \u201cLa Sapienza\u201d<\/em><\/p>\n

                      **Gruppo Moneta Fiscale <\/em><\/p>\n

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