L’AI sta aumentando le diseguaglianze del mondo, poveri sempre più poveri e ricchi sempre più ricchi

Il Programma delle Nazioni Unite per lo Sviluppo (UNDP) ha pubblicato un rapporto, ripreso dal Guardian e disponibile per intero sul sito dell’agenzia, che avverte di un rischio concreto: l’intelligenza artificiale, se lasciata senza governance, può allargare il divario tra le nazioni invece di ridurlo, invertendo decenni di lento avvicinamento tra economie ricche e povere. Il titolo scelto dai ricercatori, The Next Great Divergence, capovolge di proposito la “grande convergenza” che ha segnato l’economia globale dagli anni Novanta a oggi.

Il dato di partenza è già uno spartiacque. Nelle economie ad alto reddito, due persone su tre usano già strumenti di intelligenza artificiale ogni settimana. In molti paesi a basso reddito l’adozione resta ferma intorno al 5%. Non è un divario che si chiuderà da solo con il tempo: gli Stati Uniti e la Cina dominano lo sviluppo dei modelli più avanzati e gli investimenti in infrastrutture di calcolo, concentrando potere computazionale e potere normativo nelle stesse mani.

L’accesso da solo non garantisce niente

Il passaggio più netto del rapporto riguarda un’illusione diffusa tra chi guarda alla diffusione dell’AI come a un processo che riequilibra da sé le cose. “L’accesso agli strumenti di AI da solo non garantisce benefici equi”, scrive l’UNDP. I paesi che dipendono da modelli stranieri, infrastrutture cloud esterne e pipeline di dati altrui possono ottenere accesso alla tecnologia perdendo però il controllo pratico sugli standard, le protezioni e l’adattamento locale. Avere l’AI non equivale a governarla, ed è proprio la parte di governo, non quella di accesso, a determinare chi ne guadagna davvero.

Qui il rapporto tocca una contraddizione che vale la pena rendere esplicita. Gli stessi governi che parlano di sovranità digitale come priorità strategica sono spesso quelli più esposti al rischio descritto dall’UNDP: firmano contratti pluriennali con hyperscaler stranieri, adottano modelli sviluppati altrove, costruiscono la propria trasformazione digitale su infrastrutture di cui non controllano né il codice né i dati di addestramento. È l’ironia strutturale di questa fase: la retorica della sovranità cresce alla stessa velocità della dipendenza reale da un pugno di fornitori esteri, una dinamica già visibile nel dibattito europeo sull’AI open source come alternativa strategica.

Chi ha già vinto, e chi rischia di restare fuori

Il rapporto si concentra sull’Asia e il Pacifico, dove vive oltre il 55% della popolazione mondiale e dove ormai si concentra più della metà degli utenti AI globali. La Cina da sola detiene quasi il 70% dei brevetti AI globali, e nella regione sono nate oltre 3.100 nuove aziende AI finanziate in sei economie diverse. Le proiezioni parlano di un impatto potenzialmente enorme: fino a due punti percentuali in più di crescita annua del PIL regionale, un aumento di produttività fino al 5% in settori come sanità e finanza, quasi mille miliardi di dollari di PIL aggiuntivo nei prossimi dieci anni per le sole economie ASEAN.

Dietro questi numeri aggregati si nasconde una distribuzione tutt’altro che uniforme. Singapore, Corea del Sud e Cina investono in modo massiccio in infrastrutture e competenze AI, mentre altri paesi della stessa regione faticano ancora a garantire accesso digitale di base. Le donne restano il gruppo più esposto: i lavori che occupano hanno una probabilità quasi doppia di essere automatizzati rispetto a quelli occupati dagli uomini, e nel Sud asiatico le donne hanno una probabilità fino al 40% inferiore di possedere uno smartphone. Anche l’occupazione giovanile nei ruoli più esposti all’automazione è già in calo, in particolare nella fascia tra i 22 e i 25 anni, proprio quella in cui si costruiscono le prime esperienze professionali.

Le opportunità che il rapporto non nasconde

Il documento non è solo un catalogo di rischi. Racconta anche casi in cui l’AI ha già migliorato servizi pubblici concreti: a Bangkok la piattaforma Traffy Fondue ha gestito quasi 600.000 segnalazioni dei cittadini, velocizzando la risposta delle agenzie comunali ai problemi quotidiani. A Singapore, il servizio Moments of Life ha ridotto il tempo necessario ai nuovi genitori per sbrigare le pratiche burocratiche da circa 120 minuti a 15. A Pechino, i gemelli digitali urbani supportano la pianificazione e la gestione delle alluvioni. Sono esempi che mostrano come l’AI, quando applicata con infrastrutture adeguate, possa alleggerire davvero l’amministrazione pubblica, non solo promettere di farlo.

Il problema, spiega Philip Schellekens, capo economista UNDP per l’Asia e il Pacifico, è che “la linea di faglia centrale nell’era dell’AI è la capacità”: chi investe in competenze, potenza di calcolo e sistemi di governance solidi ne trae beneficio, gli altri rischiano di restare molto indietro. E la finestra per costruire quella capacità non è infinita: il digital divide globale che l’AI rischia di amplificare esisteva già prima dei modelli generativi, ma la velocità con cui l’AI cambia i rapporti di forza economici lascia molto meno tempo per recuperare terreno di quanto ne abbiano avuto le tecnologie delle generazioni precedenti.

Non mancano tentativi di correggere la rotta prima che il divario si consolidi. Iniziative come AIFOD, pensate per colmare il divario di accessibilità all’AI tra paesi sviluppati ed emergenti, mostrano che il problema è già sul radar di chi si occupa di cooperazione internazionale. Restano progetti pilota rispetto alla scala del fenomeno descritto dall’UNDP, ma indicano almeno che la finestra di intervento non si è ancora chiusa del tutto.

Un problema di governance, non solo di infrastrutture

Solo un numero limitato di paesi ha oggi una regolamentazione AI completa, e l’UNDP stima che entro il 2027 oltre il 40% delle violazioni di dati legate all’AI a livello globale potrebbe derivare proprio dall’uso improprio di sistemi generativi. È il tipo di lacuna che si allarga man mano che aumenta la diffusione della tecnologia, non che si restringe: più paesi adottano l’AI senza un quadro normativo solido, più cresce il numero di incidenti che quel quadro dovrebbe prevenire. La corsa alla regolamentazione, in questo scenario, non è un esercizio accademico ma una condizione necessaria perché i benefici descritti dal rapporto arrivino davvero a chi oggi ne è escluso.

Anche la stampa delle Nazioni Unite, che di solito riporta questo genere di documenti con toni istituzionali misurati, ha scelto di dare risalto al rapporto sottolineando la necessità di agire subito, non tra qualche anno quando i divari si saranno già consolidati. È un segnale che vale la pena notare: quando un’agenzia ONU accompagna un rapporto tecnico con un appello esplicito all’azione immediata, di solito significa che i dati interni sono più preoccupanti di quanto il linguaggio diplomatico lasci trasparire in pubblico.

Per l’Europa, e per l’Italia in particolare, la lezione del rapporto UNDP non riguarda solo i paesi a basso reddito. Riguarda anche economie mature che hanno costruito gran parte della propria infrastruttura AI su fornitori esterni, e che si trovano oggi a discutere di sovranità digitale partendo da una posizione di dipendenza già consolidata. Chi decide oggi le priorità di investimento pubblico in AI, competenze e infrastrutture di calcolo sta scegliendo, senza sempre dirlo apertamente, da che parte di questa nuova divergenza vuole trovarsi tra dieci anni.