(AGENPARL) - Roma, 21 Settembre 2023 - (AGENPARL) – gio 21 settembre 2023 Economia digitale
Intervento di Luigi Federico Signorini
Direttore Generale della Banca d’Italia
In viaggio con la Banca d’Italia
Firenze, 21 settembre 2023
La cosiddetta “quarta rivoluzione industriale”, oltre che su molti aspetti della vita personale,
incide profondamente sull’economia. Trasforma i processi produttivi, genera infinite
nuove possibilità di sviluppo. Introduce prodotti rivoluzionari che presto diventano così
comuni da sembrare sempre esistiti. (Chi non è più un ragazzo dovrebbe ricordarsi bene
un mondo senza smartphones, ma riusciamo davvero a ricreare nella mente il modo in cui
scattavamo fotografie, ci scambiavamo messaggi, facevamo operazioni in banca anche
solo quindici anni fa? E quand’è che abbiamo spedito l’ultima cartolina dalle vacanze?)
Il processo è graduale ma anche soggetto ad accelerazioni improvvise. Lo dimostra
l’esperienza della pandemia da Covid-19, con la conseguente, rapida diffusione di forme
di lavoro a distanza; diffusione permessa – ed è un punto che tornerà più avanti – da una
tecnologia che già esisteva, ma non veniva pienamente utilizzata.
Come per tanti aspetti dello sviluppo economico, si fa presto a darne i vantaggi per
scontati e quasi a dimenticarsene; al tempo stesso, il dibattito pubblico risuona di
preoccupazioni e allarmi. Si distruggerà il lavoro? Il potere economico si concentrerà
sempre di più? Stiamo restando indietro? O magari stiamo correndo troppo?
Ci sono molte questioni che esulano dall’ambito economico (anche se riflessi economici di
solito non mancano): per esempio quelle che riguardano la protezione della riservatezza
personale, il progresso della scienza o i modi del dibattito politico. (E timori più radicali
ancora: che l’intelligenza artificiale sfugga al controllo umano determinando esiti
catastrofici). Di questi aspetti non ho particolare titolo per occuparmi. Mi concentrerò su
alcune delle domande che riguardano più direttamente la mia professione.
Quando si parla delle conseguenze future, più o meno lontane, di un processo nuovo e
rapido, si deve fare i conti con straordinari margini di incertezza. Non solo gli osservatori
più o meno qualificati, ma perfino i più grandi economisti hanno occasionalmente preso,
in casi del genere, notevoli abbagli. Nonostante questa premessa, che prego di tenere
sempre presente, proverò a dire quali timori di natura economica mi sembrano meno
giustificati sulla base della teoria, della ricerca disponibile e dell’esperienza; quali secondo
me devono invece essere presi sul serio e richiedono preparazione e azione. Sottolineerò
tra l’altro quelle che mi sembrano alcune priorità per l’Europa, e in particolare per l’Italia.
La quarta rivoluzione industriale
Le prime due rivoluzioni industriali – la prima guidata dall’introduzione della forza motrice
del vapore (XVIII secolo), la seconda dall’impiego dell’elettricità e del motore a scoppio
(tra la fine del XIX e l’inizio del XX secolo) – hanno permesso di sostituire l’energia fisica
dell’uomo con il lavoro delle macchine.
La terza rivoluzione industriale, simboleggiata dal computer, ha reso enormemente più
rapida ed efficiente la comunicazione e ha consentito la gestione di una straordinaria
mole di informazioni. Da un lato sono diventati obsoleti alcuni mestieri impiegatizi di
tipo routinario, come lo smistamento telefonico, la dattiloscrittura o la protocollazione
manuale; dall’altro, si sono moltiplicati i dati e le elaborazioni disponibili a supporto delle
mansioni più creative.
