In Italia la quota di imprese che adottano tecnologie di intelligenza artificiale è in crescita, ma rimane significativamente inferiore alla media europea. Le stime di lungo periodo suggeriscono che una diffusione ampia della tecnologia potrebbe aumentare la produttività di 0,2–1,1 punti percentuali annui nel prossimo decennio, a seconda della velocità e profondità di adozione. Nel breve periodo, tuttavia, non emergono ancora effetti significativi sulla produttività a livello di impresa, nonostante guadagni documentati a livello di singola mansione: un esito coerente con la letteratura, in cui i benefici aggregati si materializzano solo dopo rilevanti aggiustamenti organizzativi. Il lavoro identifica infine le principali barriere all’adozione e discute le condizioni che giustificano un intervento pubblico a supporto. Anche basandosi sull'analisi delle politiche adottate nei paesi più avanzati in questo ambito, si sottolinea la necessità di adottare una strategia coerente che - più che fare leva su sussidi poco selettivi – accompagni le imprese nell’adozione, favorisca l’offerta di applicazioni sostenendo lo sviluppo di fornitori specializzati e investa nei fattori abilitanti: certezza normativa, condivisione dei dati, facilità di accesso ai centri di calcolo.

Bellomarini, L., Bertolotti, F., Citino, L., Giulia Cassinis, M., D'Amuri, F., Del Prete, S., Formai, S., Mirenda, L., Rigon, M., Russo, A. V., L'adozione dell'intelligenza artificiale: effetti su produttività e politiche a sostegno, L’adozione dell’intelligenza artificiale: effetti su produttività e politiche a sostegno, Banca d'Italia, Roma 2026: 1-44. 10.32057/0.QEF.2026.1009 [https://hdl.handle.net/10807/339267]

L'adozione dell'intelligenza artificiale: effetti su produttività e politiche a sostegno

Rigon, Massimiliano
;
Russo, Anna Virginia
2026

Abstract

In Italia la quota di imprese che adottano tecnologie di intelligenza artificiale è in crescita, ma rimane significativamente inferiore alla media europea. Le stime di lungo periodo suggeriscono che una diffusione ampia della tecnologia potrebbe aumentare la produttività di 0,2–1,1 punti percentuali annui nel prossimo decennio, a seconda della velocità e profondità di adozione. Nel breve periodo, tuttavia, non emergono ancora effetti significativi sulla produttività a livello di impresa, nonostante guadagni documentati a livello di singola mansione: un esito coerente con la letteratura, in cui i benefici aggregati si materializzano solo dopo rilevanti aggiustamenti organizzativi. Il lavoro identifica infine le principali barriere all’adozione e discute le condizioni che giustificano un intervento pubblico a supporto. Anche basandosi sull'analisi delle politiche adottate nei paesi più avanzati in questo ambito, si sottolinea la necessità di adottare una strategia coerente che - più che fare leva su sussidi poco selettivi – accompagni le imprese nell’adozione, favorisca l’offerta di applicazioni sostenendo lo sviluppo di fornitori specializzati e investa nei fattori abilitanti: certezza normativa, condivisione dei dati, facilità di accesso ai centri di calcolo.
2026
Italiano
1972-6643
Banca d'Italia
Bellomarini, L., Bertolotti, F., Citino, L., Giulia Cassinis, M., D'Amuri, F., Del Prete, S., Formai, S., Mirenda, L., Rigon, M., Russo, A. V., L'adozione dell'intelligenza artificiale: effetti su produttività e politiche a sostegno, L’adozione dell’intelligenza artificiale: effetti su produttività e politiche a sostegno, Banca d'Italia, Roma 2026: 1-44. 10.32057/0.QEF.2026.1009 [https://hdl.handle.net/10807/339267]
File in questo prodotto:
Non ci sono file associati a questo prodotto.

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10807/339267
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact