La partita dell’Ia si gioca nelle imprese, l’Europa rischia di perderla

L’Europa rischia di perdere anche la partita dell’Intelligenza artificiale. E questa volta non per mancanza di tecnologia, ma per qualcosa di più profondo: l’incapacità di trasformarla in produttività. Un recente lavoro del Brookings Institution, intitolato Mind the Gap: AI Adoption in Europe and the US (2026), fotografa con chiarezza il problema. Negli Stati Uniti il 43 per cento dei lavoratori utilizza già strumenti di Intelligenza artificiale sul lavoro. In Europa siamo al 32 per cento. In Italia scendiamo al 26 per cento, mentre in Germania restiamo poco sopra, ma comunque sotto il 30 per cento. Il confronto si basa su un gruppo di Paesi europei che include le principali economie, Germania, Regno Unito, Francia e Italia, insieme a due paesi avanzati sul piano digitale come Svezia e Paesi Bassi. È un campione che coglie bene le differenze interne al continente, e che mostra una frattura crescente tra leader e ritardatari. Non è solo una differenza nei livelli. È una divergenza che si sta ampliando. Tra il 2025 e il 2026 l’adozione cresce ovunque, ma cresce di più dove è già alta. Gli Stati Uniti accelerano, i paesi europei più deboli restano indietro. Abbiamo già visto questo film. Negli anni Novanta la diffusione delle tecnologie digitali ha alimentato un lungo ciclo di crescita della produttività americana, mentre l’Europa rimaneva più lenta. Dal 1995 al 2025 la produttività per ora lavorata è cresciuta dell’85 per cento negli Stati Uniti e solo del 29 per cento in Europa. Ia e produttività, quale capitalismo stiamo creando? Nuova divergenza La domanda oggi è se l’Intelligenza artificiale produrrà una nuova divergenza. La risposta, nei dati, è già cominciata. C’è però un elemento che rende questa fase diversa dalle precedenti. L’Ia non è una tecnologia scarsa. Non richiede infrastrutture esclusive né investimenti giganteschi per essere utilizzata. Gli strumenti principali sono disponibili ovunque, spesso gratuitamente o a costi molto contenuti. Se l’Europa resta indietro, non è perché non può adottare l’Intelligenza artificiale. È perché non riesce a farla entrare davvero nei processi produttivi. Il punto centrale del lavoro Brookings è esattamente questo. Più della metà del divario tra Stati Uniti ed Europa si spiega con fattori strutturali: composizione settoriale, dimensione delle imprese, tipologia delle occupazioni. Ma questo non basta. Una parte rilevante del gap resta senza spiegazione se ci fermiamo a queste variabili. Piattaforme che peggiorano e apporto dell’Ia: dove vanno le app di dating Problema manageriale La differenza decisiva è altrove: nel modo in cui le imprese sono organizzate e gestite. Le aziende che adottano di più l’Intelligenza artificiale sono quelle che la promuovono attivamente, che la mettono a disposizione dei lavoratori, che li incentivano a usarla. Dove queste pratiche sono diffuse, l’adozione cresce rapidamente. Dove non lo sono, la tecnologia resta ai margini. In altre parole, il problema non è tecnologico. È manageriale. Questo dato è coerente con una lunga tradizione di studi sull’Ict. Già negli anni Duemila si era visto che gli investimenti digitali producevano risultati molto diversi a seconda della qualità del management e dell’organizzazione interna delle imprese. Oggi la storia si ripete, ma con una velocità molto più elevata. I lavoratori che utilizzano l’Intelligenza artificiale dichiarano risparmi di tempo significativi. Aggregando questi dati, si arriva a una riduzione del tempo di lavoro pari al 2,3 per cento negli Stati Uniti e tra l’1 e l’1,8 per cento nei paesi europei analizzati. Non è una promessa futura. È produttività già realizzata. A livello settoriale, i dati mostrano una correlazione chiara: dove l’adozione è più alta, la crescita della produttività è più forte. Un aumento di dieci punti percentuali nell’adozione dell’Ia è associato a due-cinque punti percentuali in più di crescita cumulata della produttività. Non è ancora possibile stabilire un nesso causale definitivo. Ma il segnale è troppo consistente per essere ignorato. Che valore ha la vita per l’Ia? Se la guerra perde ogni etica Effetti sull’occupazione Non ci sono evidenze chiare di effetti negativi sull’occupazione. L’Intelligenza artificiale, almeno in questa fase, non sta distruggendo lavoro su larga scala. Sta piuttosto modificando il modo in cui il lavoro viene svolto. Questo rende il ritardo europeo ancora più difficile da giustificare. Non siamo di fronte a una tecnologia che crea costi sociali immediati tali da giustificare prudenza o resistenza. Siamo di fronte a una tecnologia che aumenta l’efficienza e che potrebbe sostenere la crescita. Ma l’Europa procede lentamente. Nel caso italiano, le ragioni sono note. La struttura produttiva è frammentata, con una prevalenza di piccole imprese. La qualità media del management è più bassa. Gli investimenti in formazione continua sono limitati. Gli incentivi all’innovazione organizzativa sono deboli. Il risultato è un sistema che adotta le tecnologie, ma fatica a trasformarle in vantaggio competitivo. Questo è il punto che spesso manca nel dibattito pubblico. Non basta introdurre una tecnologia perché questa produca crescita. La produttività non si compra. Si costruisce dentro le organizzazioni. L’illusione europea è quella di poter colmare il ritardo con più investimenti pubblici, più incentivi, più programmi. Ma se le imprese non cambiano il modo in cui lavorano, l’impatto resterà limitato. L’Intelligenza artificiale non è solo una tecnologia. È un test sulla capacità dei sistemi economici di adattarsi. Gli Stati Uniti, ancora una volta, mostrano una maggiore velocità di adattamento. L’Europa, ancora una volta, appare più rigida. Se questa dinamica continuerà, il rischio è una nuova divergenza strutturale. Legata non tanto all’accesso alla tecnologia, ma alla capacità di usarla. Ed è una divergenza potenzialmente più profonda. Perché riguarda il cuore delle organizzazioni, non solo i loro strumenti. La partita dell’Intelligenza artificiale non si giocherà nei laboratori di ricerca, ma nelle imprese. Non nella disponibilità degli algoritmi, ma nella loro integrazione nel lavoro quotidiano. Su questo terreno, non stiamo facendo abbastanza per cambiare. La flessibilità del lavoro non ha assicurato più occupazione e nemmeno più produttività