La quarta rivoluzione non potrà forse essere definita in modo altrettanto sintetico se non
a posteriori, tra qualche decina d’anni. Elementi essenziali di essa sembrano essere: (i)
l’integrazione pervasiva dell’automazione negli, e lo scambio di dati fra gli, apparati di
ogni sorta (reti di elaboratori, internet delle cose, cloud computing); (ii) l’applicazione di
sistemi di apprendimento automatico a compiti che richiedono conoscenze elaborate
e complesse, normalmente acquisite attraverso l’esperienza. La prima permette
l’automatizzazione spinta di alcuni ambiti di lavoro (gestione del processo produttivo, dei
magazzini, delle catene del valore). La possibilità di addestrare le macchine a consigliare
o anche a decidere, imitando entro certi limiti i processi cognitivi umani e allo stesso
tempo estendendo la capacità di sfruttare le informazioni molto al di là delle umane
possibilità, ne permette o permetterà l’utilizzo anche in alcuni processi intellettualmente
complessi.
Consentitemi qui una digressione. Suscitano molto interesse e generano molte discussioni
in questo momento i modelli di intelligenza artificiale generativa, e in particolare i “large
language models” (LLM), capaci di produrre su domanda testi e altro materiale, ben
organizzati, ben scritti e apparentemente ben informati sui soggetti più diversi. In realtà,
l’attuale generazione di LLM presenta ancora a ben guardare limiti non indifferenti (tra
l’altro l’incapacità di verificare fatti, dati e fonti; una tendenza alla superficialità; una forte
dipendenza dal modo in cui la domanda viene posta1). Né ci si può aspettare per ora
molto in termini di autentico pensiero creativo: un modello addestrato su uno sterminato
insieme di documenti esistenti quasi per definizione ha difficoltà nel “thinking out of the
box”. È facile che certi aspetti migliorino, magari rapidamente. In ogni caso i prodotti
LLM, usati con attenzione, sembrano poter essere un ausilio efficiente per sintetizzare
l’informazione disponibile e preparare rapporti. Credo (ma l’esperienza ce lo dirà)
che il modo più corretto di guardarli oggi dal punto di vista economico sia quello di
considerarli in parte sostituitivi, ma in parte complementari rispetto all’attività umana.
Dovremo attrezzarci per sfruttare efficacemente questa complementarità.
C. Biancotti e C. Camassa, “Loquacity and visible emotion: ChatGPT as a policy advisor”, arXiv preprint
2309.03595.
Le tecnologie della quarta rivoluzione industriale in effetti hanno un impatto sul modo
in cui usiamo le nostre capacità mentali che somiglia, secondo alcuni2, a quello che la
macchina a vapore e le successive innovazioni ebbero per l’uso della forza muscolare.
Come in passato, queste innovazioni suscitano timori per la possibilità che dal loro
impiego derivino un aumento diffuso della disoccupazione ed emergano nuove linee di
frattura tra lavoratori e tra regioni più o meno in grado di trarne beneficio.
Nel lungo termine e in aggregato (pur con le grandi incertezze sul futuro già menzionate)
i timori di questo genere hanno – ad avviso di chi vi parla – tutta l’aria di essere infondati.
Forse ogni innovazione che ha risparmiato all’essere umano fatica muscolare o mentale,
dall’aratro al computer, ha dato luogo alla convinzione superficiale e fallace che, se ci
voleva meno lavoro per ottenere il medesimo risultato, molti lavoratori non avrebbero
più avuto nulla da fare. Ogni volta tendeva a sfuggire il fatto che il risultato non era
dato, e che l’aumento di prodotto a parità di sforzo, di per sé, non avrebbe potuto che
migliorare il benessere materiale della collettività. (Su quello spirituale, non mi pronuncio).
Ogni rivoluzione industriale è sembrata all’inizio così radicale da poter generare risultati
apocalittici per l’economia e il lavoro, ma di fatto alla lunga non è mai stato così, anzi.
Può darsi che questa volta il risultato sia diverso, in verità non lo sappiamo; a noi sembra
più probabile che il ciclo si ripeta.
