La narrativa dominante attorno all'IA si riduce a un semplice assunto: agisci in fretta o rimani indietro. I governi esortano a implementare questa tecnologia il prima possibile, a scalarla in modo aggressivo e a regolarla dolcemente, come se la velocità fosse la strategia di sviluppo. Questa supposizione non è solo errata, ma anche pericolosa, scrive nella sua rubrica per Project Syndicate il cofondatore della neobanca CLIKPAY Technologies, ministro dell'economia digitale e delle innovazioni del Gabon Marc-Alexandre Dumba

Automazione prematura: rischi nascosti

In realtà, il principale rischio per molte economie in via di sviluppo è che possano adottare l'IA troppo presto — prima di aver creato un'infrastruttura digitale, istituzioni statali funzionanti e la capacità del mercato del lavoro di garantire occupazione e adattamento dei lavoratori.

Chiamo questo rischio automazione prematura — per analogia con il fenomeno che Dani Rodrik ha descritto come deindustrializzazione prematura: riduzione dell'occupazione nel settore industriale nei paesi in via di sviluppo prima che abbia potuto realizzare il suo pieno potenziale di crescita. L'implementazione affrettata dell'IA porterà probabilmente a un risultato simile: distruzione di posti di lavoro, perdita di competenze e rallentamento dello sviluppo invece di trasformazione.

Chi perderà il lavoro per primo

Nelle economie sviluppate, l'IA può compensare l'invecchiamento della forza lavoro e aumentare la produttività dei lavoratori intellettuali. Allo stesso tempo, molti paesi con mercati emergenti hanno popolazioni molto più giovani e opportunità di occupazione limitate. Ogni anno circa 12 milioni di giovani africani entrano nel mercato del lavoro, e solo tre milioni di loro ottengono un'occupazione formale. In queste condizioni, l'automazione rapida nel settore dei servizi — ad esempio, nel supporto clienti, nella logistica, nella finanza o persino nella pubblica amministrazione — potrebbe allontanare i lavoratori prima che si presentino opportunità alternative.

L'America Latina e parte dell'Europa affrontano la stessa minaccia: l'implementazione dell'IA in sistemi amministrativi frammentati e obsoleti, così come in settori con produttività stagnante, porterà probabilmente alla scomparsa di posti di lavoro di livello medio senza creare nuove fonti di crescita. Se le economie con indicatori fondamentali deboli cercano di 'saltare' all'automazione basata sull'IA, ciò non farà altro che intensificare i loro problemi strutturali.

Quando i registri statali sono tenuti su carta, i sistemi di pagamento sono frammentati e la gestione dei dati è debole, i modelli di IA si addestrano su dati di bassa qualità e si costruiscono su infrastrutture fragili. Gli errori si amplificano, i pregiudizi si consolidano e il carico sulle istituzioni aumenta.

Gli esempi sono sufficienti: i sistemi automatizzati di determinazione del diritto a ricevere servizi pubblici escludevano i legittimi beneficiari a causa di registri incompleti; gli strumenti algoritmici di decisione venivano implementati prima della creazione di meccanismi di ricorso; i sistemi previsionali venivano avviati senza garantire la compatibilità dei dati. Questi sono fallimenti nella sequenza delle riforme, e non guasti tecnologici.

L'IA come nuovo modello di estrazione di rendita

In assenza di una sequenza ponderata, i paesi possono trovarsi nella posizione di esportatori di dati 'grezzi' e importatori di algoritmi, piattaforme e sistemi di gestione sviluppati in altri paesi, creando nuove dipendenze. Il valore aggiunto principale si concentra nelle fasi superiori della catena, mentre le aziende e i lavoratori locali si trovano ai margini o vengono completamente espulsi. La tecnologia può essere nuova, ma l'obiettivo rimane lo stesso: l'estrazione delle risorse.

In un tale contesto, la gestione dei dati diventa un elemento della politica industriale. I paesi che non hanno sviluppato strategie in materia di compatibilità, possesso dei dati e standard si troveranno dipendenti dalle aziende di IA. Per evitare ciò, è necessario concentrarsi sulla sequenza — cioè implementare tecnologie all'avanguardia solo dopo aver creato le fondamenta necessarie.

Si tratta di digitalizzare prima i registri e costruire un'unica infrastruttura digitale dello stato — e solo dopo passare all'automazione delle decisioni. Inoltre, il ritmo di implementazione dell'IA deve essere tale da garantire la sostenibilità delle innovazioni. Le 'sandbox' regolatorie, i progetti pilota in singoli settori e la valutazione dell'impatto sull'occupazione consentono ai governi di imparare, adattarsi e correggere il corso.

La chiave è prevenire la destabilizzazione economica: l'automazione deve integrare, e non sostituire, il lavoro umano.

Quando le organizzazioni mantengono la capacità di imparare nella pratica e accumulare competenze, l'IA diventa un acceleratore dello sviluppo.

Lo status di 'partecipante tardivo' può persino essere un vantaggio, poiché consente di costruire meccanismi di protezione prima dell'accelerazione della diffusione delle tecnologie e di evitare gli errori dei paesi sviluppati. Il sistema di pagamenti istantanei Pix, supportato dal governo brasiliano, mostra come una sequenza ben ponderata e una forte infrastruttura statale aiutino il paese non solo a recuperare, ma anche a stabilire standard globali.

Le discussioni odierne sulla regolamentazione dell'IA si concentrano in larga misura su questioni etiche, di sicurezza e rischi di avanguardia. Sebbene questi siano temi importanti, per la maggior parte dei paesi una questione più urgente è la discrepanza tra le capacità dell'IA e la prontezza istituzionale. Per affrontarla, i politici e le parti interessate devono rispondere a domande: chi trae valore aggiunto; come si formano le competenze produttive; cosa succede ai lavoratori; e come la tecnologia interagisce con il potenziale statale esistente.

L'automazione prematura, come la deindustrializzazione prematura, renderà le economie più vulnerabili e dipendenti. L'Africa non ha bisogno di vincere una corsa a cui non ha firmato. Questo vale anche per molti paesi a reddito medio — e persino per le economie sviluppate — che affrontano problemi di stagnazione della produttività e questioni sociali.

Hanno bisogno di una strategia in materia di IA, basata sulla logica: la digitalizzazione precede l'automazione, la formazione del potenziale precede la scalabilità, e la gestione precede la diffusione.

In un'epoca sempre più definita dalla competizione geopolitica per i dati, i semiconduttori e l'infrastruttura cloud, la sequenza corretta diventa uno strumento di sovranità, consentendo ai paesi di interagire con le tecnologie alle proprie condizioni. L'IA non deve necessariamente essere una forza destabilizzante. Ma diventerà quasi sicuramente tale se i politici si affrettano a implementare sistemi che non sono in grado di gestire.

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