Ha fatto il giro del web la foto generata dall’Intelligenza Artificiale che ritrae una Giorgia Meloni alquanto imbellita, in sotto veste e sguardo sensuale. E’ un falso. E’ stata lei stessa, ripostando la foto, a denunciare il deepfake pubblicato su Facebook. Meloni attacca giustamente i deepfake, però non dice concretamente come contrastarli, mentre il PD rilancia dicendo che va cambiata la legge, mentre la vice presidente della Camera Anna Ascani attacca la premier, chiedendole perché in passato FdI ha bocciato una legge in materia proposta dei dem. Ma la legge c’è già, è la 132/25 la prima legge sull’Intelligenza Artificiale, che penalizza l’uso dei deepfake rendendoli reato. La legge italiana ha introdotto una specifica disciplina penale contro la diffusione illecita di contenuti generati o alterati tramite intelligenza artificiale (IA), comunemente noti come deepfake. Quindi, non soltanto Meloni può difendersi, ma possono già farlo tutti coloro che ne sono vittime.

Il secondo comma dell’art. 612 quarter specifica che normalmente questo reato è punibile a querela della persona offesa mentre è addirittura punibile d’ufficio se il fatto è commesso nei confronti di di una pubblica autorità a causa delle funzioni esercitate.

Il problema resta sempre il solito, la legge c’è ma ad oggi occorrono strumenti più rapidi efficaci per garantire una tutela effettiva e tempestiva.

Ecco i punti chiave della legge al 2026:

• Nuovo Reato (Art. 612-quater c.p.): La Legge 132/2025, entrata in vigore nel corso del 2025, ha introdotto il reato di “Illecita diffusione di contenuti generati o alterati con sistemi di intelligenza artificiale”.
• Cosa prevede la legge: Chiunque cagiona un danno ingiusto a una persona, diffondendo (pubblicando, cedendo, ecc.) senza il suo consenso immagini, video o voci falsificati con l’IA, è punito con la reclusione da 1 a 5 anni.
• Aggravanti: Sono previste pene più severe se il deepfake ha carattere sessualmente esplicito (deepnude) o se il reato è commesso contro minori o soggetti vulnerabili.
• Procedibilità: Il reato è procedibile a querela della persona offesa, tranne nei casi più gravi che prevedono la procedibilità d’ufficio.
• Obbligo di segnalazione: La normativa richiede che ogni contenuto creato o modificato tramite IA sia chiaramente segnalato come tale.
• Il contesto europeo: Oltre alla legge italiana, si applica l’AI Act europeo, che vieta alcune pratiche di IA e impone obblighi di trasparenza, con piena applicazione dal 2 agosto 2026.

La denuncia di Meloni

“Girano in questi giorni diverse mie foto false, – scrive Meloni – generate con l’intelligenza artificiale e spacciate per vere da qualche solerte oppositore. Devo riconoscere che chi le ha realizzate, almeno nel caso in allegato, mi ha anche migliorata parecchio. Ma resta il fatto che, pur di attaccare e di inventare falsità, ormai si usa davvero qualsiasi cosa”.

“I deepfake sono uno strumento pericoloso, perché possono ingannare, manipolare e colpire chiunque. Io posso difendermi. Molti altri no. Per questo motivo, una regola dovrebbe sempre valere: verificare prima di credere e pensare prima di condividere. Perché oggi succede a me, domani potrebbe succedere a chiunque”, ha scritto.

Il Far Web dell’era Trump

Facebook, Instagram e gli altri social (per non parlare di X, con la sua AI Grok, soprattutto nudi di ragazzin* e video hard falsificati con il volto di ignare vittime impegnate in atti osceni) sono diventati un porto di mare da quando Donald Trump è tornato alla presidenza degli Usa.

Nell’era di Trump siamo in pieno Far Web, in nome di una non meno specificata libertà di espressione tutti i filtri anti-deepfake e anti-porno in vigore in precedenza sulle piattaforme social sono stati rimossi. Le nostre democrazie vengono minate alla radice con messaggi falsificati dall’AI, difficili da riconoscere e ancor di più da rimuovere dalla Rete, nonostante le segnalazioni. Fa bene la premier Meloni a segnalare il suo deepfake, ma dovrebbe farsi promotore di un’alleanza internazionale con Trump per contrastare il fenomeno. Certo, il presidente Trump è il primo utilizzatore dell’AI per deepfake di se stesso, visto che si è autoritratto sotto le spoglie del Papa e di Gesù Cristo. Per non parlare del video di Gaza, con Nethaniau, che ha sconcertato il mondo intero.  

Deepfake, danno per le nostre democrazie

Anche l’immagine, falsa, di Meoni in lingerie poteva tranquillamente trarre in inganno gli utenti, molti dei quali sicuramente crederanno anche domani che si tratta di uno scatto autentico del nostro Presidente del Consiglio. E questo è un danno evidente per le nostre democrazie, in balia dell’uso distorto dell’AI. Nel caso specifico, impossibile sapere chi abbia diffuso il deepfake di Meloni. Non è detto che sia stato qualche oppositore politico, per quanto ne sappiamo potrebbe essere stato qualche trumpiano deluso che vive in Italia, o un ragazzino chiuso nella sua stanzetta.

Il punto è che in molti casi sa sa subito chi è l’autore del deepfake. Quando c’è un nome reale, se si conosce l’autore, andrebbe immediatamente bloccato e allontanato dal web con una sorta di DASPO digitale con conseguente eliminazione dal web del post incriminato.

Dopo un certo numero di segnalazioni verificate, le piattaforme dovrebbero subito eliminare i post.

Soprattutto se a segnalare l’abuso è una fonte autorevole, come ad esempio Palazzo Chigi, visto che il deepfake della Presidente del Consiglio rischia di avere conseguenze negative sul corretto funzionamento delle nostre democrazie e sull’immagine internazionale dell’Italia.

Vanno subito reintrodotti i filtri anti porno e anti deepfake che c’erano in passato e che sono spariti nell’era Trump (quando c’era Biden questi filtri c’erano).

Serve un accordo internazionale per imporre la reintroduzione di questi filtri.

Proposta di legge giacente in Parlamento  

In Italia il tema non è certo nuovo alla politica, tanto più che numerose esponenti di diversi partiti sono stato oggetto di deepfake, basti ricordare il tristemente noto caso del sito Phica.net e del forum su Facebook “Mia Moglie” che tanta indignazione sollevarono lo scorso anno, con l’avvio nell’ambito della commissione d’inchiesta sul femminicidio, nonché su ogni forma di violenza di genere, guidata dall’onorevole Martina Semenzato, di un ampio lavoro di analisi del fenomeno scaturito in una serie di proposte ad hoc, in primis “l’introduzione del reato di creazione di nudo con l’AI”.