L’innovazione, oltre ad ampliare la gamma e la qualità dei prodotti offerti sul mercato,
accresce la produttività del lavoro, favorendo la crescita dei redditi reali e il conseguente
aumento della domanda di beni e servizi e della quantità di lavoro complessivamente
impiegata per la loro produzione. Benché le macchine abbiano sostituito l’uomo in molte
attività, una popolazione in rapida crescita a partire dalla prima rivoluzione industriale ha
potuto trovare impiego nonostante la minor quantità di lavoro necessaria per ogni unità
di prodotto, smentendo sistematicamente le profezie di disoccupazione tecnologica di
massa.
La storia è in effetti costellata di simili preoccupazioni. Nel 1772 Thomas Mortimer,
economista e scrittore inglese, scrisse che l’introduzione di nuovi macchinari per
la lavorazione del legno in Inghilterra avrebbe “escluso il lavoro di migliaia di esseri
umani che oggi sono utilmente impiegati”3. Nei primi decenni del XIX secolo i luddisti
distruggevano i telai meccanici perché sostenevano che il loro unico effetto fosse quello
di ridurre le possibilità di impiego per i lavoratori tessili, abbassarne i salari e diminuire la
qualità del prodotto. Nel 1821 David Ricardo, niente di meno, disse che “la sostituzione
del lavoro umano con le macchine è spesso dannosa per la classe dei lavoratori […]
Potrebbe rendere la popolazione ridondante e deteriorare la condizione del lavoratore”.
Nel 1848, John Stuart Mill affermava: “Hitherto it is questionable if all the mechanical
inventions yet made have lightened the day’s toil of any human being” 4.
2 E. Brynjolfsson e A. McAfee (2015), “La nuova rivoluzione delle macchine”, Feltrinelli, Milano.
3 La citazione è tratta da J. Mokir, C. Vickers e N. Ziebarth (2015), “The history of technological anxiety
and the future of economic growth: is this time different?”, Journal of Economic Perspectives, vol. 29, n. 3,
pp. 31-50.
Principles of Political Economy, Book IV Chapter 6.
A onor del vero, Mill vedeva (con acutezza di giudizio) più una questione distributiva
e contingente che generale e perenne. Seguitava infatti: “They have enabled a greater
population to live the same life of drudgery and imprisonment, and an increased number
of manufacturers and others to make fortunes. They have increased the comforts of the
middle classes. But they have not yet begun to effect those great changes in human
destiny, which it is in their nature and in their futurity to accomplish”.
Quali che siano le tendenze del futuro remoto, è – mi pare – piuttosto il timore di effetti
dannosi temporanei e concentrati che va preso sul serio. Ma ci si deve guardare da
risposte semplicistiche.
L’innovazione richiede riallocazioni, crea sacche di obsolescenza del capitale umano e
fisico e quindi genera opposizione: la sofferenza è vera, concentrata e visibile, e i guadagni,
pur altrettanto veri, sono diffusi e presto dati per scontati. Possono crearsi sfasamenti tra
la distruzione e la creazione di nuova occupazione5; le persone occupate nelle attività
spiazzate dalle macchine possono trovare difficoltà a ricollocarsi nel mercato del lavoro,
se non sono disposte a riqualificarsi, o non viene loro offerta la possibilità di farlo.
È più che possibile che l’intelligenza artificiale sia in grado di sostituire, o magari affiancare,
l’attività umana non solo in alcune mansioni semplici (call center, per esempio), ma anche
in attività di maggior contenuto concettuale (traduzione e correzione di testi, briefing per
consulenti o decisori, e chissà in futuro quante altre). È al tempo stesso molto verosimile
che il ridimensionamento di certi mestieri sia accompagnato come in passato dalla
nascita di mestieri nuovi.
È importante evitare di concentrarsi solo sui costi di breve termine, perdendo di vista
i benefici di più lungo periodo6. Se si crede che Mill avesse ragione quanto postulava
“great changes in human destiny, which it is in [innovations’] nature and in their futurity
to accomplish”, l’obiettivo da perseguire non sembra tanto bloccare il progresso, cosa del
resto assai difficile se non impossibile, quanto favorire la riallocazione delle risorse e del
lavoro, e garantire che gli incrementi del benessere economico che ne conseguono siano
diffusi; che si affrontino efficacemente eventuali effetti distributivi anche attraverso reti
di sicurezza per le fasce della popolazione che le trasformazioni del sistema produttivo
potrebbero penalizzare.
