{"id":59481,"date":"2026-07-02T09:36:11","date_gmt":"2026-07-02T07:36:11","guid":{"rendered":"https:\/\/abi-newsite.azurewebsites.net\/?p=59481"},"modified":"2026-07-02T09:45:37","modified_gmt":"2026-07-02T07:45:37","slug":"politica-economica-e-intelligenza-artificiale-di-ignazio-visco","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.abi.it\/en\/politica-economica-e-intelligenza-artificiale-di-ignazio-visco\/","title":{"rendered":"Politica economica e Intelligenza artificiale di Ignazio Visco"},"content":{"rendered":"
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Politica economica e Intelligenza artificiale<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ignazio Visco<\/strong>, Governatore onorario della Banca d\u2019Italia<\/p>\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t

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Gli sviluppi recenti e prospettici dell\u2019Intelligenza artificiale hanno implicazioni importanti per la politica economica, con particolare riferimento alla stabilit\u00e0 finanziaria, agli effetti macroeconomici, alla concorrenza e alla distribuzione dei redditi. A fronte di notevoli guadagni di produttivit\u00e0 emergono nuovi rischi connessi con un accentuato spostamento dei redditi dal lavoro al capitale e la concentrazione del potere di mercato in pochi giganti tecnologici. La natura globale delle conseguenze per la domanda aggregate, le disuguaglianze e la regolazione dei mercati richiederebbe un\u2019effettiva cooperazione internazionale, oggi in grave difficolt\u00e0 ma essenziale per garantire che queste straordinarie innovazioni offrano un contributo equo e diffuso allo sviluppo economico e sociale.<\/p>\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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1. Sviluppi e rischi dell\u2019Intelligenza artificiale: un dibattito non nuovo<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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L\u2019Intelligenza artificiale (IA) \u00e8 una \u00abtecnologia di uso generale \u00bb, paragonabile a Internet, all\u2019elettricit\u00e0 e alla macchina a vapore, per la sua capacit\u00e0 di incidere in modo ampio e diffuso su tutti i settori economici e sull\u2019organizzazione stessa della societ\u00e0. Questo risulta particolarmente vero con riferimento alla fase attuale, caratterizzata dall\u2019ascesa dell\u2019Intelligenza artificiale generativa (GenAI) e dei sistemi di agenti autonomi (Agentic AI) su di essa basati. Secondo una rassegna \u00absull\u2019Intelligenza artificiale e il nostro futuro economico\u00bb in corso di pubblicazione, \u00abl\u2019impatto della IA sar\u00e0 molto pi\u00f9 grande di quello di Internet, forse anche di oltre dieci volte superiore, anche se ci vorr\u00e0 pi\u00f9 di mezzo secolo. Sarebbe dunque opportuno impiegare il tempo a disposizione per prepararsi alle conseguenze potenzialmente enormi che potrebbe avere per il mercato del lavoro, la disuguaglianza e il rischio di catastrofi\u00bb (Jones, 2026). Una dozzina di anni fa fui invitato a tenere a Bologna la lettura del Mulino (Visco, 2014); le diedi il titolo di una canzone di Bob Dylan di mezzo secolo prima Perch\u00e9 i tempi stanno cambiando\u2026, poich\u00e9 giudicavo straordinari i cambiamenti prodotti dalla globalizzazione e dalle tecnologie dell\u2019informazione e della comunicazione (ICT) occorsi nell\u2019arco di un venticinquennio. Oggi viviamo una fase di progresso tecnologico ancora pi\u00f9 dirompente. Nei pochi anni successivi alla fine dell\u2019emergenza da Covid-19, l\u2019IA ha dato origine a una vera e propria rivoluzione, le cui conseguenze potenziali \u2013 economiche, finanziarie, etiche ed esistenziali \u2013 sono al centro di un intenso dibattito pubblico e scientifico. Accanto a benefici potenzialmente molto elevati in termini di benessere, salute e conoscenza, non sono per\u00f2 affatto trascurabili i rischi, da analizzare e da affrontare tempestivamente. Come ricorda Giorgio Parisi: \u00abGli interessi della collettivit\u00e0 devono diventare dominanti, e per questo serve una conoscenza condivisa\u00bb (Parisi, 2026). Questo \u00e8 un presupposto essenziale per politiche economiche efficaci: perseguire l\u2019interesse collettivo richiede interventi equilibrati, fondati su analisi approfondite e dati quantitativi, ma anche trasparenza nelle scelte pubbliche, pur nella consapevolezza dell\u2019incertezza che accompagna ogni decisione politica. Gli sviluppi pi\u00f9 recenti dell\u2019IA, in particolare l\u2019esplosione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (large language models, LLM), stanno generando vantaggi eccezionali per chi possiede dati, infrastrutture e modelli, favorendo i lavoratori altamente qualificati ma, allo stesso tempo, rendendo possibile la sostituzione di attivit\u00e0 con elevato contenuto cognitivo. Da qui nasce la domanda se il futuro non significhi, pi\u00f9 che \u00abla fine del lavoro\u00bb, anche disoccupazione o quantomeno una crescente polarizzazione nella distribuzione dei redditi, a danno di quella che \u00e8 stata definita una \u00abclasse media in affanno\u00bb (Occorsio e Scarpetta, 2022), gi\u00e0 penalizzata in passato dalla globalizzazione e dal progresso tecnologico in assenza di adeguate risposte di politica economica. Alla luce di questi sviluppi, mi limito a considerare, in quanto segue, alcune questioni attinenti a disuguaglianza e concorrenza, domanda aggregata, rischi per la stabilit\u00e0 economica e finanziaria. Piuttosto che offrire una rassegna completa di una letteratura ormai molto ampia, toccher\u00f2 temi che ritengo di particolare rilievo per la politica economica, partendo dall\u2019osservazione che alcuni di essi erano gi\u00e0 presenti nel dibattito economico di molti anni fa. Sebbene solo nell\u2019ultimo decennio siamo passati dalla \u00abteoria \u00bb alla \u00abpratica\u00bb, l\u2019IA ha infatti, come \u00e8 noto, una lunga storia; ancor pi\u00f9 lunga \u00e8 quella che riguarda la discussione sulle implicazioni economiche del progresso tecnologico. Senza riandare alle considerazioni di David Ricardo sulle macchine o a quelle di Karl Marx sul lavoro alienato e sullo sfruttamento, possiamo partire dalla previsione di John Maynard Keynes, formulata quasi un secolo fa, secondo cui \u00abin assenza di conflitti drammatici, o di drammatici incrementi della popolazione, fra cento anni il problema economico sar\u00e0 risolto, o almeno sar\u00e0 prossimo alla soluzione\u00bb (Keynes, 1931). Negli anni Sessanta, per\u00f2, James Meade, discepolo di Keynes, si poneva una domanda diversa rispetto a quella del suo maestro. Se, sulla falsariga di Keynes, ci si potrebbe chiedere cosa fare quando \u00abbaster\u00e0 lavorare solo un\u2019ora o due al giorno per ottenere la produzione totale di beni e servizi necessari a soddisfare i nostri bisogni\u00bb, Meade, invece, si domandava: \u00abCosa faremo quando la produzione per ora lavorata sar\u00e0 estremamente elevata, ma praticamente tutta la produzione andr\u00e0 a pochi proprietari, mentre la massa dei lavoratori sar\u00e0 in condizioni relativamente (se non del tutto) peggiori di prima?