Dalla risposta creativa all'Intelligenza Artificiale: perché Schumpeter aveva già immaginato il capitalismo dell'AI

• L'AI inaugura una nuova rivoluzione industriale fondata su conoscenza, produttività e capitale umano qualificato.
• La risposta creativa di Schumpeter interpreta l'AI come motore di innovazione, crescita e trasformazione del capitalismo.
• Le competenze umane diventano il principale vantaggio competitivo nell'economia dell'Intelligenza Artificiale.

L'intelligenza artificiale rappresenta la più importante trasformazione economica e organizzativa dell'inizio del XXI secolo. La sua diffusione sta modificando simultaneamente i processi produttivi, il mercato del lavoro, la struttura delle imprese, i sistemi educativi e le strategie competitive delle economie avanzate. La rapidità con cui algoritmi generativi, modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models) e agenti intelligenti stanno entrando nelle organizzazioni ha alimentato un intenso dibattito sul futuro del lavoro, della produttività e della crescita economica. Gran parte delle analisi si è concentrata sugli effetti immediati dell'automazione, interrogandosi soprattutto sulla possibile sostituzione del lavoro umano. Tuttavia, una lettura limitata alla dimensione tecnologica rischia di cogliere soltanto gli aspetti più superficiali di una trasformazione molto più profonda.

Il presente lavoro propone un'interpretazione differente, mettendo in relazione la rivoluzione dell'intelligenza artificiale con la teoria dello sviluppo economico elaborata da Joseph A. Schumpeter. Tale scelta costituisce l'elemento originale del report. L'ipotesi di fondo è che l'AI possa essere compresa non tanto come una tecnologia destinata a sostituire il lavoro umano, quanto come una nuova manifestazione della risposta creativa schumpeteriana e dunque come un processo capace di introdurre nuove combinazioni produttive, ridefinire l'organizzazione delle imprese e generare una nuova fase dello sviluppo capitalistico. Attraverso l'analisi congiunta dei seguenti saggi di Schumpeter L'instabilità del capitalismo, La risposta creativa nella storia economica, Problemi teorici della crescita economica Sviluppo e delle più recenti evidenze empiriche offerte dal Global AI Jobs Barometer 2026 di PwC, il report dimostra come molte delle intuizioni formulate dall'economista austriaco trovino oggi una sorprendente conferma. La distinzione tra risposta adattiva e risposta creativa, il ruolo dell'imprenditore innovatore, la teoria della distruzione creatrice e l'idea dello sviluppo come processo discontinuo costituiscono ancora oggi strumenti interpretativi estremamente efficaci per comprendere la rivoluzione dell'intelligenza artificiale. L'analisi viene inoltre arricchita dai contributi della più recente letteratura economica sull'AI da Brynjolfsson e McAfee ad Acemoglu, da Autor ad Agrawal, Gans e Goldfarb e dagli approfondimenti pubblicati dalla stampa economico-finanziaria specializzata, con particolare attenzione alla trasformazione del mercato del lavoro italiano, alla crescita delle competenze digitali e alla nascita di nuovi percorsi universitari dedicati all'intelligenza artificiale. L'integrazione tra riflessione teorica ed evidenza empirica consente di superare la tradizionale contrapposizione tra tecnologia e occupazione, mostrando come il vero cambiamento riguardi la qualità del lavoro, la produttività e la capacità delle imprese di reinventare i propri modelli organizzativi. Ne emerge una prospettiva nella quale l'intelligenza artificiale non coincide con la fine del lavoro umano, bensì con l'avvio di una nuova fase del capitalismo cognitivo, fondata sulla complementarità tra intelligenza umana e sistemi intelligenti. In questo scenario, il vantaggio competitivo non dipenderà dalla semplice disponibilità degli algoritmi, ma dalla capacità di trasformare conoscenza, capitale umano e innovazione in una nuova risposta creativa, capace di generare crescita economica sostenibile, occupazione qualificata e sviluppo sociale.

L'intelligenza artificiale rappresenta probabilmente la più importante innovazione tecnologica dalla diffusione di Internet e, per ampiezza degli effetti economici attesi, viene spesso paragonata alla macchina a vapore, all'elettricità e all'informatica. A differenza delle precedenti rivoluzioni industriali, tuttavia, l'AI non interviene esclusivamente sui processi produttivi materiali, ma investe direttamente il capitale cognitivo, modificando il modo in cui vengono generate informazioni, prese decisioni, elaborate conoscenze e organizzato il lavoro. La crescente diffusione dei modelli di Intelligenza Artificiale Generativa (Generative AI), dei Large Language Models (LLM), degli agenti intelligenti e dei sistemi di automazione cognitiva sta determinando una trasformazione che coinvolge allo stesso tempo imprese, mercati del lavoro, istituzioni educative e politiche industriali. I dati del 2026 Global AI Jobs Barometer di PwC mostrano come la domanda di competenze AI stia crescendo a un ritmo quasi otto volte superiore rispetto all'andamento generale del mercato del lavoro, mentre il premio salariale associato alle competenze specialistiche ha raggiunto il 62% e le imprese maggiormente esposte all'AI hanno registrato incrementi di produttività sensibilmente superiori rispetto alle altre. Questi fenomeni non possono essere interpretati semplicemente come una nuova ondata di automazione. Essi rappresentano, piuttosto, l'emergere di una nuova fase dello sviluppo capitalistico, nella quale la conoscenza diventa il principale fattore produttivo e la capacità di innovare assume un ruolo ancora più centrale nella competizione economica. Per comprendere la natura di questa trasformazione è utile tornare alle intuizioni di Joseph Alois Schumpeter, l'economista che più di ogni altro ha interpretato il capitalismo come un sistema dinamico fondato sull'innovazione, sulla discontinuità e sulla capacità dell'imprenditore di generare nuove combinazioni produttive.

