L’impatto economico dell’AI si scarica sull’economia reale anche attraverso l’ingegneria del software. L’adozione dell’AI ha incrementato il valore attuale atteso della produttività degli sviluppatori del 32,6% tra il lancio di ChatGPT nel novembre 2022 e la fine del 2025.
Un guadagno che si traduce in un incremento permanente del livello del PIL pari al 3,61% nel modello di base, cifra che sale fino al 6,48% quando si considera l’effetto volano esercitato dall’efficienza della programmazione sulle attività di ricerca e sviluppo.
Nella prima metà del 2026 la rapida diffusione degli agenti autonomi di programmazione ha più che raddoppiato questo impatto macroeconomico. Le evidenze emergono dallo studio intitolato “The Macroeconomic Effect of AI: Sizing the Software Engineering Channel”, pubblicato nella serie dei Working Paper del National Bureau of Economic Research.
La ricerca è firmata dagli economisti Alex Blumenfeld (University of California, Berkeley), Jonathon Hazell (London School of Economics), Chen Lian (UC Berkeley e NBER) e Andreas Schaab (UC Berkeley e NBER).
Dal monte salari ai mercati: la metodologia empirica che svela l’impatto dell’AI
A differenza delle metriche statistiche tradizionali, che misurano i fenomeni ex post e scontano ritardi temporali significativi, i listini azionari agiscono come un ‘radar sul futuro’: il valore di un titolo misura immediatamente i guadagni di efficienza che l’integrazione dell’AI consentirà all’azienda di realizzare domani.
Gli investitori incorporano nei valori dei titoli i flussi di cassa attesi, riflettendo le aspettative sui guadagni futuri derivanti dalle nuove tecnologie. La metodologia ideata dagli autori sfrutta questa proprietà per isolare il canale dell’ingegneria del software da altri fattori macroeconomici.
L’impianto empirico si struttura in un modello di stima a due stadi. Nel primo stadio viene calcolata la sensibilità del rendimento azionario di ciascuna azienda, l’effetto noto come AI beta, rispetto alle variazioni dell’indice di mercato THNQ, gestito da ROBO Global per tracciare le società esposte all’AI, depurando i dati dai fattori di rischio classici di Fama-French.
Nel secondo stadio, la sensibilità del titolo viene messa in relazione con l’intensità di sviluppatori software presenti nell’organico aziendale, misurata sulla quota del monte salari grazie ai dati dettagliati di Revelio Labs.
La selezione del campione obbedisce a un criterio di pulizia rigoroso. Per evitare che la stima della produttività venga distorta dai ricavi di chi vende tecnologia, la ricerca esclude sia le aziende produttrici di software sia i colossi dei semiconduttori e della catena di fornitura dei chip. L’analisi si concentra unicamente sulle aziende tradizionali ed e-commerce che impiegano la programmazione come input nei propri processi interni, quali ad esempio eBay, Expedia o Sonos.
Il coefficiente stimato dimostra che, a parità di settore e dimensione, a ogni punto percentuale in più di quota salari destinata alla programmazione corrisponde una reattività significativamente maggiore del valore d’impresa alle notizie sull’AI.
Dalla velocizzazione del codice alla produttività aggregata
L’aumento della produttività stimato dai mercati nella misura del 32,6% si attesta su una scala paragonabile a quella emersa negli studi micro-sperimentali sul campo, che registrano velocizzazioni nell’esecuzione dei singoli task comprese tra il 21% e il 56%.
Questo riallineamento apparente nasconde in realtà due forze opposte che si bilanciano. Da un lato, il dato di mercato è proiettato nel futuro e incorpora anche i progressi tecnologici attesi negli anni successivi, spingendo la stima verso l’alto rispetto alle capacità degli strumenti attuali. Dall’altro, l’integrazione dell’AI nei processi complessi incontra strettoie organizzative, attività complementari non automatizzabili e colli di bottiglia che riducono l’impatto della maggiore velocità di scrittura del codice sulla produttività finale dell’intera impresa.
La valutazione finanziaria sintetizza la capacità del sistema produttivo di assorbire e convertire l’innovazione tecnica in efficienza organizzativa complessiva. Le regressioni applicate anno per anno mostrano una notevole stabilità dal 2022 al 2025, confermando che la relazione tra l’intensità di software e la rivalutazione borsistica non dipende da fluttuazioni congiunturali momentanee.
Dal potenziamento del software al livello del PIL e al ruolo della ricerca
L’impatto dell’AI quindi non resta confinato all’informatica: calcolando la reale struttura produttiva delle imprese e l’abbattimento dei costi di scrittura del codice, l’analisi mostra come la maggiore efficienza dei programmatori spinga l’intera crescita economica.
Invece di utilizzare i modelli economici classici (teorema di Hulten), validi soltanto in mercati perfettamente efficienti, per tenere conto dei margini di profitto aziendali e delle distorsioni di mercato il modello adotta una formulazione corretta che pesa le riduzioni dei costi marginali mediante la quota di costo aggregata del software nell’intera economia. Quando la produttività della programmazione cresce, i costi di produzione diminuiscono in tutti i settori dell’economia, producendo un incremento permanente e strutturale del livello del PIL stimato al 3,61% nel caso base.
L’impatto macroeconomico cresce notevolmente quando il software viene considerato come input primario all’interno del settore della ricerca e sviluppo. Introducendo il canale dell’innovazione in un modello di crescita semi-endogena, la maggiore efficienza della programmazione abbassa direttamente il costo dell’attività di R&D.
La riduzione dei costi consente di generare un flusso continuo di nuovi prodotti e soluzioni sul mercato, innescando un ciclo di feedback positivo tra output economico e capacità innovativa. In questo scenario esteso, l’effetto permanente sul PIL quasi raddoppia, raggiungendo il 6,48%.
L’accelerazione del 2026 e l’impatto degli agenti autonomi
L’estensione dell’analisi ai dati ad alta frequenza della prima metà del 2026 evidenzia una variazione di passo. Le informazioni e gli avanzamenti tecnologici registrati in soli sei mesi hanno generato aspettative di produttività superiori a quelle accumulate nell’intero triennio precedente.
L’impennata delle quotazioni azionarie e dei relativi parametri di efficienza coincide con l‘adozione diffusa dei primi agenti di programmazione autonomi, come Claude Code e Codex.
A differenza dei primi assistenti di scrittura del codice che richiedevano una supervisione continua per singole righe di testo, gli agenti autonomi sono in grado di gestire interi flussi di sviluppo, risoluzione di bug e architettura software, inducendo i mercati a rivedere al rialzo le stime sulla crescita della produttività e sul PIL aggregato.
Prospettive per il sistema industriale e le politiche di innovazione
Le rilevazioni dello studio dimostrano che l’AI non agisce come una tecnologia generica di automazione del lavoro, ma come un moltiplicatore specifico del capitale umano impiegato nello sviluppo software.
Il canale dell’ingegneria del software rappresenta il vero snodo attraverso cui i guadagni tecnologici si trasferiscono all’economia reale e al sistema industriale.
La capacità delle imprese e dei sistemi produttivi di integrare gli strumenti avanzati di programmazione nei propri flussi operativi e nei reparti di ricerca e sviluppo determinerà direttamente la velocità di innovazione e il potenziale di crescita economica negli anni a venire.
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