I benefici economici dell’intelligenza artificiale sono spesso descritti in termini di potenza di calcolo, capacità di modelli e di progressi tecnici. Ma l’effetto reale sull’economia e sulla società non è mai lineare. Il rischio più concreto per il prossimo futuro non è tanto la tecnologia in sé, ma come essa si distribuisce: in chi ci guadagna, e chi ne sopporta i costi. L’avvertimento arriva da una prospettiva storica: il concetto chiave è l’“Engels’ pause”, un periodo in cui la tecnologia cresce prima dei salari e della produttività generale.

Il rischio di una crescita squilibrata

OpenAI, Anthropic e aziende del calibro di Google o Meta stanno costruendo sistemi sempre più potenti. Anthropic, per esempio, richiede 5 dollari per milione di token in input e 25 dollari per milione di token in output per Claude Opus 4.8. I costi di accesso a questi sistemi di punta rimangono elevati, soprattutto se confrontati con l’uso di modelli meno avanzati o di strumenti a bassa quota.

La questione economica non si limita al costo delle API, ma spazia ai prezzi del compute, al consumo di energia, ai data center, agli investimenti infrastrutturali. Qui entra in gioco il lavoro del giornalista Ryan Avent, che riprende il concetto di “Engels’ pause” per spiegare come l’introduzione dell’IA potrebbe somigliare a un’industrializzazione lenta e squilibrata. Non che la tecnologia sia debole, ma la distribuzione della crescita produttiva passa per un filtro molto selezionato.

L’Engels’ pause e la distribuzione dei guadagni

Nel XIX secolo in Gran Bretagna, l’economista Robert Allen ha segnalato un periodo in cui i salari reali non seguivano la crescita della produttività. I guadagni della rivoluzione industriale si concentravano nelle mani del capitale, e solo molto più tardi i lavoratori e la società in generale hanno beneficiato. Questo modello sembra applicarsi anche oggi, con la tecnologia AI che spinge una fase di accumulazione iniziale da parte di alcuni operatori chiave.

Il meccanismo spiegato da Allen è il seguente: se la scarsità di computo rende il costo elevato, i vantaggi iniziali si concentrano dove il capitale esiste già. Poi, man mano che l’offerta aumenta, i salari e le altre forme di rendimento sociale possono recuperare. Ma questo non accade automaticamente. Si richiede una combinazione di politiche fiscali, interventi di governo, investimenti sociali e riforme strutturali.

Le due fasi della crescita economica

Nel periodo iniziale (1800-1850): La produzione per lavoratore cresce, ma i salari reali restano pressoché invariati. I profitti aumentano, e lo fanno in modo significativo.

Dopo il 1850: I salari seguono la produttività. La quota di reddito distribuita ai lavoratori si stabilizza, e i benefici della crescita economica diventano più diffusi.

Robert Allen ha costruito un modello teorico che integra crescita economica e distribuzione della ricchezza. In questo modello, il progresso tecnico è il cuore del cambiamento. Le macchine sostituiscono i lavoratori in determinati ruoli, e il valore passa sempre più al controllo del capitale. Solo quando il capitale si accumula abbastanza per soddisfare la domanda crescente del mercato, i salari rialzano il capo.

L’AI oggi: una rivoluzione simile?

Qualcosa di simile sta accadendo oggi. Il mercato dell’AI sta crescendo in fretta, ma non è un boom uniforme o accessibile a tutti. Goldman Sachs stima che la quota dell’AI nel mercato globale dei data center potrebbe crescere fino all’30 per cento entro i prossimi due anni, spostando investimenti da settori tradizionali.

Sempre più energie e risorse sono dedicate all’espansione delle capacità di calcolo, con investimenti che potrebbero arrivare a 7000 miliardi di dollari in dieci anni (McKinsey, 2025). I benefici economici, però, vanno a chi li può già accogliere. Questi includono le aziende con accesso ai sistemi più avanzati, quelle che possono permettersi di sperimentare, e i singoli sviluppatori o team abbastanza tecnici da gestire i modelli esistenti.

La selezione del costo

I prezzi degli strumenti, come quelli definiti da OpenAI e Anthropic, svolgono un ruolo di filtro. Essi selezionano solo gli usi più urgenti o i clienti più abili a sfruttare la tecnologia. Questo non vuol dire che il software debba essere economico per diventare ubiquo, e nemmeno che i costi debbano scendere drammaticamente per essere accessibili. È un equilibrio delicato.

Gli investimenti infrastrutturali, però, richiedono tempo. L’Agenzia internazionale dell’energia (IEA) ha registrato che i data center ad alto consumo energetico, specializzati nell’AI, richiedono una quantità di elettricità sempre più grande. Anche se i chip sono più efficienti, i progressi in termini di sostenibilità non riescono a stare al passo con la crescita della domanda.

Salari e minaccia di sostituzione

La domanda più critica per il mercato del lavoro è: cosa succede ai salari in questa transizione? Se un lavoro è minacciabile da un’AI, il lavoratore è in una posizione di debolezza contrattuale. Il rischio non è tanto un licenziamento di massa improvviso, ma una sostituzione lenta, graduale, che riduce i vantaggi per i lavoratori.

I ruoli che vengono automatizzati per primi sono quelli in cui l’AI è già sufficientemente matura: mansioni di routine, dati grezzi, interpretazioni semplici. Ma c’è una categoria di posti di lavoro che non verranno mai sostituiti facilmente, né integrati in modo automatico. I ruoli di supervisione, progettazione, manutenzione e gestione dell’AI richiedono umanità, giudizio e flessibilità. I benefici di crescita saranno però sempre concentrati in questa nicchia.

I rischi e le politiche

Il Fondo monetario internazionale ha segnalato che circa il 60 per cento dei posti di lavoro nelle economie avanzate è esposto all’AI, anche se non tutti finiranno per essere sostituiti da essa. Una parte verrà automatizzata, una parte supportata e una parte semplicemente redefinita o integrata.

Il problema non è solo l’efficienza tecnologica, ma anche la sua distribuzione. I benefici dell’AI sono limitati finché i salari e i servizi sociali non riescono a seguire. Questo è il cuore dell’allarme di Engels: una crescita economica che non include i lavoratori. Se oggi i salari non seguono i benefici dell’AI, si potrebbe finire in una condizione simile a quella osservata nel XIX secolo.

Una risposta strutturale

Dati e informazioni pubbliche: Un sistema trasparente di monitoraggio della distribuzione del vantaggio AI.