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L’AI nella teoria di Keynes

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Sono trascorsi 80 anni da quando ci ha lasciato l’economista John Maynard Keynes, ma le sue idee, conservate nelle sue opere, sono ancora attuali.

Domande di approfondimento generate da 24Ore AI

Nel saggio del 1930, Economic Possibilities for our Grandchildren (Keynes, 2010), Keynes formula un’interessante previsione: l’incremento della produttività legata al progresso tecnologico avrebbe consentito che in 100 anni (quindi entro il 2030), non ci sarebbe stato più il problema economico, inteso come lo sforzo per soddisfare i bisogni essenziali.

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In particolare, secondo Keynes, i lavoratori avrebbero lavorato molto poco, circa 15 ore settimanali, per soddisfare i propri bisogni e pertanto, il problema non sarebbe stato più rappresentato dal lavoro ma da come impiegare il tempo libero.

Siamo ormai prossimi al 2030, la previsione di Keynes non si è realizzata, infatti le ore di lavoro non si sono significativamente ridotte, ma il tema sollevato è molto attuale in quanto l’Intelligenza Artificiale (AI) è oggetto di discussione per i suoi potenziali effetti negativi sul mercato del lavoro, conducendo alla tanto temuta tesi della ‘disoccupazione tecnologica’.

Infatti, la discussione relativa all’impatto dell’innovazione sul mercato del lavoro nella letteratura è abbastanza vivace (Vivarelli, 1995): da un lato, l’innovazione può consentire di ottenere lo stesso livello di produzione con meno lavoro, determinando l’effetto negativo definito effetto spiazzamento; dall’altro lato, ridurre il fattore lavoro vuol dire sostenere meno costo misurato dai salari e tale riduzione potrebbe consentire una riduzione del prezzo di vendita del bene finale, in un mercato competitivo, che potrebbe stimolare la domanda con effetto positivo sul fattore lavoro, effetto compensazione. Anche in un mercato non competitivo, potremmo osservare l’effetto compensazione: infatti, in questo caso, l’imprenditore non trasferisce la riduzione dei costi sui prezzi ma i maggiori profitti potrebbero essere investiti per maggiore innovazione in futuro. Comunque, l’effetto finale dell’innovazione sul lavoro non è chiaro, in quanto esso dipende da diversi elementi come il grado di concorrenza sul mercato e dal grado di elasticità della domanda.

Negli ultimi anni, si discute sempre più dell’introduzione dei robots e dell’AI nell’economia. Per quanto riguarda il processo di robotizzazione, un recente studio (Caselli et al., 2025) analizza quali sono le professioni più esposte ai robots e quale è stato in generale l’effetto dell’automazione sul mercato del lavoro. Nel contributo, partendo da altri studi (Acemoglu e Restrepo, 2020), si considera la possibile sovrapposizione tra le attività svolte dai robots e quelle richieste dalle occupazioni. I risultati evidenziano che i robots non abbiano determinato effetti negativi sull’occupazione, confermando altri studi simili (Dottori, 2021). Comunque, gli operatori assunti, in quanto coinvolti nei processi di progettazione e manutenzione dei robots, sono cresciuti di circa il 50 per cento in meno di dieci anni. Questo dimostra che se le imprese investono in robotizzazione, gli operatori che svolgono attività complementare, aumentano (Acemoglu e Restrepo, 2019). Inoltre, si osserva un aumento delle occupazioni routinarie in generale e di quelle routinarie di tipo cognitivo dove si investe di più su robotizzazione. Purtroppo, si evidenzia una riduzione di occupazioni che prevedono uno sforzo fisico degli operatori. Come possiamo comprendere, quindi, la robotizzazione può favorire l’incremento di produttività ma può anche aggravare la condizione di disuguaglianza dei redditi sul mercato.

Un altro recente studio (Bonfiglioli et al., 2025), mostra che l’AI può automatizzare i posti di lavoro o integrare il lavoro dei lavoratori. Per misurare il grado di esposizione all’AI, si considera la crescita occupazionale nelle professioni legate all’AI. I risultati mostrano che l’impatto è negativo per i lavoratori con bassa qualifica e per i lavoratori della produzione, mentre l’impatto diventa positivo per i lavoratori al vertice della distribuzione salariale e per gli operatori impegnati nelle professioni basate su discipline STEM (Scienze, Tecnologia, Ingegneria, Matematica). Pertanto, si dimostra che l’AI abbia contribuito all’automazione delle occupazioni e all’ampliamento delle disuguaglianze.

Dalla precedente discussione, emerge l’importanza della robotizzazione e dell’AI per l’economia, in quanto favoriscono l’aumento della produttività, ma i benefici non sono per tutti.

Quindi, diventa importante valutare le ragioni economiche che hanno impedito la riduzione delle ore di lavoro, come previsto da Keynes, e allo stesso tempo, rileggere il saggio dell’economista potrebbe aiutare ad individuare le azioni necessarie per valorizzare le opportunità generate dall’AI ed attenuare i suoi possibili effetti negativi sul mercato del lavoro. Siamo infatti fiduciosi sulla possibilità di creazione di nuovi posti di lavoro, ma il forte rischio è che questi posti possano restare vacanti a causa della mancata associazione tra domanda ed offerta di lavoro in termini di competenze.

Diventa pertanto evidente l’importanza delle azioni di politica economica: da un lato per migliorare l’accesso all’istruzione e garantire le competenze richieste sul mercato e dall’altro per attuare la redistribuzione della ricchezza, attraverso lo strumento fiscale, in modo da affrontare il problema della disuguaglianza dei redditi che può aumentare a causa delle distorsioni determinate dall’AI sul mercato del lavoro.

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Bibliografia

Acemoglu, D., Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128: 2188-2244. https://doi.org/10.1086/705716

Bonfiglioli, A., Crinò, R., Gancia, G., Papadakis, I. (2025). Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from US Commuting Zones. Economic Policy, 40: 145-194. https://doi.org/10.1093/epolic/eiae059

Caselli, M., Fracasso, A., Scicchittano, S., Traverso, S., Tundis, E. (2025). What workers and robots do: An activity-based analysis of the impact of robotization on changes in local employment. Research Policy, 105135. https://doi.org/10.1016/j.respol.2024.105135

(*) Università di Salerno

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