Prevedere l’andamento dell’ecomomia con l’Ia: dall’Italia un modello destinato a impattare nel mondo

Un modello avanzato di intelligenza artificiale, sviluppato dal professor Marco Mele (nella foto), economista e Amministratore unico della SFBM, dal professor Cosimo Magazzino, Università degli Studi Roma Tre e dal professor Mihai Mutascu, della West University di Timisoara (Romania), capace di prevedere il tasso di disoccupazione in 23 Paesi tecnologicamente avanzati, tra il 1998 e il 2016.
Il metodo, appena pubblicato sul prestigioso Journal of Policy Modeling, si è avvalso dell’utilizzo di reti neurali artificiali, una tecnologia di apprendimento automatico che imita il funzionamento del cervello umano, con risultati che dimostrano l’alta affidabilità e precisione di tale sistema nell’anticipare le variazioni del tasso di disoccupazione nelle economie sviluppate e ad alta tecnologia. Un modello che potrebbe essere un importante strumento per gli economisti e per i decisori pubblici.
Lo studio evidenzia come alcuni fattori economici influenzino maggiormente il tasso di disoccupazione: il PIL, la produttività del lavoro, la crescita della popolazione e l’innovazione nell’IA sono le principali determinanti, mentre l’inflazione, gli Investimenti Diretti Esteri hanno un impatto secondario. In particolare, la crescita economica basata sull’innovazione e l’automazione sembra favorire la creazione di posti di lavoro, purché supportata da un’adeguata crescita demografica. Il metodo sviluppato, vista la sua capacità di catturare relazioni complesse e non lineari tra variabili economiche e tassi di disoccupazione, potrebbe essere strumento prezioso per i decisori pubblici che necessitano di previsioni precise ed affidabili per elaborare strategie efficaci. Emerge con chiarezza, da questa ricerca, l’importanza di supportare l’innovazione nell’IA e i miglioramenti della produttività come fattori principali della stabilità occupazionale; risulta quindi fondamentale che i governi investano nell’innovazione tecnologica e nella formazione della forza lavoro per adattarsi ai cambiamenti del mercato del lavoro. Il modello suggerisce inoltre che gli strumenti politici tradizionali come le politiche monetarie e fiscali potrebbero essere meno efficaci in economie tecnologicamente avanzate, indicando l’opportunità di utilizzare nuovi approcci che diano maggior peso allo sviluppo tecnologico e all’adattamento della forza lavoro. Il modello di previsione basato sull’IA potrebbe, in sintesi, essere utilizzato con successo per anticipare le fluttuazioni della disoccupazione e sviluppare strategie efficaci per mitigare eventuali crisi occupazionali. In un mondo sempre più guidato dall’automazione e dall’IA, strumenti di previsione avanzati come questo possono aiutare a creare un mercato del lavoro più stabile e resiliente.