\u00bb (Meade, 1965). Un ulteriore riferimento storico \u00e8 quello di Nils Nilsson, uno dei principali ricercatori nel campo dell\u2019IA, che oltre quarant\u2019anni fa osservava che \u00abl\u2019intelligenza artificiale e altri sviluppi dell\u2019informatica stanno dando vita a una classe di macchine radicalmente diversa, macchine in grado di svolgere compiti che richiedono ragionamento, giudizio e percezione, prima riservati solo agli esseri umani\u00bb (Nilsson, 1984). Nilsson confrontava, in particolare, le posizioni di due noti economisti dell\u2019epoca, i premi Nobel Wassily Leontief e Herbert Simon (quest\u2019ultimo pioniere anche nel campo dell\u2019IA). Simon, richiamando la legge dei vantaggi comparati, sosteneva che \u00absia le persone che le macchine possono essere pienamente occupate indipendentemente dalla loro produttivit\u00e0 relativa\u00bb. Tuttavia, anche se \u00abin equilibrio, a un certo livello salariale tutta la manodopera sarebbe impiegata, indipendentemente dall\u2019efficienza raggiunta dalle macchine, [la legge dei vantaggi comparati] non prevede quale sarebbe tale livello salariale. Non garantisce che i salari reali non diminuiranno con il miglioramento della produttivit\u00e0 dell\u2019economia dovuto alla meccanizzazione. Non garantisce nemmeno che i salari reali rimarranno al di sopra del livello di sussistenza\u00bb. Simon concludeva, per\u00f2, che \u00abnulla nei progressi attuali dell\u2019automazione indica che tali progressi avranno effetti economici diversi da quelli dell\u2019industrializ zazione e meccanizzazione precedenti\u00bb, portando nel lungo periodo, per dato tasso reale d\u2019interesse (in realt\u00e0 costo totale del capitale), a un aumento della produttivit\u00e0 e dei salari reali (Simon, 1977). Pur essendo uno scienziato informatico e non un economista, Nilsson si chiedeva se la previsione di Simon avrebbe resistito \u00aba un\u2019analisi in cui la tecnologia consenta un passaggio da \u201cretribuzioni\u201d pagate agli esseri umani a \u201cretribuzioni\u201d pagate alle macchine (sotto forma di profitti pi\u00f9 alti per i proprietari dei robot). Tratterebbe quindi queste \u201cretribuzioni\u201d come \u201csalari\u201d o come \u201cinteressi\u201d?\u00bb. Inoltre, sebbene Nilsson concludesse il suo saggio osservando che \u00absarebbe sciocco e tragico rallentare il progresso verso l\u2019automazione per timore della disoccupazione; il mondo ha bisogno di tutta la capacit\u00e0 produttiva che pu\u00f2 creare per permettere ai suoi abitanti di vivere come \u00e8 giusto che vivano \u00bb, era meno convinto che un esito positivo fosse una conseguenza naturale delle forze economiche e di mercato. Secondo Leontief era addirittura iniziato un processo graduale per cui \u00abnei prossimi 30-40 anni molte persone saranno sostituite, creando enormi problemi di disoccupazione e dislocazione…. Qualcosa di simile accadde nel secolo scorso con i cavalli… [divenuti] inutili con l\u2019avvento di trattori, automobili e camion…. Quindi, ci\u00f2 che \u00e8 successo ai cavalli accadr\u00e0 alle persone, a meno che il governo non riesca a ridistribuire i frutti della nuova tecnologia \u00bb (Leontief, 1983). Ritornando a Nilsson, le sue parole appaiono in effetti anticipare quelle che oggi vengono spesso avanzate, quando l\u2019IA sembra rimodellare le nostre economie in tempo reale: \u00abMan mano che l\u2019automazione sostituisce sempre pi\u00f9 il lavoro che finora poteva essere svolto solo dagli esseri umani, dobbiamo adottare misure per garantire che le persone perdano il lavoro in modo graduale e senza sconvolgimenti. Dovrebbero essere incoraggiati nuovi approcci al lavoro, come la condivisione dei posti di lavoro. La riduzione dell\u2019orario di lavoro settimanale e un aumento compensativo del reddito derivante da fonti non legate al lavoro, come la propriet\u00e0 azionaria e i trasferimenti di reddito, dovrebbero procedere di pari passo\u00bb.<\/p>\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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2. Il cambiamento tecnologico: dalla\nrivoluzione delle ICT a quella della IA<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Grazie all\u2019enorme ammontare di dati e informazioni accumulato sin dai primi anni della \u00abnuova economia\u00bb e della \u00abrivoluzione delle ICT\u00bb, e al passaggio da un approccio prevalentemente deduttivo a uno largamente induttivo, l\u2019IA sta assumendo un ruolo sempre pi\u00f9 centrale nei processi produttivi e decisionali. Dopo applicazioni come il machine learning, la produzione autonoma e il trading algoritmico, negli ultimi anni si sono, come \u00e8 noto, diffusi strumenti come chatbot, generatori di immagini, di video, di codici, di dati sintetici, che contribuiscono direttamente alla creazione di nuovi prodotti e servizi. Questo rapido sviluppo tecnologico si inserisce tuttavia in una fase di forte incertezza economica e geopolitica, che riguarda famiglie, imprese e mercati e in cui il dialogo e la cooperazione internazionale sono chiaramente in declino. La velocit\u00e0 del progresso tecnologico porta persino a discutere di possibili \u00abtraiettorie esplosive\u00bb e, con l\u2019eventuale affermarsi di una vera IA \u00abgenerale\u00bb, di \u00absingolarit\u00e0\u00bb e di potenziali minacce esistenziali. In tale contesto diventa cruciale interrogarsi sulla capacit\u00e0 delle istituzioni economiche di tenere il passo con il cambiamento, non solo per sfruttare al meglio le opportunit\u00e0 offerte dall\u2019IA e regolamentarne l\u2019uso al fine di ridurne i rischi, ma anche per preservare la stabilit\u00e0 economica e garantire una crescita inclusiva. Pur essendo in rapida espansione, la letteratura economica sulle risposte di politica economica resta ancora limitata rispetto a quella dedicata agli sviluppi e alle prospettive dell\u2019IA. L\u2019incertezza che circonda la diffusione delle nuove applicazioni induce, come si legge tra gli altri nei rapporti di specifici gruppi di esperti del G7 e dell\u2019OCSE, a raccomandare alle autorit\u00e0 di governo e di controllo di essere \u00abpronte e flessibili\u00bb (Videgaray et al., 2024; OECD, 2024b). Si tratta di indicazioni condivisibili, ma inevitabilmente formulate in termini generali, proprio a causa della difficolt\u00e0 di prevedere tempi e modalit\u00e0 dell\u2019impatto economico. Rispetto alle discussioni di un quarto di secolo fa riguardo agli effetti della \u00abnuova economia\u00bb (OECD, 2001), oggi l\u2019in certezza empirica \u00e8 ancora maggiore. Allora le analisi misero in luce il ruolo centrale degli investimenti nelle nuove tecnologie e nella conoscenza, suggerendo politiche volte a favorire concorrenza e flessibilit\u00e0 nei mercati del lavoro e del capitale (OECD, 2003). Sebbene l\u2019impatto delle ICT e di Internet come tecnologia di uso generale sia stato ampiamente confermato, stimare la portata e la velocit\u00e0 degli effetti della GenAI risulta molto complesso, anche per la scarsit\u00e0 di evidenze quantitative e per la natura straordinaria di strumenti come gli LLM, i grandi modelli linguistici \u00abesplosi\u00bb nel periodo postpandemico, la cui applicazione consente di generare nuovi contenuti, pianificare processi logici ed eseguire compiti complessi, di natura cognitiva e finora riservati agli esseri umani. Le stime sugli effetti macroeconomici dell\u2019IA, destinati probabilmente a crescere nel tempo, variano ampiamente. Per gli Stati Uniti, le pi\u00f9 recenti valutazioni sulla crescita annua della produttivit\u00e0 totale dei fattori oscillano da meno dello 0,1% fino