Le aziende che spendono di più in intelligenza artificiale creano più posti di lavoro, rileva Ramp

Uno studio che combina dati sugli investimenti in tecnologia con registri occupazionali a livello aziendale mette in luce come l’adozione dell’AI sia attualmente concentrata in imprese già più grandi, in crescita e tecnologicamente avanzate. I ricercatori sottolineano che le aziende che adottano l’AI non rappresentano l’intera economia, perciò confronti semplicistici con le non adottanti possono risultare fuorvianti.

Metodo e limiti dello studio

Per mitigare il problema della selezione, lo studio confronta i primi adottanti con imprese simili che non avevano ancora implementato l’AI, anziché con quelle che non l’avrebbero mai adottata. In questo modo si cerca di isolare l’effetto associato all’introduzione effettiva della tecnologia, pur riconoscendo che non si tratta di una prova causale definitiva.

La ricerca è tra le prime a integrare spese aziendali osservate per l’AI con dati occupazionali a livello di impresa, consentendo di definire l’adozione sulla base di acquisti reali e non di sondaggi o stime di esposizione professionale. Nel report, l’adozione viene identificata come tre mesi consecutivi con almeno 100 dollari di spesa verso fornitori di AI, mentre l’intensità di adozione è misurata dalla spesa per dipendente nei primi tre mesi dopo l’implementazione.

Concentrazione settoriale dell’adozione

I risultati mostrano che l’adozione dell’AI rimane fortemente concentrata in industrie ad alta intensità di conoscenza. Le aziende del settore information registrano i tassi più elevati, seguite da quelle dei comparti finance e dei professional services. Al contrario, settori come hospitality, arts e healthcare risultano indietro rispetto all’adozione della tecnologia.

Questa concentrazione ha implicazioni importanti: segnala differenze nella capacità di investimento e nell’accesso a competenze specifiche, e suggerisce che i benefici economici dell’AI potrebbero manifestarsi prima e più intensamente nelle filiere ad alto contenuto digitale e finanziario.

Caratteristiche delle imprese adottanti

Gli autori osservano che le imprese adottanti tendevano già ad essere più grandi, a crescere più rapidamente, ad avere un profilo tecnico più marcato e a essere più spesso sostenute da capitale di rischio prima ancora di implementare l’AI. Ciò implica che la relazione tra investimento in AI e aumento dell’occupazione può riflettere, in parte, caratteristiche preesistenti delle aziende.

Per questo motivo gli autori avvertono che i risultati non devono essere interpretati come prova che l’AI generi direttamente nuove assunzioni: piuttosto, indicano che le imprese che compiono investimenti sostanziali e duraturi in AI stanno crescendo più velocemente rispetto a controparti simili che non hanno ancora adottato la tecnologia.

Interpretazioni economiche e implicazioni per il mercato italiano

Dal punto di vista economico, i risultati suggeriscono che l’impatto iniziale dell’AI potrebbe consistere più nell’abilitare l’espansione delle imprese in grado di integrare efficacemente la tecnologia che nel sostituire immediatamente la forza lavoro. Questo pone sfide e opportunità per il sistema produttivo italiano, dove le piccole e medie imprese rappresentano una quota rilevante dell’occupazione ma spesso dispongono di risorse limitate per investimenti tecnologici su larga scala.

Per favorire una diffusione più ampia e inclusiva dell’AI, le politiche pubbliche potrebbero dover promuovere misure mirate: incentivi fiscali per investimenti in tecnologie e formazione, programmi di aggiornamento delle competenze digitali e partenariati tra imprese, università e centri di ricerca. Tali interventi aiuterebbero a ridurre il divario settoriale e a valorizzare il capitale umano locale.

L’attenzione degli investitori dovrebbe concentrarsi sul fatto che l’AI sta favorendo principalmente aziende con capacità di rapido scale-up e accesso al capitale. Di conseguenza, il mercato potrebbe premiare quelle imprese in grado di integrare strumenti di AI per migliorare prodotti, processi e servizi, mentre per le realtà più piccole la strada passa attraverso aggregazioni, piattaforme condivise o incentivi che ne facilitino l’accesso alla tecnologia.

Infine, i risultati rafforzano l’importanza di una regolamentazione che bilanci innovazione e tutela del lavoro, accompagnando l’introduzione dell’AI con misure per la riqualificazione professionale e strumenti di monitoraggio degli effetti occupazionali e distributivi a livello nazionale e settoriale.

In sintesi

• La concentrazione dell’adozione di AI in imprese già mature accentua il rischio di aumentare le disuguaglianze settoriali, rendendo cruciale l’intervento pubblico per sostenere le PMI italiane.
• Per gli investitori, le opportunità maggiori si trovano nelle aziende capaci di integrare l’AI per scalare rapidamente; la selezione tra imprese tech-savvy e le altre potrebbe determinare rendimenti differenziati.
• Politiche mirate a finanziare formazione e infrastrutture digitali possono ridurre il divario tra settori e favorire un’adozione più diffusa, con benefici a medio termine per occupazione e produttività.