La Rassegna della settimana: #1 UNIDO CEPS: la disponibilità di infrastrutture dati a qualità operativa rappresenta la condizione abilitante più ricorrente per l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’industria europea. #2 Banca d’Italia: un’analisi su prezzi alimentari raccolti online da venti supermercati italiani valuta la possibilità di anticipare l’indice dei prezzi al consumo con modelli di apprendimento automatico. #3 VoxEU: il licenziamento del Commissario del Bureau of Labor Statistics nell’agosto 2025 ha prodotto un aumento dell’incertezza di politica economica negli Stati Uniti. #4 P. Krugman: l’ostilità verso l’intelligenza artificiale cresce tra i cittadini statunitensi e supera la cautela riservata alle innovazioni tecnologiche del passato.
La disponibilità di infrastrutture dati a qualità operativa rappresenta la condizione abilitante più ricorrente per l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’industria europea, davanti all’accesso a tecnologie tramite fornitori esterni e alle strutture di test e sperimentazione per le piccole e medie imprese. È quanto emerge dal rapporto “Mapping European Best Practices for AI Uptake in Industry”, elaborato da F. Plantera, N. Kyosovska e J. Griffith del Centre for European Policy Studies (CEPS) per l’Organizzazione delle Nazioni Unite per lo Sviluppo Industriale (UNIDO), nell’ambito del programma di sostegno alla ricostruzione industriale dell’Ucraina e al suo percorso di adesione all’Unione Europea. (Leggi)
I prezzi degli alimentari raccolti quotidianamente in venti punti vendita online in diciannove province italiane permettono di costruire previsioni affidabili dell’indice dei prezzi al consumo per le categorie di frutta, verdura e carne, su orizzonti di 15, 30 e 45 giorni. È quanto emerge dal paper della Banca d’Italia “Nowcasting the Italian consumer price index using online prices and machine learning” di L. Bacco, T. Laureti, J. Marcucci, L. Palumbo, D. Sasso e L. Vollero. Gli scarti tra le stime e l’indice ufficiale si riducono al diminuire dell’orizzonte temporale e la categoria carne mostra la maggiore stabilità, meno esposta alla stagionalità rispetto a frutta e verdura. L’aggregazione dei dati a un livello di categoria più ampio attenua la variabilità dei singoli prodotti e avvicina le stime all’indice pubblicato dall’Istat. (Leggi)
La rimozione del Commissario del Bureau of Labor Statistics, avvenuta il 1° agosto 2025 e accompagnata da accuse pubbliche di manipolazione dei dati, ha prodotto un’impennata dell’Economic Policy Uncertainty Index. È quanto emerge dall’articolo “When trust in official statistics declines”, a cura di N. Bloom, E. Groshen, D. Hobbs e M. R. Strain, pubblicato su VoxEU CEPR. Il confronto tra la settimana precedente e quella successiva all’annuncio mostra un incremento superiore al 50%, di cui una quota più contenuta, circa il 9%, risulta riconducibile in modo specifico alla perdita di fiducia nell’indipendenza dell’agenzia statistica. (Leggi)
Negli Stati Uniti sta aumentando il malcontento pubblico nei confronti dell’AI. Il 40% degli americani giudica negativo l’effetto dell’AI sulla società contro il 16% di pareri positivi, mentre sul piano personale le stime negative scendono al 31% e quelle positive al 23%. È quanto emerge dall’analisi di P. Krugman, pubblicata su Substack “Why Does Everyone Hate AI?”. Riguardo ai centri dati il 57% dei cittadini si oppone alla costruzione nel proprio quartiere contro appena il 14% favorevole. La fiducia verso le aziende tecnologiche è inoltre scesa dal 71% di giudizi positivi rilevati nel 2015 al 49% attuale, con i giudizi negativi saliti dal 17% al 47%. (Leggi)
STRATEGIE PER L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN UE
Il rapporto esamina diciotto casi di adozione operativa dell’intelligenza artificiale in sette settori industriali europei: agritech, tessile, lavorazione del legno, dispositivi medici, automotive e veicoli autonomi, semiconduttori ed energia. L’analisi si basa su una revisione sistematica della valutazione dell’OCSE sui progressi degli Stati membri dell’Unione Europea nell’attuazione del Piano coordinato sull’intelligenza artificiale. I settori corrispondono alle aree di innovazione prioritarie individuate dalla strategia ucraina WINWIN Global Innovation Strategy 2030, adottata dal Ministero della Trasformazione Digitale dell’Ucraina. Per ciascun caso vengono ricostruite le condizioni che hanno permesso il passaggio dalla fase sperimentale alla diffusione operativa, con riferimento a infrastrutture dei dati, accesso a strutture di test e validazione, capacità del settore privato e quadro normativo europeo.