a circa lo 0,7%, mentre per i paesi del G7 i guadagni di produttivit\u00e0 del lavoro nei prossimi dieci anni mostrano differenze ancora pi\u00f9 significative (cfr., tra gli altri, Acemoglu, 2025; Aghion e Bunel, 2024; Filippucci et. al., 2025). Tali divergenze riflettono diverse ipotesi sull\u2019adozione dell\u2019IA, sugli ostacoli alla sua diffusione e sulla velocit\u00e0 di sostituzione delle tecnologie esistenti. In questo quadro, accanto alla definizione di scenari macroeconomici flessibili, diventa in alcuni ambiti indispensabile adottare misure regolamentari preventive, concepite con attenzione e trasparenza, per massimizzare i benefici dell\u2019IA e mitigare i rischi associati (OECD, 2025). <\/p>\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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3. Commento sul nuovo approccio della giurisprudenza<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Il commento di questi aspetti dell\u2019ordinanza della Corte non \u00e8 tuttavia l\u2019aspetto fondamentale di queste note. Il nostro principale obiettivo \u00e8 infatti quello di commentare un altro aspetto della stessa, riguardante il fatto che la Corte non si \u00e8 limitata a rilevare la nullit\u00e0 del contratto, ma ha negato al finanziatore qualsiasi tutela, arrivando a escludere anche la possibilit\u00e0 di recuperare le somme erogate, attraverso l\u2019applicazione dell\u2019art. 2035 c.c. Essa ha in effetti affermato che la nullit\u00e0 del contratto non impedirebbe di applicare anche la disciplina di questo articolo, perch\u00e9 l\u2019erogazione di finanziamenti a favore di un\u2019impresa in stato di decozione, quando l\u2019operazione consenta di ritardare il fallimento, aggravare l\u2019esposizione debitoria e compromettere le aspettative dei creditori, pu\u00f2 essere ritenuta contraria al buon costume. Tuttavia, la Corte si limita a richiamare in modo apodittico tale nozione, senza procedere n\u00e9 a una compiuta qualificazione giuridica della fattispecie n\u00e9 a chiarire le concrete connessioni tra essa e un finanziamento come quello in esame. La pronuncia della Corte assume dunque rilievo perch\u00e9 amplia la portata della tradizionale nozione di buon costume, estendendola al campo delle relazioni economiche. Il buon costume verrebbe cos\u00ec interpretato come clausola generale capace di incorporare principi di correttezza almeno nelle relazioni di mercato, nella tutela dell\u2019affidamento dei creditori e nella lealt\u00e0 concorrenziale. La decisione segnerebbe quindi una saldatura tra diritto dei contratti, diritto concorsuale e diritto penale dell\u2019economia e merita qualche commento. L\u2019utilizzo dell\u2019articolo 2035 per qualificare operazioni finanziarie come contrarie al buon costume rappresenterebbe, come detto, un\u2019estensione significativa della sua portata e l\u2019ordinanza della Corte solleva alcuni interrogativi, ai quali non ha offerto risposte adeguate. Prima di esaminare questo tema \u00e8 tuttavia opportuno fare qualche commento a monte di esso, analizzando cio\u00e8 le argomentazioni addotte per sostenere la nullit\u00e0 del contratto in esame. Al proposito si rileva che, salvo ipotesi patologiche quali frodi, conflitti di interesse o fenomeni corruttivi \u2014 che possono pure assumere rilievo penale \u2014 le banche, quando concedono credito alle imprese, anche in presenza di situazioni economiche non particolarmente brillanti, operano sempre nella prospettiva di ottenere il rimborso integrale e puntuale delle somme erogate. Non risulta, infatti, nella prassi, che un intermediario conceda finanziamenti quando \u00e8 consapevole della loro sicura irrecuperabilit\u00e0. Nel caso in esame la Corte sembra comunque muoversi dal presupposto di una situazione di particolare gravit\u00e0 dell\u2019impresa finanziata, senza peraltro dimostrarla in modo convincente. L\u2019unico elemento indiscutibile in proposito \u00e8 rappresentato dal gi\u00e0 menzionato rapporto tra debito e patrimonio netto che, seppur significativo, non consente, di per s\u00e9, di valutare in modo esaustivo la reale situazione economico- finanziaria dell\u2019impresa. In questo contesto non viene chiarito, ad esempio, se lo squilibrio abbia avuto carattere temporaneo o strutturale \u2013 al netto del fatto che tale qualificazione fosse sostanzialmente appesantita dalla presenza di debiti fiscali e previdenziali, assunti come indici di insolvenza senza che ne venga verificata in concreto la portata \u2013 e non vengono illustrate le cause che lo avrebbero determinato. Soprattutto non si fa alcun riferimento alle prospettive future dell\u2019azienda, che sono invece un elemento essenziale per la valutazione del merito creditizio. \u00c8 importante considerare, peraltro, che situazioni analoghe a quella esaminata dall\u2019ordinanza non sono rare nella prassi economica e numerosi sono in effetti i casi di imprese in apparente stato di crisi avanzata che sono state oggetto di ristrutturazione e rilancio, spesso con il coinvolgimento di nuovi soci, management o finanziamenti bancari. Anche per questo, la qualificazione di un\u2019impresa come definitivamente compromessa richiederebbe un\u2019analisi pi\u00f9 rigorosa e completa di quella fatta dalla Corte. Nella sua ordinanza, invece, si fa riferimento solo a una \u00abimpresa decotta\u00bb, utilizzando una nozione priva di definizione normativa e non ben chiarita neppure sotto il profilo economico. Si tratta, ancora una volta, di un concetto dato per presupposto, ma non adeguatamente dimostrato. Si afferma inoltre che l\u2019unico esito possibile sarebbe stato il fallimento, ma non si spiega il perch\u00e9. Analogamente, si sostiene che i nuovi finanziamenti avrebbero contribuito ad aggravare il dissesto. Anche tale affermazione appare poco convincente se rapportata ai dati disponibili. A fronte di un indebitamento complessivo pari a circa 600.000 euro, \u00e8 infatti difficile capire come un finanziamento aggiuntivo di importo significativamente inferiore avrebbe potuto aggravare in modo determinante la situazione del debitore. \u00c8 vero che l\u2019utilizzo delle somme introitate per sostituire una parte di un credito chirografario con un credito assistito da garanzia pubblica avrebbe potuto ridurre il rischio per la banca, ma appare poco plausibile che questa, per ottenere un risultato di dimensioni molto limitate, abbia operato nella consapevolezza di poter subire conseguenze cos\u00ec drastiche come quelle delineate dall\u2019ordinanza. L\u2019operazione, in effetti, non avrebbe modificato in modo sostanziale n\u00e9 il quadro complessivo n\u00e9 quello dei rischi della banca n\u00e9 le probabilit\u00e0 di insolvenza dell\u2019impresa. Non viene peraltro chiarito se e in quale misura la nuova finanza avrebbe potuto essere destinata a far fronte a esigenze di liquidit\u00e0 della stessa impresa. Pi\u00f9 in generale, non risulta dimostrato il nesso secondo cui i finanziamenti avrebbero incrementato le probabilit\u00e0 di decozione dell\u2019impresa. In conclusione, l\u2019intero impianto dell\u2019ordinanza sembra fondarsi essenzialmente sull\u2019assunto secondo cui l\u2019imprenditore, con il concorso della banca, avrebbe aumentato l\u2019indebitamento al solo fine di ritardare il fallimento penalizzando quindi maggiormente i creditori, assunto non dimostrato non spiegando neppure quale sarebbe stato