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Come verrà divisa la torta dell’IA
L’intelligenza artificiale può far crescere l’economia mondiale. La domanda scomoda non è quanto, ma come verrà divisa.
Tradotto dall’originale in spagnolo. Leggi l’originale
Nell’ultimo articolo parlavo di come l’IA stia spostando il valore del lavoro: dalla conoscenza al criterio. Mi è rimasta in mente una domanda che continuava a tornarmi in testa, ed è più ampia di quella su quali lavori saranno valorizzati.
Se l’IA fa sì che l’economia produca di più con meno, chi si prende la differenza?
Perché una tecnologia può far crescere la torta e, allo stesso tempo, dividerla peggio. È già successo. E la cosa interessante è che, anche se nessuno sa ancora quanto crescerà questa torta, la sua divisione ha già cominciato a delinearsi.
Quanto crescerà la torta?
Comincio da ciò che si sa meno. Le stime su quanto l’IA può apportare all’economia mondiale sono così diverse che sembrano quasi parlare di tecnologie diverse:
| Chi | Che cosa stima | Orizzonte |
|---|---|---|
| Goldman Sachs (2023) | +7 % del PIL mondiale (circa 7.000 miliardi di dollari) | 10 anni |
| McKinsey (2023) | Tra 2.600 e 4.400 miliardi di dollari di valore all’anno | Annuale, a pieno utilizzo |
| Daron Acemoglu, MIT (2024) | Al massimo, +0,66 % di produttività totale | 10 anni |
La distanza tra l’ottimismo di banche e società di consulenza e la prudenza di Acemoglu (premio Nobel per l’economia nel 2024) è enorme. La differenza dipende soprattutto da quante attività si possono davvero automatizzare in modo redditizio e da quanto si risparmia su ciascuna.
La mia impressione è che, per la domanda di oggi, non faccia differenza chi abbia ragione. Che l’IA aggiunga l’1 % o il 7 % al PIL mondiale, la questione di chi se lo prende resta. E su questo ci sono molti più dati.
La divisione tra paesi
Nel 2024 il FMI ha calcolato quale parte dell’occupazione, per ciascun tipo di economia, è esposta all’IA, cioè quanti lavori comprendono attività che l’IA può svolgere o trasformare:
A prima vista sembra una buona notizia per i paesi poveri: meno esposizione dovrebbe significare, in teoria, meno rischi. Ma lo stesso FMI ribalta la prospettiva. Essere meno esposti significa anche essere meno preparati a sfruttare i vantaggi: meno infrastrutture digitali, meno lavoratori qualificati e meno imprese in grado di adottare la tecnologia.
Ed è proprio questo che mostrano i dati sull’utilizzo. Alla fine del 2025, secondo Microsoft, una persona su quattro in età lavorativa nel cosiddetto Nord globale usava strumenti di IA generativa, contro una su sette nel Sud:
La cosa più sorprendente non è la situazione attuale, ma ciò che sta prendendo forma con il passare del tempo. Nel primo semestre del 2025 la differenza tra Nord e Sud era di 9,8 punti; nel secondo, di 10,6. Il Nord ha adottato l’IA quasi al doppio della velocità. Perciò, questo divario tra le aree non si sta riducendo: tutt’altro, continua ad aumentare.
Anthropic, l’azienda che sviluppa Claude, ha riscontrato lo stesso schema nei propri dati: ogni punto percentuale in più di PIL pro capite è associato a un aumento dello 0,7 % nell’uso della sua IA e, per il momento, non ci sono segnali che i paesi con redditi più bassi stiano recuperando terreno.
Dietro c’è qualcosa di ancora più concentrato: dove si investe.
Nel 2024 gli Stati Uniti hanno investito quasi dodici volte più della Cina e ventiquattro volte più del Regno Unito. Chi costruisce i modelli, i centri dati e i brevetti è anche chi si prende una buona parte dei profitti.
La divisione tra lavoro e capitale
Il secondo modo di guardare alla divisione è quello più classico in economia: quale parte della ricchezza prodotta finisce nei salari e quale nei profitti del capitale.
Secondo l’OIL, la quota del reddito mondiale che va ai lavoratori è scesa di 1,6 punti dal 2004, fino ad attestarsi intorno al 52 %. Può sembrare poco, ma se fosse rimasta ai livelli del 2004, nel 2024 i lavoratori di tutto il mondo avrebbero guadagnato circa 2.400 miliardi di dollari in più. L’OIL indica l’automazione e il cambiamento tecnologico tra le cause e avverte che l’IA generativa potrebbe mantenere o accelerare questa tendenza, pur insistendo sul fatto che non sia inevitabile.
Dietro a tutto questo potremmo diventare fatalisti e pensare che ne sarebbero penalizzate ancora di più le classi sociali meno abbienti, ma ci troviamo di fronte a qualcosa di molto interessante.
A differenza dell’automazione delle fabbriche, l’IA riguarda soprattutto le attività dei lavoratori ben pagati, quindi potrebbe ridurre la disuguaglianza salariale. Ma, allo stesso tempo, può aumentare la disuguaglianza patrimoniale, perché i guadagni si concentrano nelle mani di chi possiede le imprese e la tecnologia. Meno differenze tra le buste paga, più differenze tra i patrimoni.
È anche per questo che credo che ci sia una paura sempre maggiore di ciò che si potrebbe chiamare corporatocrazia o tecnofeudalesimo.
All’interno dell’azienda, una sorpresa
Fin qui, tutto sembra indicare una maggiore disuguaglianza. Ma c’è un dato che va nella direzione opposta e che trovo tra i più interessanti.
