O inteligência artificial non sta più bussando alla porta dell’economia: è già dentro, e per le bancos centrais significa fare i conti con una transformação che può cambiare domanda, inflazione, lavoro e mercati. Per Fábio Panetta, governatore della Banca d’Italia, è una delle principali sfide per la politica monetaria, insieme alla crescente frammentazione geopolitica. “L’IA cambierà l’economia e i mercati, di conseguenza le banche centrali non possono restare a guardare”.
L’intervento di Panetta, alla conferenza internazionale della Banca nazionale ucraina a Kyiv, parte proprio dalla necessità di adeguare strumenti e analisi a un’economia nella quale l’intelligenza artificiale si sta diffondendo a una velocità superiore rispetto a precedenti innovazioni tecnologiche. “La sua adozione ha superato quella dei personal computer e di internet in fasi comparabili”.
IA, domanda e inflazione: cosa cambia per le banche centrali secondo Panetta
L’impatto dell’IA sulla politica monetaria, però, non seguirà necessariamente una sola direzione. Da una parte, gli investimentos necessari per sviluppare l’intelligenza artificiale stanno già sostenendo la domanda. “Gli investimenti legati all’intelligenza artificiale stanno già dando un forte impulso alla domanda”. Se l’offerta non riuscirà a tenere il passo, questo squilibrio potrebbe tradursi in maggiori pressioni sui prezzi: “queste pressioni potrebbero spingere al rialzo i prezzi relativi e l’inflazione”.
Dall’altra, il principale effetto dell’IA potrebbe arrivare dalla produtividade. “L’effetto dominante si manifesterà probabilmente in termini di produttività. L’entità dei benefici rimane altamente incerta, ma il loro potenziale è considerevole”. Per l’Italia, le analisi della Banca d’Italia indicano che un’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale potrebbe aumentare la crescita della produttività del lavoro di oltre un punto percentuale all’anno.
Il problema, per le banche centrali, è capire quando e con quale intensidade questi effetti si manifesteranno. “La tempistica, l’entità e la trasmissione di questi effetti sono altamente incerte”. Per questo, secondo Panetta, gli istituti dovranno “perfezionare le loro analisi” per cogliere meglio le conseguenze dell’IA sulla domanda, sui consumi, “le previsioni di inflazione” e sul sistema bancario.
IA, lavoro e consumi: due possibili percorsi
A rendere ancora più complesso il quadro è il mercado de trabalho. L’automazione può modificare occupazione e salari e, di riflesso, anche il modo in cui le famiglie spendono e risparmiano. Se aumenta l’incertezza sul futuro ocupacional, infatti, può prevalere la prudenza.”Una maggiore incertezza riguardo a posti di lavoro e salari potrebbe indurre le famiglie a risparmiare di più e a consumare di meno. Un calo dei consumi potrebbe quindi compensare in parte il boom degli investimenti, facendo emergere prima gli effetti disinflazionistici dell’IA”.
Ma esiste anche l’altro scenario. Se l’intelligenza artificiale crea novas atividades e sostiene il reddito da lavoro, le aspettative possono cambiare. “Se l’intelligenza artificiale crea nuovi compiti e aumenta il reddito da lavoro atteso, le famiglie potrebbero sentirsi più ricche e fiduciose riguardo al futuro”. In questo caso “i consumi potrebbero rafforzarsi” e “le pressioni inflazionistiche potrebbero persistere più a lungo”.
La transizione, insomma, potrebbe essere”tutt’altro che agevole”, perché gli effetti dell’IA sulla produttività, sull’occupazione, sulla domanda e sui prezzi potrebbero manifestarsi contemporaneamente ma con direzioni e tempi differenti.
Stati Uniti ed Europa: la velocità di adozione può cambiare la competitività
Un altro elemento riguarda la diversa capacidade delle economie di adottare e sfruttare l’intelligenza artificiale. Secondo il numero uno di Via Nazionale, “le differenze nei tassi di adozione potrebbero avere conseguenze significative per la crescita”.
Il punto non riguarda soltanto chi sviluppa i modelli di IA più avanzati, ma anche la capacità di imprese e sistemi economici di utilizzare queste tecnologie. “Anche se l’Europa non diventerà un leader nello sviluppo dell’IA, ha il potenziale per adottare e sfruttare queste tecnologie con la stessa rapidità di altre economie avanzate”.
Le conseqüências potrebbero essere rilevanti sul piano della produttività e della competitividade internacional: “integrare l’IA più rapidamente potrebbero acquisire un vantaggio duraturo in termini di produttività, espandere le proprie quote sui mercati globali e attrarre maggiori investimenti e capitali. Altri rischierebbero invece un calo della propria competitività relativa”.