Due sono le proposte di legge in questo senso, che giacciono in Parlamento. La prima, depositata da Noi Moderati – CARFAGNA ed altri: “Disposizioni per la tutela dell’identità personale e per il contrasto della diffusione non autorizzata di immagini o voci di persone reali prodotte o modificate mediante sistemi di intelligenza artificiale e di contenuti illegali nella rete internet” (2580) – è stata assegnata alla Commissione IX Trasporti in sede Referente l’11 novembre 2025.

Otto articoli che prevedono lo stop all’anonimato online, un marchio identificativo per i deepfake, l’introduzione del reato di diffusione fraudolenta online, la responsabilizzazione delle piattaforme. La senatrice Mariastella Gelmini aveva così commentato: ‘È fondamentale ribadire dunque l’importanza della denuncia, perché gli strumenti di tutela ci sono e credo sia doveroso ringraziare la Polizia Postale per il lavoro che sta svolgendo’.

Da Ascani a Gelmini, i commenti della politica dopo il deepfake della Meloni

“Oggi Giorgia Meloni si accorge che i deepfake sono pericolosi. Se ne accorge perché a esserne vittima è lei – ha commentato la dem Anna Ascani, vicepresidente della Camera -. La premier dimentica che il suo governo ha agito anche qui col solito schema: introducendo un reato. Niente di più inutile. Quello che serve è una legge che permetta alle autorità preposte di chiedere alle piattaforme la rimozione immediata di contenuti di questo tipo, soprattutto quelli che inquinano il dibattito pubblico. E questa legge non esiste perché questo esecutivo non l’ha voluta“.

“Sono su posizioni e idee politiche saldamente agli antipodi di quelle portate avanti da Meloni, ma da donna, offro la mia solidarietà alla premier perché questa è una battaglia su cui ci si dovrebbe unire – ha invece sottolineato la senatrice cinquestelle Alessandra Maiorino -. Riteniamo che l’obbligo di identità digitale sia un tema non più rinviabile. Il web non può continuare a restare la giungla senza regole che è ora“.

Anche Mariastella Gelmini, senatrice di Noi Moderati, ha espresso vicinanza alla premier: “È inaccettabile quanto accaduto alla premier Meloni. Credo sia doveroso tracciare una linea di demarcazione netta tra satira, intrattenimento e disinformazione, molestie, truffe o furti di identità”. Manifestazioni di vicinanza alla presidente del Consiglio sono arrivate anche da Simonetta Matone, deputata della Lega e da Carlo Fidanza e Stefano Cavedagna di FdI.

In Danimarca c’è la proposta di mettere il copyright sul corpo e sul volto delle persone. Il modello danese potrebbe essere utile anche da noi?

Gianluca Regolo (Avvocato esperto di proprietà intellettuale): “Il deepfake di Meloni già presidiato dal codice penale. Utilizzo di dati biometrici per addestrare l’AI senza base giuridica pone problema di liceità”

La diffusione online di immagini manipolate tramite intelligenza artificiale raffiguranti la Premier, Giorgia Meloni, ha riacceso un dibattito che, al di là dell’impatto mediatico, impone una lettura più rigorosa dal punto di vista giuridico.

Si rischia altrimenti, in questi casi, di sovrapporre il piano dell’indignazione pubblica a quello dell’analisi normativa.

Una struttura normativa, seppur ancora lacunosa (almeno per ciò che riguarda l’effettività della tutela), in grado di regolamentare il fenomeno dei deepfake esiste già.

Si tratta di un sistema articolato in disposizioni legislative di rango comunitario nazionale che, proprio per questo, richiede di essere compreso nella sua interezza e perché no, anche implementato.

Il quadro penale italiano: una fattispecie già tipizzata

Con l’introduzione dell’art. 612-quater c.p., il legislatore italiano ha già riconosciuto espressamente la rilevanza penale della diffusione di contenuti generati o manipolati tramite intelligenza artificiale senza il consenso della persona ritratta.

La norma, entrata in vigore nell’ottobre 2025, sembra rappresentare un punto di equilibrio tra innovazione tecnologica e tutela della persona, colpendo quelle condotte che incidono sulla dignità, sull’identità e sulla reputazione individuale.

Sotto questo profilo, la vicenda che ha coinvolto la Presidente del Consiglio si colloca in un perimetro già presidiato dal diritto penale (e non solo). Il tema, quindi, non è tanto l’assenza di strumenti, quanto la loro concreta applicazione in contesti caratterizzati da rapidità di diffusione e difficoltà di tracciamento delle responsabilità.

Tra dati personali e dati biometrici

Se il diritto penale interviene a valle, il nodo più delicato si colloca a monte, nel trattamento dei dati.

I deepfake, per loro natura, presuppongono l’utilizzo di informazioni riconducibili a una persona fisica: immagini, tratti somatici, voce. Elementi che, nel quadro normativo europeo, rientrano nella nozione di dato personale e, nei casi più avanzati, di dato biometrico.

Il dato biometrico, in particolare, è soggetto a un regime di tutela rafforzato, proprio perché consente l’identificazione univoca dell’individuo.

L’impiego di tali dati per addestrare modelli di intelligenza artificiale o per generare contenuti sintetici, senza una base giuridica adeguata, pone un problema immediato di liceità del trattamento, indipendentemente dalla successiva diffusione del contenuto.

Questo passaggio è centrale: il deepfake non è soltanto un prodotto finale potenzialmente lesivo, ma l’esito di un processo che può risultare illecito già nella fase di acquisizione e utilizzo dei dati.

Ne deriva che la tutela non può limitarsi alla rimozione o alla sanzione del contenuto, ma deve investire l’intera filiera tecnologica.

L’AI Act: trasparenza come obbligo strutturale

In questa direzione si muove il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale (AI Act), che introduce obblighi specifici per i sistemi capaci di generare o manipolare contenuti audiovisivi. Il principio cardine è quello della trasparenza: i contenuti sintetici devono essere riconoscibili come tali.

L’obbligo di etichettatura o di marcatura tecnica (ad esempio tramite watermark) incide direttamente sul modo in cui questi contenuti vengono progettati e diffusi, imponendo agli operatori una responsabilità che precede la fase patologica dell’illecito.

L’AI Act, quindi, non si sovrappone alle norme penali o privacy, ma ne rappresenta un completamento funzionale: mentre queste intervengono quando il danno si è già prodotto, il regolamento europeo mira a ridurre il rischio che tale danno si verifichi, agendo sul piano della prevenzione.