l\u2019interesse effettivo a porre in essere una simile condotta. Non pu\u00f2 escludersi, ad esempio, l\u2019ipotesi che un differimento dell\u2019emersione della crisi avrebbe potuto essere addirittura funzionale a tentativi di risanamento o a interventi migliorativi della situazione aziendale. Anche se tale ipotesi non fosse risultata realistica, avrebbe comunque meritato di essere presa in considerazione e valutata, quantomeno per escluderne in modo motivato la praticabilit\u00e0. \u00c8 questo un punto particolarmente debole nell\u2019ordinanza della Corte, la quale non sembra aver tenuto conto del fatto che i due finanziamenti oggetto di esame \u2013 uno di circa 25.000 euro e l\u2019altro di circa 35.000 euro \u2013 risultavano esser stati utilizzati in modo differente. Il primo appare essere stato destinato verosimilmente a soddisfare esigenze di liquidit\u00e0, non puntualmente chiarite ma plausibili, mentre il secondo \u00e8 stato impiegato per sostituire un debito chirografario con un debito assistito da garanzia pubblica, quindi senza determinare un incremento dell\u2019esposizione complessiva della societ\u00e0. In tale contesto, l\u2019ipotesi che il nuovo debito di 25.000 euro, l\u2019unico che avrebbe invece contribuito a tale incremento, avrebbe potuto incidere in modo significativo sulla tempistica della dichiarazione di fallimento, o determinare un apprezzabile pregiudizio per gli altri creditori, appare quindi quantomeno discutibile. Sarebbe stato invece opportuno considerare in altro modo la vicenda, eventualmente evidenziando, sul piano civilistico, la diversa destinazione delle somme rispetto alla loro finalit\u00e0 dichiarata, qualora ci\u00f2 fosse stato adeguatamente dimostrato. Non appare soprattutto convincente, a prescindere dalle specifiche modalit\u00e0 di utilizzo dei finanziamenti considerati in questa sede il ricorso a una applicazione estensiva delle norme in tema di buon costume il cui generalizzato allargamento presenterebbe profili di oggettiva complessit\u00e0 interpretativa. Resta il fatto che la decisione \u00e8 stata adottata e che, sebbene il suo impatto concreto per il caso qui esaminato rimanga limitato, le sue implicazioni sul piano generale potrebbero risultare molto pi\u00f9 ampie, incidendo su tutta l\u2019attivit\u00e0 degli intermediari finanziari e, al limite, anche delle imprese operanti in altri settori economici. \u00c8 evidente che un orientamento di questo tipo, se ulteriormente sviluppato, potrebbe produrre effetti sull\u2019economia e sulla societ\u00e0 difficilmente prevedibili e comunque pi\u00f9 negativi che positivi. Proprio per evitarli o ridurne l\u2019impatto si impone in tutto il mondo economico e finanziario sempre maggiore attenzione nello svolgimento delle rispettive attivit\u00e0. Operazioni analoghe a quelle esaminate dalla Corte, infatti, non sono infrequenti nella prassi e, ove fossero sistematicamente sottoposte a scrutinio alla luce di una pi\u00f9 ampia nozione di buon costume, potrebbero produrre la nullit\u00e0 del contratto e l\u2019irripetibilit\u00e0 delle somme erogate, penalizzando fortemente l\u2019attivit\u00e0 delle imprese finanziarie e di altra natura. Ci\u00f2 che si pu\u00f2 temere \u00e8 quindi che la nuova interpretazione del buon costume induca i giudici ad estendere le loro sentenze non solo alle operazioni come quelle analizzate dalla Corte, ma anche ad altre attivit\u00e0 finanziarie ed economiche.<\/p>\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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3. Settore finanziario e IA<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Una comprensione dei rischi legati all\u2019adozione crescente dell\u2019IA \u00e8 essenziale, in particolare nel settore finanziario, nel quale la sua rapida integrazione mira ad aumentare l\u2019efficienza in attivit\u00e0 quali il trading, la valutazione del credito, la concessione di prestiti, il rilevamento di frodi e l\u2019organizzazione operativa. Se tali miglioramenti sono indubbiamente positivi, essi si accompagnano anche a nuove criticit\u00e0, tra cui una ridotta trasparenza dei risultati dei modelli e l\u2019emergere di potenziali rischi sistemici, che richiedono particolare attenzione da parte delle autorit\u00e0 di controllo. Un recentissimo rapporto dell\u2019OCSE, promosso dalla Banca d\u2019Italia con il contributo della Commissione europea, presenta una vasta gamma di considerazioni volte a promuovere un uso responsabile dell\u2019IA (OECD, 2026b). Un aspetto centrale riguarda l\u2019uso di modelli induttivi, come quelli di machine learning, che possono incorporare distorsioni non adeguatamente corrette durante le fasi di addestramento degli algoritmi. Ci\u00f2 pu\u00f2 tradursi in decisioni imprecise e scorrette, ad esempio nelle valutazioni di affidabilit\u00e0 creditizia. Inoltre, l\u2019impiego di algoritmi tra loro simili, addestrati su banche dati poco differenziate, pu\u00f2 generare una forte correlazione tra i modelli stessi. In tali condizioni, sistemi apparentemente indipendenti possono reagire simultaneamente e in modo imprevedibile, aumentando il rischio di crisi improvvise nei mercati finanziari. Attualmente, tuttavia, le istituzioni finanziarie mostrano ancora prudenza riguardo a un\u2019adozione generalizzata degli LLM e degli agenti basati sull\u2019IA, mentre in diversi paesi vengono introdotte specifiche normative \u00abproattive\u00bb. Secondo un\u2019indagine condotta dall\u2019OCSE, cos\u00ec come nelle valutazioni del Financial Stability Institute della BRI, i rischi associati all\u2019uso dell\u2019IA nel settore finanziario risultano in buona misura coperti dagli attuali assetti regolamentari e dalle linee guida nazionali (OECD, 2024a; Crisanto et al., 2024). Tuttavia, alla luce degli sviluppi della GenAI \u00e8 opportuno aggiornare la regolamentazione per allinearla ai principi generali di governance dell\u2019IA, come gi\u00e0 stanno facendo alcuni paesi con normative specifiche e chiarimenti in materia di vigilanza. Ci\u00f2 potrebbe includere requisiti di maggiore interpretabilit\u00e0 dei modelli, l\u2019esecuzione di stress test per valutare le vulnerabilit\u00e0 specifiche dell\u2019IA e l\u2019introduzione di garanzie di supervisione e un coinvolgimento umano nei processi decisionali che incidono sul benessere e sulla stabilit\u00e0. Pubblicazioni dell\u2019OCSE (OECD, 2024a, 2026a) e della BRI (Aldasoro, Gambacorta et al., 2024) offrono, a questo riguardo, utili panoramiche. Nel lavoro della BRI si osserva, in particolare, che i diversi approcci regolamentari oggi in vigore negli Stati Uniti (\u00abguidati dal mercato\u00bb), nell\u2019Unione europea (\u00abguidati dai diritti\u00bb) e in Cina (\u00abguidata dallo Stato\u00bb) non sono necessariamente in contrasto tra loro. Anzi, viene sostenuta \u2013 forse con un certo ottimismo alla luce degli sviluppi correnti \u2013 la possibilit\u00e0 di una loro convergenza verso principi comuni. In ogni caso, bisogna accrescere il grado di collaborazione strutturale tra le autorit\u00e0 responsabili della supervisione dei servizi basati sull\u2019IA. Per ridurre i costi della \u00abeterogeneit\u00e0 giuridica globale\u00bb in sistemi finanziari interconnessi, risulta quantomeno necessario uno scambio sistematico di esperienze tra autorit\u00e0 nazionali e sovranazionali (Borgogno e Perrazzelli, 2025). Parallelamente, l\u2019uso