(AGENPARL) – gio 14 settembre 2023 Intelligenza artificiale, transizione green
scelte di impresa
Andrea Ricci
Struttura Imprese e Lavoro
Istituto Nazionale per l’Analisi delle Politiche Pubbliche (INAPP)
Inapp workshop
‘’Transizione ecologica e digitale, politiche per il lavoro e per le imprese’’
14 Settembre 2023, Roma
INTRODUZIONE
Cambiamenti «strutturali» – tecnologie digitali, trasformazione ecologica, shock
pandemico, politiche pubbliche – scelte di imprese e mercato del lavoro;
Cambiamenti «strutturali» : i) Intelligenza artificiale e investimenti green; ii) nuove forme
di organizzazione del lavoro; politiche strutturali (PNRR) e politiche fiscali di
incentivazione (Fnc, occupazione, beni strumentali, R&D ecc)
Scelte di impresa e mercato del lavoro: i) qualità della domanda di lavoro; ii) relazioni
industriali e investimenti in formazione (just transition?) ; iii) aspettative di investimento
Dati: VI Rilevazione Imprese e Lavoro (RIL): 30.000 società di capitali e di persone .
Analisi di correlazione su imprese con >10 dipendenti
INTRODUZIONE
Ipotesi
• Investimento in AI segue adozione di altre tecnologie digitali ad essa
complementari (Bid data, Internet of Things); rischio di amplificare il
dualismo/eterogeneità competitiva del sistema imprenditoriale?
• Investimenti green e la transizione ecologica riflettono sia una componente
tecnologica/economica che una componete culturale/norme sociali implicite del
management ;
• AI, transizione energetica e scelte manageriali: aspetti di complementarità e di
sostituzione rispetto ai fabbisogni professionali, ai modelli inclusivi di gestone
delle risorse umane e sviluppo economico JUST TRANSITION?
Intelligenza artificiale e transizione green
Nel 2021 sul totale degli investimenti:
• 8.5% per tecnologie digitali (circa 1.150 euro per dipendente) 8
• 3% per tecnologie green (circa 325 euro per dipendente) 4
High-Tech M
Low tech M High-Tech Serv Low tech Serv
Eterogeneità/dualism digitale?:
% green
% digital
• medie (13%) vs piccole (8%), Nord (9.5%) vs Sud(6%), Manif vs Servizi
Utilities
[50-250)
% green
% digital
Figura 2: % invest green e digital per classe dimensione
>=250
North West
North East
% green
Centre
South
% digital
Figura 3: % invest green e digital per macro-area
Intelligenza artificiale e transizione green
Tab 1: digital technologies by size, macro-region and sectors
Tra il 2019 e il 2021, la quota di imprese che investe:
• Intelligenza Artificiale (2%);
• Big data analytics (8.9%);
• Internet of Things (8.1%);
• Robotica (4.9%);
Digital*
[50-250)
>=250
South
High-Tech Manuf
Low tech Manuf
High-Tech Serv
Low tech Serv
Utilities
Total
North West
North East
Tab 1: Investimento in AI concentrato in grandi
imprese (11.7%),Nord Ovest (2.5%), servizi ad alta
tecnologia (3.1%)
Tab 2: matrice di correlazione
Big data IoT Robotics
Big data
0.166
0.134
0.303
Robotics
0.109
0.120 0.113
Centre
Big data IoT
firms size
Macro-regions
Robotics
sector of activities
Source: authors’ elaborations on RIL 2021 data. Note: sampling weights applied. Firms with at least 10
employees. * only AI, Big data, IoT and Robotics
Intelligenza artificiale e transizione green
Tab 3: green investments by size, macroregion and sectors
Tra il 2019 e il 2021, la quota di imprese che investe:
• Efficienza energetica (16.9%);
• Sviluppo tecnologico (13.5%);
• Risparmio risorse (9.1%);
• Circolarità (5.4%);
Tab 3: Investimento green concentrato in grandi
imprese (60%),Nord Ovest (29%), nella manifattura
ad alta tecnologia (34%) e nelle utilities (38%)
Tab 4: matrice di correlazione
efficienza
efficienza
Sviluppo tecn
energy saving
circularity
0.378
0.375
0.279
Technology
develop
energy
saving
0.448
0.332
0.481
circularity
Source: authors’ elaborations on RIL 2021 data. Note: sampling weights applied. Firms
with at least 10 employees
Green
invest
[50-250)
>=250
North West
North East
Centre
South
High-Tech Manuf
Low tech Manuf
High-Tech Service
Low tech Service
Utilities
Total
efficiency
gains
techology
develop
firms size
Macro-regions
sector of activities
energy circular
saving economy
Source: authors’ elaborations on RIL 2021 data. Note: sampling weights applied. Firms with at least 10
employees
Scelte di impresa
Scelte di impresa:
domanda di lavoro: tipologia di posti vacanti
Formazione professionale e relazioni industriali: contrattazione integrative, clausole di
opting out, welfare aziendale, costo della formazione per ora lavorata
aspettative di investimento green: efficientamento, avanzamento tecnologico, risparmio
energetico, economia circolare
Fattori “strutturali” correlati (?) alle scelte di impresa
• Intelligenza artificiale e transizione green;
• Shock pandemico e nuove forme di organizzazione del Lavoro
• Costo dell’energia, guerra in Ucraina e cambiamenti geo-politici
Scelte di impresa: domanda di lavoro
Descrittive
Stime ols:
In media:
il 47% delle imprese
ricerca
almeno
lavoratore; il tasso di vacancy
è circa il 15%;
AI è positivamente correlato a
domanda di buoni lavori
(+7,9%);
-il 18.4% il posto vacante
è per qualifiche elevate (1-2);
-il 44% per qualifiche medie
(3-6);
-il 32.5% per qualifche basse
(7-8)
Tab 5: stime ols.
vacant job
Big data
Robotics
green invest
controls
typologies of vacant jobs
middle
0.002
0.036***
0.061***
0.020
0.097***
0.092***
0.079***
0.052***
0.023**
-0.013
0.025***
0.044***
0.027
-0.012
0.051*** -0.012
0.053*** 0.027**
0.017 0.050***
0.089*** 0.036***
0.100*** 0.001
14507
0.159
14507
14507
0.161
14507
0.063
Big data è pos correlato a
domanda di lavori di buona e
media qualità (+5.1%);
Investimenti
green
correlati positivamente con tutte
le tipologie di occupazione:
buona (+2.5%), media (+8.9%) e
bassa (+ 3.6%)
Source: authors’ elaborations on RIL 2021 data. Note: other controls include management
and corporate governance characteristics, workforce compositions, firms’ productive
specializations. Standard errors omitted. *** at 1%, ** at 5%, * at 10%. Firms with more
than 10 employees
Scelte di impresa: formazione e relazioni industriali
Stime ols:
Descrittive
In media:
-il 10% delle imprese
adotta contrattazione
integrative;
-il 4% clausole di deroga al
ccnl;
– il 5% servizi di welfare
aziendale;
– investe in formazione euro
184 per dip
AI è positivamente correlata a
alle clausole di deroga (+2.8%),
al welfare aziendale (6.1%) e alle
spese in formazione (+3,8%);
Tab 6: stime OLS
Big data
Robotics
green invest
controls
Contr II
livello
clausole
deroga
welfare
aziendale
costo form
per ora
0.006
0.020**
0.011
0.025*
0.084***
0.031***
14507
0.324
0.028*
0.016*
0.028***
0.021*
0.039***
0.009*
14507
0.061***
0.045***
0.025**
0.023**
0.050***
0.032***
14507
0.097
0.038***
-0.003
0.015**
0.008
0.004
0.009***
12448
0.021
Source: authors’ elaborations on RIL 2021 data. Note: other controls include management and
corporate governance characteristics, workforce compositions, firms’ productive specializations.
Standard errors omitted. *** at 1%, ** at 5%, * at 10%. Firms with more than 10 employees
Big data è pos correlato alla
contrattazione integrativa (+2%),
alle clausole in deroga (+1.6%) e
al welfare (+4.5%); non alla
formazione
Investimenti green sono pos
correlate a tutte le misure di
Relazioni industriali e alla
formazione
Stime ols:
Scelte di impresa: aspettative di investimento
Descrittive
In media tra il 2022-2024:
Tab 7: Stime OLS
efficiency Technology
gains
develop
-il 42% delle imprese
investirà in green ;
Big Data
33% efficienza energ;
26% sviluppo tecn
19% risparmio energetico
energy cost*Ukraine
10.5% in circolarità
oil price (Ukraine war)
energy costs
controls
0.073***
0.134***
0.160***
0.039***
0.004
-0.007
-0.012
14507
0.138
0.118***
0.174***
0.165***
0.055***
0.004
-0.011
-0.014
14507
0.143
energy
savings
circular
economy
0.151***
0.135***
0.109***
0.053***
0.008***
-0.024**
-0.039***
14507
0.125
0.131***
0.114***
0.115***
0.025***
0.004**
-0.016*
-0.020*
14507
0.123
Source: authors’ elaborations on RIL 2021 data. Note: other controls include management and
corporate governance characteristics, workforce compositions, firms’ productive specializations.
Standard errors omitted. *** at 1%, ** at 5%, * at 10%. Firms with more than 10 employees
AI è positivamente correlata a tutte
le tipologie green – in particulare a
energy saving (+15%)e circularity
(+13%);
Big data è pos correlato a tutte le
tipologie green – in particolare allo
sviluppo tecnologico (+17%)
Il prezzo idrocarburi (al momento
intervista) interagito con il costo
dell’energia per dip è pos
correlato ai futuri investimenti in
risparmio energetico (0.008) e in
circolarità (0.004)
CONCLUSIONI
• Forte complementarietà economica e tecnologica dei processi di digitalizzazione within firms. La diffusione
dell’AI rischia di accelerare la segmentazione e la disuguaglianza competitiva e produttiva del sistema
imprenditoriale (tra piccole e grandi imprese, tra nord e sud, tra settori tecnologici e tradizionali)
Le tecnologie di ultima generazione (AI e Big Data) sono correlate positivamente alla transizione
energetica ed ecologica delle imprese. Quest’ultima ha un contenuto culturale e di norme sociali che può
favorire un modello di just transition verso il nuovo paradigma produttivo basato sulle AI
• Emergono correlazioni significative tra AI e forme di dis-intermediazione dell’assetto delle relazioni
industriali (clausole di opting out, welfare aziendale); gli investimenti green sembrano veicolare relazioni
industriali più tradizionali. AI si associa a una domanda di lavoro altamente qualificata, mentre gli
investimenti green non hanno implicazioni troppo differenziate per le tipologia di vacancies
• Le evidenze sono limitate al breve periodo e vanno interpretate come semplici correlazioni.
Suggeriscono tuttavia una inerzia tecnologica che chiama in causa politiche pubbliche sistemiche e non
solo interventi al margine di incentivazione fiscale