La maggior parte delle teorie economiche tradizionali interpreta la crescita come un fenomeno graduale e cumulativo. L'approccio neoclassico considera infatti lo sviluppo economico come il risultato dell'accumulazione progressiva di capitale, dell'aumento della forza lavoro e del progresso tecnico esogeno. Schumpeter rompe radicalmente questa impostazione. Nella sua prospettiva il capitalismo non evolve attraverso piccoli adattamenti continui, bensì mediante rotture che modificano profondamente l'equilibrio precedente. Nel saggio Sviluppo, Schumpeter sostiene che il cambiamento economico non possa essere spiegato come semplice adattamento alle condizioni esistenti. La vera novità consiste nell'introduzione di elementi nuovi che interrompono la continuità del sistema economico e inaugurano una nuova traiettoria di sviluppo. L'innovazione, pertanto, non rappresenta un perfezionamento marginale dell'esistente, ma un autentico "salto" qualitativo. Questa impostazione teorica anticipa sorprendentemente molte delle dinamiche oggi osservabili nella diffusione dell'intelligenza artificiale.

L'AI, infatti, non migliora semplicemente processi già esistenti bensì ridefinisce il modo stesso di produrre, le competenze, il lavoro. Ridefinisce perfino il concetto stesso di produttività.

Tra i contributi più originali di Schumpeter emerge il concetto di risposta creativa. L'autore distingue infatti due differenti modalità con cui individui e imprese reagiscono ai cambiamenti dell'ambiente economico. La prima è rappresentata dalla risposta adattiva nella quale l'impresa modifica il proprio comportamento per adattarsi a mutate condizioni di mercato senza alterarne la struttura. La seconda è invece la risposta creativa una dinamica in cui l'imprenditore introduce innovazioni capaci di modificare il sistema stesso. Nello scritto La risposta creativa nella storia economica Schumpeter osserva che i grandi cambiamenti economici non derivano dall'adattamento passivo alle circostanze, ma dalla capacità di alcuni soggetti di creare nuove soluzioni, nuovi prodotti, nuovi mercati e nuove organizzazioni produttive. È proprio questa risposta creativa a spiegare le varie fasi di trasformazione del capitalismo e la nascita di nuovi cicli di sviluppo. L'intelligenza artificiale rappresenta oggi un perfetto esempio di risposta creativa. Le imprese leader non utilizzano infatti l'AI semplicemente per automatizzare attività esistenti ma la utilizzano per ripensare completamente il proprio modello di business, l'organizzazione del lavoro, la progettazione dei prodotti , la relazione con il cliente ed altresì la gestione della conoscenza. È precisamente questo fenomeno che il rapporto PwC definisce "reinvention", distinguendolo dalla semplice automazione dei processi. Le imprese più performanti sono quelle che sfruttano l'AI per creare nuovo valore e nuovi mercati, non soltanto per ridurre i costi operativi.

La teoria più nota di Schumpeter rimane quella della distruzione creatrice secondo cui ogni innovazione radicale produce inevitabilmente due effetti simultanei. Da un lato distrugge tecnologie, imprese e competenze ormai obsolete e dall'altro crea nuove opportunità economiche. Questo processo rappresenta il vero motore della crescita capitalistica. L'intelligenza artificiale sembra riprodurre esattamente questa dinamica. Numerose attività ripetitive vengono progressivamente automatizzate e parallelamente emergono nuove professioni come l'AI Engineer, il Prompt Engineer, l'AI Trainer, l'AI Governance Specialist, il Machine Learning Engineer e l'AI Product Manager. Il risultato non è una semplice sostituzione del lavoro umano bensì si assiste invece ad una ricomposizione della struttura occupazionale. Le attività a basso valore aggiunto vengono progressivamente delegate agli algoritmi e alle persone rimangono creatività, giudizio, capacità relazionale, pensiero strategico e leadership.

Anche il Global AI Jobs Barometer 2026 conferma questa interpretazione. Le professioni maggiormente esposte all'intelligenza artificiale non risultano in declino, ma si dividono tra professioni "professionalizzate", nelle quali aumenta il valore dell'intervento umano, e professioni "democratizzate", nelle quali alcune competenze vengono rese più accessibili grazie all'automazione. La teoria della distruzione creatrice rappresenta probabilmente il contributo più celebre di Schumpeter in essa ogni innovazione radicale produce contemporaneamente distruzione e creazione. Scompaiono infatti tecnologie obsolete, nascono nuove imprese, si modificano i mercati e cambiano le competenze e il lavoro non diminuisce ma cambia struttura.

Uno degli aspetti più innovativi della riflessione schumpeteriana riguarda la natura sistemica dell'innovazione. Nel saggio Problemi teorici della crescita economica, Schumpeter critica le spiegazioni che attribuiscono la crescita a un unico fattore, come l'accumulazione di capitale, l'aumento della popolazione o il progresso tecnico isolatamente considerato sostenendo invece che lo sviluppo economico nasce dall'interazione di molteplici elementi come le istituzioni, l'organizzazione sociale, la conoscenza, l'imprenditorialità, gli aspetti finanziari, la tecnologia e finanche la cultura. Questa impostazione appare oggi straordinariamente moderna infatti l'intelligenza artificiale non produce effetti automatici ma il suo impatto dipende proprio dalla capacità dei sistemi economici di integrare infrastrutture digitali, capitale umano, università, ricerca, investimenti e regolazione. È precisamente ciò che emerge anche dall'esperienza italiana ove è sempre più evidente che la diffusione dell'AI richiede nuove lauree, percorsi interdisciplinari e una profonda revisione delle competenze professionali. L'innovazione non riguarda soltanto la tecnologia, ma l'intero ecosistema formativo e produttivo. Una delle risposte più importanti a questo approccio sistemico proviene proprio dal sistema universitario dove saranno attivi ben 49 corsi di laurea che riportano esplicitamente il riferimento all'intelligenza artificiale fra i quali, ingegneria informatica, artificial intelligence, high performance computing, filosofia e intelligenza artificiale, tecnologie immersive e machine learning. Si tratta di una rivoluzione sistemica molto più ampia dei singoli corsi di studio attivati poichè il recente decreto legislativo sull'AI literacy , entrato in vigore dal 2 Febbraio 2025, prevede che tutti i corsi universitari possano integrare elementi di alfabetizzazione sull'intelligenza artificiale.