dell\u2019IA si sta diffondendo anche nell\u2019ambito della supervisione finanziaria e nelle banche centrali (BIS, 2024). Oltre all\u2019esigenza di un solido quadro di governance interna (BIS, 2025; IFC, 2025), l\u2019IA viene gi\u00e0 impiegata \u00abper migliorare le capacit\u00e0 interne di supervisione e ottenere una maggiore comprensione dei rischi affrontati dalle banche vigilate che, a loro volta, adottano l\u2019IA\u00bb (McCaul, 2024). Studi recenti evidenziano benefici concreti, ad esempio nella gestione della reportistica regolamentare e nell\u2019analisi delle problematiche di vigilanza (Benedetto et al., 2025, e Licari et al., 2025). La capacit\u00e0 di esaminare ed elaborare grandi quantit\u00e0 di dati, anche tramite l\u2019uso di IA su dispositivi locali (edgeAI), pu\u00f2 rafforzare l\u2019efficacia e la tempestivit\u00e0 degli interventi microprudenziali. Esperienze analoghe emergono anche al di fuori delle banche centrali, come dimostrano studi dell\u2019Autorit\u00e0 di mercato italiana (Deriu e Racioppi, 2025) e analisi sul possibile impatto della GenAI nel rapporto tra amministrazione finanziaria e contribuenti (Ricotti e Castiglia, 2025). Con l\u2019adozione sempre pi\u00f9 diffusa degli LLM da parte delle istituzioni finanziarie, diventa cruciale assicurare che il loro comportamento sia conforme ai principi legali ed etici. \u00c8 necessaria una supervisione umana capace di gestire il rischio di \u00aballucinazioni\u00bb dei modelli e di garantire l\u2019allineamento ai requisiti normativi. Ricerche recenti mostrano infatti che, in presenza di decisioni finanziarie con implicazioni legali, gli LLM possono comportarsi in modo inappropriato, poich\u00e9 \u00abincentivi interni opachi possono interferire con le istruzioni umane\u00bb (Biancotti et al., 2025), generando comportamenti non etici a vantaggio dell\u2019impresa e a danno dei clienti. Infine, bisogna considerare quale sia il ruolo potenziale dell\u2019IA nel mantenimento della stabilit\u00e0 finanziaria a livello sistemico e nelle politiche macroprudenziali. Sebbene l\u2019IA, basata su insiemi estremamente ampi di dati, possa favorire l\u2019analisi, le grandi crisi finanziarie restano eventi discreti e difficili da prevedere. Anche in futuro, la prevenzione delle crisi richieder\u00e0 solide capacit\u00e0 analitiche e deduttive. Nel frattempo, le Autorit\u00e0 di controllo dovranno concentrarsi sull\u2019evitare fallimenti sincronizzati derivanti dalla correlazione tra modelli di IA e dal comportamento gregario indotto dagli algoritmi.<\/p>\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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4. IA e politiche macroeconomiche<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Passando a considerare la valutazione dell\u2019impatto macroeconomico dell\u2019IA, va sottolineato fin dall\u2019inizio come essa sia tutt\u2019altro che semplice, soprattutto con riferimento al breve-medio periodo. Produzione, occupazione e prezzi dipenderanno infatti dalla velocit\u00e0 e dalle modalit\u00e0 di diffusione dell\u2019IA nell\u2019economia, dalle scelte delle imprese nell\u2019adottarla e dagli effetti che essa avr\u00e0 sui consumi delle famiglie. Anche gli scambi internazionali di beni e servizi ne risentiranno in modo significativo, con esiti complessivi incerti. In questo quadro \u00e8 fondamentale interrogarsi su come i benefici aggregati dell\u2019IA saranno distribuiti e quali rischi dovranno essere mitigati. Proprio il riconoscimento di una sostanziale incertezza sull\u2019impatto complessivo dell\u2019IA e sulla sua distribuzione nel tempo giustifica la raccomandazione ai responsabili politici di prepararsi in anticipo, per essere pronti a intervenire con strumenti adeguati. In questa prospettiva, diversi studiosi e istituzioni stanno elaborando scenari alternativi su come politiche fiscali e monetarie potrebbero operare in contesti molto diversi da quelli attuali. L\u2019esperienza dell\u2019elevata inflazione successiva alla pandemia di Covid-19 ha gi\u00e0 messo in luce cambiamenti rilevanti nelle relazioni macroeconomiche tradizio nali (Visco, 2024). La dinamica salariale, ad esempio, \u00e8 stata dominata dai rapidi aggiustamenti dei prezzi \u2013 a \u00absalari dati\u00bb \u2013 in risposta ai forti shock sui costi delle materie prime e dei beni intermedi. Questo suggerisce che alcune regolarit\u00e0 su cui si sono a lungo basate le politiche di stabilizzazione potrebbero dover essere riconsiderate. Concetti come il tasso \u00abnaturale\u00bb di disoccupazione o NAIRU e indicatori quali il tasso di interesse \u201cnaturale\u201d o \u00abneutrale\u00bb \u2013 gi\u00e0 di per s\u00e9 non osservabili e teoricamente controversi \u2013 risultano oggi di difficile applicazione pratica alla luce dei cambiamenti nei mercati del lavoro e nella produttivit\u00e0 indotti dall\u2019IA. I meccanismi di trasmissione delle politiche macroeconomiche saranno inoltre messi alla prova, con possibili conseguenze quali una maggiore flessibilit\u00e0 dei prezzi, una riduzione del potere contrattuale dei lavoratori e un indebolimento del canale dei bilanci bancari (Hartmann e Maver, 2025). Ne deriva la necessit\u00e0 di riesaminare anche l\u2019interazione tra politica monetaria e politica fiscale e le forme del loro possibile coordinamento. Dal punto di vista teorico, gli aumenti di produttivit\u00e0 generati dall\u2019IA dovrebbero stimolare sia l\u2019offerta aggregata sia la domanda di consumi e investimenti. Gli effetti sulla dinamica dei prezzi dipenderanno per\u00f2 dalle aspettative di famiglie e imprese: quanto pi\u00f9 queste fossero imperfette, tanto pi\u00f9 l\u2019impatto iniziale potrebbe risultare in una moderazione dell\u2019inflazione; quanto pi\u00f9, invece, gli aumenti di produttivit\u00e0 venissero correttamente anticipati, tanto pi\u00f9 l\u2019effetto inflazionistico potrebbe risultare marcato, nel breve come nel lungo periodo (Aldasoro, Doerr et al., 2024). Strumenti e indicatori di analisi macroeconomica sono chiamati a evolversi (Cipollone, 2024). Gi\u00e0 oggi si fa ampio uso del nowcasting, basato su machine learning e dati ad alta frequenza, per stimare in tempo reale l\u2019andamento di produzione, occupazione e inflazione, mentre cresce la letteratura sulle capacit\u00e0 previsive degli LLM. Le applicazioni di IA saranno sempre pi\u00f9 impiegate per migliorare le previsioni, raccogliere informazioni sul comportamento degli agenti economici e monitorare shock sui costi e sull\u2019offerta. Tuttavia, rimane cruciale la necessit\u00e0 di interpretare e spiegare i risultati prodotti con l\u2019utilizzo di applicazioni di IA: le decisioni di politica economica non possono fondarsi su risultati prodotti da \u00abscatole nere\u00bb di cui non si comprendano le determinanti. Nonostante il rapido progresso della ricerca, non \u00e8 realistico aspettarsi, almeno in tempi relativamente brevi, spiegazioni trasparenti fornite direttamente dai modelli di GenAI, anche perch\u00e9 quelli pi\u00f9 usati non sono open source e comunque le complessit\u00e0 tecniche nel ricostruire nessi causali univoci appaiono ancora difficili da superare. Una possibile alternativa consiste nel tentare di replicarne i risultati in modo controfattuale, sulla base di una teoria economica coerente. Resta per\u00f2 il dilemma di come conciliare l\u2019uso di modelli black