Aggiungo a scanso di equivoci (il dibattito in merito è sempre più vivace e non voglio
essere frainteso) che, come qualsiasi forma di progresso tecnico, l’intelligenza artificiale
può essere impiegata non solo per sopperire a legittimi bisogni e desideri umani, ma
anche per scopi maligni, dalla truffa all’aggressione militare. Le minacce sono reali, e
vanno affrontate con le regole e i provvedimenti necessari: nell’ambito non delle politiche
economiche, ma di quelle di sicurezza.
I. Visco (2015), “Perché i tempi stanno cambiando”, Il Mulino, Bologna.
6 Si tratta della cosiddetta “legge di Amara”, che fa riferimento all’ingegnere sistemista Roy Amara,
presidente per lungo tempo del think-tank Institute for the Future. J. Mokir, C. Vickers e N. Ziebarth
(2015), op. cit.
Produttività
Una questione problematica dal punto di vista empirico è che l’incremento della
produttività aggregata legato all’innovazione tecnologica non risulta tanto ovvio nel
caso delle ultime due rivoluzioni quanto lo fu con le prime due. I dati disponibili sono un
po’ contraddittori.
A livello microeconomico, c’è una robusta evidenza circa gli effetti positivi della
digitalizzazione sulla produttività delle aziende che ne fanno uso7. Ad esempio, uno
studio relativo alle imprese belghe8 stima che un investimento di un euro in tecnologie
dell’informazione aumenta in media il valore aggiunto aziendale di 1,35 euro, con
rendimenti più alti per le imprese di dimensione maggiore. Una recente ricerca della
Banca d’Italia9 mostra anche per l’Italia che gli investimenti nelle tecnologie innovative10
hanno rilevanti ricadute sulla produttività totale dei fattori delle aziende.
A livello macroeconomico, gli effetti della terza e della quarta rivoluzione sulla produttività
aggregata, cioè sul PIL per ora lavorata, sono (per ora?) meno evidenti11. Il problema non
si pone da oggi. Già nel 1987 Robert Solow scrisse la famosa frase: “l’era dei computer
si può vedere ovunque tranne che nelle statistiche sulla produttività12”. È stato chiamato
appunto “paradosso di Solow”: l’accelerazione nell’adozione di tecnologie informatiche
non si è manifestato in un progresso altrettanto evidente nella crescita aggregata della
produttività del lavoro.
Si è molto discusso di questo fenomeno. Ci sono fondamentalmente due tesi.
Alcuni sono convinti che l’adozione delle tecnologie digitali si sia tradotta nello sviluppo di
nuove attività più difficili da misurare o che, pur offrendo un beneficio ai consumatori, non
entrano nelle stime del prodotto, non avendo un prezzo di mercato. Che valore monetario
si può attribuire alle informazioni che la rete fornisce senza un costo esplicito? L’utilità di
poter scattare foto dal telefono e condividerle istantaneamente, in quantità e qualità un
tempo inimmaginabili, è davvero tutta incorporata nel prezzo dell’apparecchio? E come
P. Gal, G. Nicoletti, C. von Rueden, S. Sorbe e T. Renault (2019), “Digitalization and productivity: in search
of the holy grail – firm level empirical evidence from European countries”, International Productivity
Monitor, vol. 37, pp. 39-71, per un’analisi dettagliata di questa letteratura.
E. Dhyne, J. Konigs, J. Van Der Bosch, S. Vanormelingen (2021), The return on information technology: who
benefits most?, Information systems research, vol. 32.