Nell'analisi intitolata Instabilità del capitalismo, Schumpeter affronta un tema che assume oggi un significato particolarmente attuale. Secondo l'autore, il capitalismo non tende naturalmente verso uno stato di equilibrio permanente ma al contrario l'instabilità costituisce una caratteristica fisiologica del sistema economico. Ogni innovazione modifica infatti sia i prezzi che profitti, investimenti, occupazione e struttura industriale. L'equilibrio viene continuamente ridefinito e l'intelligenza artificiale produce esattamente questo tipo di instabilità in cui interi settori economici stanno ripensando la propria organizzazione, le imprese investono massicciamente in tecnologie digitali, le competenze richieste cambiano rapidamente e le università modificano la propria offerta formativa. L'instabilità non rappresenta quindi un'anomalia del capitalismo ma può essere interpretato come il prezzo inevitabile dell'innovazione. La vera innovazione non consiste negli algoritmi in sé, ma nella capacità delle imprese e delle istituzioni di trasformare questa tecnologia in una risposta creativa capace di generare nuova produttività, nuovi modelli organizzativi e nuove opportunità di sviluppo. È proprio in questa prospettiva che l'intelligenza artificiale può essere considerata non come la fine del lavoro umano, ma come l'inizio di una nuova fase della storia economica del capitalismo.

L'imprenditore descritto da Schumpeter non coincide semplicemente con il proprietario del capitale ma può essere definito come colui che introduce nuove combinazioni produttive. Nel XXI secolo questa funzione innovativa assume forme differenti vediamo infatti che l'imprenditore contemporaneo opera attraverso dati, algoritmi, piattaforme digitali, sistemi AI ed agenti autonomi. L'innovazione non consiste soltanto nell'invenzione tecnologica ma consiste soprattutto nella capacità di integrare tali tecnologie nei processi aziendali ed è questa la differenza tra le imprese che utilizzano l'AI per ridurre i costi e quelle che la impiegano per creare nuovi modelli di business. L'intelligenza artificiale non segna dunque la fine del lavoro umano come ma inaugura una nuova stagione nella quale il valore economico non deriva più dalla semplice esecuzione di compiti standardizzati, ma dalla capacità di collaborare efficacemente con sistemi intelligenti, trasformando la tecnologia in un moltiplicatore della creatività e della produttività umana. Tale evoluzione rappresenta la concreta manifestazione della "risposta creativa" descritta da Schumpeter e interpreta una trasformazione che non elimina il lavoro, ma ne ridefinisce profondamente la natura, aprendo una nuova fase dello sviluppo economico.

Negli ultimi anni il dibattito sull'intelligenza artificiale è stato dominato da una domanda tanto semplice quanto inquietante ci si chiede infatti se l'AI potrà distruggere milioni di posti di lavoro L'immaginario collettivo è stato alimentato da scenari nei quali algoritmi e robot avrebbero progressivamente sostituito lavoratori, professionisti e manager, determinando una disoccupazione tecnologica di massa. Questa interpretazione affonda le proprie radici nella tradizione economica inaugurata da Keynes, che già negli anni trenta parlava di technological unemployment, ovvero della possibilità che il progresso tecnico procedesse più rapidamente della capacità dell'economia di creare nuove occupazioni. Tuttavia, le più recenti evidenze empiriche mostrano un quadro molto più articolato. Il Global AI Jobs Barometer 2026, elaborato da PwC sulla base di oltre un miliardo di annunci di lavoro provenienti da 27 Paesi, dimostra che l'intelligenza artificiale non sta determinando una riduzione generalizzata dell'occupazione, bensì una profonda trasformazione qualitativa delle professioni. La questione centrale non riguarda quindi quanti posti di lavoro verranno eliminati, ma quali professioni saranno ridefinite e quali nuove competenze diventeranno determinanti. Questa conclusione modifica radicalmente il paradigma interpretativo dominante poichè si può ben dire che l'intelligenza artificiale non sostituisce indiscriminatamente il capitale umano ma viceversa ridefinisce il contenuto delle mansioni, redistribuisce il valore delle competenze e modifica il rapporto tra uomo e tecnologia.

Il principale contributo teorico del rapporto PwC consiste nell'individuazione di un mercato del lavoro duale, caratterizzato da due differenti traiettorie evolutive nella prima le professioni vengono professionalizzate nella seconda emergono quelle che vengono democratizzate. Si tratta di una distinzione che supera definitivamente la tradizionale dicotomia tra lavori "a rischio" e lavori "protetti".

Secondo PwC, circa il 22% delle professioni mondiali viene progressivamente professionalizzato mentre il 52% viene invece democratizzato ed il restante 26% presenta ancora una limitata esposizione all'intelligenza artificiale. Questa classificazione rappresenta probabilmente una delle più importanti innovazioni teoriche degli ultimi anni nello studio dell'economia del lavoro. Il mercato del lavoro del XXI secolo non sarà caratterizzato dalla semplice sostituzione dell'uomo con la macchina ma la vera trasformazione riguarda il contenuto delle professioni. L'intelligenza artificiale sta progressivamente eliminando le attività ripetitive e standardizzate, mentre aumenta il valore economico delle competenze distintamente umane caratterizzate da giudizio, creatività, leadership, capacità relazionali e pensiero strategico.

Le professioni professionalizzate sono quelle nelle quali l'intelligenza artificiale automatizza prevalentemente le attività ripetitive, lasciando alle persone le componenti più complesse del lavoro.

L'effetto finale consiste nell'aumento del contenuto professionale della mansione. In altre parole, l'AI elimina le attività di routine e amplifica il valore delle competenze distintamente umane. Tra gli esempi riportati dal rapporto figurano radiologi, recruiter, controllori del traffico aereo, farmacisti, ingegneri ambientali. In tutti questi casi l'algoritmo non sostituisce il professionista ma lo rende più produttivo.

Un radiologo dedica meno tempo all'identificazione preliminare delle immagini e più tempo all'interpretazione clinica così come un recruiter non impiega più ore nella lettura manuale dei curricula, ma concentra il proprio lavoro sulla valutazione dei candidati, sulla negoziazione e sulla costruzione delle strategie di selezione. Un avvocato utilizza l'AI per sintetizzare documentazione e giurisprudenza, liberando tempo da dedicare all'argomentazione giuridica e alla consulenza. L'intelligenza artificiale, dunque, aumenta il valore economico del capitale umano.

