E' quanto sta indagando il Joint Research Centre (JRC), il sito di Ispra del Centro comune di ricerca (CCR) della Commissione europea, con una ricerca che vede la LIUC – Università Cattaneo parte attiva dello studio.
Giovedì 4 giugno 2020 c'è stata una prima presentazione dei risultati del joint project dal titolo "Artificial Intelligence e Productivity” di cui Filippo Pavesi, docente LIUC, è main expert researcher insieme a Thomas Bassetti dell’Università di Padova, Yari Borbon-Galvez sempre di LIUC e Maria De Sorbo del JRC.
L’intelligenza artificiale (AI) e il Machine Learning, molto probabilmente, rappresenteranno le fonti principali d’innovazione negli anni a venire. Per questo, cercare di comprendere l’impatto che queste tecnologie potranno avere sulla produttività delle imprese è un tema di estremo interesse.
I fatti stilizzati relativi alle innovazioni dirompenti del passato, come per esempio quelle che hanno dato vita alla rivoluzione industriale o alla meccanizzazione dell’agricoltura, mostrano che l’automazione dei lavori esistenti in quei periodi ha prodotto degli straordinari incrementi di produttività.
“Alcuni studiosi hanno però suggerito che, a differenza di queste “rivoluzioni” del passato, l’intelligenza artificiale corre il rischio di automatizzare senza incidere in maniera rilevante sulla produttività (Acemoglu & Restrepo, 2019) – evidenzia Pavesi - In questo caso, l'intelligenza artificiale potrebbe semplicemente rimpiazzare i lavori senza avere un impatto rilevante sulla crescita economica”.
Nell’ottica di fare luce su questo tema, gli studiosi hanno analizzato i miglioramenti di produttività che hanno origine dalle imprese che sviluppano tecnologie particolarmente innovative.
Ne è emerso che l'intelligenza artificiale ha un impatto positivo sui salari e sulla produttività: le aziende che hanno otteneuto brevetti AI tendono ad incrementare sia la Total Factor Productivity (TFP) sia i salari.
Ciononostante, in media, sia le aziende che fanno domanda sia quelle che ottengono brevetti AI sono associate ad una più bassa produttività. Per quale motivo?
Due le possibili spiegazioni:
- Le aziende che investono in intelligenza artificiale iniziano avendo una più bassa TFP rispetto alla media delle aziende, ma - ottenendo brevetti AI - riescono a ridurre il loro divario di TFP rispetto alla media. Questo suggerirebbe che le tecnologie AI vengono adottate prevalentemente dalle aziende che sono “indietro”, cioè quelle meno sviluppate. E' la cosiddetta ipotesi “raggiungimento/rimonta”.
- Investire in intelligenza artificale implica una riduzione a breve termine della TFP, ma - se l'investimento produce brevetti AI - questo dà come risultato un incremento della TFP. Questa spiegazione suggerirebbe che anche le aziende più efficienti starebbero al momento utilizzando AI. In tal caso, si parla di ipotesi “costo d'investimento”.
Si tratterà di capire quale delle due spiegazioni può essere più consistente, in modo da fornire un quadro migliore delle caratteristiche delle aziende che adottano tecnologie AI.
Il JRC e la LIUC collaborano da tempo in diversi settori scientifici di interesse comune.
I risultati del JRC project sono stati presentati all’online workshop: JRC INNOVA MEASURE IV, 4 giugno 2020, Timely topics in innovation: AI, digitalization and inter-regional investments.
