IDC stima che il mercato delle tecnologie di intelligenza artificiale raggiungerà i i 77,6 miliardi di dollari nel 2022, più di tre volte il valore di mercato previsto per il 2018. E, come abbiamo visto nell’articolo Quale è oggi e sarà in futuro l’impatto economico dell’intelligenza artificiale? il McKinsey Global Institute (MGI) prevede che queste tecnologie determineranno un aumento dell’attività economica globale di circa 13 trilioni di dollari, con una crescita di circa 1,2% del PIL all’anno.
Dello stesso servizio fa parte anche il seguente articolo:
- Quale è oggi e in futuro l’impatto economico dell’intelligenza artificiale?
Nello studio Modeling the Impact of AI on the World Economy, MGI ha quindi identificato 7 filoni da studiare per analizzare l’impatto dell’AI (figura): 3 riguardano l’impatto diretto sulla produzione e 4 analizzano dimensioni trasversali. Vediamoli nel dettaglio.
L’impatto diretto dell’AI sulla produzione
Vediamo qual è, secondo MGI, l’impatto diretto delle tecnologie AI sulla produzione.
1. Aumento di capitale e lavoro.
La prima dimensione riguarda i due parametri classici per analizzare un’economia, l’aumento del capitale e quello del lavoro. Le survey condotte da MGI nel 2016 e nel 2017 rilevavano che gli investimenti in strumenti di intelligenza artificiale occupavano dal 10 al 20% dei budget dedicati a investimenti digitali, ipotizzando un graduale aumento di questo tipo di investimenti (con quella logica di maggiore accelerazione più l’AI diventa pervasiva). Se si verificheranno le previsioni, oltre ai professionisti direttamente impegnati nello sviluppo di prodotti, soluzioni e servizi basati sull’AI MGI prevede che si apriranno molti posti di lavoro sia per costruire l’infrastruttura necessaria all’implementazione di soluzioni AI sia per monitorarne l’operatività al fine di garantirne il pieno utilizzo.
Tra il 1980 e il 2000 tra il 4 e il 9% dei lavoratori USA svolgeva lavori che non esistevano 10-15 anni prima; è quindi difficile fare previsioni su un segmento come l’AI, ma quello che è certo è che queste tecnologie ridefiniranno alcune attività esistenti e ne creeranno di nuove. Nello studio illustrato nell’articolo Le tecnologie AI e il complesso rapporto con l’uomo, sempre MGI rilevava che in circa il 60% delle attuali occupazioni c’è almeno un 30% di attività che possono essere automatizzate adottando e integrando le tecnologie che già oggi esistono, liberando così i lavoratori dalle attività più routinarie per impegnarsi in quelle a più alto valore.
Secondo MGI, l’AI porterà a un aumento sia del capitale sia del lavoro, ma in entrambi i casi bisogna investire: riguardo al primo acquisendo le tecnologie, riguardo al secondo formando il personale ai nuovi lavori.
2. Sostituzione di lavoro
Le tecnologie che offrono risultati migliori e/o sono efficaci in termini di costi tendono a sostituire altri fattori di produzione (in primis il lavoro): da questo assunto, applicabile a tutte le tecnologie, deriva la principale preoccupazione nei confronti dell’AI come “divoratrice” di posti di lavoro. Sulla base degli studi effettuati negli anni passati, MGI, simulando uno scenario di media automazione, riteneva che circa il 15% dell’attuale tempo lavorato da esseri umani avrebbe potuto essere sostituito da sistemi automatizzati entro il 2030; con questo nuovo studio, ipotizzando scenari di automazione spinta grazie all’introduzione pervasiva di tecnologie di intelligenza artificiale, ritiene che questo 15% potrebbe aumentare di 2 o 3 punti percentuali. Ma è davvero difficile fare previsioni perché le variabili sono veramente infinite: la sfida tecnologica dell’AI potrebbe (e quasi sicuramente sarà così) creare nuovi modelli di business che potrebbero sottrarre quote di mercato ad aziende basate su modelli più tradizionali; in questo caso, per esempio, il concetto di “sostituzione” non è di uomini a favore di sistemi, ma di uomini a favore di altri uomini.