Esiste tuttavia una seconda categoria di occupazioni. Il Rapporto PwC le definisce democratizzate.

In queste professioni l'AI automatizza proprio le attività che richiedevano maggiore esperienza specialistica. Rimangono agli operatori le attività meno complesse. Tra gli esempi figurano gli sviluppatori software i responsabili finanziari i funzionari addetti ai prestiti i segretari amministrativi e gli amministratori di sistemi. È importante sottolineare che democratizzazione non significa impoverimento automatico del lavoro ma significa piuttosto abbassamento della soglia tecnica necessaria per svolgere determinate attività. L'intelligenza artificiale rende infatti accessibili competenze che in precedenza richiedevano anni di esperienza e questa dinamica amplia la platea di lavoratori in grado di svolgere alcune mansioni, ma riduce contestualmente il valore economico delle competenze più facilmente replicabili dagli algoritmi.

Uno dei risultati più sorprendenti del rapporto riguarda l'evoluzione quantitativa dell'occupazione.

Contrariamente alle aspettative iniziali, le professioni professionalizzate risultano quelle con la crescita più elevata. Il dato che riporta il Rapporto PWC mostra come dal 2018 al 2025 gli annunci di lavoro relativi alle professioni professionalizzate sono aumentati del 39%, mentre quelli riferiti alle professioni democratizzate sono cresciuti soltanto del 17%. un dato che assume particolare rilevanza se confrontato con l'evoluzione delle competenze richieste. Le professioni professionalizzate hanno aumentato il numero medio di competenze richieste del 68%, contro il 33% registrato nelle professioni democratizzate e questo significa che il mercato del lavoro sta premiando le occupazioni caratterizzate da una crescente complessità cognitiva.

L'evoluzione qualitativa delle professioni produce inevitabilmente effetti anche sulle retribuzioni.

Il rapporto PwC evidenzia come le professioni professionalizzate abbiano registrato una crescita salariale significativamente superiore rispetto alle altre e rileva come dal 2021 le retribuzioni medie delle professioni professionalizzate sono aumentate del 37%, mentre quelle delle professioni democratizzate del 26%. Il differenziale complessivo raggiunge quindi il 42%. Questo risultato conferma una tendenza ben nota nella teoria del capitale umano che possiamo cosi riassumere ovvero l'innovazione tecnologica tende a valorizzare il lavoro altamente qualificato, aumentando il rendimento economico delle competenze difficilmente sostituibili. Per questo l'effetto positivo si estende così alle retribuzioni poichè le imprese maggiormente innovative distribuiscono parte dei guadagni di produttività ai propri lavoratori. Secondo PwC le imprese ad alta esposizione AI registrano incrementi salariali nettamente superiori rispetto alle altre con una crescita media delle retribuzioni che raggiunge circa il 68%. L'AI quindi non produce quindi soltanto efficienza ma produce anche maggiore capacità di remunerare il capitale umano. L'intelligenza artificiale non produce tuttavia effetti uniformi. I maggiori premi salariali si osservano nei comparti maggiormente orientati all'innovazione parliamo cioè di consumer markets, tecnologia, media, telecomunicazioni, manifattura avanzata, servizi professionali, energia. Nei Consumer Markets il premio salariale supera addirittura il 118%, mentre nel settore pubblico rimane ancora molto contenuto ciò dimostra che la velocità di adozione dell'AI dipende fortemente dalla struttura competitiva dei diversi comparti economici.

Una delle conclusioni più interessanti del rapporto riguarda il cosiddetto paradosso dell'AI.

Maggiore esposizione all'intelligenza artificiale non significa necessariamente minore occupazione.

ma al contrario le imprese maggiormente esposte all'AI mostrano una crescita dell'organico superiore rispetto alle altre aziende. Questo risultato può apparire controintuitivo ma la spiegazione risiede però nella diversa natura dell'innovazione. Le imprese leader non utilizzano l'AI esclusivamente per sostituire lavoratori ma la utilizzano per aumentare la produttività ed entrare in nuovi mercati così come per sviluppare nuovi servizi e creare nuove fonti di ricavo. L'espansione del business genera quindi nuova domanda di lavoro qualificato.

Un fenomeno particolarmente significativo riguarda il mercato del lavoro giovanile qui possiamo notare come le posizioni entry-level stanno subendo una trasformazione senza precedenti infatti molte attività tradizionalmente affidate ai neoassunti vengono oggi svolte dall'intelligenza artificiale e di conseguenza le imprese chiedono ai giovani competenze che in passato erano tipiche di figure professionali senior.

Tra queste skills come leadership, gestione dei team, decision making, stakeholder management, capacità organizzative e analisi dei dati. Il Rapporto PwC definisce questo fenomeno Seniorisation.

Le posizioni entry-level che hanno acquisito almeno dieci nuove competenze tipicamente senior sono cresciute del 35%, mentre le altre risultano in diminuzione , questo fenomeno potrebbe portare a profonde conseguenze sui sistemi universitari e sulla formazione professionale.

