PIMCO: La marea di produttività guidata dall’IA potrebbe non sollevare tutte le barche

Finora tali aggiustamenti hanno sostenuto una crescita relativamente stabile del PIL reale negli Stati Uniti, ma intravediamo fragilità sotto la superficie.

Gli aumenti di produttività trainati dall’intelligenza artificiale hanno sostenuto i prezzi degli asset e favorito i consumi attraverso effetti ricchezza, mentre gli investimenti si sono concentrati in misura limitata sull’implementazione dell’intelligenza artificiale e sulle infrastrutture. Di conseguenza, l’andamento economico degli Stati Uniti nel breve termine dipenderà probabilmente in larga misura da come procederà la transizione verso l’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale è una tecnologia relativamente nuova. Secondo i dati dell’U.S. Census Bureau, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come sistemi di uso generale per il grande pubblico sono diventati disponibili nel 2022, mentre la loro diffusione capillare nelle aziende statunitensi ha iniziato ad accelerare solo nel 2025.

Restano molte questioni aperte su come si evolverà l’aggiustamento economico. È molto difficile prevedere se l’IA sarà principalmente un sostituto o un complemento della manodopera, con quale rapidità si diffonderà nell’economia e, in ultima analisi, chi ne trarrà vantaggio e chi ne risulterà penalizzato. A differenza delle tecnologie generiche del passato, che hanno impiegato decenni per diffondersi, l’uso dell’IA si sta diffondendo rapidamente, con conseguenze divergenti in tutta l’economia. Il recente forte calo delle valutazioni azionarie e dei prestiti nei settori esposti all’IA sottolinea questi rischi.

Data l’incertezza, è naturale fare un confronto con le trasformazioni economiche storiche che hanno seguito l’introduzione delle tecnologie generiche. In particolare, la diffusione dei personal computer, delle reti e di Internet alla fine degli anni ’90, che ha determinato un boom della produttività, è uno studio potenzialmente utile per il presente. Tuttavia, esistono differenze significative tra la fine degli anni ’90 e ciò che sta accadendo oggi. Se il 2025 ne offre un’anticipazione, l’IA potrebbe non essere un’onda di produttività capace di sollevare tutte le barche. In effetti, il rischio è che gran parte del valore creato dall’IA vada principalmente ai detentori di capitale, non ai lavoratori.

Lezioni dagli anni ’90 …

Nel 1994, l’economista premio Nobel Paul Krugman ha osservato che, sebbene la produttività non sia tutto nel lungo periodo, è “quasi tutto”. Le nuove tecnologie che migliorano la produttività hanno tendenzialmente innalzato gli standard di vita aumentando sia l’offerta che la domanda nel tempo, creando una marea che solleva tutte le barche. Ottenere una maggiore produzione con lo stesso livello di input (sia attraverso l’innovazione tecnologica che con qualsiasi altro mezzo) aumenta la capacità produttiva per definizione. Nell’ambito di questa tendenza, i lavoratori più produttivi tendono a guadagnare salari reali più elevati e il capitale più produttivo tende a generare rendimenti più elevati. Salari reali e profitti più elevati dovrebbero a loro volta incoraggiare i consumi e gli investimenti e sostenere la domanda.

La fine degli anni ’90, quando la diffusione capillare dei personal computer e di Internet ha trasformato l’economia e in particolare il settore dei servizi, illustra bene questa dinamica: con l’accelerazione della produttività negli Stati Uniti, i salari reali sono cresciuti di pari passo con l’aumento della produttività; i lavoratori sono stati in grado di cogliere il valore economico della loro maggiore produzione.

Anche la quota di reddito destinata al lavoro è aumentata in questo periodo (vedi Figura 2), così come i costi del lavoro per unità di prodotto e servizio venduti (cioè i costi unitari del lavoro): i computer e le reti hanno reso i professionisti più produttivi e meglio retribuiti. Anche i detentori di capitale ne hanno tratto vantaggio. Dal 1995 al picco del mercato azionario a metà del 2000, i rendimenti totali degli investimenti nell’indice S&P 500 sono stati superiori al 200% in termini nominali.

