Questo lavoro offre un’analisi approfondita della diffusione delle tecnologie digitali avanzate nell’era dell’intelligenza artificiale (IA), basata su microdati ufficiali e rappresentativi relativi a 15 Paesi membri dell’OCSE.
I dati sono analizzati attraverso una metodologia armonizzata, che utilizza un codice statistico comune sviluppato dall’OCSE e distribuito a una rete di partecipanti al progetto con accesso ai microdati di origine.
Le indagini coprono il periodo 2017-2023 e, pertanto, non colgono ancora pienamente il recente boom dell’IA generativa.
Intelligenza artificiale, analisi dei big data, Internet of Things (IoT), robotica e stampa 3D
Il lavoro prende in esame cinque tecnologie digitali avanzate: intelligenza artificiale, analisi dei big data, Internet of Things (IoT), robotica e stampa 3D. I tassi di adozione più recenti di IA e stampa 3D si collocano tra il 4% e il 10%, mentre l’analisi dei big data e l’IoT risultano più diffusi tra le imprese, con valori intorno al 25%.
Questo ampio perimetro tecnologico mette in evidenza importanti interdipendenze, nonché modelli e fattori di diffusione specifici per ciascuna tecnologia, insieme all’impatto eterogeneo che tale diffusione esercita sull’economia.
L’analisi si concentra sulle principali caratteristiche delle imprese adottanti, sul ruolo dei fattori abilitanti rilevanti per le politiche pubbliche nella diffusione tecnologica e sui legami tra l’uso di queste tecnologie avanzate e la produttività. Sulla base di evidenze comparate relative a Belgio, Canada, Danimarca, Estonia, Francia, Germania, Irlanda, Israele, Italia, Giappone, Corea, Paesi Bassi, Portogallo, Svizzera e Regno Unito.
L’analisi individua sette evidenze principali:
- Esistono forti interdipendenze tra le tecnologie digitali: le tecnologie più avanzate tendono a basarsi su tecnologie abilitanti, come il cloud computing, i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e i software di pianificazione delle risorse d’impresa (ERP), oltre a una connettività a banda larga veloce. Queste soluzioni sono infatti spesso utilizzate dalle imprese quando vengono adottate tecnologie avanzate.
- La diffusione delle tecnologie digitali avanzate presenta una marcata eterogeneità settoriale. Questo andamento è coerente tra i diversi Paesi: l’IA e l’analisi dei big data mostrano una maggiore diffusione nei settori ICT e nei servizi professionali e scientifici; l’IoT è più ampiamente adottato trasversalmente ai settori; mentre robotica e stampa 3D risultano particolarmente diffuse nell’industria manifatturiera e nei servizi di pubblica utilità.
- Le imprese di maggiore dimensione hanno una probabilità più elevata di adottare tecnologie digitali avanzate, e ciò non dipende dalla composizione settoriale. Ad esempio, nei Paesi considerati, le grandi imprese hanno in media una probabilità di adozione dell’IA superiore di circa 20 punti percentuali rispetto alle piccole imprese con caratteristiche simili, con un divario che varia da 5 a 37 punti percentuali.
- Sia il capitale umano (sotto forma di competenze ICT e formazione) sia il capitale tecnologico (misurato attraverso l’uso di altre tecnologie digitali e delle infrastrutture digitali) sono fattori chiave per l’adozione delle tecnologie digitali avanzate. Per l’IA, cinque dei sei Paesi per i quali sono disponibili dati sulle competenze ICT mostrano un’associazione positiva tra adozione dell’IA e competenze ICT; due dei cinque Paesi con dati sulla formazione ICT; e tutti e nove i Paesi disponibili per quanto riguarda il capitale tecnologico.
- L’istruzione terziaria e le professioni tecniche sembrano essere determinanti per l’adozione delle tecnologie digitali avanzate. Ad esempio, in Danimarca, Paesi Bassi e Portogallo, un aumento di un punto percentuale della quota di lavoratori con istruzione terziaria è associato a una maggiore probabilità di adozione dell’IA pari rispettivamente a 0,53, 0,24 e 0,15 punti percentuali.
- Le imprese che adottano tecnologie digitali avanzate tendono a essere più produttive rispetto alle altre, sebbene ciò non implichi necessariamente un nesso causale. Per l’IA, il vantaggio di produttività degli adottanti varia dal 7,7% in Francia al 31% in Belgio. Tali vantaggi risultano più marcati nelle imprese di grandi dimensioni.
- Una parte dei vantaggi di produttività osservati può essere attribuita a differenze nel capitale umano e tecnologico. Questi fattori sono essi stessi associati a una maggiore produttività e contribuiscono a spiegare i vantaggi di produttività delle imprese adottanti, in particolare nel caso dell’IA e dell’IoT. Ad esempio, controllando per il capitale umano e tecnologico, solo due dei dieci Paesi considerati mantengono un vantaggio di produttività significativo associato all’IA.
L’importanza dei risultati
Questi risultati hanno rilevanti implicazioni di policy. Sebbene le diverse tecnologie avanzate differiscano per tipologia di utilizzatori e diffusione settoriale — suggerendo la necessità di interventi mirati alle dinamiche specifiche dei singoli settori — i decisori pubblici dovrebbero anche tenere conto delle complementarità e della dipendenza dal percorso che caratterizzano il processo di diffusione tecnologica.
Un ampio mix di politiche dovrebbe pertanto includere misure volte a rafforzare le capacità digitali delle imprese e le infrastrutture digitali, compresa la connettività, nonché a promuovere lo sviluppo delle competenze sia degli specialisti ICT sia dell’intera forza lavoro.
Capitale umano e tecnologico
Il capitale umano e quello tecnologico sono particolarmente cruciali nell’era dell’IA. I premi di produttività delle imprese che adottano l’IA dipendono infatti da investimenti complementari, tra cui quelli in competenze specialistiche, attività immateriali e tecnologia.
Sebbene l’analisi suggerisca che i guadagni di produttività siano attualmente più pronunciati per tecnologie come l’analisi dei big data, i rendimenti a livello di impresa derivanti dall’adozione dell’IA potrebbero essere ancora in fase di piena maturazione.
Con l’evoluzione della tecnologia e la disponibilità di nuovi dati a livello di impresa, è pertanto importante continuare a monitorare attentamente queste dinamiche, sia per comprendere meglio gli effetti dell’adozione dell’IA sulla produttività, sia per valutarne le implicazioni in termini di concorrenza lungo le catene del valore.
Riassumendo: le sette evidenze principali
Le tecnologie digitali avanzate si diffondono soprattutto in presenza di tecnologie abilitanti (cloud, CRM, ERP) e di connettività a banda larga veloce.
L’adozione varia fortemente tra i settori: IA e big data sono più diffusi in ICT e servizi professionali, IoT è trasversale, robotica e stampa 3D prevalgono nella manifattura.
Le imprese di grandi dimensioni adottano più spesso tecnologie avanzate rispetto alle piccole, a parità di settore e caratteristiche.
Competenze ICT, formazione e capitale tecnologico sono determinanti chiave per l’adozione, soprattutto nel caso dell’intelligenza artificiale.
Un’elevata quota di lavoratori con istruzione terziaria e profili tecnici aumenta significativamente la probabilità di adottare tecnologie avanzate.
Le imprese adottanti risultano mediamente più produttive, in particolare le grandi, anche se il legame non è necessariamente causale.
Parte del vantaggio di produttività dipende dal maggiore capitale umano e tecnologico, che spiega una quota rilevante dei benefici associati all’IA e all’IoT.
