Il costo del progresso: leggere la J-curve dell’IA
24 AGO, 2026
Che si tratti dell’avvento dell’elettricità, del motore a combustione interna o di Internet, ogni rivoluzione tecnologica della storia ha offerto agli investitori un’esperienza molto simile: sofferenza nel breve termine seguita da benefici di lungo termine. Costi e benefici seguono invariabilmente una J-curve.
All’inizio arrivano i costi. La fase iniziale di sviluppo è caratterizzata da ingenti investimenti nella nuova tecnologia, a cui segue tipicamente un calo temporaneo della produttività e della redditività aziendale. Subentra poi un periodo di aggiustamento sociale, durante il quale alcuni posti di lavoro vengono eliminati dalla tecnologia emergente mentre altri vengono creati. Solo successivamente iniziano a concretizzarsi i benefici legati alla diffusione della nuova tecnologia: maggiore produzione, ricavi e occupazione, insieme ad altri vantaggi per la società, come più tempo libero.
È proprio in questa fase di transizione che molti settori stanno sperimentando un calo della produttività: investimenti significativi nelle infrastrutture dati, riorganizzazione aziendale e riqualificazione della forza lavoro superano temporaneamente i ritorni misurabili. I processi di lavoro vengono ripensati ad un ritmo superiore alla capacità di adattamento dei lavoratori, generando un calo della produttività anche in presenza di forti avanzamenti tecnologici.
Oggi questa dinamica riguarda sia chi sviluppa sia chi adotta l’AI. Le big tech USA hanno investito oltre 600 miliardi di dollari in data center, processi e personale, senza ancora vedere miglioramenti economici sostanziali.
Allo stesso tempo, tuttavia, i primi benefici sono già visibili: nella sanità, con i team uomo–AI che migliorano la diagnosi e riducono il carico di lavoro; nella logistica, la visione artificiale aumenta la velocità; nei call center, i chatbot liberano risorse umane; in agricoltura, l’AI ottimizza le rese.
Tutto considerato, sembrerebbe che l’evoluzione dell’AI stia seguendo fedelmente il percorso già tracciato da precedenti tecnologie come Internet o l’elettricità. Ma la fase dei costi potrebbe essere più lunga e profonda, anche per la percezione di minaccia che l’AI genera tra lavoratori e società.
L’IA sta già generando effetti sociali e fiscali che i mercati non scontano pienamente: sostituisce occupazioni meno qualificate, soprattutto nei servizi. Secondo il Fondo Monetario Internazionale, l’occupazione entry-level nei settori più esposti all’IA è già inferiore del 3,6% rispetto a quelli meno esposti.
Non intervenire aggraverebbe il problema, lasciando una generazione senza competenze e produttività.
Questo implica anche conseguenze macroeconomiche rilevanti: l’aumento della spesa pubblica, sommato al debito già elevato, costringerà le banche centrali a mantenere tassi bassi per garantire stabilità fiscale. I governi tenderanno a favorire investitori nazionali per ridurre la vulnerabilità finanziaria.
La dispersione dei rendimenti obbligazionari tra mercati sviluppati e in via di sviluppo può offrire opportunità anche agli investitori azionari, perché il premio per il rischio azionario sarà più interessante dove i costi sociali dell’AI sono gestibili senza nuovo debito.
Gli investitori dovrebbero considerare l’AI come un percorso di lungo periodo, non una rivoluzione istantanea.
Sebbene la spesa globale in IA sia in rapida crescita, si prevede che raggiungerà i 2,5 mila miliardi di dollari nel 2026, con un aumento del 44% su base annua, resta contenuta rispetto alle dimensioni complessive dell’economia. Si stima che la spesa delle aziende tecnologiche statunitensi nel settore della AI ammonti a circa l'1% del PIL, una cifra inferiore rispetto ai recenti boom di investimenti, tra cui la corsa allo shale negli Stati Uniti della metà degli anni 2010 e la bolla delle dot-com degli anni '90.
I costi sociali e fiscali della transizione saranno elevati, ma i benefici a lungo termine dell’AI giustificano la fase di aggiustamento. Ciò è dovuto al paradosso di Jevons, un fenomeno osservato durante quasi tutti i principali cambiamenti tecnologici della storia: quando la tecnologia rende una risorsa o un’attività molto più efficiente, il suo prezzo effettivo diminuisce, quindi le persone e le imprese ne trovano molti più utilizzi e il consumo totale può effettivamente aumentare.
Se l'AI seguirà questo modello storico, evento che riteniamo probabile, una maggiore varietà di utilizzi dell’AI finirà per ampliare la gamma e il volume delle attività che svolgiamo, favorendo nuove forme di lavoro, settori e modelli di business innovativi, nonché standard di vita più elevati, anziché sostituire definitivamente gli esseri umani.
In altre parole, il valore creato nel lungo periodo potrebbe superare di gran lunga i costi iniziali della sua J-curve.
