Le scoperte tecnologiche non portano automaticamente prosperità condivisa. Man mano che l'IA trasforma le nostre economie e società, le istituzioni che costruiamo oggi aiuteranno a determinare se i suoi guadagni saranno ampiamente condivisi.
L'hype e le narrazioni spesso polarizzate che circondano l'intelligenza artificiale (IA) possono rendere difficile comprendere cosa stia realmente accadendo. In tutto questo rumore, è facile trascurare le istituzioni e le scelte politiche che influenzano il modo in cui si sviluppa il cambiamento tecnologico e chi ne trae beneficio.
Il panorama istituzionale attorno all'IA è a sua volta in evoluzione. Man mano che le aziende di IA sviluppano tecnologie sempre più potenti, prendono anche decisioni su come tali tecnologie dovrebbero essere valutate, quali rischi sono accettabili e quando i sistemi dovrebbero essere implementati. Allo stesso tempo, i governi sono sempre più coinvolti, cercando di valutare, limitare e plasmare lo sviluppo e l'uso dell'IA di frontiera.
La relazione emergente tra aziende e governi solleva importanti domande su chi stia plasmando la traiettoria dell'IA e su quali basi. Gli sviluppi recenti che coinvolgono Anthropic e il governo degli Stati Uniti offrono un esempio utile.
Non molto tempo fa, Anthropic, l'azienda dietro Claude, ha avvertito dei rischi del miglioramento dell'IAopens in new tab, suggerendo persino che lo sviluppo dell'IA di frontiera potrebbe dover rallentare. Poco dopo, però, ha rilasciato il suo modello più potente finora. E la storia non si è conclusa qui. L'accesso ad alcuni dei suoi modelli è stato successivamente limitato a seguito di un ordine del governo statunitense per presunte preoccupazioni di sicurezza, in mezzo a dispute più ampie sulle condizioni e sulle garanzie che regolano l'uso dell'IA avanzata.
Anthropic non è l'unica a decidere da sola come gestire i rischi della sua tecnologia. OpenAI, ad esempio, ha recentemente sospeso il lavoro su un modello sperimentale dopo aver dimostrato avanzate capacità di hacking autonomo nell'ormai famigerato incidente OpenAI–Hugging Face.
Allo stesso tempo, i governi stanno diventando più direttamente coinvolti in queste decisioni. Nel giugno 2026, l'amministrazione Trump ha emesso un ordine esecutivo che stabilisce un quadro per la valutazione governativa dei modelli di IA avanzati, comprese le loro capacità di cybersecurity.
Questi sviluppi complicano la consueta opposizione tra regolamentazione e innovazione. Le aziende di IA prendono sempre più decisioni sui rischi che le loro tecnologie comportano e sulle condizioni in cui dovrebbero essere sviluppate e distribuite, mentre i governi cercano un ruolo più diretto nella valutazione e nella definizione di tali decisioni.
Questo dovrebbe servire da campanello d'allarme per i responsabili politici europei affinché si assicurino di avere voce in capitolo su come l'IA venga governata, invece di lasciare quelle decisioni a aziende e governi al di fuori del controllo europeo.
Man mano che i confini tra sviluppo tecnologico e governance si fanno sempre più sfumati, dobbiamo determinare chi plasma le regole e le priorità dell'IA, chi controlla l'accesso e chi decide come viene utilizzata. La storia dimostra che le istituzioni hanno un ruolo importante nel plasmare il modo in cui le società rispondono ai profondi cambiamenti tecnologici.
L'approccio di Eurofound alla ricerca sull'IA si basa sul lavoro dell'economista Carlota Perez nel trattare le rivoluzioni tecnologiche non solo come ondate di innovazione, ma come profonde trasformazioni economiche e sociali. Col tempo, danno origine a nuovi paradigmi tecno-economici e socio-istituzionali. Queste transizioni raramente sono fluide o indolore; il loro successo a lungo termine dipende dalla capacità delle istituzioni di adattarsi e di creare le condizioni affinché nuove tecnologie si diffondano nell'economia e nella società.
