L’impatto dell’AI sull’economia reale: il 2025 è stato l’anno dell’attesa 

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Se oggi chiedessi a un imprenditore o a un CEO qual è la tecnologia che più influenzerà il suo futuro, la risposta sarebbe unanime: l’Intelligenza Artificiale. Tuttavia, se guardiamo i dati aggregati della crescita economica statunitense ed europea del 2025, l’AI sembra un fantasma.

Un recente ed autorevole report di Goldman Sachs ha evidenziato una verità scomoda: l’impatto dell’AI sulla produttività e sul PIL è attualmente “quasi invisibile”. 

Siamo di fronte a una bolla o stiamo semplicemente vivendo il periodo di incubazione tipico di ogni rivoluzione industriale? 

I numeri di Goldman Sachs

L’analisi di Goldman Sachs è spietata nella sua precisione statistica. Nonostante NVIDIA sia diventata una delle aziende più preziose al mondo e OpenAI abbia raggiunto valutazioni record, il contributo dell’AI alla crescita del PIL reale negli USA è stato stimato in meno dello 0,1%.

Questo dato crea un cortocircuito cognitivo. Come può una tecnologia definita “più profonda del fuoco o dell’elettricità” non muovere l’economia? 

La risposta risiede nella differenza tra spesa per investimenti (Capex) e output produttivo. Al momento, l’economia sta “mangiando” capitale per costruire l’infrastruttura, ma non ha ancora iniziato a “digerire” i benefici in termini di efficienza operativa su larga scala.

Il paradosso della produttività

Per capire il presente, dobbiamo guardare al 1987. Robert Solow, premio Nobel per l’economia, scrisse: “Si può vedere l’era dei computer ovunque, tranne che nelle statistiche sulla produttività”.

Ci sono voluti circa 15 anni (dal 1980 al 1995) perché l’informatizzazione si traducesse in un’impennata dei dati economici. 

Perché?

• Riorganizzazione dei flussi: Non basta sostituire la macchina da scrivere con un PC; bisogna inventare l’email, il cloud e l’e-commerce.
• Curva di apprendimento: La forza lavoro deve acquisire competenze totalmente nuove.
• Obsolescenza dei vecchi modelli: Le aziende devono smantellare processi consolidati per far posto ai nuovi.

L’AI sta vivendo esattamente la stessa fase. Siamo nel “momento 1990” dell’intelligenza artificiale: la tecnologia c’è, ma le aziende stanno ancora cercando di capire come integrarla senza rompere ciò che già funziona.

Investimenti vs output

Gli investimenti globali in AI hanno superato i 200 miliardi di dollari nel 2025. Tuttavia, la maggior parte di questi fondi è rimasta “confinata” nel settore tech (Big Tech).

Le grandi aziende stanno acquistando migliaia di GPU per addestrare modelli sempre più grandi, ma l’economia reale (manifattura, logistica, agricoltura, servizi professionali) sta ancora testando progetti pilota.

Il problema non è la mancanza di volontà, ma la mancanza di integrazione. Molte aziende hanno acquistato licenze AI senza avere una strategia chiara, trasformando l’investimento in un costo fisso piuttosto che in una leva di profitto.

Perché l’AI non sta ancora correndo? Goldman Sachs identifica quattro ostacoli principali che stiamo affrontando proprio ora, all’inizio del 2026:

A. La crisi energetica

I data center per l’AI consumano fino a 10 volte più elettricità rispetto ai data center tradizionali. In molte regioni, la rete elettrica è satura. Non puoi scalare l’AI se non hai dove collegare le macchine.

B. Lo “Skill Gap”

C’è una carenza drammatica di professionisti che sappiano non solo “usare” l’AI, ma progettarla e integrarla nei processi aziendali. Questo rallenta l’adozione nelle PMI, che rappresentano l’ossatura del PIL.

C. Costo dell’infrastruttura

Finché il costo di un’interazione con l’AI rimane elevato, l’adozione sarà limitata a task ad alto valore. Solo con la riduzione dei costi computazionali (prevista per la fine del 2026) vedremo l’AI entrare nei processi “commodity”.

D. Incertezza regolatoria

L’AI Act in Europa e le normative in evoluzione negli USA rendono le aziende prudenti. Nessuno vuole investire milioni in un sistema che potrebbe diventare illegale o non conforme tra sei mesi.

Chi vincerà la corsa alla produttività?

L’impatto economico non sarà uniforme. Secondo le proiezioni che integriamo nelle nostre strategie:

• Servizi Finanziari e Legali: Vedranno i primi guadagni massicci (automazione della due diligence, analisi contrattuale).
• Sanità: L’impatto sarà enorme ma lento a causa delle regolamentazioni (scoperta di farmaci via AI).
• Manifattura: Sarà l’ultimo settore a mostrare risultati macro, ma saranno i più solidi (manutenzione predittiva e supply chain autonoma).

Roadmap 2026-2030

Gli economisti prevedono una crescita a forma di “J”. Dopo un periodo di stagnazione o crescita lenta (quello che stiamo vivendo), ci sarà un’impennata improvvisa.

• 2026: Anno dell’integrazione. L’AI diventa invisibile e integrata nei software gestionali (ERP/CRM).
• 2027-2028: Anno degli Agenti. L’AI non risponde solo a domande, ma esegue task complessi in autonomia.
• 2029-2030: Impatto Macro. La produttività globale sale del 1,5-2% annuo, portando trilioni di dollari di nuovo valore nel PIL mondiale.

Conclusioni

Il report di Goldman Sachs non è un segnale di stop, è un segnale di opportunità. Se l’impatto macro è ancora invisibile, significa che il mercato non ha ancora “prezzato” totalmente il valore dell’AI. Le aziende che costruiscono oggi la propria infrastruttura e cultura AI sono quelle che cavalcheranno l’impennata della J-Curve, mentre le altre si troveranno a rincorrere un mercato ormai trasformato.

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