Cosa significa la tecnologia per l'economia

L'economia digitale sta crescendo molto velocemente ed è ora una grande parte dell'economia in generale

La digitalizzazione, ovvero la diffusione delle tecnologie digitali, costituisce una megatendenza. Può essere trovata quasi ovunque, trasformando modi di consumare e produrre e, di conseguenza, i modelli di business delle aziende.

La digitalizzazione sta costantemente cambiando forma e una definizione precisa è difficile da stabilire.

Una notevole eccezione è quella del Bureau of Economic Analysis (BEA), che negli ultimi anni ha calcolato il peso dell'economia digitale negli Stati Uniti misurando il valore aggiunto da tre ampie categorie di beni e servizi digitali:

• Coloro legati all'hardware del computer e ai suoi componenti, e al software del computer, così come ai data center, alle fabbriche di semiconduttori e ai cavi in fibra ottica;
• E-commerce, sia BtoB che BtoC;
• Servizi digitali, ovvero servizi a pagamento legati all'informatica e alle comunicazioni che vengono eseguiti per una tariffa addebitata al consumatore. Essi comprendono servizi cloud, servizi di telecomunicazioni, servizi internet e servizi dati.

Secondo il BEA, l'economia digitale ha rappresentato il 10% del PIL nel 2022, o una quota di valore aggiunto equivalente a quella del settore manifatturiero. Quindi, è un segmento molto importante dell'economia più importante del mondo.

In modo particolarmente notevole, la crescita dell'economia digitale è stata molto robusta negli ultimi anni, con una media del 7,1% all'anno dal 2017 al 2022, rispetto al solo 2,2% all'anno dell'economia statunitense in generale.

Il segmento digitale a più rapida crescita sono i servizi cloud, in cui il valore aggiunto reale è aumentato del 33,3% all'anno in media durante quel periodo! In breve, l'economia digitale sta crescendo molto più velocemente rispetto al resto dell'economia.

Una delle migliori misure dell'importanza crescente della tecnologia nell'economia è quanto essa rappresenta nel consumo di beni. Nel caso degli Stati Uniti, il consumo di beni tecnologici è aumentato del 10% al 20% all'anno in termini reali negli ultimi due decenni, raggiungendo oltre il 40% durante la crisi da Covid.

Al contrario, il consumo di beni "ex-tech" è rimasto praticamente stabile negli ultimi anni. Per molto tempo, questa differenza di crescita tra beni "tech" e "ex-tech" ha influenzato solo leggermente il consumo totale di beni, poiché la quota di beni "tech" era bassa.

Ma questo non è più il caso. Nel 2023, ad esempio, la tecnologia ha contribuito a più della metà della crescita reale del consumo di beni negli Stati Uniti.

Vale la pena notare che gli investimenti aziendali in beni e servizi tecnologici sono distribuiti su tutti i settori. Sono in corso e di ampia portata.

Il software e l'equipaggiamento per l'elaborazione delle informazioni rappresentano circa il 30% degli investimenti fissi privati, e questa quota è rimasta relativamente stabile per circa 20 anni.

Il ruolo chiave dell'IA nei guadagni di produttività

In molti paesi, la crescita economica dovrebbe teoricamente essere indebolita dal declino demografico previsto nei prossimi decenni.

Per compensare questo fenomeno, l'attenzione è stata quindi posta sui guadagni di produttività. E un modo per ottenere tali guadagni in tutta l'economia è ritenuto essere lo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale (AI).

L'AI potrebbe produrre guadagni di produttività, ovvero un aumento della produzione per lavoratore, in diversi modi¹: automatizzando determinate attività, assistendo nell'esecuzione di determinate attività, rendendo l'automazione più sofisticata e sviluppando nuove attività.

Un documento di lavoro dell'NBER² ha mostrato che l'adozione dell'IA generativa da parte del pubblico in generale è molto rapida ed è addirittura superiore a quella dei computer e di internet al loro tempo.

Infatti, il tasso di adozione tra la popolazione di età compresa tra i 18 e i 64 anni è del 39,4% due anni dopo il suo lancio, il doppio rispetto a quello di internet all'epoca. Un altro punto interessante di questo studio è che circa la stessa percentuale di intervistati indica di utilizzarla sia al lavoro che al di fuori del lavoro. La diversità delle attività richieste è importante.

Per le persone che la utilizzano al lavoro, troviamo, in ordine di importanza: scrivere testi, svolgere compiti amministrativi, interpretare/tradurre/riassumere, cercare fatti e informazioni.

Per le persone che la utilizzano al di fuori del lavoro, in ordine di importanza, troviamo: scrivere testi, interpretare/tradurre/riassumere, assistenza personale, cercare idee.

