L’adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle aziende ha subito una notevole accelerazione nel 2023-24, grazie all’IA generativa. Alcuni luoghi, settori e aziende sono stati più rapidi nell’adozione, con la conseguente formazione di divari che rafforzano le fratture esistenti. I campioni dell’IA si sono distinti nei paesi e nelle regioni più innovativi, tra le aziende più grandi e nei servizi ad alta intensità di conoscenza. L’IA viene utilizzata come soluzione aziendale per una maggiore competitività. Le applicazioni sono molteplici e specifiche per ogni contesto, spesso legate alle condizioni locali per la diffusione. Tuttavia, preoccupazioni legali e di protezione dei dati, insieme alla carenza di competenze, ai costi o ai blocchi tecnologici, possono rallentarne l’adozione, contribuendo all’emergere di divari.
La geografia diseguale dell’adozione dell’IA
I paesi e le regioni più innovativi, come quelli nordici (Danimarca, Svezia, Finlandia), il Belgio e la Corea del Sud, si sono distinti per l’elevato tasso di adozione, spesso concentrato nei settori dei servizi ad alta intensità di conoscenza e nelle grandi imprese. Nelle regioni capitali come Bruxelles, Vienna e Oslo, i tassi di adozione raggiungono o superano il 30%, mentre alcune regioni non capitali, ma ad alta innovazione, come lo Jutland Centrale, superano perfino queste soglie. Al contrario, aree meno sviluppate dal punto di vista tecnologico e industriale, come alcune regioni rurali dell’Europa dell’Est, mostrano una bassa penetrazione dell’IA e una crescita molto più lenta.
Le imprese e i settori più coinvolti
Le imprese più grandi e i settori più digitalizzati hanno adottato più rapidamente le nuove tecnologie, grazie alla maggiore disponibilità di competenze, infrastrutture e capitali. Nel 2024, il 39% delle grandi imprese dell’area OCSE utilizzava l’IA, contro appena il 12% delle piccole. Nei servizi ICT, i tassi di adozione superano il 60-70% in alcuni paesi avanzati. Le tecnologie dell’IA vengono spesso implementate in sinergia con software per l’integrazione dei processi e per l’analisi dei dati, amplificando le potenzialità in termini di produttività, efficienza e personalizzazione dei servizi.
Impatti sul lavoro e rischi sociali
L’IA può migliorare le condizioni lavorative, aumentare la sicurezza e favorire occupazioni più qualificate e retribuite. Tuttavia, non tutti i lavoratori beneficeranno allo stesso modo: i posti a rischio sono spesso concentrati tra i meno qualificati, mentre i benefici si concentrano nelle professioni ad alta specializzazione. Le disuguaglianze di genere, età e background socioeconomico rischiano di aggravarsi, così come le disparità territoriali.
Barriere all’adozione e rischi sistemici
Oltre alle difficoltà economiche e di competenze, l’adozione dell’IA è frenata da ostacoli tecnici e normativi, come la qualità dei dati, l’opacità degli algoritmi, i rischi di lock-in tecnologico e la crescente esposizione a minacce per la sicurezza digitale e la protezione dei dati. Le imprese più piccole e le regioni meno attrezzate fanno più fatica a superare queste barriere, mentre i pionieri dell’IA consolidano il loro vantaggio grazie agli effetti di rete e alla capacità di generare e sfruttare grandi quantità di dati.
Considerazioni finali
L’Ocse evidenzia l’urgenza di politiche territoriali differenziate per accompagnare la transizione all’IA, rafforzare la coesione e assicurare che nessuno resti indietro. La promozione di sistemi educativi e formativi più reattivi, investimenti in infrastrutture digitali locali, supporto alle PMI e strategie industriali basate sulle caratteristiche dei territori sono essenziali per rendere l’innovazione un’opportunità condivisa e inclusiva.
