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Un altro articolo sull’AI? Verrebbe da dire: anche no! Il dibattito è ampio e onnipresente, alimentato da domande che a ogni risposta sembrano generarne di nuove. Tecnologia, economia, lavoro, energia, geopolitica: ogni risposta genera nuove domande. Forse il modo migliore per comprendere questa rivoluzione è leggerla attraverso i suoi paradossi. L’AI creerà ricchezza ma anche disuguaglianze; aumenterà la produttività ma potrebbe ridurre l’occupazione; democratizzerà la conoscenza ma concentrerà il potere e così via. È il trionfo del «ma anche». Che non è un espediente retorico. È la sostanza del problema: conseguenze apparentemente opposte possono essere vere contemporaneamente. Dieci paradossi raccontano questa contraddizione.
1. Più produttività, meno lavoro. Produrre di più impiegando meno persone, anche qualificate, è una promessa economica. Il progresso tecnologico diventa un problema sociale se i nuovi impieghi non compensano quelli perduti.
2. Più efficienza, più energia. Modelli sempre più efficienti riducono il consumo energetico per singola operazione ma alimentano una domanda crescente di applicazioni. Il consumo complessivo può quindi crescere anziché diminuire.
3. Più informazioni, meno verità. Informazioni accessibili a tutti convivono con deepfake sempre più credibili. Il pericolo non è solo credere al falso ma anche smettere di credere al vero.
4. Accesso diffuso, potere concentrato. Milioni di persone e piccole imprese accedono a capacità un tempo riservate ai grandi gruppi. Ma capitali, chip, dati ed energia restano nelle mani di pochi operatori.
5. Più libertà, più controllo. L’AI abbatte barriere culturali e linguistiche offrendo capacità senza precedenti di sorveglianza e di manipolazione.
6. Più innovazione, più regole. Regolare troppo presto può soffocare lo sviluppo; troppo tardi può rendere irreversibili alcuni effetti. La sfida è governare la tecnologia.
7. Tecnologia globale, rivalità nazionali. L’AI attraversa i confini, ma Usa e Cina si contendono infrastrutture e supremazia. L’Europa rischia di regolamentare tecnologie sviluppate altrove.
8. Più ricchezza, meno equilibrio. Se il capitale tecnologico rende il lavoro più produttivo, sarà sempre più marcata la frattura tra chi possiede l’AI e chi ne subisce gli effetti.
9. Rivoluzione autentica, bolla possibile. Anche una tecnologia rivoluzionaria può attrarre investimenti e valutazioni eccessivi.
10. Più AI, più valore del giudizio umano. L’AI automatizza anche il lavoro intellettuale, ma le qualità umane diventano ancora più preziose, soprattutto la capacità di decidere non solo come agire ma anche perché farlo.
Ma oltre alle incertezze emergono tre certezze, ossia effetti già misurabili.
1) L’AI assorbe enormi capitali. McKinsey stima quasi 7.000 miliardi di dollari di investimenti nell’infrastruttura dei data center entro il 2030; Morgan Stanley prevede che le emissioni mondiali di debito collegate all’AI si avvicineranno a 570 miliardi nel solo 2026. Gli analisti stimano che OpenAI e Anthropic insieme registreranno 30 miliardi di cash flow negativo nel 2026 e un fabbisogno cumulato di 280 miliardi tra il 2026 e il 2030, pari al 2,8% del deficit federale americano cumulato previsto nello stesso arco di tempo (10 trilioni di dollari).
