Journal of Economic Policy

VETTORE IA. ALGORITMI, IMPRESA, SOCIETA’

Introduzione

di Stefano Manzocchi, Paolo Spagnoletti

Intelligenza artificiale: sviluppi, opportunità e sfide

di Giuseppe F. Italiano

Come apprendono le macchine?

di Luigi Laura

Geopolitica dell’intelligenza artificiale

di Alessandro Aresu

Regolare l’intelligenza artificiale

di Giusella Finocchiaro

Intelligenza artificiale e produttività : quadro concettuale, prime evidenze e traiettorie future

di Francesco Filippucci, Cecilia Jona-Lasinio, Giuseppe Nicoletti

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Introduzione

di Stefano Manzocchi, Paolo Spagnoletti

Per l’Italia, l’impatto dell’intelligenza artificiale (IA) sulle strategie e sulle politiche industriali è un elemento cruciale per la competitività futura del Paese. Per comprenderne le motivazioni è utile far riferimento ai benefici che l’IA comporta per l’imprenditorialità. Essa offre infatti strumenti che amplificano le capacità di identificare e valorizzare le opportunità di business.

In primo luogo, l’IA può rilevare tendenze e pattern nascosti, analizzando vasti volumi di dati, ed essere d’ausilio nella scoperta di nuove opportunità di mercato in maniera più rapida e accurata. In secondo luogo, l’IA facilita la collaborazione tra imprese ed enti, permettendo un utilizzo più efficiente delle risorse. Infine, il riconoscimento avanzato di pattern da parte dell’IA in campi che spaziano dalla sicurezza all’efficientamento energetico apre nuove possibilità per gli imprenditori di anticipare trend emergenti e rispondere proattivamente a potenziali minacce o cambiamenti del mercato. Gli algoritmi di IA possono ad esempio contribuire ad accelerare il processo di decarbonizzazione, aumentando la resa degli impianti che sfruttano fonti di energetiche rinnovabili.

Questo volume della Rivista di Politica Economica intende offrire una panoramica sulle forze che orientano il “vettore intelligenza artificiale”, fornendo ad imprenditori, analisti e policy maker un lessico di vocaboli-chiave e alcuni strumenti critici per comprendere e gestire le sfide e le opportunità legate a questa rivoluzione tecnologica. Attraverso un approccio multidisciplinare che combina teorie avanzate ed esperienze pratiche, la prima parte esamina le evoluzioni tecnologiche dell’IA e le sue implicazioni a livello globale, concentrandosi sulle tensioni geopolitiche e sulle regolamentazioni attuali e future. Questa sezione offre un quadro teorico ampio, evidenziando come l’IA influenzi i contesti economici e sociali su scala internazionale.

La seconda parte del volume si focalizza sull’implementazione pratica dell’IA nelle imprese, con un’attenzione particolare alle piccole e medie imprese italiane. Questa sezione indaga come l’IA stia trasformando i processi interni e le dinamiche organizzative, promettendo di incrementare significativamente la produttività e di trasformare i modelli di business tradizionali. Dalle applicazioni nelle smart city, ai sistemi di compliance penale, alle strategie di cybersecurity, questa tecnologia stia aiutando le aziende ad affrontare i rischi e a capitalizzare le opportunità offerte dal digitale.

Intelligenza artificiale: sviluppi, opportunità e sfide

di Giuseppe F. Italiano

  • I recenti riconoscimenti prestigiosi nel campo delle scienze, come i Premi Nobel per la Fisica e della Chimica 2024, hanno ulteriormente evidenziato il ruolo dirompente dell’intelligenza artificiale (IA) nella scienza e nella società. L’IA è una tecnologia sofisticata che offre un potenziale enorme per risolvere problemi complessi, migliorare la produttività e creare nuovi servizi, con un impatto profondo e trasversale in vari settori, che vanno dall’economia alla finanza, dall’industria alla sanità, dal commercio all’intrattenimento.
  • In questo contributo analizzeremo le recenti evoluzioni dell’intelligenza artificiale, soffermandoci in particolare sull’IA generativa. L’introduzione delle tecnologie di intelligenza artificiale rappresenta un tema così vasto e complesso che tocca molteplici aspetti delle nostre vite e della nostra società, rendendo la conoscenza dell’intelligenza artificiale un prerequisito fondamentale per comprenderla, utilizzarla al meglio, e per contribuire a governarla.
  • Oltre a generare nuove opportunità nell’economia, modificando i modelli di business, creando nuovi mercati e influenzando il lavoro del futuro, i recenti sviluppi nell’IA sollevano delicate questioni etiche e giuridiche, come ad esempio la protezione dei dati personali, le discriminazioni, le responsabilità, il controllo umano sulle macchine, o la proprietà intellettuale. L’IA ha inoltre implicazioni sociali e politiche significative, dalla governance digitale, alla giustizia sociale e alle democrazie. Data la crescente complessità dell’intelligenza artificiale, per affrontare queste sfide sembra di grande importanza strategica riuscire a rimanere al passo con i progressi tecnologici, investendo nell’innovazione, nella ricerca e nell’aumento delle competenze.

