Secondo l’analisi di Paola Verduci di BNP Paribas pubblicata il 1° luglio 2026, negli anni successivi alla pandemia la produttività del lavoro in Italia ha attraversato una fase di stagnazione particolarmente preoccupante.
Misurata come output per ora lavorata, tra il 2020 e il 2025 ha registrato un calo del 4,7 per cento, un risultato nettamente peggiore rispetto a quello della Francia, che ha segnato una flessione dell’1 per cento, della Germania, che ha invece chiuso con un incremento dello 0,9 per cento, e della Spagna, che ha fatto segnare un progresso del 2,5 per cento. Anche nel biennio più recente, tra il 2023 e il 2025, la contrazione italiana si è attenuata a -1,9 per cento, ma resta comunque inferiore alle dinamiche osservate negli altri principali Paesi europei, con la Germania a +0,1 per cento, la Spagna a +1,9 per cento e la Francia a +1,5 per cento.
Questo andamento riflette un problema strutturale che rischia di aggravarsi ulteriormente a causa del declino demografico, rendendo ancora più urgente l’individuazione di fattori in grado di invertire la rotta.
leggi anche
L’Italia lavora tanto e produce poco. La verità choc sulla produttività che nessuno vuole ammettere
Le potenzialità dell’intelligenza artificiale
Paola Verduci sottolinea come l’intelligenza artificiale venga indicata da numerosi studi come uno degli strumenti più potenti per rilanciare la produttività. Secondo le stime elaborate da Filippucci et al. (2025) nel rapporto dell’OECD, nei prossimi dieci anni l’adozione dell’IA potrebbe generare guadagni annui di produttività del lavoro compresi tra 0,2 e 0,8 punti percentuali nei Paesi del G7, con benefici particolarmente rilevanti proprio per le economie che soffrono di un forte calo demografico come l’Italia e il Giappone.
Negli Stati Uniti, dove si concentra la stragrande maggioranza degli investimenti globali in intelligenza artificiale, il contributo annuo alla crescita della produttività potrebbe arrivare fino a 1,3 punti percentuali. Nel caso italiano, uno scenario di adozione rapida potrebbe portare a un incremento ancora più marcato, fino a 1,1 punti percentuali aggiuntivi di crescita della produttività del lavoro ogni anno, come evidenziato proprio nel report di BNP Paribas.L’impatto non sarebbe uniforme tra i settori.
Dove l’AI fa la differenza?
L’analisi condotta da Fabio Bertolotti, Andrea Linarello, Patrick Zoi per la Banca d’Italia nel giugno 2026 quantifica i contributi settoriali al PIL in uno scenario di rapida diffusione dell’AI. Il manifatturiero emerge come il settore con il contributo più elevato, in grado di aggiungere circa 2 punti percentuali alla crescita del PIL nel corso del decennio grazie agli effetti diretti di produttività e a quelli indiretti lungo le catene produttive. Seguono il commercio all’ingrosso e al dettaglio con circa 1 punto percentuale e i servizi professionali con circa 0,8 punti percentuali, mentre il settore finanziario e assicurativo contribuirebbe con ulteriori 0,6 punti percentuali. L’entità di questi contributi dipende dalla quota di valore aggiunto del settore, dal suo grado di esposizione diretta all’AI e dalla sua centralità all’interno della rete produttiva nazionale.
Un’adozione ancora limitata
Nonostante queste prospettive, l’adozione dell’intelligenza artificiale in Italia rimane ancora limitata, come documentato dettagliatamente da Paola Verduci nel suo approfondimento. I dati Eurostat mostrano che nel 2025 solo il 16,4 per cento delle imprese italiane con più di 10 dipendenti utilizzava tecnologie di AI, un livello sostanzialmente in linea con quello della Francia (18,2 per cento) ma sensibilmente inferiore a quello della Germania (circa 26 per cento) e della Spagna (20,2 per cento). La crescita rispetto al 2024 è stata comunque superiore al 100 per cento, segnalando un’accelerazione, ma la base di partenza resta bassa.
