BRUNETTA-CERRA: IL DIVIDENDO DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

di Renato Brunetta e Rosario Cerra

"Mercato, imprese, Stato: tanto la teoria, quanto la storia economica hanno conosciuto tutto e il suo contrario. Ma partiamo dai fondamentali: il mercato deve lasciare spazio all’innovazione e alla concorrenza; le imprese devono trasformare conoscenza in capacità produttiva; lo Stato deve sostenere le condizioni collettive e rendere espliciti gli obiettivi pubblici.

In questo quadro, le industrie hanno chiesto spesso di essere regolate, quasi mai rallentate. Una regola può convenire a chi è già sul mercato, perché aumenta le barriere all'ingresso; un freno, invece, colpisce il prodotto e la sua diffusione.

Il 12 settembre Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic, ha chiesto nel saggio «We Must Pace the Frontier» di rallentare la crescita delle capacità dei modelli di intelligenza artificiale. Nel giro di un giorno Sam Altman di OpenAI, Elon Musk e Demis Hassabis di Google DeepMind hanno espresso posizioni convergenti. Donald Trump, a margine di un torneo nel suo golf club irlandese, ha attribuito gli allarmi a «forze negative» e ha ripetuto che chi vince la corsa all'intelligenza artificiale vince tutto. Il 22 settembre, dalla tribuna dell'Assemblea generale delle Nazioni Unite, il presidente degli Stati Uniti ha respinto «qualsiasi tentativo di costruire uno schema globalista» per controllare l'IA. Il Global Times, tabloid del Quotidiano del Popolo, organo del Partito comunista cinese, aveva già letto nel saggio di Amodei un tentativo di frenare la Cina.

Per giorni si è parlato solo della velocità dei modelli, non di quella con cui imprese e lavoratori li assorbono, né dei suoi effetti su produttività, salari e occupazione. Che a proporre il limite siano gli stessi produttori resta un'anomalia. Il codice della strada non lo scrissero i costruttori di automobili: di norma, le regole le fissa chi è chiamato a tutelare l'interesse generale, mentre chi produce le negozia o le anticipa. Chi vede in questa prudenza anche un calcolo di mercato trova qualche appiglio. Anthropic ha depositato in via riservata i documenti per la quotazione in borsa; OpenAI, il 12 settembre, ha invece rinviato la propria oltre il 2026, invocando ragioni di sicurezza.

Le ragioni di chi frena e di chi accelera

Ridurre l'appello a una mossa d'immagine sarebbe però un errore. Amodei propone valutatori indipendenti all’interno dei laboratori, con accesso ai sistemi e libertà di pubblicare risultati, regole vincolanti e cooperazione fra governi.  La motiva il fatto che i modelli aiutano ormai a costruire i propri successori più rapidamente di quanto i ricercatori riescano a capire cosa stia cambiando. È la proposta più significativa arrivata finora dai produttori. L'Europa, che nell’AI Act ha già introdotto valutazioni dei modelli e obblighi di notifica degli incidenti, può riconoscervi la propria impostazione e rivendicare di averne colto per prima i rischi. Sugli effetti economici, però, la misura pubblica è agli inizi. Le statistiche contano quante imprese adottano l'intelligenza artificiale, ma quasi mai sappiamo che cosa ne ricavano, come si distribuisce il valore creato e chi ne sopporta i costi. Governare questa trasformazione richiede di conoscere tanto le capacità dei sistemi quanto gli effetti della loro adozione. Per studiare questi ultimi, l'Italia si è data una sede: il Comitato per l'economia dell'intelligenza artificiale, proposto su queste pagine il 13 luglio e istituito al CNEL dieci giorni dopo.

La misura come bene pubblico

Amodei richiama i trattati sugli armamenti, e il precedente istruttivo è quello di non proliferazione nucleare del 1968. Ha retto, per quanto ha retto, grazie alle ispezioni dell'Agenzia di Vienna più che alla parola dei firmatari, e ha cristallizzato un’asimmetria: cinque potenze autorizzate a possedere la bomba, in cambio di un impegno al disarmo rimasto in larga parte sulla carta, e tutte le altre chiamate a rinunciarvi. Chi oggi propone un trattato dovrebbe chiarire se punta alla verifica indipendente o al congelamento dei rapporti di forza a vantaggio di chi è già in testa. La verifica richiede un'istituzione terza; lo stesso vale per gli effetti economici, che andrebbero misurati indipendentemente da chi produce la tecnologia e da chi adotta. Il Regno Unito ha applicato il principio all'economia. L'8 giugno, il Tesoro britannico e il Department for Science, Innovation and Technology hanno istituito l'AI Economics Institute, presieduto da Simon Johnson, Nobel per l'economia 2024. L’istituto non ha poteri decisionali e ha siglato una dichiarazione di collaborazione fra governo e Anthropic, Google, Microsoft e OpenAI. È il modello da cui siamo partiti, cambiando sede.