Forse in modo controintuitivo, la maggiore domanda derivante dall’aumento dei salari reali, combinata con gli effetti ricchezza derivanti dall’aumento dei prezzi delle azioni e dal maggiore capitale rispetto alla domanda di risparmio, ha probabilmente contribuito all’accelerazione dell’inflazione negli Stati Uniti nel 1999-2000 (e allo stesso modo al potenziale aumento dei tassi di interesse reali neutri). I responsabili della politica monetaria hanno reagito: la Federal Reserve statunitense, dopo aver avviato un ciclo di allentamento nella seconda metà del 1998, ha invertito la rotta e ha aumentato il tasso di riferimento di 175 punti base dal 1999 al 2000, nel tentativo di gestire i rischi di inflazione.

… con implicazioni per il presente

A prima vista, l’adozione dell’IA oggi presenta analogie con le tendenze tecnologiche degli anni ’90: crescita della produttività (particolarmente marcata nel 2023-2024; si veda la Figura 1), aumento (anche se modesto) degli investimenti e notevoli guadagni in termini di ricchezza. La differenza fondamentale è la distribuzione: nel 2025, i lavoratori come gruppo hanno ottenuto pochissimi, se non nessuno, di questi benefici. La crescita dei salari reali dei lavoratori nel 2025 è rallentata a un ritmo appena superiore all’1%. Ciò ha contribuito a ridurre la quota di reddito dei lavoratori negli Stati Uniti al livello più basso mai registrato negli ultimi decenni (vedi Figura 2).

Il rovescio della medaglia dell’incapacità dei lavoratori di cogliere i benefici di una maggiore produttività legata all’IA è rappresentato da profitti e rendimenti del capitale più elevati. Questa differenza tra gli anni ’90 e oggi potrebbe essere rilevante per l’inflazione a breve termine e la politica monetaria della banca centrale. L’intelligenza artificiale potrebbe stimolare sia la domanda che l’offerta in misura sufficiente da esercitare una pressione al rialzo sull’inflazione e, alla fine, spingere la Fed ad aumentare i tassi. Tuttavia, se i guadagni rimangono concentrati principalmente tra i detentori di capitale – individui e famiglie con un patrimonio e un reddito più elevati e una minore propensione al consumo – l’impulso della domanda potrebbe essere più debole. Ciò significa che l’adeguamento a un’economia più permeata dall’intelligenza artificiale potrebbe essere più dirompente di quanto abbiamo visto nella metà degli anni ’90.

Il maggiore spostamento della manodopera è un rischio fondamentale

Confrontiamo due detti molto diffusi: “La storia non si ripete mai, ma fa rima” e “Questa volta è diverso”. Quale dei due detti si applica meglio all’impatto dell’IA sull’economia? Nel corso della storia, le nuove tecnologie generiche hanno sostituito posti di lavoro, ma ne hanno anche creati di nuovi. Tuttavia, non è affatto chiaro se la sostituzione e la creazione di nuovi posti di lavoro avvengano simultaneamente. Se il 2025 è indicativo, il rischio è che la sostituzione della manodopera sia la forza dominante, almeno all’inizio.

Quali lavori sono più a rischio di essere sostituiti? L’intelligenza artificiale influisce in modo specifico sulle mansioni che sono fondamentali per molte professioni in diversi settori. Tuttavia, alcune professioni e alcuni settori sembrano più esposti: per loro natura, molte delle loro mansioni potrebbero essere modificate (o sostituite) dall’intelligenza artificiale. Uno studio condotto nel 2023 da Eloundou et al.¹ suggerisce che i settori più a rischio di rivoluzione delle mansioni sono l’elaborazione dei dati, i servizi informatici (ad esempio, il software) e l’editoria/trasmissione, seguiti dai servizi finanziari, professionali e tecnici e infine dal commercio al dettaglio. Al contrario, l’edilizia, la manifattura, i trasporti e i servizi personali/sociali sembrano meno a rischio.