Le iniziative legislative in corso: tra continuità e confronto politico

Ciò che oggi emerge con maggiore evidenza non è tanto la novità del tema, quanto il suo ritorno ciclico al centro dell’agenda politica. Il fenomeno dei deepfake riacquista visibilità in occasione di vicende mediatiche rilevanti e, con esso, riemerge un confronto normativo che in realtà non si è mai interrotto.

In questa fase, l’attenzione si concentra su un disegno di legge promosso da esponenti di Fratelli d’Italia, attualmente in discussione parlamentare, che mira a intervenire in modo più mirato sulla diffusione di contenuti manipolati mediante intelligenza artificiale. Parallelamente, il Partito Democratico ha rivendicato la continuità del proprio lavoro sul tema, evidenziando come alcune delle soluzioni oggi prospettate fossero già state oggetto di precedenti iniziative legislative. Al di là della dialettica politica, il dato rilevante sembra essere proprio questo: il legislatore italiano è progressivamente chiamato a costruire una disciplina efficace contro i deepfake per stratificazione, attraverso interventi che tendono a convergere su alcuni assi comuni.

Le proposte attualmente in esame si muove, in particolare, lungo tre direttrici principali. 1) La prima riguarda il rafforzamento degli obblighi di riconoscibilità dei contenuti artificiali, con l’introduzione di meccanismi che impongano di segnalare in modo chiaro quando un’immagine, un video o un audio siano stati generati o alterati tramite intelligenza artificiale. 2) La seconda attiene al ruolo delle piattaforme digitali, alle quali verrebbero attribuiti obblighi più stringenti in termini di rimozione tempestiva dei contenuti illeciti e di cooperazione con le autorità. 3) La terza concerne il potenziamento dei poteri di vigilanza, in particolare in capo all’Autorità per le garanzie nelle comunicazioni, con la previsione di sanzioni nei confronti degli operatori che non rispettino le prescrizioni.

Se si osservano queste linee di intervento in chiave sistematica, emerge come esse si innestino su un impianto già delineato a livello europeo.

Il riferimento è, in primo luogo, al Regolamento sull’intelligenza artificiale (AI Act), che introduce obblighi di trasparenza per i sistemi in grado di generare contenuti sintetici, imponendo che tali contenuti siano riconoscibili come artificiali. Sotto questo profilo, le proposte nazionali appaiono in larga parte coerenti con l’impostazione europea, muovendosi nella stessa direzione ma con un livello di dettaglio e di operatività maggiore, soprattutto per quanto riguarda i meccanismi di enforcement.

Allo stesso tempo, il rafforzamento delle responsabilità delle piattaforme richiama logiche già presenti nel diritto europeo dei servizi digitali, dove la cooperazione degli intermediari e la tempestività degli interventi di rimozione costituiscono elementi centrali. Le iniziative italiane sembrano quindi orientate a rendere più incisiva, sul piano interno, una serie di principi già affermati a livello sovranazionale, adattandoli alle specificità del fenomeno dei deepfake.

Più che introdurre principi radicalmente nuovi, queste iniziative tendono quindi a sistematizzare e rendere più incisivi strumenti già presenti nell’ordinamento, adattandoli alle specificità tecnologiche e operative dei contenuti generati tramite intelligenza artificiale.

Leggi le altre notizie sull’home page di Key4biz

https://www.key4biz.it/meloni-attacca-i-deepfake-ma-non-dice-come-combatterli-a-quando-un-daspo-digitale-per-gli-autori/571964/

La guerra fredda tecnologica tra Stati Uniti e Cina si arricchisce di un nuovo, fondamentale capitolo. Non parliamo più solamente di dazi sui microchip o di divieti di esportazione di hardware strategico da parte di Washington, ma di un vero e proprio intervento a gamba tesa di Pechino sulle dinamiche societarie dell’Intelligenza Artificiale. Il governo cinese ha infatti opposto un veto insindacabile all’acquisizione da 2 miliardi di dollari della promettente startup IA Manus da parte del colosso americano Meta.

Per assicurarsi che il messaggio venisse recepito senza fraintendimenti, le autorità hanno inoltre imposto un divieto di espatrio ai fondatori dell’azienda. Un monito chiaro: il libero mercato, a certe latitudini, termina esattamente dove iniziano gli interessi strategici del Politburo.

La chiusura della “Scappatoia di Singapore”

Fino a ieri, la prassi per molte startup cinesi di successo era ben collaudata. Un’azienda nasceva in patria, sviluppava la propria tecnologia sfruttando l’eccellente bacino di talenti STEM locali a costi competitivi, e poi, al momento di capitalizzare, creava una holding a Singapore. Questo escamotage giuridico e finanziario permetteva di aggirare i rigidi controlli del Partito, rendendo l’azienda “digeribile” per i giganti della Silicon Valley pronti a staccare assegni miliardari.

Con il caso Manus, Pechino ha deciso di chiudere questa porta, e lo ha fatto sbattendola. L’innovazione strategica non si vende agli americani, tantomeno tramite comode triangolazioni nel sud-est asiatico. Il governo cinese si è evidentemente stufato di fungere da incubatore a basso costo per tecnologie che finiscono per arricchire il portafoglio brevetti degli avversari geopolitici.

Le ricadute economiche: il Keynesismo tecnologico di Pechino

Lasciar fuggire un’eccellenza nell’IA significa perdere non solo capitale umano, ma un fondamentale moltiplicatore di produttività futura. Trattenere Manus con la forza è un atto di “protezionismo strategico” che mira a mantenere le esternalità positive dell’innovazione all’interno del mercato domestico e che corrisponde a quanto fanno gli USA con Nvidia, a cui è vietato esportare certi chip particolarmente avanzati.

Tuttavia, c’è un rovescio della medaglia tutt’altro che trascurabile. Bloccare le exit milionarie rischia di disincentivare pesantemente i futuri investimenti di venture capital nel Paese. Quale fondo di investimento estero, o anche locale, vorrà rischiare capitali nelle startup di Pechino sapendo di non poter monetizzare l’investimento vendendo al miglior offerente sul mercato globale? Il rischio è un progressivo inaridimento dei capitali di rischio privati, che costringerà lo Stato a intervenire massicciamente con fondi pubblici per sostenere l’intero ecosistema dell’innovazione.