L’adozione aumenta in modo marcato con la dimensione aziendale: nella prima metà del 2026 il 32 per cento delle imprese con oltre 20 dipendenti dichiarava di utilizzare l’IA, quota che sale al 63 per cento tra quelle con più di 500 addetti, mentre si ferma al 28 per cento tra le imprese più piccole con 20-49 dipendenti. Anche tra i settori si registrano differenze significative: nel manifatturiero l’adozione si attesta intorno al 27 per cento, mentre nei servizi raggiunge il 36 per cento, con il segmento “altri servizi” (che include attività professionali, scientifiche e tecniche) che registra i tassi più elevati grazie a una distribuzione più uniforme della tecnologia tra imprese di diversa dimensione.
Perché l’Italia non è ancora pronta?
Le principali barriere all’adozione sono ben note e costituiscono uno degli elementi centrali del report di BNP Paribas. Le imprese italiane, soprattutto quelle di dimensioni ridotte tra 10 e 49 dipendenti, indicano la mancanza di competenze interne come il principale ostacolo. A questo si aggiungono i costi elevati di implementazione, la difficoltà di accesso a dati di qualità e l’incertezza sul quadro regolatorio. L’IMF Skill Readiness Index, che valuta il grado di preparazione del capitale umano all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, colloca l’Italia nella parte bassa della classifica europea, dietro a Irlanda, Finlandia, Danimarca e Svizzera, e leggermente al di sotto anche di Francia e Spagna, mentre la Germania si posiziona in una posizione marginalmente migliore.
Un’eccezione relativa si registra nel settore finanziario e assicurativo, aspetto ampiamente analizzato da Paola Verduci. La survey condotta congiuntamente da OECD e Banca d’Italia nel giugno 2026 evidenzia un tasso di adozione del 39 per cento, ben superiore alla media del sistema produttivo nazionale. Nel segmento assicurativo la percentuale sale addirittura al 70 per cento. Tuttavia, l’utilizzo rimane prevalentemente concentrato su attività di supporto: rilevazione e prevenzione delle frodi, automazione dei processi e gestione delle relazioni con la clientela. Le applicazioni nelle aree core dei mercati finanziari, come il trading e il post-trading, restano invece per lo più sperimentali.
Questo approccio cauto e superficiale è in linea con quanto osservato nella maggior parte dei Paesi OECD. Nonostante la natura ancora limitata delle applicazioni, i benefici già percepiti dalle imprese finanziarie italiane che hanno introdotto l’AI sono rilevanti. Tre quarti di esse segnalano un miglioramento dell’efficienza operativa, quasi due terzi registrano guadagni di produttività e circa la metà evidenzia una maggiore efficacia nei processi decisionali. Questi risultati positivi, tuttavia, si concentrano ancora prevalentemente su ambiti non direttamente collegati alla generazione di valore di mercato.
Il potenziale inespresso dell’AI
Come conclude Paola Verduci nel suo report per BNP Paribas, l’Italia si trova quindi di fronte a un’opportunità concreta ma ancora poco sfruttata.
Da un lato i dati sulla produttività post-pandemia evidenziano un ritardo strutturale che rischia di accentuarsi con l’invecchiamento della popolazione; dall’altro le stime indicano che un’accelerazione nell’adozione dell’intelligenza artificiale potrebbe generare contributi significativi alla crescita, con il manifatturiero e i servizi in prima linea. Il divario dimensionale e settoriale nell’adozione, unito alle persistenti carenze di competenze, suggerisce che senza interventi mirati sul fronte della formazione, della semplificazione regolatoria e del sostegno alle piccole e medie imprese, il potenziale dell’AI rischia di rimanere in larga parte inespresso.
Il settore finanziario, pur più avanzato, mostra che anche dove l’adozione è più diffusa l’utilizzo tende a rimanere confinato a funzioni di supporto, lasciando ancora ampio margine per uno sviluppo più profondo nelle attività core. In questo contesto, la capacità del Paese di colmare il divario di competenze e di spingere verso un impiego più pervasivo dell’intelligenza artificiale rappresenterà uno dei fattori determinanti per il recupero di produttività nei prossimi anni.