Una sede terza, nella cornice dell'articolo 99 della Costituzione

La differenza sta nel legame fra conoscenza e rappresentanza. Londra consulta i sindacati; al CNEL, invece, le parti sociali siedono per previsione costituzionale. Inoltre, il CNEL custodisce l'Archivio nazionale dei contratti collettivi: la misurazione può così partire proprio dai contratti, e non solo dalle dichiarazioni delle imprese. Il Comitato non nasce dal nulla. Nel 2024 un gruppo di lavoro del CNEL con Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) e Centro Ricerche Enrico Fermi ha passato in rassegna la letteratura su intelligenza artificiale e lavoro. La conclusione regge ancora. L'effetto principale sta nella ridefinizione dei mestieri e nella gestione algoritmica del lavoro, più che in una sostituzione di massa. In questo scenario, le parti sociali svolgono un ruolo importante anche nel monitorare le trasformazioni in atto. Il 24 gennaio 2025, a Villa Lubin, il CNEL e il Comitato economico e sociale europeo (CESE), insieme ai Consigli economici e sociali di sei Paesi dell'Unione, hanno firmato una dichiarazione sull’intelligenza artificiale e le relazioni industriali e lanciato OPERA, l'Osservatorio sulle politiche e le relazioni industriali per l'intelligenza artificiale partecipativa. Il 1° maggio, il CNEL ha dedicato la Festa del Lavoro al tema dell’intelligenza artificiale generativa partecipativa e alla formula “l'algoritmo si governa solo insieme”, sottolineando il ruolo del dialogo sociale, della contrattazione e della partecipazione dei lavoratori ai guadagni di produttività. OPERA documenta i casi in cui l'intelligenza artificiale entra nelle imprese con il consenso di chi vi lavora. Restava però da misurare, su scala nazionale e attraverso dati condivisi dalle parti, quali effetti producesse. Il Comitato del CNEL è il passo che mancava. Il decreto istitutivo gli affida la costruzione di una base pubblica di evidenza sugli effetti economici dell'intelligenza artificiale per territori, settori, dimensione d'impresa, generi e generazioni, collegando l'adozione a produttività, occupazione, salari e distribuzione. Senza funzioni regolatorie e in piena indipendenza scientifica, usa metodi replicabili e confrontabili a livello internazionale. Produce un Rapporto annuale per Parlamento e Governo, un cruscotto di indicatori allineato agli standard dell’OCSE e Note di evidenza.

La ripartizione del dividendo

Un'ora risparmiata dall'intelligenza artificiale può diventare una visita in più in ambulatorio, un prodotto migliore, tempo per imparare, un salario più alto, oppure un taglio di organico o più margine per chi vende la tecnologia. L'esito dipende dall'organizzazione delle imprese, dalla concorrenza, dalle competenze e dai contratti, prima che dalla macchina.

Per ripartizione del dividendo intendiamo una distribuzione efficiente, profittevole, inclusiva dei guadagni di produttività. È quanto suggerisce la storia delle rivoluzioni industriali degli ultimi due secoli, in cui i guadagni di produttività si sono consolidati quando sono stati distribuiti soprattutto in modo equo, in un'accezione che tiene insieme efficienza, profittabilità e inclusione.

Chi lavora conosce le eccezioni e le soluzioni informali che fanno funzionare un'organizzazione, un sapere di cui l'intelligenza artificiale ha bisogno e che si condivide se ci si aspetta di crescere, non se si teme di diventare irrilevanti. Le indagini dell’OCSE associano dal 2023 formazione e consultazione dei lavoratori a esiti migliori, senza tuttavia provarne la causa. È proprio questo nesso che il Comitato CNEL è chiamato a verificare.

Quale intelligenza artificiale stiamo misurando

Il Comitato CNEL guarderà al tipo di cambiamento più che alla quantità di intelligenza artificiale in uso. Daron Acemoglu, David Autor e lo stesso Johnson, in “Building Pro-Worker Artificial Intelligence” (2026), distinguono cinque forme di cambiamento tecnologico, a seconda che aumenti il rendimento del lavoro o del capitale, automatizzi compiti esistenti, livelli le competenze o crei compiti nuovi. Solo l'ultima è senza ambiguità favorevole al lavoro, perché crea domanda di competenze nuove, ed è anche la meno finanziata, per incentivi disallineati fra imprese e sviluppatori, inerzia delle scelte già fatte e un'ideologia pro-automazione pervasiva. Il primo cantiere sarà quindi capire quali imprese adottano l'intelligenza artificiale, con quali tecnologie e in quali ambiti, e quali occupazioni e competenze vengono sostituite, create o rese complementari. È l'informazione di cui la contrattazione ha più bisogno, perché dalla natura di un guadagno dipende il modo di ripartirlo.

