Dalla resilienza dell’Ucraina alla rivoluzione dell’intelligenza artificiale: perché energia, lavoro, inflazione e sostenibilità stanno entrando nel radar delle banche centrali
La rivoluzione dell’intelligenza artificiale non è più soltanto una questione tecnologica. Sta entrando nel cuore dell’economia: modifica gli investimenti, la produttività, il mercato del lavoro, i sistemi finanziari e, sempre più, la domanda di energia e di infrastrutture digitali.
Per le banche centrali questo significa affrontare una sfida inedita. Da un lato c’è la necessità di mantenere fermi i principi che sostengono la credibilità delle istituzioni: stabilità dei prezzi, solidità finanziaria e indipendenza. Dall’altro, occorre imparare a leggere un’economia che cambia rapidamente.
È questo il filo conduttore dell’intervento che il Governatore di Banca d’Italia, Fabio Panetta ha tenuto alla decima Conferenza annuale di ricerca dal titolo «La risposta delle banche centrali alle sfide future: resilienza, credibilità e innovazione» organizzata dalla Banca Centrale Ucraina, in collaborazione con la Narodowy Bank Polski.
La credibilità si costruisce prima delle crisi
La storia recente dell’Ucraina offre un esempio particolarmente significativo di resilienza istituzionale.
La grivnia, la valuta nazionale ucraina, compie quest’anno trent’anni. Introdotta nel 1996, accompagnò il Paese fuori dalla forte instabilità monetaria del periodo post-sovietico e attraversò successivamente crisi economiche, finanziarie e geopolitiche di enorme portata.
La svolta arrivò dopo la crisi del 2014-2015, quando la valuta perse oltre metà del proprio valore e il sistema bancario fu sottoposto a una profonda ristrutturazione. La Banca Nazionale dell’Ucraina rafforzò allora il proprio assetto istituzionale, adottando il regime di inflation targeting, una maggiore flessibilità del cambio e una vigilanza bancaria fondata sul rischio. Riforme che si sarebbero rivelate decisive pochi anni dopo.
Con l’invasione russa su vasta scala del febbraio 2022, la banca centrale si trovò a operare in condizioni eccezionali. L’inflazione superò il 26% e il tasso di riferimento venne portato al 25 per cento. Nonostante le difficoltà nella trasmissione della politica monetaria provocate dalla guerra, le autorità riuscirono a mantenere operativo il sistema bancario e a preservare l’assetto istituzionale.
La lezione è rilevante anche al di fuori del contesto ucraino: la credibilità di una banca centrale non si improvvisa quando arriva una crisi. Si costruisce negli anni, attraverso istituzioni solide, riforme e coerenza delle decisioni.
La seconda grande sfida: l’economia entra nell’era dell’intelligenza artificiale
Se la guerra e la frammentazione geopolitica rappresentano una prova della resilienza, la tecnologia pone alle banche centrali una domanda diversa: quanto sono capaci di adattarsi?
L’intelligenza artificiale generativa si sta diffondendo a una velocità senza precedenti. La sua crescita è stata favorita dalla trasformazione digitale degli ultimi decenni, che ha creato sia le enormi quantità di dati necessarie per addestrare i modelli sia le infrastrutture indispensabili per utilizzarli su larga scala.
Ma l’impatto dell’IA va ben oltre il settore tecnologico. La nuova tecnologia può cambiare la produttività delle imprese, trasformare il mercato del lavoro, modificare i consumi e gli investimenti e ridisegnare il funzionamento dei mercati finanziari.
E c’è un’altra dimensione destinata a diventare sempre più importante: l’energia.
Più IA significa anche più domanda di energia
L’espansione dell’intelligenza artificiale richiede una crescente capacità di calcolo. Data center, infrastrutture digitali e sistemi informatici necessitano di energia, capitale, competenze specialistiche e altre risorse che, almeno nel breve periodo, possono essere scarse.
Questo elemento introduce un tema di sostenibilità direttamente collegato alla trasformazione digitale: la crescita dell’IA dovrà confrontarsi con la disponibilità delle risorse necessarie a sostenerla.
Nel breve periodo, infatti, la forte crescita degli investimenti legati all’IA può alimentare la domanda di energia e di altri input produttivi. Se l’offerta non riuscisse ad adeguarsi con la stessa velocità, potrebbero emergere pressioni sui prezzi.
Nel lungo periodo, invece, il potenziale più significativo dell’IA potrebbe essere rappresentato dall’aumento della produttività.
Ed è proprio qui che tecnologia e sostenibilità economica si incontrano: una maggiore produttività può consentire di produrre di più utilizzando meglio risorse, capitale e lavoro. Ma il risultato non è automatico e dipenderà da come la tecnologia verrà adottata e distribuita nell’economia.
L’IA può aumentare la produttività, ma l’effetto sull’inflazione è incerto
Per le banche centrali la domanda centrale è capire quale sarà l’effetto complessivo dell’IA su crescita e inflazione.
Nel breve periodo, gli investimenti tecnologici possono aumentare la domanda prima ancora che i benefici sulla produttività diventino pienamente visibili. Nel lungo periodo, invece, una maggiore efficienza produttiva potrebbe aumentare la capacità dell’economia e contribuire a contenere le pressioni sui prezzi.
Il problema è che la transizione non sarà necessariamente lineare. Per l’Italia, le analisi richiamate nel discorso indicano che una diffusione significativa dell’intelligenza artificiale potrebbe aumentare la crescita della produttività del lavoro di oltre un punto percentuale all’anno.