Dai dati sul mercato italiano emerge come anch'esso stia rapidamente evolvendo possiamo rilevare come solo 2025 gli annunci di lavoro che richiedono competenze AI sono aumentati di circa 24.000 unità, portando la quota complessiva all'1,7% degli annunci pubblicati. Le professioni maggiormente interessate riguardano analisti di sistemi, matematici, sviluppatori software, sviluppatori web, marketing, responsabili ICT, designer, ingegneri industriali. Parallelamente il sistema universitario italiano sta ampliando rapidamente l'offerta formativa e così vediamo che nel 2026 risultano attivi 49 corsi di laurea dedicati esplicitamente all'intelligenza artificiale, ai quali si aggiungono numerosi percorsi interdisciplinari che integrano competenze tecnologiche, economiche, giuridiche ed etiche. Il sistema produttivo italiano presenta caratteristiche particolarmente interessanti da un lato dispone di competenze manifatturiere, distretti industriali, PMI altamente specializzate e know-how tecnico dall'altro presenta minori investimenti digitali, ridotta dimensione media delle imprese e carenza di competenze AI. Tuttavia noi vediamo come gli annunci di lavoro che richiedono competenze AI in Italia sono aumentati di circa 24.000 unità nel solo 2025, mentre cresce rapidamente anche l'offerta universitaria dedicata all'intelligenza artificiale. Le posizioni AI rappresentano oggi in Italia circa l'1,7% dell'intero mercato degli annunci di lavoro come si evince dalla tabella seguente

L'Italia si colloca quindi su livelli comparabili alle principali economie europee continentali, ma rimane distante dalle economie che stanno guidando la trasformazione digitale mondiale. Questa distanza non riflette necessariamente una minore capacità innovativa, ma evidenzia soprattutto una diversa velocità di adozione delle tecnologie digitali. L'analisi degli annunci di lavoro mostra chiaramente quali siano le figure professionali maggiormente richieste infatti nel periodo 2024-2025 la crescita più elevata ha riguardato analisti di sistemi, matematici, statistici, sviluppatori software, sviluppatori web, responsabili marketing, commerciali, responsabili ICT e designer e ingegneri industriali. E' particolarmente significativo osservare come molte di queste professioni non appartengano tradizionalmente al settore informatico e questo dimostra che l'intelligenza artificiale non riguarda più esclusivamente gli specialisti ma sta diventando una competenza trasversale e riguarda l'intera organizzazione aziendale .

Una delle conseguenze più profonde della diffusione dell'intelligenza artificiale riguarda il rapporto tra tempo di lavoro e produttività. Per oltre due secoli la storia economica è stata caratterizzata da una progressiva riduzione dell'orario lavorativo resa possibile dai continui incrementi di produttività. La prima rivoluzione industriale consentì il passaggio da settimane superiori alle settanta ore a regimi di lavoro progressivamente più contenuti; la diffusione dell'elettricità, della meccanizzazione e successivamente dell'informatica rese possibile l'affermazione della settimana lavorativa di quaranta ore, che costituisce ancora oggi lo standard nella maggior parte delle economie avanzate. L'intelligenza artificiale sembra inaugurare una nuova fase di questo lungo processo storico poichè l'innovazione non consiste semplicemente nell'automatizzare alcune attività amministrative o produttive ma essa modifica la produttività del lavoro cognitivo, cioè proprio quella componente che fino a pochi anni fa appariva meno automatizzabile. Per la prima volta nella storia economica, non sono soltanto le attività manuali a beneficiare della tecnologia, ma anche quelle intellettuali. L'intelligenza artificiale segna probabilmente il passaggio verso una nuova fase del capitalismo dove il valore economico deriva sempre meno dalla disponibilità di capitale fisico, dalla forza lavoro manuale e dalla semplice capacità produttiva perchè diventano invece centrali la conoscenza, i dati, gli algoritmi, la creatività e la capacità di apprendimento.

Si afferma così quello che numerosi economisti definiscono capitalismo cognitivo in cui il capitale umano non perde importanza ma diventa ancora più strategico.

La teoria economica ha sempre riconosciuto alla produttività un ruolo centrale nello sviluppo di lungo periodo. Già Adam Smith individuava nella divisione del lavoro il principale motore dell'aumento della produttività,successivamente Robert Solow mostrò come il progresso tecnico rappresentasse la principale componente della crescita economica delle economie avanzate, negli anni Ottanta Paul Romer e Robert Lucas introdussero la New Growth Theory, evidenziando come conoscenza, innovazione e capitale umano costituissero fattori endogeni della crescita. L'intelligenza artificiale si inserisce perfettamente in questa tradizione teorica poichè essa aumenta simultaneamente la produttività del capitale, la produttività del lavoro, la produttività della conoscenza. In altre parole, l'AI non rappresenta semplicemente una nuova tecnologia ma possiamo affermare che essa modifica la funzione di produzione dell'intero sistema economico. Per Schumpeter il capitale fisico non basta a spiegare lo sviluppo ma occorre introdurre conoscenza, apprendimento e imprenditorialità.

Molti economisti classificano l'AI tra le cosiddette General Purpose Technologies (GPT) si tratta di innovazioni applicabili in più settori che rispecchiano tre caratteristiche fondamentali e cioè applicabilità trasversale, capacità di generare innovazioni complementari, effetti persistenti sulla produttività. In passato appartenevano a questa categoria la macchina a vapore, l'elettricità, il motore a combustione interna, internet. Risulta chiaro che l'intelligenza artificiale condivide tutte queste caratteristiche poichè può essere utilizzata nell'industria, nei servizi, nella sanità, nella finanza, nella pubblica amministrazione oltre che nella ricerca e nell'istruzione. Ciò spiega perché i suoi effetti siano destinati a propagarsi progressivamente all'intero sistema economico. L'intelligenza artificiale pone in evidenza un concetto radicalmente nuovo di capitale umano infatti se per molti decenni il vantaggio competitivo è stato determinato dalla disponibilità di lavoro qualificato oggi diventa decisiva la capacità di integrare, competenze tecniche, capacità manageriali, conoscenza degli algoritmi, pensiero critico e creatività. Questa evoluzione conferma le intuizioni della teoria del capitale umano sviluppata da Gary Becker e successivamente integrate dalla Knowledge-Based Economy ovvero l'investimento nella formazione non rappresenta più soltanto una politica sociale ma diventa una vera politica industriale .