La disponibilità di dati di qualità operativa precede in ogni caso documentato l’introduzione dell’intelligenza artificiale, dalle immagini satellitari per il monitoraggio forestale ai dati clinici annotati per la diagnostica per immagini, fino ai dati di telemetria per la manutenzione predittiva nel settore energetico. La maggior parte delle implementazioni si basa su piattaforme commerciali o partner tecnologici esterni piuttosto che su sviluppo interno di algoritmi, anche tra le imprese di grandi dimensioni con capacità tecniche proprie. Le strutture di test e sperimentazione e i poli europei per l’innovazione digitale costituiscono il meccanismo che permette alle piccole e medie imprese di sostenere i costi di validazione e certificazione altrimenti proibitivi.
L’allineamento normativo con l’acquis comunitario condiziona l’accesso ai percorsi di certificazione nei settori dei dispositivi medici, dell’automotive e dell’energia, dove la credibilità regolatoria costituisce una condizione di accesso al mercato oltre che un requisito di adesione. Nel settore dei dispositivi medici la certificazione CE, ottenuta attraverso validazione clinica multi-sito, ha permesso a un’azienda lituana di operare su reti ospedaliere britanniche in concorrenza con operatori internazionali consolidati. Nel settore tessile il modello di retrofit su macchinari esistenti si adatta alla struttura delle piccole e medie imprese ucraine orientate all’esportazione, con tempi di rientro dell’investimento documentati tra cinque e ventiquattro mesi nei casi portoghesi.
UNIDO CEPS – Mapping European Best Practices for AI Uptake in Industry
NOWCAST DELL’INFLAZIONE ORA SI PUÒ
Lo studio della Banca d’Italia raccoglie i prezzi alimentari pubblicati online da venti punti vendita di una catena della grande distribuzione, presenti in diciannove province italiane per un bacino di circa venti milioni di abitanti. La rilevazione copre il periodo da dicembre 2020 a marzo 2023, interrotta per un cambiamento nella struttura del sito di uno dei rivenditori. I prodotti sono classificati secondo la nomenclatura COICOP a cinque cifre nelle categorie di frutta, verdura e carne, con un’etichettatura manuale affiancata da regole automatiche basate su espressioni regolari. Per ogni categoria vengono selezionati sottoinsiemi di prodotti più rappresentativi, in numero compreso tra 10 e 100, per verificare l’effetto della numerosità sulla qualità delle stime.
Le previsioni dei prezzi sono calcolate con il modello Prophet, sviluppato da Meta, che scompone una serie storica in componenti di tendenza, stagionalità ed effetti di calendario e gestisce intervalli di osservazione irregolari. Gli orizzonti previsivi considerati sono di 15, 30 e 45 giorni, con addestramento del modello sui dati di prezzo a partire da dicembre 2020. L’indice di categoria viene ricostruito a partire dai prezzi previsti dei singoli prodotti, con un metodo non ponderato e una variante ponderata che assegna pesi calibrati per avvicinare l’indice costruito a quello ufficiale. La valutazione distingue l’errore di previsione del modello dall’errore di tracciamento, che misura la distanza tra i prezzi raccolti online e l’indice ufficiale.
Gli scarti rispetto all’indice ufficiale diminuiscono al ridursi dell’orizzonte temporale e la concordanza con l’andamento ufficiale migliora. Un numero maggiore di prodotti non produce sempre risultati migliori, per la presenza di articoli osservati con minore frequenza e per imprecisioni nella classificazione, mentre un insieme più contenuto riduce anche i tempi di calcolo. La ponderazione dei prodotti non offre vantaggi sistematici rispetto al metodo non ponderato, con un miglioramento limitato ai casi con venti prodotti selezionati. L’aggregazione a un livello di categoria più ampio attenua la variabilità dei singoli prodotti e la categoria carne presenta scarti più contenuti rispetto a frutta e verdura, più sensibili alla stagionalità. Gli autori segnalano la necessità di infrastrutture informatiche dedicate e di vincoli legali da affrontare per un’applicazione su scala nazionale.
FIDUCIA PREREQUISITO PER UN’ECONOMIA IN SALUTE
Gli indicatori prodotti dal Bureau of Labor Statistics, tra cui il tasso di disoccupazione, l’occupazione non agricola, le misure salariali e l’indice dei prezzi al consumo, costituiscono un riferimento per le decisioni di politica monetaria, per i mercati finanziari, per la spesa pubblica, per le trattative salariali e per gli investimenti privati. Un sondaggio della National Association for Business Economics indica che il 95% degli economisti d’impresa considera tali statistiche importanti per il proprio lavoro, con gli indicatori del mercato del lavoro tra gli input più rilevanti per le previsioni e la pianificazione. Statistiche affidabili riducono l’incertezza e permettono a imprese e famiglie di assumere decisioni di investimento e di spesa con maggiore sicurezza.