Gli investimenti in AI crescono più rapidamente della capacità di autofinanziamento, quindi l’industria dipende dai mercati dei capitali e dalla fiducia nei profitti futuri. Questa domanda privata si aggiunge a quella degli Stati proprio mentre i conti pubblici si fanno più fragili: il debito mondiale sfiorava il 94% del pil nel 2025 e, secondo il Fmi, raggiungerà il 100% nel 2029. La spesa pubblica per interessi è passata dal 2 a quasi il 3% del pil mondiale in quattro anni. Anche se non possiamo certificare che gli investimenti nell’AI stanno direttamente facendo salire i rendimenti dei titoli di Stato, gli analisti e la logica lo sostengono. Il capitale non è infinito e soprattutto non è gratuito. La competizione alza il costo del debito (di pochi punti base per Stati come gli Usa e di più punti base per quelli meno solidi) e i governi avranno meno margine per finanziare il welfare e la transizione sociale.
2) L’AI consuma elettricità e ha un impatto negativo sul clima. L’intelligenza artificiale appare immateriale. I suoi data center non lo sono. Secondo l’International Energy Agency, il consumo elettrico mondiale arriverà a 945 TWh nel 2030, più del doppio rispetto al 2024: una quantità superiore ai consumi elettrici attuali del Giappone. La crescita prevista supera il 15% annuo. Negli Stati Uniti i data center potrebbero assorbire quasi la metà dell’incremento della domanda di elettricità fino al 2030.
Le rinnovabili e il nucleare copriranno parte del fabbisogno, ma non tutto. L’Iea prevede che il gas e il carbone soddisfino insieme oltre il 40% della nuova domanda elettrica dei data center entro il 2030. I piccoli reattori nucleari modulari (Smr e Mmr), come quelli per Google, Amazon e Meta, offrono una prospettiva interessante. Ma tra il progetto (sono 156 in sviluppo nel mondo) e la produzione commerciale passerà almeno un decennio.
Il ricorso aggiuntivo ai combustibili fossili comporta emissioni di CO2 e pressioni sul clima. I costi di nuove centrali, reti e capacità elettrica non ricadranno solo sulle big tech: si trasferiranno almeno in parte sulle bollette di famiglie e imprese alimentando l’inflazione. Gli eventi climatici estremi a loro volta pesano su assicurazioni e finanze pubbliche. Ancora una volta meno risorse disponibili per il welfare.
3) Il mercato del lavoro sta già cambiando. Non c’è alcuna evidenza di una disoccupazione di massa causata dall’AI. Esistono però segnali da non ignorare. Uno studio di Stanford, basato su dati amministrativi di Adp (società Usa quotata al Nasdaq specializzata nell’amministrazione delle risorse umane) aggiornati a giugno, rileva che nelle professioni più esposte all’AI l’occupazione dei giovani tra 22 e 25 anni è del 19% inferiore rispetto al livello implicito nell’andamento dei coetanei in lavori meno esposti. Il fenomeno sembra dipendere, più che dai licenziamenti, da un numero minore di assunzioni di giovani impiegati. La physical AI porta l’intelligenza dai server ai robot. Nello stabilimento Bmw di Spartanburg un umanoide ha già accumulato 1.250 ore di lavoro nella produzione di oltre 30.000 automobili. La fabbrica senza persone resta lontana ma l’automazione si sposta dalla singola operazione verso mansioni sempre più articolate e sta già generando tensioni sindacali nei Paesi più sviluppati. Le conseguenze fiscali possono essere profonde. Meno occupazione o salari che crescono meno significano meno imposte sul reddito e contributi sociali. Tassare i robot o l'AI al posto del lavoro richiederebbe di ripensare il sistema tributario su cui si basano gli Stati. E le riforme fiscali procedono più lentamente della tecnologia.
Queste tre certezze convergono dunque su una domanda politica ed economica: come sostenere la transizione, se essa stessa rischia di ridurre le risorse pubbliche disponibili? Non basta chiedersi se l’AI funzionerà; occorre capire chi pagherà oggi, chi sopporterà i rischi e chi raccoglierà domani i benefici. Per ora i costi sono diffusi e i guadagni sono concentrati. Nonostante le indubbie positività dell’AI viene in mente la frase di Tom Hanks nel film Apollo 13 del 1995: «Houston, we have a problem». (riproduzione riservata)
*fondatore e presidente Lucciola & Partners