Panetta: credibilità delle banche centrali tra guerre e intelligenza artificiale
La credibilità delle banche centrali non dipende soltanto dalla difesa dell’indipendenza e dalla stabilità dei prezzi. In un contesto segnato da guerre, frammentazione geopolitica e innovazione tecnologica, essa richiede anche capacità di adattamento. Nel suo intervento, il Governatore della Banca d’Italia Fabio Panetta indica nell’intelligenza artificiale una trasformazione destinata a incidere su crescita, inflazione, mercati finanziari e sistemi di pagamento.
La lezione dell’Ucraina: la fiducia si costruisce prima delle crisi
Panetta apre esprimendo solidarietà al popolo ucraino e sottolinea il ruolo svolto dalla Banca nazionale dell’Ucraina nel preservare la stabilità monetaria e finanziaria durante la guerra. La storia della grivnia, introdotta nel 1996, mostra come la credibilità di una banca centrale non si formi nel momento dell’emergenza, ma attraverso istituzioni solide, politiche coerenti e riforme anche difficili.
Dopo la crisi del 2014-2015, l’Ucraina ha rafforzato il proprio quadro istituzionale, adottando il regime di inflation targeting, una maggiore flessibilità del cambio e una vigilanza bancaria basata sul rischio. Queste scelte hanno contribuito a fronteggiare l’invasione del 2022: nonostante l’inflazione abbia superato il 26 per cento e la trasmissione della politica monetaria fosse ostacolata dalla guerra, la banca centrale ha mantenuto operativo il sistema bancario e contenuto le pressioni sul cambio. Il nuovo programma quadriennale del Fondo monetario internazionale approvato nel 2026 riconosce questi risultati.
L’intelligenza artificiale cambia l’economia
La seconda grande sfida è rappresentata dalla digitalizzazione e dall’intelligenza artificiale generativa, la cui diffusione procede più rapidamente di quanto avvenne per computer e internet. Le banche centrali devono comprendere il fenomeno da due prospettive: l’IA può migliorare strumenti previsivi e analisi dei dati, ma modifica anche direttamente l’economia su cui tali strumenti intervengono.
Nel breve periodo, gli investimenti nell’IA sostengono domanda di capacità di calcolo, energia e lavoro specializzato, con possibili pressioni sui prezzi. Nel lungo periodo, il principale effetto dovrebbe riguardare la produttività. Secondo ricerche della Banca d’Italia, una diffusione ampia dell’IA potrebbe aumentare in Italia la crescita annua della produttività del lavoro di oltre un punto percentuale.
Occupazione, distribuzione del reddito e inflazione
Gli effetti sull’inflazione non saranno però automatici. Se l’IA affiancherà il lavoro umano, creando nuove mansioni e aumentando redditi e fiducia delle famiglie, consumi e investimenti potrebbero crescere prima che i guadagni di produttività siano pienamente visibili. Le pressioni inflazionistiche potrebbero quindi protrarsi.
Se invece prevarrà l’automazione sostitutiva, con minore domanda di lavoro e maggiore incertezza su occupazione e salari, le famiglie potrebbero aumentare il risparmio e ridurre i consumi. In questo caso gli effetti disinflazionistici potrebbero emergere prima. Sarà dunque decisivo capire non solo quanto l’IA aumenterà la produttività, ma come i suoi benefici saranno distribuiti tra lavoratori, imprese e settori.
Una nuova competizione tra Paesi
L’IA può inoltre ampliare le differenze fra economie. Negli Stati Uniti gli investimenti nel settore stanno già sostenendo la crescita, il disavanzo commerciale e l’afflusso di capitali verso il mercato azionario. L’Europa è per ora più indietro nello sviluppo delle tecnologie, ma può ancora colmare parte della distanza attraverso la loro adozione nelle imprese e nei servizi.
Paesi più rapidi nell’integrazione dell’IA potrebbero ottenere vantaggi durevoli in termini di produttività, competitività, quote di mercato e capacità di attrarre investimenti. Ne deriverebbero effetti anche su commercio internazionale, flussi di capitale, cambi e prezzi relativi: elementi particolarmente rilevanti per un’economia europea fortemente integrata nei mercati mondiali.
Prudenza monetaria e nuovi rischi finanziari
In uno scenario tanto incerto, Panetta invita le banche centrali a un approccio pragmatico e guidato dai dati effettivi su domanda, attività economica e inflazione, senza affidarsi eccessivamente a stime inevitabilmente fragili del tasso di interesse naturale.
L’IA può migliorare valutazione del credito, contrasto alle frodi e gestione dei rischi, ma genera anche vulnerabilità: l’uso di modelli simili o di pochi fornitori tecnologici potrebbe propagare rapidamente errori e interruzioni nell’intero sistema finanziario. Anche i pagamenti digitali offrono efficienza e concorrenza, ma aumentano rischi operativi, legali e informatici.
L’innovazione, conclude Panetta, deve quindi essere governata senza indebolire i fondamenti del sistema: stabilità dei prezzi, stabilità finanziaria e fiducia nella moneta.