Il Global AI Jobs Barometer 2026 di PWC offre una delle più solide evidenze empiriche disponibili circa la crescita di produttività generata dall'AI infatti l'analisi condotta su oltre 52.000 imprese mostra che le aziende maggiormente esposte all'intelligenza artificiale hanno registrato nel 2025 una crescita della produttività pari al 34% rispetto ai livelli del 2018 mentre le imprese meno esposte hanno invece registrato una crescita pari al 24%. Il differenziale appare già significativo ma ancora più interessante è il fenomeno delle cosiddette Superstar Companies si tratta del 20% delle imprese maggiormente avanzate nell'utilizzo dell'AI che registra incrementi medi della produttività pari al 163% pari a quasi cinque volte superiori rispetto alla media delle imprese AI-intensive. E' un risultato che modifica profondamente il dibattito economico poichè l'AI non produce automaticamente maggiore efficienza ma la produttività cresce soltanto quando la tecnologia viene accompagnata da una profonda trasformazione organizzativa. I risultati del Global AI Jobs Barometer 2026 mostrano che il principale vantaggio competitivo dell'AI non consiste nella semplice automazione ma viceversa nella capacità di reinventare l'impresa. Le aziende che ottengono i maggiori benefici non utilizzano gli algoritmi per sostituire il lavoro umano, ma per progettare nuovi modelli organizzativi, creare nuovi servizi e sviluppare nuove fonti di ricavo. Questa conclusione richiama direttamente il concetto schumpeteriano di nuove combinazioni produttive poichè in esso l'innovazione non produce valore perché riduce i costi, ma perché consente di creare mercati, prodotti e forme organizzative prima inesistenti. PwC utilizza un termine particolarmente significativo per definire le imprese Superstar ovvero reinvention. Non si parla più di digitalizzazione e nemmeno di trasformazione digitale ma veceversa si parla di reinvenzione dell'impresa. La differenza è sostanziale poichè digitalizzare significa informatizzare processi esistenti mentre reinventare significa ripensare completamente organizzazione, catena del valore, relazioni con il cliente, modello di business e cultura aziendale. È proprio questa capacità di reinvenzione a distinguere le imprese Superstar.

Per molti anni la trasformazione digitale è stata interpretata come un semplice processo di sostituzione del lavoro umano secondo questa visione, la tecnologia avrebbe consentito di ottenere gli stessi risultati con un minor numero di lavoratori. Francesco Seghezzi presidente di Adapt (Associazione per gli studi internazionali e comparati sul lavoro e sulle relazioni industriali fondata nel 2000 dal prof. Marco Biagi) propone invece una prospettiva differente egli osserva che l'intelligenza artificiale interviene raramente eliminando intere professioni ma più frequentemente essa scompone le mansioni, automatizza alcune attività, modifica il peso relativo delle competenze, ricompone il lavoro secondo nuove logiche organizzative; questo significa che le professioni non vengono eliminate ma piuttosto vengono ridefinite. Uno degli aspetti meno discussi dell'intelligenza artificiale riguarda infatti la necessità di ripensare l'organizzazione aziendale. Molte imprese introducono nuovi strumenti AI mantenendo invariati processi, procedure, responsabilità e modelli decisionali riducendo fortemente i benefici mentre invece le imprese Superstar fanno esattamente il contrario poichè riprogettano integralmente i flussi informativi, i processi decisionali, l'organizzazione del lavoro e la gestione della conoscenza.

L'intelligenza artificiale diventa quindi il catalizzatore di una vera trasformazione manageriale e modifica profondamente anche l'organizzazione interna delle imprese. Sempre Seghezzi afferma che la le attività vengono scomposte, automatizzate, ricomposte conseguentemente cambiano responsabilità, competenze e flussi decisionali e l'impresa evolve così da organizzazione gerarchica a ecosistema cognitivo, nel quale persone, algoritmi e sistemi intelligenti collaborano continuamente.

La conseguenza più interessante dell'aumento di produttività riguarda il tempo di lavoro.

Storicamente ogni incremento significativo della produttività ha prodotto una progressiva riduzione dell'orario lavorativo. Nel XIX secolo era normale lavorare oltre sessanta ore settimanali, nel Novecento la settimana lavorativa si è progressivamente ridotta fino alle quaranta ore e l'intelligenza artificiale potrebbe rendere possibile un'ulteriore evoluzione. Se una parte crescente delle attività amministrative, analitiche e ripetitive viene svolta automaticamente dagli algoritmi, il valore prodotto da ciascun lavoratore aumenta sensibilmente e dunque a parità di produzione, diventa possibile lavorare meno ore.

Secondo alcune analisi l'AI potrebbe consentire un risparmio di tempo tale da arrivare, in alcuni casi, all'equivalente di una giornata lavorativa alla settimana al contempo le imprese maggiormente esposte all'AI stanno aumentando il numero dei dipendenti più rapidamente rispetto alle altre aziende per effetto del concetto di effetto espansivo della produttività. L'aumento dell'efficienza consente infatti alle imprese di ridurre i costi unitari, aumentare la competitività, conquistare nuovi mercati, sviluppare nuovi prodotti e incrementare la domanda. Il risultato finale può tradursi in una crescita dell'occupazione come emerge chiaramente dai dati PwC.

Per Schumpeter l'imprenditore non coincide con il proprietario del capitale e nemmeno con il semplice manager ma l'imprenditore è colui che introduce nuove combinazioni produttive, intendendo per esse le innovazioni che riguardano nuovi prodotti, nuovi processi,nuovi mercati, nuove fonti di approvvigionamento e nuove organizzazioni industriali. Questa definizione conserva oggi una straordinaria attualità perchè 'imprenditore dell'era dell'intelligenza artificiale non si limita ad acquistare software ma ripensa completamente il funzionamento dell'impresa introducendo piattaforme intelligenti, agenti AI, sistemi predittivi, automazione cognitiva e processi decisionali basati sui dati. Le decisioni diventano così sempre più distribuite attraverso sistemi intelligenti. Il valore economico non deriva quindi dall'algoritmo in sé ma dalla capacità imprenditoriale di integrarlo nella strategia aziendale. Come l'imprenditore innovatore del Novecento trasformava il sistema economico introducendo nuove combinazioni produttive, così oggi le imprese leader costruiscono un nuovo vantaggio competitivo fondato sulla complementarità tra intelligenza umana e intelligenza artificiale