Un’analisi dettagliata dei dati sul mercato del lavoro suggerisce che la sostituzione dei posti di lavoro con l’intelligenza artificiale è già in atto, anche se finora è stata relativamente limitata. Nel 2025, le assunzioni entry-level hanno subito una battuta d’arresto nei settori più esposti all’IA. Inoltre, dal 2022, stimiamo (sulla base dello stesso studio di Eloundou et al.) che l’occupazione cumulativa negli Stati Uniti nei settori più esposti all’IA sia già diminuita di oltre l’1%, contro un aumento del 4% dell’occupazione in altri settori.

Al di là dei settori più esposti all’IA, si stima che circa un terzo delle mansioni svolte dai lavoratori nell’economia statunitense potrebbero essere gestite dagli attuali LLM. La maggior parte dei lavoratori, anche quelli che svolgono professioni altamente esposte, svolge anche compiti più “immuni all’IA”, ma se ipoteticamente l’IA dovesse sostituire solo una piccola quota del 2% di questi lavoratori, ciò potrebbe portare a una perdita di quasi un milione di posti di lavoro negli Stati Uniti e a un aumento del tasso di disoccupazione di 0,5 punti percentuali (supponendo che nessuno di questi lavoratori esca dalla forza lavoro).

Le dinamiche del mercato azionario potrebbero amplificare il rischio economico. Il calo dei prezzi delle aziende colpite dall’intelligenza artificiale potrebbe minare la fiducia dei CEO e innescare licenziamenti. Un recente studio² suggerisce che le aziende sembrano adeguare l’occupazione di circa l’1% per ogni variazione del 10% dei prezzi delle loro azioni. Se applichiamo questo calcolo alle 37 principali aziende statunitensi con il maggiore potenziale di esposizione all’intelligenza artificiale e che hanno recentemente registrato un calo dei prezzi delle azioni di almeno il 10%, possiamo stimare che il loro più recente calo netto dei prezzi delle azioni su base annua potrebbe provocare uno shock occupazionale negativo di quasi 90.000 lavoratori solo negli Stati Uniti.

Conclusione per gli investitori

La crescita della produttività guidata dall’innovazione viene spesso descritta come una marea che solleva tutte le barche. Gli anni ’90 corrispondono in gran parte a questa descrizione, quando un boom della produttività ha fatto aumentare i salari reali, incrementato l’offerta e la domanda e, in ultima analisi, generato pressioni inflazionistiche.

Sebbene un boom della produttività guidato dall’intelligenza artificiale possa generare risultati simili, il rischio è che gli aggiustamenti economici osservati nel 2025 siano solo un presagio di ciò che verrà: e cioè che l’intelligenza artificiale potrebbe creare vincitori e vinti, con i detentori di capitali come vincitori netti. Sebbene nel 2025 i lavoratori fossero in generale più produttivi, la quota di reddito del lavoro è diminuita e in futuro potremmo assistere a un ulteriore spostamento netto del lavoro.

Nel corso del tempo, l’intelligenza artificiale potrebbe comunque finire per avvantaggiare la maggior parte degli attori dell’economia statunitense, ma la transizione potrebbe essere incerta e forse destabilizzante per le aziende sia all’interno dei singoli settori che tra un settore e l’altro.

In questo contesto di divergenze, riteniamo che vi siano validi motivi per diversificare gli investimenti. Mentre i mercati azionari rivalutano sia i vincitori che i perdenti e i rischi al ribasso si concentrano sulle perturbazioni del mercato del lavoro, le obbligazioni di alta qualità possono fornire una copertura efficace oltre a un potenziale di rendimento interessante.

¹ Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, and Daniel Rock, “GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models,” arXiv .org paper 2303.10130, versione aggiornata ad agosto 2023.

² Bryan Seegmiller, “Valuing Labor Market Power: the Role of Productivity Advantages,” abstract SSRN ID #4412667, versione aggiornata a ottobre 2025.