JEL Classification: D83, D81, C88.
Keywords: intelligenza artificiale, machine learning, deep learning, IA generativa.

Come apprendono le macchine?

di Luigi Laura

  • Negli ultimi anni abbiamo assistito a una serie di successi da parte di intelligenze artificiali (IA), compresa la recentissima vittoria del premio Nobel per la Chimica assegnato per aver sviluppato una IA in grado di prevedere la struttura delle proteine. Gran parte di questi successi sono attribuibili in realtà a sistemi cosiddetti di machine learning, ovvero sistemi che apprendono dai dati.
  • In questo contributo presentiamo, privilegiando le idee di base a discapito dei dettagli implementativi, come funzionano questi sistemi e, in particolare, come funzionano le reti neurali “profonde” (deep learning), che sono l’ingrediente alla base dei sistemi di maggior successo.
  • Vedremo che alla base di questi sistemi di deep learning ci sono tre fattori fondamentali: i dati da cui imparare, una grande potenza di calcolo che consente il processo di addestramento e, infine, l’esistenza di algoritmi veloci che guidano l’addestramento.
JEL Classification: C45, C61, C63.
Keywords: algoritmi, intelligenza artificiale, machine learning, reti neurali, deep learning.

Geopolitica dell’intelligenza artificiale

di Alessandro Aresu

  • L’intelligenza artificiale ha generato, soprattutto da fine 2022, un ciclo di investimenti molto significativi, guidato dalle grandi aziende tecnologiche statunitensi, all’interno di un ecosistema dove emerge la centralità di NVIDIA.
  • A livello economico e politico, ciò che oggi chiamiamo “intelligenza artificiale” è un’evoluzione dei processi di digitalizzazione del mondo, basati sulla crescente precisione e specializzazione dell’industria dei semiconduttori. Poiché il luogo centrale dell’ecosistema dell’intelligenza artificiale è il data center, a ciò si aggiunge un crescente rilievo della capacità infrastrutturale ed energetica, su cui le varie imprese e i vari attori politici competono.
  • L’aspetto politico dell’intelligenza artificiale si intreccia con la competizione tra Stati Uniti e Cina, che ha definito gli assetti globali dell’ultimo decennio e il cambiamento del rapporto tra stati e mercati sulla base della sicurezza nazionale, secondo la logica del capitalismo politico.
JEL Classification: F01, F02.
Keywords: intelligenza artificiale, semiconduttori, capitalismo politico, data center, manifattura, Stati Uniti, Cina.

Regolare l’intelligenza artificiale

di Giusella Finocchiaro

  • Le tre regioni del mondo che attualmente occupano un ruolo predominante nello scenario dell’intelligenza artificiale, Europa, Stati Uniti e Cina, hanno adottato approcci regolatori differenti.
  • Nel contesto geopolitico, l’approccio europeo si caratterizza per l’intenzione di affermare la competenza normativa europea oltre il territorio dell’Unione: come dichiarò nel 2020 la Presidente della Commissione europea, von der Leyen, nel discorso sullo stato dell’Unione, si vuole affermare la sovranità digitale dell’Europa.
  • È certamente apprezzabile che l’Unione europea si sia interrogata sulle problematiche poste dall’intelligenza artificiale e che abbia cercato di intervenire. Tuttavia, alcune critiche alle scelte regolatorie compiute nell’AI Act sono inevitabili.

JEL Classification: O33, O38, K24.
Keywords: regolazione dell’IA, contesto geopolitico, AI Act, modelli normativi basati sul rischio.

Intelligenza artificiale e produttività : quadro concettuale, prime evidenze e traiettorie future

di Francesco Filippucci, Cecilia Jona-Lasinio, Giuseppe Nicoletti

  • Questo lavoro esplora le implicazioni economiche dell’intelligenza artificiale (IA), focalizzandosi sul suo potenziale come nuova tecnologia di uso generale (TUG) in grado di influenzare in modo significativo il mercato del lavoro, la produttività e la crescita. Ne sottolinea il ruolo nel sistema produttivo e le sue peculiarità rispetto alle precedenti TUG, tra le quali spicca la sua capacità di apprendere e automigliorarsi, che potrebbe accelerare l’innovazione in vari settori.
  • L’analisi si basa su un’ampia rassegna della ricerca teorica ed empirica ed evidenzia un effetto positivo dell’IA sulla crescita, attraverso il suo impatto sulla produttività del lavoro. Tuttavia, la sua quantificazione è incerta e dipende da un insieme di fattori critici che possono aumentarne o diminuirne l’entità.
  • Le principali criticità includono la velocità e l’ampiezza della diffusione dell’IA nell’economia, la misura in cui l’IA servirà da sostituto o da complemento delle mansioni umane, e l’intensità e rapidità dei meccanismi di riallocazione delle risorse innescati dalla nuova tecnologia.
  • Affrontando alcune di queste criticità, le politiche pubbliche possono contribuire a determinare l’impatto di lungo periodo dell’IA sulla crescita.

JEL Classification: O4, D4, L8, O15.
Keywords: intelligenza artificiale, crescita, produttività, lavoro.

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