Nella settimana successiva al licenziamento del Commissario, l’Economic Policy Uncertainty Index ha registrato un incremento di circa 127 punti rispetto alla settimana precedente, pari a oltre il 50%. Isolando la componente specificamente legata alla controversia sull’indipendenza e sull’integrità dei dati dell’agenzia, l’aumento attribuibile si attesta intorno a 22 punti, pari a circa il 9%. Applicando le stime della letteratura sul legame tra incertezza e attività economica, la perdita di fiducia collegata agli eventi di agosto avrebbe ridotto il PIL statunitense di circa 20 miliardi di dollari, una cifra che supera di molte volte lo stanziamento annuo del Bureau of Labor Statistics, pari a circa 704 milioni di dollari per l’anno fiscale 2025.
Parte dell’attività economica rinviata durante le fasi di incertezza può successivamente realizzarsi ma alcuni effetti tendono a restare permanenti. Il danno reputazionale alle agenzie statistiche può protrarsi oltre il ciclo delle notizie poiché la fiducia nelle statistiche ufficiali si costruisce nel tempo ed è specifica per ciascuna istituzione. Decisioni relative a ricerca e sviluppo, formazione del personale, ristrutturazione organizzativa e nascita di nuove imprese possono essere annullate anziché rinviate, con gli investimenti immateriali particolarmente sensibili all’incertezza. Un rapporto dell’American Statistical Association segnala la vulnerabilità delle agenzie statistiche federali alle interferenze politiche per l’insufficiente protezione dell’autonomia professionale, in un contesto di calo dei tassi di risposta ai sondaggi, vincoli di personale e pressioni di bilancio.
VoxEU – When trust in official statistics declines
https://cepr.org/voxeu/columns/when-trust-official-statistics-declines
NEGLI USA L’AI FA PAURA
Le aziende produttrici di intelligenza artificiale hanno alimentato con le proprie dichiarazioni i timori diffusi tra il pubblico. Il vertice di una nota azienda del settore ha previsto, in un’intervista, la scomparsa della metà dei posti di lavoro di ingresso nel settore impiegatizio e un tasso di disoccupazione fino al 20% nell’arco di uno o cinque anni. Anche altri dirigenti del comparto hanno diffuso scenari analoghi, salvo poi ridimensionare tali previsioni nei mesi successivi. Le stime drastiche servivano a colpire gli investitori e a spingere le imprese verso un’adozione rapida della tecnologia per timore di restare indietro rispetto ai concorrenti. Il capo di un grande gruppo informatico ha criticato pubblicamente questo approccio, segnalando l’incoerenza tra l’annuncio della scomparsa di interi settori occupazionali e la costruzione simultanea di infrastrutture dedicate alla stessa tecnologia.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale non risulta sempre una scelta volontaria per lavoratori e consumatori. Diverse aziende tecnologiche hanno reso obbligatorio l’impiego di questi strumenti, includendo l’uso nelle valutazioni di performance dei dipendenti. Sul fronte dei consumatori, un grande motore di ricerca ha sostituito i risultati tradizionali con risposte generate dall’intelligenza artificiale senza offrire la possibilità di disattivare la funzione. Per ottenere risultati nella forma precedente occorre ricorrere a soluzioni alternative o a siti di terze parti. La percezione diffusa è quella di un’imposizione che riguarda tanto l’ambito lavorativo quanto quello quotidiano dei consumatori, riducendo la possibilità di scelta individuale rispetto all’adozione della tecnologia.
I centri dati rappresentano un segno visibile dei costi legati all’intelligenza artificiale, per l’occupazione di ampie superfici di terreno e per i consumi elevati di energia e acqua. Quando producono energia in proprio generano inoltre inquinamento nelle aree circostanti, alimentando l’opposizione locale alla loro costruzione. La sfiducia verso le aziende tecnologiche precede la diffusione dell’intelligenza artificiale e riflette il deterioramento della qualità dei prodotti digitali osservato negli anni recenti. L’associazione tra l’intelligenza artificiale e la concentrazione di ricchezza nelle mani di un ristretto numero di soggetti contribuisce infine ad alimentare il malcontento, in un contesto nel quale la maggioranza dei cittadini si dichiara favorevole a politiche di riduzione delle diseguaglianze. Gli investimenti del settore in campagne elettorali a sostegno di candidati favorevoli hanno inoltre incontrato scarso successo, rendendo il sostegno dichiarato dell’industria un elemento politicamente sfavorevole per i candidati che lo ricevono.
Krugman – Why Does Everyone Hate AI
https://paulkrugman.substack.com/p/why-does-everyone-hate-ai