La misura della dipendenza

Christine Lagarde distingue il cloud, che archivia i dati, dal modello, che li legge: chi fornisce il modello può così apprendere ciò che sa un'industria e, in prospettiva, farle concorrenza. Presto l'intelligenza artificiale smisterà i treni e sceglierà quali dichiarazioni fiscali controllare. Una revoca dell'accesso avrebbe allora effetti trasversali su tutti i settori, consegnando ai fornitori una leva sull'Europa che nessun partner commerciale ha mai avuto.  Il dilemma è fra proteggere i dati, rinunciando a una parte della crescita, e adottare rapidamente l’intelligenza artificiale, rischiando di perdere la libertà di organizzare l'economia secondo i propri valori. Per la Banca centrale europea, un'adozione rapida potrebbe tradursi in un aumento della produttività fino a quattro punti percentuali nell’arco di un decennio, con una forza lavoro che - per ragioni demografiche - perderà oltre un milione di persone l'anno. Il secondo tema di indagine riguarda la portabilità dei dati, i costi di passaggio fra fornitori e alternative per le funzioni essenziali. Un'impresa può diventare più efficiente e, insieme, perdere potere negoziale verso il fornitore. Nelle categorie di Albert Hirschman (1970), chi non può uscire da un rapporto non ha altra risorsa che la voce; ma una voce priva di un’alternativa credibile pesa poco. La “sovranità tecnologica” diventa così qualcosa di verificabile, impresa per impresa. Manca però, su scala europea, chi ne misuri gli effetti. Il raccordo del Comitato CNEL con l’OCSE e il CESE è il primo passo verso la rete europea proposta a luglio su queste pagine, sul modello del CERN, l'Organizzazione europea per la ricerca nucleare.

Dal Protocollo sulla politica dei redditi a un patto sul dividendo

Misurare è metà del compito; l'altra metà è trasformare la misura in un patto. E l'Italia ha un precedente. Il Protocollo del 23 luglio 1993 sulla politica dei redditi legò i salari a un parametro pubblico: l'inflazione programmata. Oggi quel parametro va ricostruito attorno al dividendo dell'intelligenza artificiale, che dovrebbe essere stimato da un soggetto terzo con metodi pubblici e replicabili, perché nessuna delle parti può farlo senza che l'altra lo contesti. Il Comitato misura; la Commissione nazionale permanente per la partecipazione dei lavoratori, insediata al CNEL dalla legge 76 del 2025, traduce la misura in criteri e clausole. La tassazione progressiva proposta da Draghi e la tassa ipotizzata da Amodei restano opzioni possibili, ma intervengono a valle, mentre la contrattazione agisce là dove il valore si forma.  Il regolamento 2026/1744 ha rinviato al 2 dicembre 2027 le regole dell'AI Act sui sistemi ad alto rischio, compresi quelli usati per gestire i lavoratori. L'Europa ha così rinviato di sedici mesi il dovere di informarli; l'Italia può anticipare, per via contrattuale, il diritto di partecipare.

L'autorità che si recupera contando

Il 15 settembre, al Quirinale, Sergio Mattarella ha chiesto agli Stati e agli organismi sovranazionali di ripristinare la loro "smarrita autorità" di fronte a soggetti privati dotati di una potenza finanziaria e tecnologica smisurata, come hanno fatto negli stessi giorni e con accenti diversi, Draghi e Lagarde. Quell'autorità si recupera anzitutto con la conoscenza, prima ancora che con il comando. William Thomson, più conosciuto come lord Kelvin, il fisico britannico che nel 1883 dedicò una celebre conferenza alla misurazione, disse che “Ciò che non è misurabile non è migliorabile. Ed è anche vero che ciò che non è misurabile non è governabile”.

Un'impresa può adottare l'intelligenza artificiale perché è già più produttiva, oppure aumentare la produzione per addetto semplicemente intensificando i ritmi di lavoro. Attribuire tutto alla tecnologia porterebbe a raccomandazioni sbagliate. Chi chiede di rallentare dovrà dire a quale velocità andiamo e chi la misura. La potenza dei modelli la misurano soprattutto i costruttori; per il valore che producono nelle fabbriche e negli uffici italiani c'è ora una sede pubblica incaricata di stabilirlo.

Il primo Rapporto, nel 2027, offrirà indicatori, scenari, margini di errore dichiarati e, soprattutto, il tipo di cambiamento dietro ogni guadagno. Quanto del dividendo destinare a salario, profitto, formazione o tempo lo decideranno imprese, lavoratori e istituzioni, sulla base di numeri che nessuna delle parti avrà prodotto da sola.

Un patto può distribuire, anche in maniera conflittuale, soltanto ciò che è stato misurato".