L’intelligenza artificiale riscrive le regole della politica monetaria. L’impatto delle nuove macchine penetra con forza nel cuore delle decisioni della Banca centrale europea (Bce). Philip Lane traccia una linea netta sul futuro dell’economia continentale. “Un’analisi di riferimento naturale consiste nel considerare l’AI come un fattore che aumenta in modo permanente la produttività, incrementando i redditi”, spiega alla cena della ChaMP Conference organizzata dalla Banca d’Italia a Roma. Il capo economista dell’Eurotower delinea un orizzonte dove l’euforia per il progresso tecnologico si scontra con la cautela delle scelte umane. Perché il gioco non è a somma zero, come evidenziato dalla storia delle rivoluzioni industriali. “Date le molte incertezze che circondano la forza e i tempi dei vari meccanismi, un approccio dipendente dai dati è il più adatto per valutare l’impatto complessivo dell’AI sull’adeguata posizione di politica monetaria”, dice. Le incognite, del resto, non permettono diversi spazi di manovra.
Il ragionamento sviluppato ai vertici di Francoforte parte dalla scomposizione degli shock di ricchezza. Qualora i consumatori e le aziende dovessero introiettare la natura duratura di questa trasformazione, l’adozione dei nuovi modelli di calcolo potrebbe generare una decisa pressione sui prezzi. “Se le famiglie e le imprese interiorizzano in fretta la natura permanente dello shock di produttività e incorporano i futuri aumenti dei redditi nelle loro decisioni di spesa, l’avvento e l’adozione dell’AI potrebbero esercitare una pressione al rialzo sull’inflazione attraverso questo meccanismo della domanda già nelle prime fasi della transizione”, dice Lane. Tuttavia, il banchiere centrale irlandese invita alla cautela, sottolineando come assumere che gli attori economici conoscano con precisione le dimensioni e la persistenza dei futuri shock risulti irrealistico. La reazione della società civile appare guidata da abitudini radicate e incognite a livello individuale. “È più plausibile ipotizzare che le famiglie e le imprese apprenderanno nel tempo l’impatto degli shock di produttività sul reddito e sull’occupazione in modo concomitante e vi adatteranno la spesa solo in modo lento”. In questo scenario, l’effetto inflazionistico iniziale apparirebbe ridotto ai minimi termini, lasciando spazio a un assorbimento scaglionato dei benefici all’interno del tessuto produttivo.
Lane individua tre pilastri capaci di determinare l’esito macroeconomico di questa rivoluzione. “Un fattore nel determinare gli effetti sul reddito, sulla distribuzione e sulla domanda è se la spinta tecnologica derivante dall’AI aumenterà il lavoro o aumenterà il capitale”. La tecnologia viene modellata come un potenziamento della forza lavoro, permettendo di produrre quantità maggiori con lo stesso numero di addetti. Questo effetto fa crescere le retribuzioni, con una scala legata al potere contrattuale dei sindacati e a fattori istituzionali. Al contrario, se le innovazioni andassero a potenziare il capitale, gli incrementi di ricchezza finirebbero ai proprietari dei mezzi di produzione, accrescendo le disuguaglianze. “Un aumento delle disuguaglianze di reddito e ricchezza – secondo Lane – potrebbe limitare la misura in cui la domanda si espande in tutti i settori dell’economia e in tal modo smorzare le tendenze inflazionistiche associate ai guadagni di produttività guidati dall’AI”. Il secondo elemento di analisi riguarda la catena del valore. “Un secondo fattore è la scala degli investimenti necessari per integrare l’AI nella catena del valore economico”. Costruire l’infrastruttura di calcolo richiede un aumento sostanziale delle spese in conto capitale.
L’intervento
Per affrontare le criticità dell’economia servono politiche disciplinate
Pablo Hernández de Cos
A questo tassello si lega il terzo pilastro, connesso alla transizione ecologica. “Un terzo fattore è che l’espansione del calcolo legato all’AI comporta un sostanziale aumento della domanda di energia e, fino a quando l’offerta di energia non recupera, esercita una pressione al rialzo sui prezzi dell’energia”, fa notare alla platea di banchieri centrali ed economisti riuniti a Palazzo Koch a Roma. Questa fame di elettricità rischia di aggiungere un carico inflazionistico ulteriore durante la delicata fase di adozione dei nuovi modelli.