9 E. Ciapanna, S. Mocetti e A. Notarpietro (2023). “The macroeconomic effects of structural reforms: an
empirical and model-based approach”, Economic Policy, pp. 1-43. Risultati simili, sebbene un po’ datati,
sono disponibili per l’Italia in B. Hall, F. Lotti e J. Mairesse (2013), “Evidence on the impact of R&D and ICT
investments on innovation and productivity in Italian firms”, Small Business Economics, vol. 33, pp. 13-33.
e C. Castiglione (2012), “Technical efficiency and ICT investment in Italian manufacturing firms”, Applied
Economics, Vol. 44, pp. 1749-1763.
10 Lo studio riguarda gli investimenti incentivati con il programma Industria 4.0.
11 R. Cristadoro (2019), Economia digitale, Focus on, Banca d’Italia. Un elemento che può aiutare a
riconciliare le evidenze micro e quelle macro è la ricomposizione settoriale, in particolare la progressiva
terziarizzazione dell’economia: i servizi hanno, in media, una produttività del lavoro più bassa. Nei servizi
è probabile che il problema della misurazione corretta del prodotto (v. oltre) sia più acuto. A livello macro
è anche più difficile eliminare l’effetto di fattori concomitanti (invecchiamento della popolazione?).
12 R. Solow (1987), We’d better watch out, New York Times Book Review, July 12 1987.
si stima il valore aggiunto di un saggio scritto da[lla versione gratuita di] ChatGPT? In
altre parole, le caratteristiche dell’innovazione digitale potrebbero essere tali da causare
una sistematica sottovalutazione del prodotto e della sua dinamica.
Una seconda spiegazione è che le nuove tecnologie richiedano tempo per dispiegare
appieno i propri effetti. Nelle fasi “rivoluzionarie” la frontiera tecnologica avanza con
rapidità, ma le nuove tecnologie si diffondono nel sistema produttivo solo gradualmente13.
L’esperienza del lavoro a distanza esemplifica questo punto: tecnologie in sostanza già
esistenti non venivano sfruttate in tutto il loro potenziale, fino a che la pandemia non ha
fatto sì che si facesse di necessità virtù. Come per il passaggio dal vapore all’elettricità,
che richiese vari decenni14, così per le tecnologie dell’informazione e delle comunicazioni
potremmo oggi trovarci solo alla vigilia di un salto di produttività.
Chi vi parla è intuitivamente portato a considerare piuttosto verosimile la prima idea.
Quando la versione t+1 di un prodotto fa molte più cose della versione t e molto migliori,
i metodi statistici tradizionalmente usati per aggiustare la misurazione del prodotto
sono probabilmente inadeguati. Va detto però che gli studi empirici disponibili15, pur
confermando l’esistenza di qualche problema di misura, non hanno finora trovato
evidenza che si possa loro attribuire una parte significativa dell’andamento deludente
della produttività aggregata. Vedremo. Del resto, le due spiegazioni non sono alternative
ma complementari.
Produzione e adozione di tecnologia
Come che sia, sembra difficile negare oggi la centralità delle tecnologie digitali per le
prospettive di crescita. A questo proposito sono due gli aspetti da esaminare: la capacità
di un’economia di produrre servizi digitali e innovare, e quella di applicare le innovazioni
in tutti i settori, accrescendo l’efficienza complessiva.
È un fatto che la produzione di tecnologie digitali è guidata da un numero ristretto di
imprese e paesi. Bisogna però intendere bene il significato di questa affermazione e le
relative implicazioni.
Nel secondo trimestre di quest’anno, sette delle prime dieci imprese al mondo per
valore di mercato appartenevano al settore delle tecnologie dell’informazione e delle
comunicazioni16; il valore complessivo delle loro azioni superava i 10.000 miliardi di
dollari. Dieci anni fa, però, solo tre di queste aziende comparivano nello stesso elenco. I
mercati digitali sono estremamente dinamici e non sono mancati casi in cui, nel giro di
pochi anni, una start-up ha scalzato grandi imprese che detenevano un elevato potere
13 D. Comin e M. Mestieri (2018), “If technology has arrived everywhere, why has income diverged?”,
American Economic Journal: Macroeconomics, vol. 10., pp. 137-178.
14 P. David (1990), “The dynamo and the computer: an historical perspective on the modern productivity
paradox”, The American Economic Review P&P, vol. 80, pp. 355-361.