Schumpeter definiva lo sviluppo economico come l'introduzione di "nuove combinazioni" ed è esattamente quello che l'intelligenza artificiale realizza essa infatti combina elementi che fino a pochi anni fa risultavano separati se pensiamo alla combinazione di dati, conoscenza, automazione e capacità predittiva oltre che a elaborazione linguistica e apprendimento continuo. Nascono così nuove forme di organizzazione produttiva come, ad esempio, gli AI Agent che non costituiscono semplicemente software evoluti ma rappresentano collaboratori digitali capaci di pianificare attività, prendere decisioni, interagire con altri sistemi e apprendere dall'esperienza. L'impresa così diventa progressivamente un ecosistema nel quale capitale umano e intelligenza artificiale collaborano stabilmente. La teoria della distruzione creatrice rappresenta probabilmente il contributo più celebre di Schumpeter in essa ogni innovazione radicale produce contemporaneamente distruzione e creazione. Scompaiono infatti tecnologie obsolete, nascono nuove imprese, si modificano i mercati e cambiano le competenze. Il lavoro non diminuisce ma cambia struttura. Come nelle grandi rivoluzioni industriali del passato, il cambiamento non deriva dall'adattamento passivo alle nuove tecnologie, bensì dalla capacità degli imprenditori di introdurre nuove combinazioni produttive che modificano radicalmente mercati, organizzazioni e modelli di business. Il vantaggio competitivo deriva sempre meno dal possesso di beni materiali e sempre più dalla capacità di gestire conoscenza.

L'opera curata da Cristiano Antonelli assume particolare importanza perché colloca Schumpeter all'interno della moderna economia dell'innovazione egli infatti interpreta la risposta creativa come un fenomeno collettivo. L'innovazione non nasce esclusivamente dal genio ma emerge dall'interazione imprese, università, ricerca, istituzioni, capitale umano e reti territoriali. Questa impostazione appare perfettamente coerente con lo sviluppo dell'intelligenza artificiale perchè l'AI non evolve grazie ad un solo soggetto ma richiede ecosistemi innovativi nei quali convivono Big Tech, startup, università, centri di ricerca, pubbliche amministrazioni e imprese manifatturiere. L'evidenza empirica conferma quindi le intuizioni teoriche di Schumpeter per cui possiamo evidenziare che le imprese che adottano l'AI in modo strategico registrano maggiore produttività, maggiore crescita, salari più elevati e maggiore occupazione e tutto questo non perchè viene ridotto il lavoro ma perché viene aumentato enormemente il valore prodotto. L'AI consente infatti di liberare tempo dalle attività ripetitive e quel tempo viene reinvestito in innovazione, ricerca, progettazione e nella relazione con il cliente. Il risultato finale coincide perfettamente con il modello schumpeteriano in cui l'innovazione genera nuova produttività e la produttività genera nuova crescita. La crescita genera nuove opportunità economiche. Una delle implicazioni più importanti della teoria schumpeteriana riguarda il ruolo delle politiche pubbliche. L'innovazione non può essere lasciata esclusivamente alle forze spontanee del mercato ma occorre costruire ecosistemi favorevoli in cui diventano essenziali investimenti in ricerca, università, trasferimento tecnologico, startup innovative, formazione continua e infrastrutture digitali. L'evoluzione tecnologica richiede anche una profonda revisione delle politiche pubbliche. Le tradizionali politiche industriali erano prevalentemente orientate verso investimenti materiali, infrastrutture e credito mentre nel nuovo paradigma diventano altrettanto importanti infrastrutture digitali , cloud nazionale, cybersecurity, trasferimento tecnologico, ricerca applicata e competenze.

Schumpeter aveva già osservato che lo sviluppo economico dipende altresì dalla capacità del sistema istituzionale di favorire l'innovazione e l'intelligenza artificiale rende questa affermazione ancora più attuale.