Le conseguenze per l’Europa assumono tinte chiaroscurali se si osserva la mappa globale dell’innovazione. La distribuzione geografica delle attività tecnologiche risulta determinante per l’impatto sulla domanda a livello regionale o nazionale. “Se l’attività legata all’AI dovesse rimanere concentrata negli Stati Uniti e in Cina e la catena di approvvigionamento dell’AI rimanesse incentrata sull’Asia, allora l’aumento degli investimenti europei e della domanda di energia sarà smorzato”, dice. Il Vecchio Continente si troverebbe in ogni caso ad affrontare una pressione sui prezzi derivante dall’effetto dell’aumento della domanda globale di materie prime, in particolare per i componenti hardware necessari all’industria digitale. Esiste un rischio sistemico per i flussi di denaro. “Se le opportunità di produzione di AI rimangono concentrate negli Stati Uniti e il tasso di adozione è più alto in Cina rispetto all’Europa, vi è uno scenario in cui gli investimenti diminuiscono in Europa, con gli investitori che riallocano capitali sia negli Stati Uniti che in Cina”, evidenzia Lane.
Questo scenario potrebbe generare alti redditi in Europa in caso di importazione di tecnologie tramite accordi di licenza, ma con scarsi investimenti domestici. “Alcuni elementi di questo scenario sono coerenti con l’alta allocazione in titoli tecnologici statunitensi nei portafogli azionari dell’area euro, l’alto livello di importazioni europee dagli Stati Uniti di prodotti di proprietà intellettuale e la crescente sostituibilità tra prodotti cinesi ed europei in una serie di settori a media e alta tecnologia”, sottolinea.
Le differenze nei ritmi di adozione definiscono i contorni del tasso di interesse naturale, quel valore reale capace di allineare i risparmi e gli investimenti desiderati. Da un lato, un ottimismo sostenuto ridurrebbe i risparmi e stimolerebbe gli investimenti. “Nella direzione opposta, più le famiglie e le imprese sono incerte sulla traiettoria del percorso di reddito indotto dall’AI e sulla distribuzione dei guadagni di reddito tra regioni e gruppi di reddito, meno si materializzerebbe un aumento”, dice Lane. In particolare, “i risparmi precauzionali potrebbero aumentare a causa dell’incertezza sulla sostituzione del lavoro o sui vincoli al finanziamento degli investimenti legati all’AI”.
Ma il profilo temporale del tasso di interesse dipende in modo decisivo dalla curva di adozione. In uno scenario, dice Lane, “l’adozione procede a rilento nelle fasi iniziali, accelera durante una fase di implementazione diffusa e alla fine raggiunge un plateau quando la tecnologia matura”. Questo profilo significa che “l’AI innalza in modo permanente il livello di produttività ma non aumenta in modo permanente il tasso di crescita della produttività”.
Il caso
Da Sintra arriva l’allarme delle banche centrali sull’AI. E Warsh difende l’indipendenza della Fed
Al contrario, i nuovi strumenti di calcolo potrebbero migliorare il processo di innovazione stesso, spostando l’economia verso un tasso di crescita più elevato e duraturo. In entrambi i casi, le aspettative dei mercati finanziari appaiono soggette a ondate di euforia e pessimismo. “Possono esistere equilibri multipli, con la transizione verso un equilibrio ad alto capitale autoconvalidata da aspettative ottimistiche che generano un ciclo di feedback finanziario”. Un’ondata di investimenti imponenti potrebbe far salire i tassi nel breve termine, per poi farli crollare una volta che il capitale diventa abbondante. “Allo stesso tempo, questo meccanismo è di natura fragile e una perdita di fiducia può innescare un crollo in grado di autoalimentarsi”.
Lo scenario descritto dal capo economista della Bce impone, secondo la Bce, una riflessione ad ampio spettro sui rischi strutturali. Oltre all’impatto sulla politica monetaria, appare essenziale riconoscere il ruolo di amplificatore che l’intelligenza artificiale rischia di assumere in relazione ad altri shock ciclici come una crisi energetica o turbolenze finanziarie. Lane sottolinea come una carenza di elettricità duratura potrebbe ostacolare i progressi nella costruzione dei modelli e frenare l’adozione delle nuove tecnologie in tutto il tessuto economico.
In aggiunta, un inasprimento delle condizioni di credito colpirebbe un comparto caratterizzato da un’altissima intensità di capitali. I rischi per i lavoratori appaiono concreti in fasi di contrazione. “Offrendo un sostituto per il lavoro, l’AI potrebbe intensificare la perdita di posti di lavoro durante una recessione”, concede Lane. Per questo motivo un sistema elettrico resiliente e basato sulle fonti rinnovabili diventa un imperativo per abbattere tali incognite e stabilizzare la rete manifatturiera. E ne deriva che ci sono evidenti cicli di feedback in grado di mettere sotto stress l’economia europea e le decisioni del Consiglio direttivo. Come spiega Lane, la sfida per i governatori centrali nei prossimi anni consisterà nel decifrare segnali inediti in tempi molto rapidi. Una sfida considerata della massima importanza.
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Fabrizio Goria
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