Tuttavia, c'è molta incertezza riguardo agli effetti dell'IA sull'economia e sui tempi di tali effetti. In un recente articolo ("The Simple Macroeconomics of AI"), Daron Acemoglu, un accademico specializzato in materia, ha sottolineato l'incertezza dell'impatto dell'IA e ha stimato i guadagni di produttività in modo conservativo allo 0,064% all'anno per il prossimo decennio negli Stati Uniti.

Ma ha spiegato che questa stima non può automaticamente integrare la creazione di nuovi compiti e i nuovi prodotti e servizi che potrebbero accelerare la crescita.

La diffusione delle nuove tecnologie può richiedere del tempo per influenzare la produttività e dipende principalmente dall'esistenza di asset complementari (ad esempio, linee elettriche quando l'elettricità fu installata ampiamente un secolo fa).

Ma nel caso dell'IA, un membro del consiglio della Fed, Adriana Kugler, ha espresso ottimismo su questo punto, poiché gli asset complementari come computer e reti esistono già.

Per alcuni settori in particolare, i guadagni di produttività sono già chiari da vedere. L'IA aiuta ad accelerare determinate fasi esplorative nel processo di ricerca dei farmaci e quindi a ridurre i costi.

L'IA generativa può ottimizzare il design di nuovi composti e anticorpi. Il numero di farmaci e vaccini scoperti tramite l'IA è aumentato vertiginosamente negli ultimi decenni.

Uno studio³ recente ha scoperto che l'80% - 90% dei composti sviluppati tramite l'IA ha superato i test clinici di fase I, molto più del valore storico dell'industria.

L'IA sarà uno dei principali motori dei guadagni di produttività in futuro e svolge quindi un ruolo chiave nella fondazione dell'economia di domani.

L'aumento delle azioni tecnologiche aumenta significativamente gli "effetti di ricchezza"

In un articolo precedente ("Tech: nuova bolla o nuovo ciclo?"), abbiamo mostrato che i guadagni del mercato azionario dal termine del 2019 erano stati guidati principalmente dalle azioni tecnologiche, prima attraverso lo shock della digitalizzazione che è seguito alla crisi da Covid (l'aumento del lavoro da remoto), poi dal lancio di ChatGPT nel novembre 2022.

Molto è già stato scritto su questo argomento (sulla concentrazione di mercato, ecc.), ma qui vorremmo concentrarci sull'impatto macroeconomico dei guadagni delle azioni tecnologiche.

Il famoso investitore Warren Buffet ha reso popolare il "rapporto tra capitalizzazione di mercato e PIL" al fine di valutare la sottostima o sovrastima dei mercati azionari. Senza cercare di giudicare questa tecnica di valutazione, essa aiuta a misurare l'entità dei guadagni del mercato azionario rispetto alla dimensione dell'economia. Mentre il peso delle azioni delle aziende non tecnologiche è approssimativamente lo stesso ora come alla fine del 2019 (123% del PIL nel maggio 2023 rispetto al 115%), il peso delle azioni tecnologiche è quasi raddoppiato, passando dal 32% del PIL alla fine del 2019 al 62% del PIL nel maggio 2023.

I guadagni di mercato delle azioni "tech" hanno quindi guidato la maggior parte dei guadagni del mercato azionario statunitense dalla fine del 2019. Ma, soprattutto, hanno anche guidato una grande parte dell'aumento della ricchezza netta degli americani durante il periodo. Hanno quindi generato alcuni significativi "effetti di ricchezza" che molto probabilmente hanno contribuito a sostenere il consumo delle famiglie negli ultimi trimestri. Quindi, la tecnologia ha un impatto molto importante, e probabilmente trascurato, sull'economia statunitense attraverso le valutazioni delle società quotate.

Gli osservatori hanno a lungo cercato di comprendere lo stato di salute del settore tecnologico in base alla salute dell'economia generale. Ma la causalità ora va in entrambe le direzioni, poiché la salute del settore tecnologico può determinare in parte la salute dell'economia nel suo complesso.

L'economia digitale rappresenta una grande parte del PIL nelle economie sviluppate (negli Stati Uniti, equivale alla produzione manifatturiera). Inoltre, in mezzo al declino demografico, l'IA costituisce uno dei principali fattori identificati di aumento della produttività per gli anni a venire e giocherà quindi un ruolo chiave nell'economia di domani.

E, infine, i robusti guadagni delle azioni tecnologiche hanno generato significativi "effetti di ricchezza" che probabilmente hanno contribuito a sostenere il consumo delle famiglie nei trimestri recenti.

1. Acemoglu D. et Restrepo P., 2019, « Artificial Intelligence, Automation, and Work,” The Economics of Artifical Intelligence: An Agenda ».
2. Bick et al. (2024), « The rapid adoption of generative AI”, NBER working paper n°32966.
3. Jayatunga M., M. Ayers, L. Bruens, D. Jayanth et C. Meier (2024), « How successful are AI-discovered drugs in clinical trials? A first analysis and emerging lessons », Drug Discovery Today, vol. 29(6).