Il colpo alla strategia di Meta

Dall’altra sponda del Pacifico, Mark Zuckerberg incassa una sconfitta strategica notevole. Il modello di crescita di Meta (e di gran parte di Big Tech) si è storicamente fondato su un principio semplice: se non riesci a sviluppare un’innovazione internamente in tempi rapidi, compra chi lo ha già fatto. Basti pensare a Instagram o WhatsApp.

L’impossibilità di fagocitare Manus e le sue tecnologie IA “chiavi in mano” avrà ricadute dirette sui bilanci di Menlo Park. Nello specifico:

• Aumento del CAPEX: Meta sarà costretta a dirottare maggiori capitali verso la Ricerca e Sviluppo interna. La crescita organica è intrinsecamente più lenta e assorbe più risorse liquide rispetto a un’acquisizione netta.
• Ritardi sul Time-to-Market: In un settore dove i mesi equivalgono ad anni, dover ricostruire internamente le architetture sviluppate da Manus potrebbe far perdere a Meta terreno prezioso nella rincorsa contro concorrenti come OpenAI o Google.
• Fine dello shopping asiatico: Le aziende americane dovranno rassegnarsi a cercare (e pagare molto più care) le acquisizioni in Nord America o in Europa, riducendo i margini di manovra finanziaria.

Il veto su Manus certifica la completa “balcanizzazione” dell’Intelligenza Artificiale. Si va verso due ecosistemi tecnologici separati e non comunicanti. L’IA non è più considerata un semplice software, ma un’infrastruttura critica di sicurezza nazionale. E in questo nuovo scacchiere, le acquisizioni internazionali libere sono ormai un ricordo del passato.  Il blocco cinese potrebbe significare la fortuna per altri poli avanzati dell’informatica, dalla

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https://scenarieconomici.it/pechino-alza-il-muro-tecnologico-stop-alla-vendita-di-manus-a-meta-la-fine-dellhub-di-singapore/

Google will invest at least $10 billion in Anthropic, and that amount could rise to $40 billion if Anthropic meets certain performance targets, Bloomberg reports.

The investment follows Amazon’s $5 billion initial investment in Anthropic a few days ago; the Amazon deal also leaves the door open to further investment based on performance. Both investments value Anthropic at $350 billion.

Anthropic has seen rapid growth in the use of its Claude models and related products, such as Claude Code, which promises to significantly increase the speed and efficiency with which companies or individuals can develop software. (The reality varies from big improvements to setbacks, depending on the nature of the project and company, how Claude Code is used, and many other factors.)

Several factors contributed to Anthropic’s success in recent months, including controversies around OpenAI and its ChatGPT product and models, more robust agentic workflows, and new products like Claude Cowork, which does some of the same things for general knowledge work tasks as Claude Code does for software development.

https://arstechnica.com/ai/2026/04/google-will-invest-as-much-as-40-billion-in-anthropic/

Manufacturing smartphones is getting much more expensive.

Credit: Counterpoint Research

The good news for Samsung is that while the MX division struggles, its semiconductor division is raking it in. Samsung Semiconductor has smashed records in the first quarter of 2026, earning an estimated $38 billion (KRW 57.2 trillion) in profit. That’s more than seven times its net from Q1 2025.

Samsung, Micron, and SK Hynix are all accelerating plans to expand memory and storage production lines—Samsung specifically has started spinning down LPDDR4 production to boost the supply of LPDDR5—but Nekkei Asia projects that won’t be enough. Even with best-case improvements in output, DRAM production in 2027 could fall 40 percent short of expected demand. The only thing that could challenge that prediction is a substantial change in demand for AI applications. With most of the world’s tech giants firmly committed to expanding AI compute through next year, it’s unlikely that supply constraints will ease soon.

Higher demand, higher prices

There are already signs that RAM and storage costs are making phones more expensive. Motorola recently raised the price of its Moto G budget phones by up to 50 percent. Low-cost devices like the Moto G will feel the rising cost of components the most, making the very idea of a budget phone in the coming years suspect.

With the prospect of sinking profitability in 2026, Samsung is also making changes. The recently released Galaxy A37 and A57 mid-range devices come with a $50 price hike over the last generation. The company has also increased prices on some more expensive devices, adding $80 to the Galaxy Z Flip 7 (512 GB) and Z Fold 7 (512 GB and 1 TB). Some of its tablets are also more spendy, including a $100 increase for the Galaxy Tab S11.

With profitability in doubt, Samsung is on the verge of releasing new, ultra-expensive phones. This summer, the company will debut a new generation of Galaxy Z foldables, which are always priced even higher than the Galaxy S series. These devices come with ample storage and RAM to help justify the exorbitant price tags. That makes them prime candidates for price hikes that leave foldables even more unrealistically expensive.

https://arstechnica.com/gadgets/2026/04/samsung-may-be-bracing-for-first-ever-annual-loss-in-smartphone-business/

Il 2026 verrà ricordato non solo come l’anno della maturità per l’Intelligenza Artificiale, ma anche come quello in cui il capitale ha deciso di sferrare un attacco frontale all’ossatura del mercato del lavoro e, di riflesso, alla tenuta degli Stati nazionali. Meta Platforms si appresta a tagliare circa 8.000 posti di lavoro, sfoltiendo il 10% della propria forza lavoro e congelando migliaia di posizioni aperte.

Non si tratta di un calo di fatturato, ma di una brutale e deliberata riallocazione delle risorse. In una nota interna, l’azienda ha giustificato la manovra con il vertiginoso aumento della spesa per l’IA, che quest’anno toccherà l’astronomica cifra di 135 miliardi di dollari.

L’obiettivo dichiarato da Mark Zuckerberg è chiaro: gli strumenti algoritmici renderanno i dipendenti talmente produttivi che un singolo individuo potrà svolgere le mansioni di interi team. Il risultato pratico? Il team viene esonerato, spesso dopo aver involontariamente addestrato l’IA che lo sostituirà, sempre che la mossa abbia successo.

Ma le ripercussioni di questo trend vanno ben oltre le mura di Menlo Park e investono direttamente il nostro contratto sociale.

Il buco nero fiscale del Welfare State

Dal punto di vista economico, l’entusiasmo della Silicon Valley si scontra con una realtà contabile ineludibile. Il sistema di welfare occidentale (sanità, istruzione, pensioni, infrastrutture) si regge quasi interamente sul prelievo fiscale derivante dai redditi da lavoro dipendente e dalle attività professionali. È il ceto medio – la classe impiegatizia, i quadri, i creativi, gli sviluppatori e i professionisti del terziario – a sorreggere il peso fiscale maggiore.