E ancora, la sostituzione di lavoro con capitale (investimenti in AI) genera ulteriori guadagni di produttività nel tempo man mano che l’investimento diventa più efficiente e produttivo grazie alle intrinseche capacità di queste tecnologie di “imparare”.
3. Estensione di prodotti e servizi innovativi
Questo terzo effetto è determinato da investimenti in AI che non siano esclusivamente indirizzati a sostituire lavoro manuale per aumentare l’efficacia del capitale investito, ma da investimenti che abilitano l’estensione dei portafogli delle aziende creando nuovi e innovativi prodotti e servizi grazie a queste tecnologie.
MGI, attraverso survey e indagini approfondite del mercato, ha rilevato che circa un terzo delle aziende che sta investendo in AI lo fa per migliorare la vendita dei prodotti/servizi esistenti e/o espandere il proprio portafoglio di offerta. Lo sviluppo di prodotti innovativi crea la domanda di questi prodotti con un aumento del mercato disponibile. Ma anche in questo caso, come nel precedente, bisogna ricordare che non tutto il nuovo valore creato dalle aziende è “nuovo” per l’economia nel suo complesso: in realtà una parte considerevole dei guadagni provenienti dall’innovazione deriva dalla concorrenza che sposta quote di mercato da un soggetto all’altro.
Comunque, al netto di tutte queste considerazioni, secondo MGI l’aumento di prodotti e servizi innovativi derivanti dall’AI contribuirà al PIL mondiale con un aumento di circa 6 trilioni di dollari entro il 2030.
Altri impatti trasversali dell’AI
Vediamo ora gli altri 4 impatti dell’AI, trasversali a diverse dimensioni.
4. Crescita dei flussi digitali globali
Le economie non sono isolate, interagiscono in un mercato globale e generano flussi di merci e beni che travalicano i confini. Ormai da tempo ai beni fisici si sono aggiunti dati e informazioni e MGI già nel 2014 stimava che circa il 3% del PIL globale fosse determinato proprio dai flussi digitali. Oggi MGI ritiene che i flussi digitali, entro il 2030, contribuiranno per il 7% alla crescita del PIL mondiale; considerando che il 20% di questi flussi può essere ricondotto a tecnologie AI, MGI deduce che queste contribuiranno per l’1,5% al PIL.
L’IA può contribuire ai flussi digitali in due modi.
Il primo consiste nel facilitare un commercio transfrontaliero più efficiente. Un esempio è l’aumento dei prodotti venduti via e-commerce: stimando che un terzo dei flussi digitali sia legato all’e-commerce transfrontaliero e che i recommendation engine basati su machine learning (motori che suggeriscono agli utenti di un portale/applicativo contenuti personalizzati e pertinenti tra le migliaia/milioni di item a catalogo) contribuiscano al 30-40% delle vendite dei principali player dell’e-commerce, l’AI potrebbe contribuire dal 5 al 10% del valore creato dai flussi di dati digitali nell’e-commerce. Altri esempi possono riguardare miglioramenti nella supply chain, riduzione delle complessità legate ai contratti internazionali in lingue diverse (dove una parte potrebbe essere pre-lavorata da motori di AI) e ancora, aumento della trasparenza per rendere più agili le transazioni ecc.
Il secondo modo riguarda l’impatto in flussi diversi dal commercio, come per esempio: data set clinici provenienti da ospedali di tutto il mondo che possono migliorare l’accuratezza della diagnosi di tumori rari; il miglioramento della qualità dei motori di traduzione grazie alla possibilità di essere addestrati in differenti lingue; le agenzie di viaggio online di un paese che possono offrire interazione personalizzata e servizi utilizzati in un altro paese analizzando le ricerche di informazioni dei viaggiatori e i loro modelli di viaggio. E la lista potrebbe continuare con innumerevoli altri esempi. MGI stima che due terzi dei flussi digitali sia determinata da questo tipo di applicazioni e che, sulla base delle simulazioni effettuate, l’AI potrebbe avere un impatto del 10-15% su questi flussi portando a una contribuzione dell’1% sul PIL entro il 2030.