Se il ritmo dello sviluppo dell'IA sembra senza precedenti, la storia può comunque aiutarci a comprendere ciò che accade oggi e ricordarci il ruolo decisivo delle istituzioni. La Rivoluzione Industriale, iniziata in Europa, portò progressi tecnologici straordinari ma anche profonde disagi sociali. Nonostante una rapida crescita della produttività, i benefici della precoce industrializzazione arrivarono lentamente ai lavoratori comuni, con salari reali in ritardo rispetto alla crescita della produttività per diversi decenni.
La prosperità condivisa non derivava solo dalle nuove macchine; emerse man mano che le società costruivano le istituzioni necessarie per incanalare il cambiamento tecnologico verso il progresso sociale. Le leggi sul lavoro, i sistemi di istruzione pubblica, l'assicurazione sociale e il dialogo sociale non sono emersi nonostante l'industrializzazione, ma proprio grazie a essa. L'era dell'IA potrebbe richiedere uno sforzo simile. Ma cosa dovrebbe cercare di ottenere questo sforzo?
La discussione sul ruolo delle istituzioni solleva forse la domanda più importante di tutte: con lo sviluppo dell'IA a una velocità straordinaria, le nostre istituzioni saranno in grado di guidare il cambiamento tecnologico verso un progresso sociale più ampio?
O forse dovremmo prima porci una domanda più fondamentale: che tipo di società vogliamo che l'IA aiuti a creare, e che tipo di istituzioni sono necessarie per renderlo possibile?
Rispondere a queste domande significa fare scelte collettive che non possono essere lasciate solo alle aziende tecnologiche o alle forze di mercato. La posta in gioco difficilmente potrebbe essere più alta. Le implicazioni dell'IA vanno ben oltre la tecnologia stessa, toccando sicurezza, democrazia, coesione sociale e il futuro del lavoro.
Se le istituzioni modellano le traiettorie tecnologiche, allora la sfida non è semplicemente regolamentare le nuove tecnologie. Serve a garantire che l'innovazione sia guidata verso obiettivi sociali ampiamente condivisi e che i guadagni di produttività si traducano in posti di lavoro e condizioni di vita migliori.
Autore
Sara Riso
Senior research manager
Working life research
Sara Riso è entrata in Eurofound nel 2006 ed è attualmente senior research manager nell'unità Working Life. È impegnata in progetti di ricerca focalizzati sulla digitalizzazione e sulle condizioni di lavoro. Prima di entrare in Eurofound, Sara ha gestito progetti di ricerca per grandi associazioni e reti europee con sede a Bruxelles. Il suo background accademico è in psicologia, comunicazione e lingue. Il suo principale interesse di ricerca riguarda l'esplorazione di nuovi fattori di stress sul posto di lavoro derivanti dalla crescente digitalizzazione del lavoro, dall'evoluzione delle pratiche organizzative e dalle strategie di gestione del cambiamento per affrontare le sfide poste dalla digitalizzazione negli ambienti di lavoro moderni.
IA, gestione algoritmica e la trasformazione della società, del lavoro e dell'occupazione – esplorando i concetti
Basandosi sul quadro concettuale consolidato da Eurofound sull'era digitale, questo documento concettuale esamina come l'ondata in evoluzione dell'intelligenza artificiale sia destinata a trasformare non solo il mondo del lavoro e dell'occupazione, ma anche il tessuto più ampio della società, dalla fornitura e qualità dei servizi pubblici alla produzione, diffusione e governance delle informazioni. L'analisi è guidata da quattro vettori di cambiamento – automazione, aumentazione, digitalizzazione e piattaforma – identificati come i principali fattori che stanno plasmando questa trasformazione. I concetti presentati in questo articolo guideranno le future ricerche di Eurofound sull'intelligenza artificiale e la gestione algoritmica.
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