Se l’IA riduce in modo strutturale e potente questo bacino di contribuenti, si genera un cortocircuito. Sostituire il lavoro con il capitale aumenta i margini operativi delle Big Tech, ma genera una voragine nelle casse pubbliche:

• Mancato gettito IRPEF/Imposte sul reddito: Un algoritmo non paga le tasse sullo stipendio.

• Crollo dei contributi previdenziali: I server non versano quote per il sistema pensionistico.

• Elusione del capitale: Il capitale automatizzato produce enormi profitti, che le multinazionali ottimizzano sapientemente a livello fiscale, spostando la ricchezza in giurisdizioni a bassa tassazione e lasciando a bocca asciutta gli Stati dove i servizi vengono effettivamente consumati. Alla fine un computer può essere ovunque.

Il rischio di una tassa sui poveri

A questo punto, la domanda diventa pressante: chi pagherà le tasse nell’era dell’Intelligenza Artificiale? Se l’attuale paradigma non viene riformato, il rischio è che lo Stato, nel disperato tentativo di mantenere attivi i servizi pubblici, scarichi il peso fiscale su chi non può essere automatizzato o eludere le tasse.

Questo si traduce in due scenari altrettanto recessivi:

1. L’accanimento sui redditi bassi: La pressione fiscale si concentrerebbe sulle fasce di reddito più basse, legate a quei lavori fisici o di cura della persona (logistica, ristorazione, assistenza) che l’IA non può ancora sostituire.

2. L’esplosione delle imposte indirette: I governi potrebbero compensare il calo delle imposte sul reddito aumentando l’IVA e le accise. Essendo tasse sui consumi, colpiscono in modo regressivo i ceti meno abbienti, che spendono in consumi l’intera totalità del loro stipendio.

L’efficienza informatica è un prodigio contabile per i bilanci aziendali, ma un potenziale disastro per l’economia reale. Senza un ceto medio in grado di percepire un reddito, pagare le tasse e consumare beni, l’intero sistema rischia di implodere su se stesso.

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https://scenarieconomici.it/meta-lia-e-il-cortocircuito-fiscale-se-gli-algoritmi-azzerano-il-ceto-medio-chi-paghera-il-welfare/

Fans used AI to celebrate safe return

After nine days of searching, Neukgu was finally returned to the zoo, where he is now recovering outside the social media spotlight.

But his Internet fame lives on as a memecoin launched shortly after his escape. On the memecoin website, Neukgu is described as a “brave wolf” in search of “freedom,” becoming a “symbol of independence” that the token supposedly represents. He’s “the wolf that wouldn’t stay caged,” the website says, while encouraging fans to buy tokens.

Early on, the wolf was nearly captured after drone footage detected him on a mountain, but he escaped the perimeter rescue workers set up, The Guardian reported. Cops also felt hot on the trail after a driver shared footage showing Neukgu trotting alongside a mountain road. Eventually, the wolf was “found and tranquilized on a hill near an expressway,” The Guardian reported. The only sign he’d left the zoo was a small fishing hook that veterinarians removed from his stomach.

You can still review Neukgu’s entire journey, however, thanks to an adorable fan-created map that tracked reported sightings. The fake AI sighting seemingly isn’t included on the map, which, translated, is titled “where you going wolf.”

Fans mapped the runaway wolf’s movements.

An opinion piece in ChoSun.com, a local South Korean outlet, suggested that although an elementary school was briefly shut down, communities never considered Neukgu to be a threat. Rather, the wolf seemed like “a lost puppy.” One X post with 2.4 million views showed the wolf as a young pup and urged, “Look at this wolf’s face… What the hell is this guy gonna do with a face like that…”

And although police have arrested one man for making an AI image that allegedly hindered their search, many other Neukgu fans have turned to AI to make celebratory posts like the “where you going wolf” map, ChoSun.com reported. AI-generated images of “Neukgu’s Daejeon Marathon,” “Neukgu City Tour,” and “Neukgu Escape Route Tracking” have reportedly been widely shared.

https://arstechnica.com/tech-policy/2026/04/after-wolf-escaped-zoo-man-arrested-for-creating-fake-ai-sighting-for-fun/

Crescono efficienza e produttività, ma anche la domanda di regole chiare

L’intelligenza artificiale (AI) sta progressivamente consolidando il proprio ruolo nei mercati finanziari italiani, ma con caratteristiche peculiari: benefici operativi diffusi, adozione disomogenea tra i settori e una marcata dipendenza da soluzioni sviluppate da terze parti. È quanto emerge dal rapporto OCSE “Artificial Intelligence in Italian Financial Markets – From Analysis to Action”, presentato presso la Banca d’Italia al termine del progetto dedicato all’analisi dell’uso dell’AI nel sistema finanziario nazionale.

I numeri delineano uno scenario già maturo sul piano operativo. Tre quarti delle aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale, circa il 75%, dichiarano miglioramenti nell’efficienza operativa. Non solo: quasi due terzi, pari a circa il 66%, segnalano incrementi nella produttività.

A questi dati si affiancano benefici qualitativi rilevanti: molte imprese riportano ottimizzazione dei processi interni, un miglioramento dei processi decisionali e la capacità di generare nuove intuizioni analitiche. Più limitati, invece, i progressi in ambiti specifici come la riconciliazione o la gestione del rischio di regolamento, segno che l’AI è ancora in fase di consolidamento nelle attività più complesse e regolamentate.

“Nel settore finanziario in Italia c’è un grande interesse per l’utilizzo dell’AI e riscontriamo anche una domanda di chiarezza delle regole e di indicazioni da parte delle autorità di vigilanza, per un comparto dove l’innovazione è molto veloce”, ha dichiarato all’Ansa Carmine Di Noia, direttore per gli affari finanziari dell’Ocse, a margine della presentazione del rapporto.

Adozione per settore: assicurazioni in testa, fondi pensione in ritardo

L’adozione dell’AI non è uniforme nei diversi comparti finanziari. Secondo il rapporto OCSE:

• il 70% delle compagnie assicurative utilizza l’intelligenza artificiale;
• tra le banche la quota scende al 59%;
• gli operatori dei mercati finanziari si fermano al 31%;
• i fondi pensione risultano nettamente indietro, con appena il 10% di utilizzo.

Il dato evidenzia un divario significativo tra i segmenti più dinamici, come assicurazioni e banking, e quelli più conservativi, dove pesano vincoli normativi, complessità operative e minore propensione all’innovazione.

Use case: dati, contenuti e compliance al centro

Le applicazioni più diffuse dell’intelligenza artificiale si concentrano su funzioni trasversali. In particolare, il report individua come casi d’uso principali:

• analisi dei dati;
• generazione e sintesi di contenuti testuali;
• ottimizzazione dei processi interni.