L'analisi sviluppata nel corso di questo rapporto consente di superare una delle interpretazioni più diffuse e, al tempo stesso, più riduttive dell'attuale rivoluzione tecnologica ovvero quella secondo cui l'intelligenza artificiale sarebbe destinata a sostituire il lavoro umano su larga scala. Le evidenze empiriche offerte dal Global AI Jobs Barometer 2026 di PwC mostrano un quadro molto diverso. L'AI non elimina indiscriminatamente le professioni ma viceversa trasforma il contenuto economico del lavoro, redistribuisce il valore delle competenze e ridefinisce il rapporto tra capitale umano e tecnologia. Le professioni "professionalizzate", nelle quali l'intelligenza artificiale automatizza le attività ripetitive lasciando alle persone quelle ad alto contenuto cognitivo, crescono più rapidamente, registrano incrementi salariali superiori e richiedono un numero crescente di competenze avanzate. Al contrario, le professioni "democratizzate" vedono ridursi la soglia tecnica necessaria per svolgere alcune attività, ampliando l'accesso a determinati ruoli ma comprimendo il valore economico delle competenze facilmente replicabili dagli algoritmi. Questa trasformazione conferma in modo sorprendente l'attualità della riflessione di Joseph Alois Schumpeter. La teoria della risposta creativa, della distruzione creatrice e dello sviluppo economico come processo discontinuo offre ancora oggi la cornice interpretativa più efficace per comprendere la natura dell'intelligenza artificiale essa non rappresenta una semplice innovazione incrementale, ma una rottura capace di modificare profondamente gli equilibri economici esistenti. Come l'imprenditore schumpeteriano introduce nuove combinazioni produttive che ridefiniscono il sistema economico, così oggi le imprese più innovative utilizzano algoritmi, dati e agenti intelligenti per costruire nuovi modelli di business, nuovi servizi e nuove modalità di creazione del valore. In questa prospettiva assume particolare rilevanza il fenomeno delle Superstar Companies individuato dal rapporto PwC. Le imprese che ottengono i maggiori benefici dall'AI non sono quelle che investono semplicemente in tecnologia, ma quelle che realizzano una vera reinvention organizzativa. Gli incrementi di produttività del 163% registrati dal gruppo delle imprese leader dimostrano che il vantaggio competitivo nasce dalla capacità di integrare capitale umano, dati e intelligenza artificiale all'interno di nuovi modelli organizzativi. L'AI non costituisce quindi uno strumento di mera automazione, bensì una piattaforma per la trasformazione strategica dell'impresa. Una delle conseguenze più interessanti di questa evoluzione riguarda il rapporto tra produttività e tempo di lavoro. Storicamente ogni grande rivoluzione tecnologica ha consentito di produrre di più con un minore impiego di ore lavorative e la progressiva riduzione della settimana lavorativa nel corso del Novecento è stata resa possibile proprio dagli incrementi di produttività derivanti dalla meccanizzazione e dall'elettrificazione dell'industria. L'intelligenza artificiale potrebbe inaugurare una nuova fase di questo processo poichè utomatizzando una quota crescente delle attività amministrative, documentali e analitiche, essa consente alle persone di concentrare il proprio lavoro su attività ad elevato valore aggiunto, aprendo la possibilità di una futura riduzione dell'orario di lavoro senza compromettere la capacità produttiva delle imprese. Come evidenziato anche da recenti analisi pubblicate sulla stampa economica, l'AI potrebbe arrivare a liberare tempo equivalente a un'intera giornata lavorativa settimanale in numerose attività professionali. Questa prospettiva modifica profondamente anche il significato economico del capitale umano perchè nel nuovo paradigma competitivo il valore non deriva più dalla semplice disponibilità di forza lavoro o di capitale fisico, bensì dalla capacità di integrare competenze tecniche, creatività, leadership, giudizio e intelligenza artificiale. Le competenze distintamente umane – empatia, capacità decisionale, pensiero critico, creatività, gestione delle relazioni – diventano sempre più preziose proprio perché complementari agli algoritmi. Il lavoro umano non perde quindi importanza ma cambia la sua natura economica. Le implicazioni per il sistema produttivo italiano risultano particolarmente significative in quanto il nostro Paese dispone di un patrimonio manifatturiero, imprenditoriale e professionale di assoluta eccellenza, ma soffre storicamente di una ridotta dimensione media delle imprese e di investimenti limitati in ricerca e sviluppo. L'intelligenza artificiale offre l'opportunità di superare almeno in parte questi limiti strutturali infatti le piattaforme AI consentono infatti anche alle piccole e medie imprese di accedere a strumenti di analisi, progettazione, automazione e supporto decisionale che fino a pochi anni fa erano riservati alle grandi multinazionali. La sfida consiste ora nel trasformare questa disponibilità tecnologica in capacità organizzativa, investendo in formazione, trasferimento tecnologico, ricerca applicata e collaborazione tra università, imprese e istituzioni. Gli investimenti nei nuovi corsi universitari dedicati all'intelligenza artificiale e l'espansione della domanda di competenze AI rappresentano segnali incoraggianti, ma richiedono continuità e una visione strategica di lungo periodo. Sul piano manageriale emergono alcune indicazioni di particolare rilevanza. La competitività futura non dipenderà tanto dalla disponibilità degli algoritmi – destinati a diventare progressivamente una commodity – quanto dalla capacità di progettare organizzazioni intelligenti. Le imprese dovranno investire simultaneamente in capitale umano, cultura dell'innovazione, infrastrutture digitali e modelli organizzativi capaci di valorizzare la complementarità tra persone e sistemi intelligenti e l'adozione dell'AI non potrà essere interpretata come un progetto esclusivamente tecnologico ma dovrà diventare un progetto di trasformazione organizzativa e culturale.

Da questa prospettiva emerge anche una riflessione più ampia sul futuro del capitalismo. L'economia della conoscenza evolve progressivamente verso un modello nel quale il vantaggio competitivo è sempre meno determinato dalla disponibilità di risorse materiali e sempre più dalla capacità di generare, integrare e utilizzare conoscenza. L'intelligenza artificiale accelera questa transizione, trasformando dati, algoritmi e capitale umano nei principali fattori della crescita economica, si delinea così un capitalismo cognitivo, fondato sulla collaborazione tra intelligenza umana e intelligenza artificiale, nel quale il valore nasce dalla creatività, dall'apprendimento continuo e dalla capacità di innovare. Come insegnava Schumpeter, le grandi trasformazioni del capitalismo non derivano dalla semplice sostituzione di tecnologie obsolete con tecnologie più efficienti, bensì dalla capacità degli imprenditori e delle organizzazioni di rispondere creativamente ai cambiamenti. Oggi questa risposta creativa consiste nell'integrare l'intelligenza artificiale con le competenze distintamente umane, costruendo imprese più innovative, economie più produttive e mercati del lavoro nei quali il valore del capitale umano, lungi dal diminuire, diventa il principale fattore della competitività del XXI secolo.

Capitoli utilizzati dell'opera di Schumpeter

• Schumpeter, J. A. (2008). L'instabilità del capitalismo. In C. Antonelli (a cura di), La risposta creativa e altri scritti (pp. 43–64). Torino: Rosenberg & Sellier.
• Schumpeter, J. A. (2008). La risposta creativa nella storia economica. In C. Antonelli (a cura di), La risposta creativa e altri scritti (pp. 65–85). Torino: Rosenberg & Sellier.
• Schumpeter, J. A. (2008). Problemi teorici della crescita economica. In C. Antonelli (a cura di), La risposta creativa e altri scritti (pp. 89–97). Torino: Rosenberg & Sellier.
• Schumpeter, J. A. (2008). Sviluppo. In C. Antonelli (a cura di), La risposta creativa e altri scritti (pp. 99–110). Torino: Rosenberg & Sellier.

Report istituzionali

• PwC. (2026). 2026 Global AI Jobs Barometer: Two Futures for Jobs in an AI Era.

Articoli di stampa

• Il Sole 24 Ore. (29 giugno 2026). Per gli esperti di AI è boom di annunci: +69% nel 2025.
• Il Sole 24 Ore. (29 giugno 2026). Con i quattro nuovi corsi le lauree attive salgono a 49.
• Il Sole 24 Ore. (29 giugno 2026). L'innovazione traina la produttività (+34%).
• Il Sole 24 Ore. (29 giugno 2026). Per produrre nuovo valore occorre riorganizzare i processi.

Altre fonti utilizzate

• Seghezzi, F. (2026). Intelligenza Artificiale e Nuovo Lavoro: perché la settimana lavorativa potrebbe diventare più corta.