15 D. Byrne, J. Ferland e M. Reinsdorf (2016), “Does the United States have a productivity slowdown or a
measurement problem?”, Brookings papers on economic activity.
16 Si tratta di Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Nvidia, Meta e TSMC.
di mercato. Né mancheranno probabilmente in futuro. Le implicazioni per la politica
antitrust, e più in generale per la politica economica, non sono banali17.
La concentrazione della produzione di tecnologie digitali ha anche una dimensione
geografica, con le imprese leader localizzate in pochi paesi e, all’interno di essi, in
aree ristrette. Negli Stati Uniti, ad esempio, all’inizio dello scorso decennio dieci aree
metropolitane18 (su 179) ospitavano il 69 per cento degli “inventori” in computer
science e il 77 per cento di quelli nel comparto dei semiconduttori19; livelli analoghi di
concentrazione spaziale si osservano altrove20.
In simili poli innovativi Giacomo Becattini avrebbe forse riconosciuto qualche caratteristica
dei suoi “distretti marshalliani”, seppure in settori lontanissimi da quelli tradizionali
che aveva studiato lui in Toscana: mercati del lavoro spessi, dove la presenza di molti
lavoratori e imprese dello stesso comparto favorisce lo scambio di conoscenze “tacite”,
l’apprendimento per imitazione, la moltiplicazione delle esperienze, la diffusione fulminea
delle novità; un ambiente culturale, sociale e amministrativo tutto proteso all’innovazione;
un sistema di valori che non considera il fallimento uno stigma e apprezza l’iniziativa e il
rischio; servizi specializzati—non i suoi “buyer”, ma università alla frontiera mondiale della
ricerca e incubatori avanzati; istituzioni finanziarie altrettanto specializzate nelle esigenze
delle imprese innovative. Poiché il successo attrae sia capitale umano (imprenditoriale,
tecnico, scientifico), sia capitale finanziario, con effetti cumulativi, e poiché la distanza fisica
rispetto ai mercati di sbocco o alla residenza originaria dei protagonisti è sempre meno
rilevante, questi meccanismi tendono a rafforzare a livello globale l’agglomerazione, la
concentrazione territoriale dei centri decisionali; anche se chi vi lavora ormai può farlo
anche da lontano, e magari la stessa definizione di localizzazione dovrà essere in qualche
modo ripensata.
L’Europa nel suo insieme è un po’ in ritardo, benché non manchino poli significativi21.
Difficile individuare con certezza le cause di questo fatto. Pesa sicuramente una certa
frammentazione della regolamentazione su base nazionale, che sopravvive alle regole del
mercato unico europeo, e delle iniziative pubbliche a sostegno dell’innovazione. Continua
a essere insufficiente lo sviluppo di istituzioni in grado di finanziare attività innovative ad
altro rischio, e non può giovare la lentezza con cui procede l’unificazione del mercato dei
capitali. Potrebbe contare anche un atteggiamento culturale, che privilegia più la tendenza
a sottoporre a regolazione le nuove attività che quella a lasciarle libere di scatenarsi; ciò
17 Il dibattito su questo tema è ampio e non può essere ripercorso qui. Si vedano ad esempio: G. Gutierrez,
G. e T. Philippon (2019) “How EU markets became more competitive than US markets: A study of
institutional drift.” National Bureau of Economic Research. I. Segal e D. M. Whinston. 2007. “Antitrust in
Innovative Industries.” American Economic Review, 97 (5): 1703-1730.
18 Le aree metropolitane considerate sono le “economic areas” definite dal Bureau of Economic Analysis
degli Stati Uniti.
19 E. Moretti (2021), “The effect of high-tech clusters on the productivity of top inventors”, The American
Economic Review, vol. 111, pp. 3328-3375. Gli “inventori” sono coloro che hanno presentato una domanda
di brevetto.
20 G. Duranton, P. Martin, T. Mayer e F. Mayneris (2010), “The economics of clusters: evidence from France”,
Oxford University Press. W. Kerr (2018), “Navigating Talents Hot Spot”, Harvard Business Review, vol. 96,
pp. 80-86.
