Il divario crescente di competitività tra Europa e Stati Uniti e la relazione tra adozione dell’intelligenza artificiale e le principali variabili economiche, a partire da crescita e occupazione, sono sempre più al centro degli studi economici, oltre che delle attenzioni dei decisori, anche se raramente vengono indagati insieme. Una recentissima ricerca della Brookings Institution, realizzata da un gruppo di economisti europei ed americani, prova a guardare alle due questioni in maniera congiunta, offrendo nuove chiavi di lettura grazie a una survey molto estesa somministrata ai lavoratori statunitensi e a quelli di sei paesi europei, i quattro grandi (Germania, Francia, Italia e Regno Unito) e due nazioni digitalmente avanzate come Svezia e Olanda. I dati risultanti sono stati incrociati con le statistiche ufficiali americane ed europee sull’adozione dell’IA da parte delle imprese.

Il primo risultato, la percentuale di lavoratori che tra gennaio e febbraio 2026 usavano l’IA generativa, mostra purtroppo il pesante ritardo dell’Europa e in particolare del nostro paese, con gli Stati Uniti che svettano con il 43%, seguiti da Regno Unito (36,3%), Olanda e Svezia (35,6%), Germania (31,5%) e molto indietro Francia (28,1%) e Italia (25,6%). Anche se la performance negativa dell’Italia viene in parte controbilanciata, rispetto a Francia e Germania, da due fattori: un trend in aumento (rispetto al 24,5% del maggio/giugno 2025), laddove la Francia fa registrare un dato sostanzialmente stabile (+0,1 punti percentuali) e la Germania un incremento più contenuto del nostro (+0,8 punti percentuali); un uso relativamente più intensivo da parte di chi la utilizza (il 4,7% vi fa ricorso ogni giorno lavorativo contro il 4,5% dei lavoratori francesi e tedeschi, che invece staccano quelli italiani nell’uso più sporadico). Quest’ultimo è un dato molto importante perché gli economisti sono piuttosto concordi nell’associare i guadagni di produttività alla base della crescita aziendale e, si spera, di quella dell’intera economia soprattutto all’intensità (e qualità) dell’utilizzo delle tecnologie più che all’adozione in sé.

La parte però più interessante della ricerca della Brookings è nella spiegazione del gap di adozione tra Paesi. In generale, questo vale ad esempio per l’atavico ritardo del processo di digitalizzazione in Italia, ci capita di attribuirli a fattori demografici (es. popolazione più anziana) o socio-economici (es. livello di istruzione più basso o dimensione media delle imprese minore). Ebbene, gli autori dello studio scompongono i diversi parametri che possono spiegare i divari, arrivando alla conclusione che c’è un residuo molto elevato (vicino al 50% del divide) che non può essere attribuito a nessuno di questi fattori. Di qui, basandosi anche sulla letteratura sviluppatasi negli ultimi decenni sull’integrazione delle tecnologie ICT di base nei processi aziendali, avanzano l’ipotesi che questa ulteriore variabile esplicativa vada cercata in una superiorità della qualità media del management negli Usa rispetto all’Europa e nella scarsa performance di quello italiano. Fin qui, purtroppo, nulla di particolarmente nuovo ma l’aspetto originale, che nasce dalle domande poste nella survey, è come si esplichi questa associazione positiva tra qualità del management e adozione dell’IA. Gli elementi indagati sono tre: incoraggiamento a usare l’IA da parte dei manager e in generale di chi guida l’impresa, fornitura di tool di IA ai dipendenti e formazione aziendale.

Gli esiti statistici sono piuttosto controintuitivi. La formazione risulta sostanzialmente ininfluente mentre a contare davvero sono i primi due fattori, in particolare l’incoraggiamento da parte dei datori di lavoro. Basti pensare che rispetto agli Stati Uniti, qualora le imprese italiane rivolgessero ai propri lavoratori lo stesso incoraggiamento rivolto a quelli americani a utilizzare l’IA, il divario di adozione si volatizzerebbe per quasi l’80%. Risultati molto simili si ottengono anche per gli altri Paesi europei.

D’altronde, ed è questa l’ultima evidenza che merita di essere sottolineata, un aumento di dieci punti percentuali nell’adozione dell’IA si associa a una crescita aggiuntiva della produttività in media di 0,6 punti percentuali all’anno nel periodo compreso tra 2019 e 2025, con una forte accelerazione negli ultimi anni, quando l’incremento associato della produttività ha superato il punto percentuale. Decisamente non poco, considerato lo stallo della crescita economica in Europa e soprattutto in Italia.

Lo studio presenta alcuni limiti metodologici. In particolare, si basa su correlazioni anziché relazioni causali, le survey basate su dichiarazioni dei rispondenti sono inoltre soggette a maggiori distorsioni e infine i campioni della popolazione dei diversi paesi non sono estratti casualmente. Sono peraltro criticità metodologiche comuni a molte ricerche empiriche, in particolare su fenomeni molto recenti e ancora in via di evoluzione. D’altronde, la loro utilità sta proprio nel segnalare tempestivamente ai decisori, sia nel pubblico che nel privato, le opzioni di policy più promettenti. In questo caso, più che concentrarci sui possibili effetti sull’occupazione, che lo studio indica come poco significativi, o pensare a radicali ristrutturazioni del sistema economico, bisognerebbe soprattutto spingere le imprese a essere pro-attive, creando spazi di sperimentazione al proprio interno e stabilendo linee guida che incentivino l’utilizzo, ovviamente dentro una cornice di governance che riduca i rischi associati all’IA. Ma sulla base di una visione positiva della tecnologia e dei suoi potenziali benefici.

Colpisce, sotto questo aspetto, che dai risultati della survey i lavoratori italiani siano quelli che in maggior percentuale ritengano l’IA inutile, quantomeno per il lavoro che svolgono. Uno snobismo che come sistema Paese non possiamo permetterci e che dovrebbe essere il primo diaframma da abbattere, con il concorso di tutti, sulla strada dell’innovazione del nostro Paese che non può che passare in maniera importante dall’IA e dalla sua integrazione nei processi aziendali (e della PA).