box con eventuali successi previsionali, tenendo comunque sempre presente il problema di David Hume sull\u2019induzione (Hume, 1748) e le critiche, ben note agli economisti, del measurement without theory (Koopmans, 1947). Si pongono inoltre rilevanti problemi di misurazione. Come interpretare l\u2019inflazione se l\u2019IA provoca drastici cali di prezzo in alcuni settori e forti aumenti salariali in altri? Diventa centrale la corretta valutazione del capitale intangibile \u2013 sistemi informativi, propriet\u00e0 intellettuale, database, conoscenze del personale \u2013 per misurare l\u2019impatto dell\u2019IA su produttivit\u00e0, investimenti e decisioni d\u2019impresa (Corrado et al., 2022). Tutto ci\u00f2 avr\u00e0 conseguenze significative anche sull\u2019organizzazione del lavoro, con mansioni tradizionali che verranno sostituite, trasformate o integrate. Infine, ritornando alle osservazioni di Keynes, Meade e Leontief, possiamo ricordare la riflessione di Tony Atkinson, secondo cui \u00abla direzione del cambiamento tecnologico dovrebbe essere una preoccupazione esplicita di coloro che hanno responsabilit\u00e0 politiche, i quali dovrebbero incoraggiare l\u2019innovazione in una forma che aumenti le possibilit\u00e0 di occupazione dei lavoratori e sottolinei la dimensione umana della fornitura di servizi\u00bb (Atkinson, 2014). Analogamente, si \u00e8 ancor pi\u00f9 di recente sottolineato che \u00abl\u2019intelligenza artificiale generativa avr\u00e0 sicuramente un impatto sulla disuguaglianza, ma la natura di tale effetto dipender\u00e0 dal modo in cui questa tecnologia verr\u00e0 sviluppata e applicata. … L\u2019obiettivo \u00e8 creare e sostenere nuovi compiti professionali e nuove competenze per i lavoratori. … Le politiche pubbliche hanno un ruolo centrale nel promuovere questo percorso positivo della tecnologia\u00bb (Acemoglu, Autor e Johnson, 2023). La questione distributiva, insieme all\u2019elevata concentrazione dei mercati dei servizi di IA, emerge cos\u00ec come uno dei nodi centrali per lo sviluppo economico futuro.<\/p>\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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5. Disuguaglianza, domanda e concorrenza<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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L\u2019IA \u2013 e in particolare la GenAI \u2013 si innesta su una straordinaria traiettoria tecnologica di lungo periodo che parte dal PC, viene accelerata da Internet e rafforzata da smartphone, digitalizzazione e automazione. Di conseguenza stiamo assistendo all\u2019accelerazione di una tendenza ultradecennale: lo spostamento di reddito e potere dal lavoro al capitale e la redistribuzione della ricchezza dai molti ai pochi. In questo quadro, l\u2019IA agisce come potente fattore di amplificazione di dinamiche gi\u00e0 in atto. In ultima analisi, l\u2019IA premia infatti il possesso di dati, infrastrutture e modelli. Favorisce i lavoratori altamente qualificati, mentre tende a sostituire non solo le attivit\u00e0 di routine ma anche quelle a qualificazione media, incluse molte di natura cognitiva. Anche in assenza di una disoccupazione di massa, il risultato osservabile \u00e8 una crescente polarizzazione: un aumento dei posti di lavoro altamente retribuiti per gruppi ristretti di individui, accompagnato dalla stagnazione o dalla riduzione dei salari per la maggioranza. Questo sviluppo \u00e8 coerente con le preoccupazioni espresse da Atkinson e produce ulteriori conseguenze macroeconomiche. Quando il reddito si concentra nelle mani di soggetti con una maggiore propensione al risparmio, la domanda aggregata tende infatti a indebolirsi, con effetti negativi su consumi e investimenti. Il maggiore ricorso all\u2019indebitamento privato o ai sussidi pubblici, pur rappresentando una risposta alla perdita di dinamismo economico, rischierebbe di condurre verso una trappola di bassa crescita e alti tassi di interesse. Non si tratta solo di una preoccupazione teorica. Ve ne \u00e8 evidenza empirica nei cambiamenti della struttura dei consumi, nelle difficolt\u00e0 di una ripresa ordinata dalle recessioni e nel divario crescente tra produttivit\u00e0 e crescita salariale. \u00c8 particolarmente significativo che tali tendenze si siano manifestate quando l\u2019IA non aveva ancora raggiunto il suo attuale livello di sviluppo. Sebbene sia ancora dibattuta la possibilit\u00e0 che la GenAI riduca la disuguaglianza all\u2019interno delle singole professioni, l\u2019evidenza accumulata porta a concludere che aumenter\u00e0 le disuguaglianze tra di esse (Filippucci et al., 2024; Cazzaniga et al., 2024). Anche in uno scenario senza disoccupazione di massa, l\u2019esito pi\u00f9 probabile sarebbe un\u2019ulteriore riduzione della quota del lavoro sul valore aggiunto, accompagnata da uno spostamento verso lavori meno retribuiti e da una diminuzione dei salari reali medi. Questo avverrebbe nonostante l\u2019aumento medio della produttivit\u00e0. L\u2019eventuale incremento dei salari relativi nei lavori meno \u00absostituibili\u00bb dall\u2019IA \u2013 effetto messo in luce da William Baumol negli anni Sessanta e da lui stesso ripreso con riferimento ai grandi progressi dell\u2019informatica (Baumol, 2012; Aghion, Jones e Jones, 2019) \u2013 potrebbe essere pi\u00f9 che compensato, per quelli di qualit\u00e0 inferiore e meno retribuiti, dalla maggiore offerta di lavoro che sarebbe per la maggior parte indirizzata verso di essi. Ne deriva la necessit\u00e0 di accrescere l\u2019adattabilit\u00e0 a lavorare \u00abcon\u00bb l\u2019IA (Manning e Aguirre, 2026): a uno sviluppo di tali competenze corrisponderebbe una crescita salariale; al momento l\u2019evidenza disponibile suggerisce comunque che i benefici per lavoratori con competenze pi\u00f9 elevate e per quelli con competenze minori rafforzerebbero la polarizzazione, con una riduzione ulteriore della classe con redditi medi (Jaumotte et al., 2026). Guardando al futuro, alcune analisi preliminari condotte sugli Stati Uniti indicano che l\u2019adattabilit\u00e0 all\u2019uso della GenAI potrebbe accrescere la produttivit\u00e0 \u2013 e quindi le retribuzioni \u2013 dei lavoratori gi\u00e0 occupati ma con minore esperienza e competenze mediobasse, per i quali l\u2019IA sarebbe quindi uno strumento complementare; lo stesso non sembrerebbe valere per quelli con competenze medio-alte (Brynjolfsson, Li e Raymond, 2025). Uno studio ancor pi\u00f9 recente segnala per\u00f2 che i pi\u00f9 colpiti potrebbero essere i giovani in cerca di occupazione con minori competenze, per i quali l\u2019IA sarebbe decisamente un sostituto; questa eterogeneit\u00e0 rafforza la necessit\u00e0 di politiche mirate (Brynjolfsson, Chandler e Chen, 2025). Per contrastare tali tendenze, le politiche raccomandate includono il rafforzamento dei sistemi di protezione sociale, l\u2019ampliamento delle politiche attive del lavoro, la riduzione e la maggiore flessibilit\u00e0 degli orari di lavoro, il miglioramento dell\u2019istruzione e programmi di riqualificazione professionale. Ci sar\u00e0 certo bisogno di nuove competenze, ma occorrer\u00e0 distinguere tra specializzazione e apprendimento. Da un lato, per chi opera direttamente nello sviluppo dell\u2019IA, la specializzazione nelle discipline STEM (science, technology, engineering and mathematics) resta imprescindibile. Dall\u2019altro, come \u00e8 stato