Accanto a questi, emergono applicazioni ad alto valore per la compliance e la sicurezza, tra cui:

• antiriciclaggio e contrasto al finanziamento del terrorismo;
• rilevamento e prevenzione delle frodi;
• assistenza clienti tramite chatbot.

Si tratta di ambiti dove l’AI offre vantaggi immediatamente misurabili in termini di efficienza e riduzione dei costi operativi.

Dipendenza da terze parti

Uno degli elementi più rilevanti emersi dal rapporto riguarda il modello di adozione tecnologica. Le imprese italiane mostrano una forte dipendenza da fornitori esterni:

• quasi il 75% utilizza servizi cloud di terze parti per l’AI;
• il 39% si affida a modelli di intelligenza artificiale generativa (GPAI) sviluppati da terzi.

Parallelamente, il 39% delle aziende non utilizza soluzioni open-source o gratuite, citando come principali criticità le preoccupazioni sulla sicurezza e il limitato controllo sui dati.

Questo modello evidenzia una preferenza per soluzioni “chiavi in mano”, ma pone interrogativi rilevanti in termini di autonomia tecnologica, gestione del rischio e resilienza operativa.

Rischi e sfide: governance e qualità dei dati

Accanto ai benefici, il rapporto OCSE individua alcune aree critiche che richiedono attenzione da parte di operatori e regolatori: governance dei sistemi di AI; qualità e gestione dei dati; dipendenza da fornitori terzi; resilienza operativa e cibernetica.

Questi elementi sono centrali soprattutto in un settore, come quello finanziario, caratterizzato da elevati standard di sicurezza e da una forte pressione regolatoria.

Mancano competenze e infrastrutture

Il documento conclude con una serie di considerazioni di policy volte a favorire un’adozione più ampia e sicura dell’intelligenza artificiale nei mercati finanziari italiani. L’obiettivo è duplice: da un lato, sostenere l’innovazione e la competitività; dall’altro, garantire stabilità, trasparenza e controllo dei rischi.

Il quadro che emerge è quello di un ecosistema in rapida evoluzione, in cui l’AI è già una leva concreta di efficienza, come dimostrano i dati su produttività e processi, ma ancora fortemente dipendente da infrastrutture e competenze esterne. Una fase di transizione che richiederà, nei prossimi anni, scelte strategiche sia a livello aziendale sia di politica industriale.

Recenti dati ISTAT mostrano un aumento nell’adozione dell’AI nelle imprese: la quota di queste ultime ad utilizzare almeno una soluzione di IA è più che raddoppiata tra 2024 e 2025 passando dall’8 al 16,4%. Ma è chiaro che siamo solo all’inizio, servirebbe un trend molto più solido.

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Il supercomputer IT4LIA arriva al Dama Tecnopolo di Bologna

Promuovere e accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) in comparti strategici come l’agroalimentare, la cybersecurity, le scienze della terra e il manifatturiero. Questo l’obiettivo di E4 Computer Engineering, l’azienda emiliana con sede in provincia di Reggio Emilia, che si è aggiudicata la realizzazione di IT4LIA AI Factory, l’AI Factory italiana promossa da EuroHPC Joint Undertaking (EuroHPC JU),co-finanziata dal Ministero dell’Università e della Ricerca e gestita da CINECA.

E4 diventa il primo system integrator italiano a vincere una gara nell’ambito delle AI Factories europee e avrà il coordinamento tecnico del progetto, con presidio fisso al Dama Tecnopolo di Bologna, a cu partecipano diversi partner di livello come Dell Techologies, NVIDIA, Alma Mater Studiorum – Università di Bologna, Università degli Studi di Torino, VAST Data, Axelera AI, SiPearl e Rittal.

E4 diventa Il primo system integrator italiano a vincere una gara delle AI Factories

Nascerà così un nuovo ecosistema in cui industria, ricerca e università collaboreranno per costruire un’infrastruttura all’altezza delle sfide globali, con un investimento complessivo che ammonta a circa 420 milioni di euro, sostenuto dalla Commissione europea tramite EuroHPC JU e dal Governo italiano.

Il supercalcolatore IT4LIA fa parte dell’omonima AI Factory europea, selezionata nel dicembre 2024 e coordinata da Cineca, rientrando nel network delle 19 infrastrutture che EuroHPC sta implementando in Europa per offrire accesso al calcolo avanzato a startup, Pmi e comunità di ricerca, nel rispetto degli standard europei di sovranità dei dati.

“L’aggiudicazione ad E4, primi italiani nel contesto delle AI Factory EuroHPC, è per noi un traguardo fondamentale, un riconoscimento che ci consente di portare le nostre competenze ai massimi livelli internazionali. Siamo orgogliosi di essere protagonisti insieme ai nostri partner di IT4LIA, una infrastruttura sovrana che rappresenta una opportunità incredibile per la diffusione dell’AI e per la competitività del nostro paese. Continueremo a lavorare con i nostri partner con cui siamo riusciti a creare una proposizione vincente e continueremo ad investire in ricerca ed innovazione per essere sempre – come in questo caso – sulla frontiera delle tecnologie europee”, ha dichiarato Cosimo Damiano Gianfreda, CEO di E4 Computer Engineering.

Aggiudicandosi la commessa, E4 diventa il primo system integrator italiano a vincere una gara nell’ambito delle AI Factories europee.

Che cos’è IT4LIA

Il DAMA Tecnopolo di Bologna, già punto di riferimento europeo per il supercalcolo, i big data, l’intelligenza artificiale e il calcolo quantistico, accoglie al suo interno il nuovo supercalcolatore di nuova generazione IT4LIA. Il sistema sarà 4 volte più potente per le applicazioni standard e fino a 40 volte più potente per i carichi di lavoro specifici per l’AI.

E4, è spiegato sul sito dell’azienda, si occuperà dell’integrazione di un sistema AI liquid-cooled ad alta efficienza energetica, composto da oltre 2.000 nodi e 8.000 GPU, realizzato con tecnologie completamente europee nell’ambito del programma NextGen EU.
Il perimetro di intervento include inoltre lo sviluppo dello stack software per facilitare l’implementazione e la diffusione dell’AI, nonché il supporto e la manutenzione del sistema in produzione.