5. Creazione di ricchezza e reinvestimento
Poiché l’AI contribuisce alla maggiore produttività delle economie, l’aumento della produzione da guadagni di efficienza e innovazioni può essere trasferito ai lavoratori sotto forma di salari e agli imprenditori e alle imprese sotto forma di profitti. Ne scaturisce un circolo virtuoso che, aumentando i consumi, contribuisce alla crescita dell’economia.
Dello studio MGI questo è uno dei punti più aleatori (e infatti lo stesso studio in questo caso non effettua simulazioni numeriche). Questo paradigma è stato sicuramente il motore della prima e della seconda rivoluzione industriale e che ha portato a un deciso miglioramento delle condizioni di vita di milioni di persone delle economie sviluppate. Ma è oggi fortemente messo in discussione da un livello di consumi (che pure riguarda una percentuale modesta della popolazione mondiale) che sta mettendo in crisi le risorse del nostro pianeta. Senza considerare il fatto che negli ultimi 30 anni la forbice tra ricchi e poveri (individui o paesi che siano) si è andata allargando in modo pericoloso, portando nella seconda categoria anche numerosi appartenenti alla classe media.
6. Costi di transizione e implementazione
Durante la transizione verso l’intelligenza artificiale, le aziende dovranno sostenere i costi legati alla ristrutturazione delle loro organizzazioni (compresi i costi connessi al licenziamento dei lavoratori in esubero) e ovviamente tutti quelli connessi all’acquisizione e implementazione delle nuove tecnologie (compresi corsi di formazione per aggiornare le competenze dei dipendenti e l’assunzione di nuove figure professionali)
7. Altri impatti negativi esterni
Come abbiamo visto l’impatto sul mondo del lavoro è importante e soprattutto difficilmente gli effetti negativi (licenziamenti a causa dell’automazione di alcune attività) e quelli positivi (assunzione di nuove professionalità) saranno contemporanei. Gli impatti sull’occupazione comporteranno costi per la società nel suo insieme per la necessità di ammortizzatori sociali per supportare i lavoratori estromessi dal mondo del lavoro così come saranno necessari corsi di riqualificazione per questi lavoratori.
Infine su tutta questa situazione aleggia il pericolo della stagnazione, con tutte le conseguenze negative sull’economia che essa comporta.
Secondo MGI i punti 6 e 7 potrebbero comportare costi intorno ai 7 trilioni di dollari entro il 2030 (con un impatto negativo sul PIL del 9%) riducendo di 5 punti percentuali l’impatto positivo dell’AI sull’economia mondiale.
Fattori micro e macroeconomici che impattano sull’AI
Concludiamo questa analisi con alcune considerazioni sui fattori micro e macroeconomici che influenzano l’impatto economico dell’AI sull’economia mondiale.
Tra i primi vi è naturalmente la velocità con cui le tecnologie AI vengono adottate e assorbite dalle imprese e secondo MGI entro il 2030 si potrebbe raggiungere il 50% della completa e pervasiva adozione; ovviamente più sarà parziale questa adozione e minori saranno i benefici che ne derivano. È importante sottolineare poi che stiamo parlando di tecnologie che possono essere calate in azienda solo se ci si trova in un contesto di digitalizzazione mediamente elevata (difficile parlare di machine learning in mancanza, per esempio, di un’adeguata governance del dato e del processo che lo genera). La pressione competitiva, infine, è un forte stimolo per le aziende nell’adozione di queste tecnologie.
Tra i fattori macroeconomici che possono influenzare l’adozione, l’assorbimento e l’impatto economico delle tecnologie AI ci sono la capacità di investimento nella ricerca, le infrastrutture tecnologiche a livello di sistema paese, la struttura del mercato del lavoro ecc. MGI ha identificato diversi indicatori su 8 dimensioni analizzandoli in 41 Paesi per valutare la loro disponibilità ad adottare e supportare l’adozione di queste tecnologie, ma questo sarà oggetto di un altro articolo.