È una prospettiva importante, soprattutto per un’economia nella quale la crescita della produttività rappresenta da tempo una delle principali questioni strutturali.
Ma resta una domanda: chi beneficerà dei guadagni di produttività?
Lavoro e disuguaglianze: la sostenibilità sociale della rivoluzione digitale
L’impatto dell’intelligenza artificiale sul mercato del lavoro potrebbe seguire almeno due strade.
La prima è quella dell’automazione: alcune attività oggi svolte dalle persone potrebbero essere sostituite dalle macchine. La seconda è quella dell’integrazione tra uomo e tecnologia: l’IA potrebbe creare nuove mansioni, aumentare le competenze dei lavoratori e consentire una maggiore produttività.
La differenza non è marginale. Se prevarrà la creazione di nuove attività e aumenteranno i redditi da lavoro, consumi e investimenti potrebbero essere sostenuti da una maggiore fiducia delle famiglie. Se invece l’automazione dovesse generare maggiore incertezza sull’occupazione e sui salari, le famiglie potrebbero aumentare il risparmio e ridurre i consumi.
Anche la distribuzione dei benefici potrebbe essere disomogenea. I lavoratori maggiormente qualificati potrebbero trovarsi in una posizione più favorevole nell’utilizzare l’IA, mentre le grandi imprese potrebbero disporre di maggiori risorse per adottare rapidamente le nuove tecnologie.
La sostenibilità della trasformazione digitale, quindi, non riguarda soltanto energia e infrastrutture. Riguarda anche la capacità dell’economia di distribuire i benefici dell’innovazione e accompagnare lavoratori e imprese nella transizione.
Stati Uniti ed Europa: il rischio di un nuovo divario tecnologico
Gli Stati Uniti si trovano oggi in una posizione avanzata nello sviluppo dell’intelligenza artificiale e gli investimenti collegati all’IA hanno assunto un ruolo importante nella crescita economica.
L’Europa procede più lentamente sul fronte dello sviluppo tecnologico, ma la partita non riguarda soltanto chi inventa l’IA. Un elemento decisivo sarà anche la capacità di adottarla rapidamente e integrarla nei processi produttivi.
È qui che entra in gioco la competitività. Paesi capaci di sfruttare più velocemente l’IA potrebbero ottenere vantaggi di produttività, attrarre investimenti e rafforzare la propria posizione sui mercati internazionali. Al contrario, un’adozione più lenta potrebbe tradursi in una perdita relativa di competitività.
Per l’Europa la sfida diventa dunque duplice: sviluppare competenze e infrastrutture e, allo stesso tempo, creare condizioni che permettano alle imprese di utilizzare l’IA in modo efficiente e sostenibile.
Dai mercati finanziari ai pagamenti: la trasformazione è già iniziata
Nel settore bancario, l’intelligenza artificiale può migliorare la valutazione del merito creditizio, individuare frodi e rafforzare la gestione dei rischi. Ma la stessa tecnologia può creare nuove vulnerabilità.
Se molte banche dovessero affidarsi agli stessi modelli o a un numero limitato di fornitori tecnologici, un errore o un’interruzione potrebbe propagarsi rapidamente all’interno del sistema finanziario.
Anche i sistemi di pagamento stanno cambiando. Nuovi operatori e servizi sempre più veloci possono aumentare concorrenza ed efficienza, ma rendono l’ecosistema più complesso e introducono nuovi rischi operativi, legali e informatici.
Per le banche centrali la sfida consiste quindi nel trovare un equilibrio: favorire l’innovazione senza compromettere la stabilità del sistema.
La sostenibilità passa anche dalla capacità di adattarsi
La grande trasformazione tecnologica pone dunque una questione che va oltre l’intelligenza artificiale in senso stretto. Una crescita sostenibile nel tempo richiede infrastrutture adeguate, disponibilità energetica, competenze, investimenti e istituzioni capaci di governare il cambiamento.
L’IA può aumentare la produttività e aprire nuove opportunità, ma può contemporaneamente aumentare la domanda di energia, modificare il mercato del lavoro, accentuare alcune disuguaglianze e ampliare i divari tra economie con differenti capacità di innovazione.
Per questo motivo le banche centrali dovranno aggiornare modelli economici, strumenti di analisi e competenze. Non potranno basarsi esclusivamente su parametri costruiti per un’economia molto diversa da quella che sta emergendo.
La parola chiave diventa quindi adattamento.
Banche centrali, la nuova frontiera della credibilità
La frammentazione geopolitica e la rivoluzione tecnologica sembrano appartenere a mondi diversi. In realtà pongono alle banche centrali una domanda comune: come mantenere la credibilità quando l’ambiente economico cambia rapidamente?
L’esperienza della Banca Nazionale dell’Ucraina mostra che la resilienza nasce dalla preparazione e dalla solidità delle istituzioni.
La rivoluzione dell’IA introduce invece una sfida nuova: la capacità di comprendere trasformazioni strutturali ancora in corso e di adattare gli strumenti senza perdere di vista gli obiettivi fondamentali.
Stabilità dei prezzi, stabilità finanziaria e fiducia nella moneta restano i punti fermi. Ma intorno a questi obiettivi sta cambiando il mondo.
Energia, innovazione, produttività e sostenibilità diventano così parte della stessa equazione economica. E per le banche centrali la credibilità del futuro passerà sempre più dalla capacità di capire questa trasformazione prima che sia il sistema economico a imporne le conseguenze.
