Uno studio del National Bureau of Economic Research condotto su 6.000 dirigenti in USA, UK, Germania e Australia rivela che quasi il 90% delle aziende non ha registrato impatti dell’IA su occupazione o produttività negli ultimi tre anni. Tra chi dichiara di usarla, il tempo medio di utilizzo è di sole 1,5 ore settimanali. Questo nonostante il 66% dei manager affermi di impiegare strumenti di IA e nonostante gli investimenti globali abbiano superato 250 miliardi di dollari nel 2024.
Fortune osserva che lo scenario richiama il “paradosso della produttività” dell’economista Robert Solow, in quale nel 1987 notò la contraddizione tra l’introduzione di nuove tecnologie informatiche e il rallentamento della produttività. Nonostante l’adozione di computer e altre innovazioni negli anni ’60 e ’70, la crescita della produttività diminuì drasticamente, passando dal 2,9% (1948-1973) all’1,1% dopo il 1973. Solow notò che, sebbene la tecnologia fosse diffusa, non portava ai guadagni attesi in efficienza. Il paradosso suggeriva che l’adozione tecnologica non si traduceva immediatamente in miglioramenti economici tangibili. Un esempio emblematico fu l’uso dei computer per generare report dettagliatissimi che, invece di semplificare il lavoro, sembravano solo moltiplicare il volume di informazioni senza produrre un’effettiva crescita della produttività.
Sebbene i dati attuali suggeriscano che l’adozione dell’AI non stia generando i risultati promessi, alcuni economisti prevedono una ripresa, simile all’incremento della produttività che seguì il boom dell’IT degli anni ’90. La traiettoria futura potrebbe seguire una curva a J, con una fase iniziale di stagnazione seguita da un’accelerazione, a condizione che le imprese sviluppino modelli concreti di integrazione dell’IA nei processi produttivi.
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Immagine generata tramite DALL-E. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (13/05/2025).