recentemente osservato: \u00abA scuola ci\u00f2 che conta \u00e8 imparare a imparare \u2026 [Sar\u00e0 quindi necessario] acquisire conoscenze generali nel campo delle discipline STEAM, dove la A sta per arti [le discipline umanistiche e sociali] \u2026 L\u2019apprendimento permanente diventer\u00e0 pi\u00f9 importante che mai\u00bb (Pissarides, 2025). Accanto agli interventi sul capitale umano, vengono inoltre proposte misure fiscali, volte a ridurre gli incentivi alla sostituzione del lavoro e a incrementare la tassazione dei redditi da capitale, in tendenziale diminuzione a scapito di quelli da lavoro (Brollo et al., 2024). Questo approccio risponderebbe anche all\u2019esigenza di proteggere la base imponibile, tenuto conto del previsto calo della quota relativa a questi ultimi. La concentrazione del reddito e della ricchezza, cos\u00ec come il crescente predominio del capitale \u2013 oggi rappresentato anche da macchine virtuali e infrastrutture quali, in particolare, i centri di calcolo \u2013 sul lavoro, non solleva soltanto problemi distributivi ma incide direttamente sulla domanda aggregata. A parte le questioni di equit\u00e0 distributiva legate al fatto che i frutti del progresso tecnico e l\u2019aumento di produttivit\u00e0 che ne consegue andrebbero soprattutto a beneficio di un numero ristretto di soggetti, in particolare dei proprietari e dei dipendenti delle imprese tecnologiche dominanti, un ulteriore problema \u00e8, infatti, che tali frutti possono realizzarsi solo in presenza di una domanda effettiva sufficientemente elevata. Si pone cos\u00ec una questione macroeconomica fondamentale: per produrre e vendere i beni e i servizi del futuro, reddito, lavoro e propriet\u00e0 delle imprese devono essere ampiamente distribuiti nella popolazione. In altri termini, affinch\u00e9 l\u2019enorme aumento dell\u2019offerta previsto da alcuni analisti si traduca in crescita effettiva, i consumatori devono essere in grado di generare la domanda necessaria. In questo contesto finirebbe per essere problematico lo stesso finanziamento della \u00abmacchina dello Stato\u00bb, quello \u00abminimo\u00bb come, e ancor pi\u00f9, quello \u00absociale\u00bb; di qui le proposte di interventi per l\u2019allargamento prima e la sostituzione poi delle basi imponibili (V. Visco, 2019; Korinek e Lockwood, 2026); riemergono inoltre proposte come la partecipazione agli utili e l\u2019introduzione di un reddito di base universale. Ci si pu\u00f2 certo chiedere quali imprese siano quelle i cui profitti dovrebbero essere condivisi e da quali fonti possa essere finanziato il reddito di base. Un\u2019ipotesi pi\u00f9 radicale sarebbe quella di redistribuire i diritti di propriet\u00e0, creando cos\u00ec un diritto al reddito sotto forma di dividendi. Tale meccanismo sostituirebbe o integrerebbe i redditi da lavoro in declino. In ogni caso, emerge la necessit\u00e0 di agire per tempo, senza attendere che l\u2019incertezza sui guadagni di produttivit\u00e0 generati dall\u2019IA si dissolva. A questo riguardo, nonostante le differenze nelle stime degli effetti dell\u2019IA, sembra esserci un ampio consenso sul fatto che \u00abl\u2019IA pu\u00f2 ostacolare la crescita se combinata con una politica di concorrenza inadeguata\u00bb (Aghion, Antonin e Bunel, 2019). Non a caso, il miglioramento della concorrenza nel Generative AI Technology Stack \u00e8 stato il tema centrale del vertice del G7 sulla concorrenza del 2024 (AGCM, 2024). L\u2019opinione prevalente \u00e8 che i mercati dell\u2019IA siano intrinsecamente inclini alla concentrazione, soprattutto a causa dei costi di scalabilit\u00e0 e di calcolo. Negli Stati Uniti, che dominano il settore rispetto all\u2019Unione europea (Bergeaud, 2024; Draghi, 2024) e superano anche la Cina in termini di investimenti, i servizi fondamentali e le innovazioni sono fortemente concentrati. Un numero ristretto di imprese \u2013 le \u00abMagnifiche Sette\u00bb, ovvero le pi\u00f9 grandi societ\u00e0 tecnologiche statunitensi (Alphabet\/Google, Amazon, Apple, Meta\/Facebook, Microsoft, Nvidia, Tesla), il cui valore \u00e8 cresciuto fino a rappresentare oggi circa un terzo della capitalizzazione complessiva di borsa (da un ottavo una decina di anni fa), e poche altre \u2013 controlla le infrastrutture, definisce gli standard e influenza la direzione stessa dell\u2019innovazione. Queste imprese hanno dominato il mercato azionario americano negli ultimi dieci anni, con rendimenti medi annui prossimi al 40%, contro circa l\u20198% delle altre grandi societ\u00e0 (Visco, 2026a). Nel periodo successivo alla crisi finanziaria globale (2010- 2025), i prezzi delle azioni statunitensi (di cui circa il 30% \u00e8 di propriet\u00e0 di non residenti) sono cresciuti di quasi il 450%, trainati dal settore tecnologico (con un incremento di ben oltre il 3.000% per le Magnifiche Sette). Questo boom \u00e8 alla base del peggioramento della posizione patrimoniale netta sull\u2019estero degli Stati Uniti, arrivata al 90% del Pil. Sebbene ci\u00f2 possa essere interpretato come un segnale di forza legato a innovazione e investimenti intangibili, questi eccezionali rendimenti riflettono in tutta probabilit\u00e0 anche l\u2019aumento del potere di mercato e di profitti di natura monopolistica, con una conseguente perdita di benessere sociale (Atkeson, Heathcote e Perri, 2025). Queste imprese, forti di un notevole potere economico e politico, pianificano investimenti in IA di entit\u00e0 straordinariamente elevata, con stime che superano, per il 2027, i mille miliardi di dollari (Burns, 2026). Esse controllano una quota ampia e diversificata dell\u2019ecosistema dell\u2019IA, ponendo barriere all\u2019ingresso di potenziali nuovi operatori. Inoltre, dispongono di una straordinaria concentrazione di conoscenze, internalizzando la maggior parte della ricerca condotta con gli scienziati accademici (Pacchioni, 2025), ben lontano quindi dalla \u00abscienza aperta\u00bb che favorirebbe ulteriori innovazioni scientifiche e tecniche. Il rischio maggiore potrebbe finire per essere il restringimento dell\u2019ecosistema dell\u2019innovazione. A questo riguardo, risultano illuminanti le parole, oltre un secolo fa, dell\u2019economista Frank Knight, fautore del libero mercato e uno dei padri fondatori della \u00abscuola di Chicago\u00bb: \u00abNessun errore \u00e8 pi\u00f9 grave di quello di confondere la libert\u00e0 con la libera concorrenza\u2026 I membri di qualsiasi gruppo economico possono sempre guadagnare di pi\u00f9 accordandosi tra loro piuttosto che facendosi concorrenza. \u2026 Il funzionamento della concorrenza educa progressivamente gli uomini al monopolio\u00bb (Knight, 1923). Infine, vi sono indicazioni che, grazie ai modelli open source e a varie innovazioni tecnologiche, sar\u00e0 possibile ridurre i costi di calcolo e quelli energetici, che determinano le esigenze di scalabilit\u00e0, attenuando cos\u00ec la concentrazione e incentivando la concorrenza (Brynjolfsson e Unger, 2023). Tuttavia, ci\u00f2 difficilmente varr\u00e0 per i segmenti dominati da pochi operatori nei servizi cloud e nell\u2019hardware critico delle unit\u00e0 di elaborazione grafica, GPU (Hagiu e Wright, 2025). Ne conseguirebbe la necessit\u00e0 di adattare le politiche di concorrenza, negli Stati Uniti come altrove, per aggiornare le strutture antitrust per i mercati digitali (con incertezze oggi molto elevate date le diverse visioni e i diversi regimi normativi prevalenti nelle principali regioni del mondo), prendere in considerazione norme sulla condivisione dei dati e sull\u2019interoperabilit\u00e0 e valutare se, dove e come investire in infrastrutture pubbliche di IA.