Due fenomeni curiosi stanno caratterizzando l’economia del 2026. Da una parte la crescita economica continua, nonostante il rallentamento dell’occupazione. Dall’altra però i dati ufficiali sulla produttività mostrano progressi molto limitati e, nel primo trimestre del 2026, perfino un rallentamento. Due dinamiche che, normalmente, faticano a convivere.
Secondo molti osservatori, una possibile spiegazione potrebbe essere l’AI.
Da tempo il settore tecnologico sostiene che l’intelligenza artificiale possa aumentare la produttività, migliorando flussi di lavoro ed efficienza. Finora però questo effetto non emerge in modo chiaro nelle statistiche economiche aggregate.
L’AI fa già risparmiare tempo ai lavoratori
Alcuni studi mostrano comunque segnali concreti. Una ricerca della London School of Economics pubblicata lo scorso anno evidenzia che i lavoratori che utilizzano strumenti AI riescono spesso a completare la stessa quantità di lavoro in meno tempo, fino a risparmiare un’intera giornata lavorativa alla settimana.
Gli economisti definiscono questo fenomeno “capital deepening”: i lavoratori diventano più produttivi grazie a strumenti più avanzati. Un po’ come un operaio che sostituisce la pala con un escavatore meccanico.
Il paragone con Internet negli anni Novanta
Un nuovo studio della Federal Reserve Bank of San Francisco suggerisce che oggi potrebbe verificarsi qualcosa di simile a quanto accaduto negli anni Novanta con Internet.
Anche allora aziende e investitori puntavano enormi risorse sulle nuove tecnologie, senza che i benefici sulla produttività apparissero immediatamente nei dati economici. Gli economisti parlavano di “paradosso della produttività”: investimenti enormi nell’informatica, ma pochi miglioramenti misurabili nell’efficienza complessiva dell’economia.
Col tempo però quel rallentamento si rivelò soltanto temporaneo. E secondo i ricercatori della Fed, l’economia americana potrebbe trovarsi oggi nelle prime fasi di un nuovo boom della produttività legato all’AI, senza averlo ancora compreso pienamente.
“Capire in tempo reale se sia iniziato un lungo periodo di forte crescita è molto difficile”, scrivono gli autori dello studio. “Spesso lo si comprende soltanto con il senno di poi”.
I due modi con cui si misura la produttività
Il nodo principale riguarda il modo in cui si misura la produttività.
Gli economisti utilizzano soprattutto due indicatori. Il primo è la produttività del lavoro, che misura quanto output viene prodotto per ogni unità di lavoro. Il secondo è la produttività totale dei fattori, più ampia, che valuta quanto efficientemente l’intera economia trasforma risorse e input in beni e servizi.
Negli ultimi anni la produttività del lavoro è cresciuta abbastanza bene. La produttività totale dei fattori invece è rimasta debole.
Secondo la Fed, questo potrebbe indicare che i singoli lavoratori stanno diventando più veloci grazie all’AI, mentre l’economia nel suo complesso non ha ancora integrato pienamente queste tecnologie.
“L’era dei computer si vede ovunque”
Una dinamica molto simile a quella osservata durante il boom dei computer e di Internet negli anni Novanta.
Nel 1987 il premio Nobel Robert Solow sintetizzò il problema con una frase diventata celebre: “Si vede l’era dei computer ovunque, tranne che nelle statistiche sulla produttività”.
Oggi diversi economisti applicano lo stesso ragionamento all’AI. Tra questi anche Torsten Slok, secondo cui le imprese stanno investendo massicciamente nell’intelligenza artificiale proprio perché si aspettano un futuro aumento della produttività.
Il lato nascosto dell’AI: burnout e “brain fry”
Nel frattempo emergono anche gli effetti collaterali dell’adozione accelerata dell’AI.
Uno studio della Harvard Business Review condotto su 200 dipendenti di un’azienda tecnologica americana ha rilevato che gli strumenti AI fanno risparmiare tempo, ma spesso quel tempo viene immediatamente riempito con altro lavoro.
Il risultato? Meno pause, giornate più intense e un rischio maggiore di burnout.
Un’altra ricerca di Harvard University ha evidenziato come un utilizzo molto intenso dell’AI possa aumentare il carico cognitivo, provocando fenomeni definiti “brain fry”, cioè affaticamento mentale estremo.
Perché l’impatto dell’AI ancora non si vede nei numeri
Anche uno studio della Federal Reserve Bank of Atlanta pubblicato a marzo mostra una discrepanza simile.
Molti dirigenti aziendali percepiscono miglioramenti della produttività grazie all’AI, ma gli indicatori economici reali, come i ricavi aziendali, non riflettono ancora pienamente questi benefici. La Fed parla di “ritardo nella materializzazione degli effetti”.
In altre parole, lavoratori e imprese potrebbero già sentirsi più produttivi grazie all’AI. Ma l’impatto sistemico sull’economia potrebbe richiedere ancora anni per diventare visibile nei dati ufficiali.