21 Si veda il rapporto “Top Global Artificial Intelligence Markets” del Department of Commerce statunitense.
anche per legittime preoccupazioni di natura sociale ed etica in un campo che pone sfide
inedite, legate ad esempio all’utilizzo dei dati personali e alla protezione della riservatezza.
Non sappiamo fino a che punto sarà possibile accorciare la distanza. Una cosa ci insegna
l’esperienza dei distretti becattiniani (e delle politiche che a un certo punto hanno tentato,
invano, di moltiplicarli): i poli di agglomerazione non si creano dall’alto. Il ruolo principale
delle politiche è creare le condizioni esterne perché lo sviluppo si concretizzi.
In un certo senso la differenza più importante tra la Prato degli anni d’oro e la Silicon
Valley degli ultimi decenni consiste nella natura del capitale umano. Non c’era bisogno di
un Ph.D. in computer science per vendere con successo prodotti tessili in tutto il mondo;
occorrevano sapienza artigiana, capacità organizzativa e fiuto commerciale. Una carenza
che le politiche pubbliche devono colmare, specie in Italia dove essa è più evidente,
è quindi quella relativa alle competenze avanzate (specie matematiche, statistiche,
informatiche), oggi essenziali, anche tramite la promozione di centri di eccellenza
scolastici e universitari. Garantendo, aggiungo, la concreta possibilità dei “capaci e
meritevoli, anche se privi di mezzi” di avvalersene, come prescrive la Costituzione: per
motivi di equità prima di tutto, ma anche di efficienza.
Un altro obiettivo dovrebbe essere quello di creare e mantenere stabilmente un ambiente
normativo, fiscale e burocratico-amministrativo favorevole. Dell’argomento, che ha
conseguenze ad ampio raggio, si è parlato tante volte negli interventi della Banca d’Italia
che non c’è bisogno di tornarvi qui.
Dico tutto questo perché simili interventi non servono solo a far nascere, o magari
consolidare, poli tecnologici di frontiera, ma anche – ed è obiettivo cruciale e sicuramente
raggiungibile – a favorire la diffusione dell’innovazione tecnologica, il secondo
aspetto che intendevamo esaminare. Le tecnologie digitali, come i motori elettrici
della seconda rivoluzione industriale, sono del tipo ‘general purpose’: hanno impiego
ampio ed effetti pervasivi. L’introduzione dell’elettricità non si limitò a ridurre il costo
e facilitare l’applicazione della forza motrice, ma favorì l’introduzione di nuovi prodotti
e la riorganizzazione dei processi produttivi. Similmente, l’internet delle cose ha un
potenziale applicativo sconfinato: dalle auto agli impianti industriali, dalla climatizzazione
ai dispositivi medicali, e così via. Le imprese italiane ed europee (e aggiungo: un numero
non trascurabile di imprese toscane), in questi e altri settori in cui sono oggi solidamente
presenti, possono sviluppare tecnologie complementari e innovare, rafforzando la propria
posizione competitiva globale.
Un altro ambito nel quale l’applicazione della tecnologia digitale può apportare grandi
vantaggi sono i servizi pubblici. È un punto importante soprattutto nel nostro paese, dove
la qualità scarsa, o almeno diseguale, dell’azione pubblica incide sulla vita dei cittadini e
frena la competitività del sistema produttivo. Per intervenire occorrono però competenze
adeguate, e un atteggiamento delle amministrazioni orientato un po’ di più all’efficacia
delle procedure e forse un po’ meno all’iper-sicurezza legale e burocratica.
L’indice DESI dell’economia e della società digitali, sviluppato dalla Commissione
europea, vede i paesi del Nord Europa ai primi posti; paesi come la Grecia e la stessa
Italia mostrano invece ritardi, determinati dall’insufficiente dotazione di capitale umano e
dall’inadeguatezza dei servizi digitali delle amministrazioni pubbliche. L’Italia ha migliorato