<\/p>\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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6. Cooperazione internazionale e conclusioni<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Infine, con riferimento a una dimensione internazionale, l\u2019IA \u00e8 una tecnologia di uso generale con implicazioni globali (Acocella, 2026), ma destinata a svilupparsi in un contesto storico segnato dalla frammentazione pi\u00f9 che dalla convergenza (Visco, 2026b). L\u2019idea, diffusa dopo la fine della guerra fredda, secondo cui l\u2019apertura dei mercati globali e la rivoluzione delle ICT avrebbero portato a una prosperit\u00e0 condivisa e a un rafforzamento del multilateralismo \u00e8 ormai superata. Oggi il panorama geopolitico \u00e8 multipolare e diffidenza e contese sono in aumento, proprio in un momento in cui la cooperazione sarebbe pi\u00f9 necessaria che mai: le grandi sfide globali, quali il cambiamento climatico, le pandemie, le disuguaglianze, lo sviluppo tecnologico, non possono che richiedere risposte collettive. L\u2019IA, come per Internet e il cloud, \u00e8 una tecnologia che non origina in Europa, su cui nell\u2019Unione europea troppo poco si investe. Il divario non riguarda soltanto il confronto con il grande capitale monopolistico americano, ma anche con quello, di Stato, cinese. L\u2019ampio disavanzo europeo nel settore dei servizi della bilancia dei pagamenti riflette soprattutto i costi legati all\u2019uso di propriet\u00e0 intellettuale ed \u00e8 associato a investimenti in ricerca e sviluppo (R&S) non solo non destinati a tecnologie di uso generale, ma anche, in complesso e in percentuale del Pil, di oltre un punto inferiori a quelli degli Stati Uniti (2,3% contro 3,4%); questi investimenti sono inoltre minori anche di quelli della Cina, oggi al 2,8%, su questo fronte sempre pi\u00f9 attiva e che pure investiva in R&S meno dell\u20191% del Pil nel 2000 (quando esso era, in termini reali, un settimo del livello odierno). Non \u00e8 questa l\u2019occasione per discutere dei ritardi europei in questo ambito, e di quelli dell\u2019Italia in Europa. Molto si pu\u00f2 fare, incoraggiando la costituzione e la crescita di startup innovative, riducendo gli ostacoli a una effettiva unione dei mercati dei capitali, costituendo a livello europeo \u2013 sulla falsariga della DARPA americana che, pur se incentrata sulla sicurezza nazionale, ha prodotto innovazioni di fondamentale rilievo anche a livello civile \u2013 agenzie specificamente dedicate alla ricerca e all\u2019innovazione tecnologica, e considerando con particolare attenzione le autorevoli proposte di fondare un \u00abcentro europeo\u00bb per l\u2019IA (Accademia Nazionale dei Lincei, 2026). Tuttavia, per un periodo non breve l\u2019Europa rester\u00e0 fortemente dipendente dall\u2019estero, in particolare dalle grandi imprese tecnologiche americane. La priorit\u00e0 diventa quindi duplice: da un lato, ridurre una dipendenza certamente eccessiva; dall\u2019altro, rafforzare la collaborazione e lo sforzo cooperativo necessari per far fronte a rischi di natura spesso sovranazionale. Nell\u2019ambito dell\u2019IA, i confini nazionali risultano infatti sempre meno rilevanti. Sistemi addestrati in una giurisdizione possono produrre effetti sui mercati del lavoro, sugli ecosistemi informativi e sui flussi finanziari in un\u2019altra. Politiche di concorrenza non coordinate favoriscono l\u2019arbitraggio normativo e incidono sulla raccolta fiscale; standard di sicurezza divergenti e controlli sulle esportazioni possono innescare una corsa alla supremazia tecnologica che coinvolge non solo obiettivi di sicurezza, ma anche infrastrutture di calcolo e concentrazione dei capitali. Inoltre, se modelli di base (foundation models) addestrati su dati che riflettono specifici pregiudizi culturali o economici dovessero dominare il panorama globale dell\u2019IA, potrebbero approfondirsi le divergenze politiche, emergere nuove divisioni e aprirsi gravi divari economici. La rivalit\u00e0 strategica tra grandi potenze, le visioni divergenti sulla sovranit\u00e0 digitale e il rafforzamento del nazionalismo economico rendono particolarmente difficile l\u2019allineamento internazionale. In un contesto in cui la cooperazione \u00e8 ridotta ai minimi termini, ci si deve chiedere come rispondere alle sfide globali comuni. Un approccio potrebbe essere quello di individuare aree specifiche per le quali \u00e8 evidente l\u2019interesse reciproco e la cooperazione sia quindi ancora possibile. Queste aree potrebbero includere: lo sviluppo di principi condivisi sull\u2019uso dell\u2019IA nel settore finanziario, caratterizzato da forti interconnessioni transfrontaliere; il coordinamento dei regimi di governance dei dati nei commerci e nei mercati dei capitali; il monitoraggio degli impatti economici dell\u2019IA attraverso istituzioni multilaterali, sul modello della sorveglianza macroeconomica e dell\u2019assistenza allo sviluppo svolte dagli organismi finanziari internazionali. In particolare, andrebbe riconosciuto che l\u2019IA non deve esacerbare le divisioni globali, cosa che potrebbe accadere in assenza di una cooperazione efficace; i responsabili delle politiche economiche dovrebbero convenire che \u00e8 nell\u2019interesse di tutti contribuire a prevenire questo risultato, sia con la regolamentazione a livello nazionale, sia impegnandosi direttamente a livello internazionale. L\u2019era dell\u2019Intelligenza artificiale metter\u00e0 alla prova le nostre ipotesi economiche, gli strumenti di politica economica, la legittimit\u00e0 delle istituzioni; costringer\u00e0 a chiederci che tipo di economia e di mondo stiamo creando. Non c\u2019\u00e8 motivo per cui un mondo basato su equit\u00e0, adattabilit\u00e0 e progresso condiviso non debba essere preferito, anche sul piano della crescita economica, a uno guidato dall\u2019estrazione di rendite e dalla concentrazione della ricchezza. Gli economisti pi\u00f9 consapevoli e informati dovrebbero svolgere un ruolo maggiore nel chiarire questo ai leader e all\u2019opinione pubblica. Gli ostacoli sono numerosi: a difesa dello status quo vi sono potenti interessi acquisiti e una miopia preconcetta da parte di coloro che vedono i benefici dell\u2019IA continuare ad accumularsi a favore di una minoranza della popolazione. Si tratta, tuttavia, di un obiettivo che deve essere perseguito.<\/p>\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Note<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Questo testo \u00e8 stato oggetto di una conferenza istituzionale tenuta all\u2019Accademia Nazionale dei Lincei l\u20198 maggio 2026. Ringrazio per suggerimenti e commenti di cui ho ampiamente beneficiato, pur restando unico responsabile delle tesi qui espresse, Claudia Biancotti, Andrea Brandolini, Giuseppe Bruno, Giuseppe Grande, Giuseppe Marotta e Giuseppe Parigi.<\/p>\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n \n GIUGNO 2026 - Politica economica e Intelligenza artificiale di Ignazio Visco<\/a>\n <\/p>\n \n \n
\n \n <\/span>\n 2 July 2026\n <\/span>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n \n <\/div>\n <\/div>\n \n