Brynjolfsson, Li e Raymond hanno studiato più di 5.000 operatori del servizio clienti di una grande azienda di software, ai quali era stato fornito un assistente IA. La produttività è aumentata in media di circa il 15 %, ma non per tutti allo stesso modo: a guadagnarci di più sono stati i meno esperti (nella versione preliminare dello studio, fino al 34 %), mentre i migliori hanno notato appena la differenza. La spiegazione degli autori è bellissima: l’IA aveva imparato dal modo in cui lavoravano i migliori e lo trasmetteva ai nuovi arrivati.
Questo significa che, in sostanza, all’interno dello stesso lavoro l’IA può ridurre la distanza tra chi è agli inizi e chi ha anni di esperienza. È l’altra faccia di ciò che raccontavo nell’articolo precedente sul criterio: l’IA rende più uniforme l’esecuzione e ciò che distingue gli uni dagli altri diventa qualcos’altro.
Detto questo, non tutti i gruppi sono esposti allo stesso modo. Nel 2025 l’OIL ha aggiornato il proprio indice: circa il 25 % dell’occupazione mondiale rientra in professioni esposte all’IA generativa, una quota che sale al 34 % nei paesi ricchi. E il livello di esposizione più alto riguarda molto di più le donne, perché sono più presenti nelle attività amministrative:
La stessa OIL insiste sul fatto che, con ogni probabilità, questi lavori verranno trasformati, non scompariranno. Ma se la trasformazione non è accompagnata dalla formazione, anche la divisione ha una dimensione di genere.
E la Spagna?
La Spagna, curiosamente, è ben posizionata per quanto riguarda l’uso. È il sesto paese al mondo nella classifica di Microsoft, con il 41,8 % della popolazione in età lavorativa che usa l’IA, davanti alla Germania o agli Stati Uniti.
Nelle imprese, il salto dell’ultimo anno è stato enorme:
Fonte: Eurostat (isoc_eb_ai), consultato nell’ottobre 2026
Vedi i dati
| Anno | Spagna | Unione Europea |
|---|---|---|
| 2021 | 7,67% | 7,65% |
| 2023 | 9,18% | 8,06% |
| 2024 | 11,31% | 13,48% |
| 2025 | 21,52% | 19,95% |
In un anno, la percentuale di imprese spagnole che usa l’IA è quasi raddoppiata e ora è leggermente al di sopra della media europea. Ma la media nasconde la cosa importante:
Più della metà delle grandi imprese usa l’IA. Tra quelle piccole, meno di una su cinque. In un paese di PMI come la Spagna, questo divario conta: se i guadagni di produttività si concentrano nelle grandi imprese, si concentreranno anche i profitti, i salari migliori e la capacità di continuare a investire.
E allora, che cosa si può fare?
Non credo che esista una ricetta segreta, ma ci sono alcune leve su cui c’è un ampio accordo in tutto ciò di cui si è parlato:
- Formazione, soprattutto per chi è agli inizi. Se l’IA aiuta di più i meno esperti, bisogna assicurarsi che questi lavoratori possano accedervi e sappiano usarla con criterio.
- Far arrivare l’IA alle PMI. Il divario tra imprese grandi e piccole è probabilmente la disuguaglianza più facile da ridurre: strumenti, aiuti e formazione pensati per imprese di dieci persone, non di diecimila.
- Concorrenza. Se poche aziende controllano i modelli, le infrastrutture e i dati, controlleranno anche buona parte dei guadagni.
- Infrastrutture nei paesi che sono rimasti indietro. Il FMI lo dice chiaramente: senza connettività né capitale umano, l’IA allarga le distanze tra paesi invece di ridurle.
- Il dibattito fiscale. Se i guadagni si spostano dal lavoro al capitale, prima o poi arriverà la domanda su come finanziare gli Stati che vivono soprattutto delle imposte sul lavoro.
La torta e il coltello
L’IA non decide da sola come viene diviso ciò che produce. Non lo hanno deciso nemmeno le macchine a vapore: a decidere sono state le leggi, l’istruzione e le imprese di ogni epoca, ed è per questo che la stessa invenzione è finita per essere divisa in modi molto diversi da un paese all’altro.
Con l’IA succederà lo stesso. La tecnologia mette la torta sul tavolo. Chi tiene in mano il coltello, questo è ancora da decidere.
Fonti
- FMI, Kristalina Georgieva, «AI Will Transform the Global Economy. Let's Make Sure It Benefits Humanity» (enero de 2024)
- FMI, Rockall, Tavares y Pizzinelli, «AI Adoption and Inequality», Working Paper 25/68 (abril de 2025)
- OIT y NASK, «Generative AI and Jobs. A Refined Global Index of Occupational Exposure», Working Paper 140 (mayo de 2025)
- OIT, World Employment and Social Outlook, actualización de septiembre de 2024 (resumen de Noticias ONU)
- Microsoft AI Economy Institute, «Global AI Adoption in 2025. A Widening Digital Divide» (enero de 2026)
- Stanford HAI, AI Index Report 2025
- Anthropic, Economic Index, «Uneven geographic and enterprise AI adoption» (septiembre de 2025)
- Eurostat, uso de inteligencia artificial en las empresas (isoc_eb_ai)
- Daron Acemoglu, «The Simple Macroeconomics of AI», NBER Working Paper 32487 (2024)
- Goldman Sachs, «Generative AI could raise global GDP by 7%» (2023)
- McKinsey Global Institute, «The economic potential of generative AI» (2023)
- Brynjolfsson, Li y Raymond, «Generative AI at Work», The Quarterly Journal of Economics (2025)