La diffusione dell’IA potrebbe quindi contribuire a modificare gli equilibri economici tra Paesi, creando nuove differenze non soltanto nella crescita della produttività, ma anche nella capacità di attrarre capitali e conquistare quote di mercato.
IA, commercio e tassi di cambio
Le conseguenze della trasformazione tecnologica potrebbero estendersi anche oltre la politica monetaria e il mercato del lavoro. Le differenze nella produttività e nella domanda avrebbero infatti ripercussioni sui rapporti economici internazionali. “Le disparità in termini di produttività e domanda influirebbero anche sui flussi commerciali, sui movimenti di capitale e sui prezzi relativi. I tassi di cambio sarebbero parte di questo processo di aggiustamento e potrebbero registrare una maggiore volatilità durante la fase di transizione”, spiega Panetta.
È un aspetto che amplia il perimetro della sfida per le banche centrali. L’IA potrebbe infatti incidere sulla politica monetaria “non solo attraverso la produttività e il mercato del lavoro, ma anche tramite le ragioni di scambio e i tassi di cambio”.
Per questo, secondo Panetta, gli sviluppi effettivi della domanda, dell’attività economica e dell’inflazione dovrebbero avere un peso maggiore nel guidare le decisioni di politica monetaria rispetto alle stime del tasso neutrale, cioè quel livello dei tassi considerato compatibile con un’economia in equilibrio.
In un contesto caratterizzato da trasformazioni rapide, le banche centrali “devono muoversi” in modo pragmatico, basandosi sui dati e tenendo conto di un ambiente nel quale gli effetti dell’innovazione sono ancora difficili da “valutare”.
Modelli economici e sistema finanziario da aggiornare
La velocità della trasformazione tecnologica pone anche un o problema più diretto: gli strumenti utilizzati dalle istituzioni sono stati costruiti in un contesto molto diverso da quello attuale. “I nostri modelli economici, gli strumenti di vigilanza e le infrastrutture di pagamento sono stati concepiti principalmente per un contesto tecnologico diverso. Dobbiamo comprendere i cambiamenti in atto, distinguere le trasformazioni strutturali dagli effetti temporanei e adattare di conseguenza i nostri strumenti”.
a atualização non riguarda soltanto i modelli macroeconomici, ma anche la capacità delle banche centrali di monitorare i rischi generati dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel sistema finanziario.
Un possibile punto critico è la concentração tecnologica. “Se molte banche si affidano a modelli simili o a un piccolo numero di fornitori di tecnologia, errori o interruzioni potrebbero propagarsi in tutto il sistema finanziario”. L’adozione dell’IA può quindi aumentare l’efficienza, ma introduce anche nuove forme di interdipendenza che le autorità dovranno essere in grado di individuare.
I mercati e il rischio di correzioni
La trasformazione dell’economia si riflette già nelle valutazioni finanziarie. “Gli attuali prezzi degli asset riflettono aspettative ottimistiche sulla futura redditività dell’IA. Queste valutazioni aiutano le aziende tecnologiche a raccogliere capitali e a sostenere ulteriori investimenti, ma rendono anche i mercati vulnerabili a brusche correzioni quando le aspettative non vengono soddisfatte, come ha dimostrato la recente volatilità dei titoli tecnologici”.
Il punto, quindi, non è soltanto quanto l’IA riuscirà effettivamente a far crescere la produttività, ma anche quanto le expectativas de investidores siano già incorporate nei prezzi degli asset. Se i risultati economici dovessero rivelarsi inferiori alle attese, potrebbero emergere correzioni rapide sui mercati.
Credibilità delle banche centrali sotto pressione
La questione tecnologica si inserisce infine in una sfida più ampia per le banche centrali, che Panetta collega anche alla fragmentação geopolítica. “La frammentazione geopolitica e il cambiamento tecnologico pongono sfide molto diverse per le banche centrali, ma sollevano la stessa domanda fondamentale”: “Come manteniamo la credibilità quando l’ambiente che ci circonda sta cambiando profondamente?”.
La risposta, secondo Panetta, non si costruisce quando arriva una crisi. “La credibilità non si guadagna quando colpisce una crisi”; “si costruisce nel tempo attraverso istituzioni solide, decisioni rigorose e la volontà di intraprendere riforme difficili. Viene poi messa alla prova quando le circostanze diventano estreme”.
L’IA rappresenta così “un diverso tipo di prova” per le istituzioni monetarie: non richiede di abbandonare i principi alla base della politica monetaria, mas de adeguare strumenti, competenze e capacità di analisi a un’economia che sta cambiando rapidamente. “L’adattamento, tuttavia, non significa abbandonare le nostre fondamenta. La stabilità dei prezzi, la stabilità finanziaria e la fiducia nel denaro rimangono le nostre ancore”.