“Una pietra miliare per l’ecosistema europeo dell’IA e un passo significativo nel rafforzamento del ruolo dell’Italia nel panorama tecnologico globale. Con il sostegno del Ministero dell’Università e della Ricerca e attraverso una stretta collaborazione con EuroHPC Joint Undertaking ed E4 Computer Engineering, stiamo costruendo un ambiente sicuro, sovrano e ad alte prestazioni in cui l’innovazione europea possa prosperare, pienamente in linea con i valori europei in materia di privacy dei dati e autonomia tecnologica”, ha spiegato Gabriella Scipione, HPC Director di CINECA.

È l’evoluzione del supercalcolatore LEONARDO verso una infrastruttura AI-ottimizzata di prima classe, concepita come uno sportello unico, user-friendly e altamente competitivo. L’obiettivo è costruire un ecosistema coeso capace di connettere ricercatori, sviluppatori, startup e PMI, colmando il divario tra i fornitori di soluzioni AI e i potenziali utilizzatori: pubblica amministrazione, università, imprese e studenti.

AI, supercalcolo e sovranità digitale nazionale ed europea

Il progetto è entrato nella sua fase operativa il 5 settembre 2025 al DAMA Tecnopolo di Bologna, alla presenza della Vicepresidente della Commissione Europea, Henna Virkkunen, e del Ministro dell’Università e della Ricerca, Anna Maria Bernini.

Dal punto di vista settoriale, il supercomputer si concentrerà sull’adozione dell’AI in comparti strategici come l’agroalimentare, la cybersecurity, le scienze della terra e il manifatturiero, attraverso l’accesso a repository di dati e servizi specifici per ciascun dominio, insieme a iniziative di formazione per qualificare l’intero ecosistema.

Con 14 supercomputer e il 7,2% della potenza di calcolo globale, l’Italia è oggi il terzo Paese al mondo per capacità computazionale, dietro solo a colossi come Stati Uniti e Giappone​.

IT4LIA è parte del più ampio programma europeo di AI Factories gestite da EuroHPC/JU, che punta a creare un ecosistema sovrano di AI e calcolo ad alte prestazioni sul suolo UE. Posizionando l’Italia come hub centrale (Bologna) di questo ecosistema, il Paese aumenta il suo peso nelle decisioni su standard, governance dei dati, e architetture cloud‑AI, consolidando una sovranità digitale collettiva europea a cui l’Italia contribuisce in modo strutturale.

Il progetto rafforza la strategia italiana di sovranità digitale perché colloca sul territorio nazionale un’infrastruttura di supercalcolo e AI ad alto livello, controllata tramite enti pubblici e sovranazionali europei, e aperta a PA, ricerca e imprese italiane, riducendo dipendenze da infrastrutture cloud e AI proprietarie straniere.

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• Pubblicato: 17/03/2026
• Pagine: 324
• ISBN: 9791259678447
• Prezzo: 20,00
• Fazi editore

Le tecnologie vendute come “intelligenza artificiale” sono spesso presentate come una magia capace di risolvere ogni problema. Emily M. Bender e Alex Hanna, due delle voci più influenti nel dibattito sull’IA, spiegano perché non è così. In questo saggio illuminante smontano l’esaltazione mediatica alimentata dalle Big Tech: l’IA di oggi è fatta di sistemi statistici su larga scala, che producono linguaggio e immagini senza comprenderli – non un’intelligenza pensante ma «pappagalli stocastici», secondo la definizione resa popolare da Bender per descrivere rischi e limiti dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT e Gemini.

Le autrici ripercorrono le radici del tecno-ottimismo contemporaneo, spiegano con chiarezza che cos’è l’IA e come funzionano davvero questi sistemi. Ne sfatano i falsi miti (neutralità delle macchine, automazione “inevitabile”) e mettono in luce le insidie del loro impiego in ambiti chiave – lavoro, sanità, giustizia, istruzione, scienza, arte e giornalismo. Dietro la retorica dell’innovazione emergono dati raccolti senza consenso, lavoro nascosto e sottopagato, un impatto ambientale crescente e un marketing che propone illusioni come possibilità concrete.

Bender e Hanna sollevano domande chiave: l’IA ci renderà più competenti o più dipendenti? Creerà una società più equa o più diseguale? Chi ne risponde quando un algoritmo sbaglia?

Una riflessione lucida, brillante e accessibile sulle sfide poste dall’intelligenza artificiale: per riportare il dibattito sulle questioni essenziali – diritti, trasparenza, responsabilità –, scegliere consapevolmente quali tecnologie adottare e costruire un futuro in cui l’innovazione torni al servizio delle persone.

Emily M. Bender, è linguista computazionale e professoressa all’Università di Washington, dirige il master in Computational Linguistics. Tra le studiose di riferimento internazionali su linguaggio e IA, nel 2023 è stata inclusa da «Time» nella lista delle 100 persone più influenti nel campo dell’intelligenza artificiale.

Alex Hanna, sociologa, già ricercatrice in Google, oggi è direttrice della ricerca al Distributed ai Research Institute (DAIR) e docente alla School of Information dell’Università della California, Berkeley. È tra le voci più ascoltate sui risvolti sociali dell’IA. Le sue analisi compaiono su «The Washington Post», «Financial Times», «Time» e altre testate.

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Efficienza e redditività in aumento, ma la diffusione resta ferma all’11,2%

Nelle imprese che adottano l’intelligenza artificiale, il valore aggiunto generato da ogni lavoratore aumenta del +5,2% e il margine operativo lordo (EBITDA) per addetto cresce dell’11,9%. È quanto emerge da un’analisi di Banca d’Italia sull’impatto economico dell’AI nelle imprese italiane. Non è fantascienza, non è propaganda tech: sono numeri, e vengono da una delle istituzioni più serie e prudenti del paese. In termini concreti, ogni dipendente contribuisce a produrre più valore e più margine per l’azienda — e no, non a scapito di nessuno: questo avviene senza variazioni significative nell’occupazione complessiva e senza un aumento del costo del lavoro per unità di prodotto.

L’aumento della produttività dipende soprattutto da processi più efficienti. L’intelligenza artificiale viene utilizzata per automatizzare le attività ripetitive, ridurre i tempi e usare meglio le risorse. Questo libera tempo che viene spostato su compiti a maggiore valore aggiunto, con un effetto diretto sulla produttività media. Il risultato è semplice: le imprese riescono a produrre di più e a generare più margini con le stesse risorse, senza aumentare gli input. In questo senso, l’AI non sostituisce il lavoro, ma ne migliora l’efficacia.

AI, diffusione lenta tra le imprese italiane

In Italia la diffusione dell’intelligenza artificiale resta ancora contenuta. Sulla base di dati raccolti nel 2024 su imprese con almeno 50 addetti, l’11,2% utilizza già queste tecnologie, mentre il 28,4% prevede di adottarle entro i due anni successivi. Accanto a queste, il 33,4% le considera non rilevanti per la propria attività e il 26,9% non esprime una valutazione, segno di una diffusione ancora incerta e disomogenea. Il confronto europeo conferma il ritardo: secondo Eurostat, solo l’8,2% delle imprese italiane con almeno 10 addetti utilizza l’AI, contro una media UE del 13,5%.

La tecnologia resta quindi concentrata in una parte limitata del sistema produttivo, soprattutto tra le imprese più grandi e nei settori a maggiore intensità di conoscenza. Questo limita, almeno in questa fase, l’impatto sull’economia nel suo complesso: i miglioramenti in termini di produttività e margini emergono già a livello aziendale, ma non sono ancora abbastanza diffusi da incidere in modo significativo sugli aggregati macroeconomici.

Con l’AI le imprese hanno più profitti

L’adozione dell’intelligenza artificiale si traduce in un miglioramento diretto dei margini. Nelle imprese che la utilizzano, il ROA aumenta di circa +0,5 punti percentuali, il rapporto tra EBITDA e ricavi cresce di +2,0 punti percentuali e il cash flow in rapporto agli attivi sale di +0,6 punti percentuali. In concreto, significa che le aziende non solo producono valore, ma riescono anche a trasformarne una quota maggiore in margine e liquidità. Il ROA misura il rendimento delle risorse impiegate, quindi quanto l’azienda è efficiente nell’utilizzare capitale e asset, mentre il cash flow indica la capacità di generare cassa dall’attività operativa.

Il punto centrale è proprio questo: l’AI non incide solo sui volumi, ma sulla qualità economica della produzione. Riducendo inefficienze, tempi e sprechi, consente alle imprese di trattenere una parte più ampia del valore generato. I ricavi diventano più “profittevoli” e l’attività operativa più solida dal punto di vista finanziario. È in questo senso che si parla di margini in aumento: non perché le imprese vendono necessariamente di più, ma perché guadagnano di più su ciò che producono.

AI, lavoro stabile ma più qualificato

L’introduzione dell’intelligenza artificiale non modifica in modo significativo il numero complessivo di occupati nelle imprese che la adottano: i dati non evidenziano variazioni rilevanti nei livelli totali di occupazione. Cambia però la composizione della forza lavoro. In particolare, aumenta la quota di lavoratori white collar – impiegati e figure con mansioni amministrative, tecniche o gestionali – di +0,7 punti percentuali, mentre diminuisce quella dei blue collar, legati ad attività manuali o ripetitive, di −1,1 punti percentuali. L’effetto principale è quindi una riallocazione interna del lavoro verso profili più qualificati, più che una riduzione o un aumento dell’occupazione complessiva.

Il cambiamento riguarda soprattutto la qualità del lavoro, più che la sua quantità. L’intelligenza artificiale viene impiegata per automatizzare attività operative e ripetitive, mentre cresce il peso delle funzioni che richiedono competenze analitiche, organizzative e decisionali. Ne deriva una riorganizzazione interna di processi e ruoli, senza effetti evidenti sul numero complessivo degli occupati. Questa lettura è coerente anche con le aspettative delle imprese: circa il 70% non prevede alcun impatto sull’occupazione, mentre il 17% si attende una riduzione e solo il 2% un aumento.

Più efficienza nei processi che innovazione

Nelle imprese l’intelligenza artificiale entra ovviamente più nei processi che nei prodotti. Nel 54% dei casi viene utilizzata per rendere più efficienti le attività produttive e organizzative, mentre nel 24,8% serve a automatizzare compiti ripetitivi e standardizzati. Solo in una quota più limitata, pari al 13,9%, contribuisce a migliorare la qualità di prodotti e servizi, e in appena il 3,6% dei casi viene impiegata per sviluppare nuove offerte o applicazioni più innovative. Il quadro che emerge è quello di un utilizzo ancora pragmatico: l’AI viene adottata prima di tutto per far funzionare meglio ciò che già esiste, più che per cambiare in modo radicale il modello di business.

Con l’AI, prezzi stabili e rincari più contenuti

Nel breve periodo l’intelligenza artificiale non cambia i prezzi praticati dalle imprese: i listini restano sostanzialmente invariati e non emergono effetti significativi sui prezzi applicati. La differenza si vede guardando avanti. Le aziende che adottano l’AI si aspettano aumenti più contenuti, inferiori di circa 0,4 punti percentuali rispetto a chi non la utilizza. In altre parole, prevedono di ritoccare i prezzi meno del resto del mercato.

Alla base ci sono i guadagni di efficienza. Processi più veloci, meno errori e un uso più efficace delle risorse riducono i costi operativi nel tempo. Questi benefici non si trasferiscono subito sui prezzi, ma iniziano a entrare nelle strategie future delle imprese. L’effetto è graduale e si riflette soprattutto nelle aspettative: una minore pressione ad aumentare i listini negli anni successivi.

L’AI non cambia l’inflazione oggi, ma domani sì

Le imprese che adottano l’intelligenza artificiale si aspettano un’inflazione più bassa nel medio periodo: −0,25 punti percentuali a due anni e −0,33 a quattro anni. In questo caso, per inflazione si intendono le aspettative delle aziende sull’aumento generale dei prezzi nell’economia. Nel breve termine, infatti, non emergono differenze: tra i 6 e i 12 mesi le previsioni restano sostanzialmente invariate. Il cambiamento riguarda l’orizzonte più lungo, dove i guadagni di efficienza legati all’AI iniziano a essere incorporati nelle aspettative. In altre parole, le imprese si attendono che, nel tempo, produrre costi meno e questo contribuisca a ridurre la pressione sui prezzi.

Diffusione diseguale: l’AI resta per pochi

L’intelligenza artificiale non sta avanzando in modo uniforme nel sistema produttivo. Si concentra soprattutto nelle imprese più grandi e nei settori ad alta intensità di conoscenza, dove competenze tecniche, investimenti digitali e strutture organizzative più complesse rendono più facile integrare queste tecnologie nei processi. È qui che l’AI trova terreno fertile e produce effetti più evidenti in termini di produttività e margini.

Al di fuori di questo perimetro, la diffusione è ancora limitata. Le imprese più piccole e meno strutturate faticano ad adottarla, sia per mancanza di risorse sia per competenze. Ne deriva un quadro ancora parziale: i benefici esistono, ma restano concentrati. Il rischio, in questa fase, è che si allarghi la distanza tra le aziende che riescono a sfruttare l’AI e quelle che restano indietro.

Fonte: Banca d’Italia

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