Un esercizio di scenario entro il 2028
Nel febbraio 2026 Citrini Research ha pubblicato un’analisi dal titolo “The 2028 Global Intelligence Crisis”.
Gli autori chiariscono fin dalle prime righe che non si tratta di una previsione ma di uno scenario ipotetico costruito per esplorare un rischio poco discusso; anche se, a dire il vero, è l’ultimo di una lunga serie.
L’assunto di partenza è semplice: cosa accadrebbe se l’attuale entusiasmo sull’intelligenza artificiale fosse corretto, ma producesse effetti macroeconomici destabilizzanti?
La spirale dell’intelligenza abbondante
Secondo Citrini Research, il punto centrale non è la tecnologia in sé, ma la dinamica economica che potrebbe innescarsi.
L’ipotesi è quella di un circuito auto-rinforzante: miglioramento dell’AI → riduzione del lavoro umano → aumento degli investimenti in AI → ulteriore riduzione del lavoro umano.
Gli autori parlano esplicitamente di un “feedback loop with no natural brake”, un meccanismo privo di freni naturali.
Il nodo critico riguarda il lavoro white-collar. Secondo l’analisi, negli Stati Uniti i lavoratori qualificati rappresentano circa metà dell’occupazione e generano una quota dominante della spesa discrezionale. Una compressione strutturale dei loro redditi non avrebbe solo effetti occupazionali, ma impatterebbe direttamente la domanda aggregata.
Nei primi anni noi verremmo rilegati a lavori umili: autisti Uber, badanti, ovvero quelle cose che l’AI ancora non riesce a fare. Successivamente, chi lo sa, magari verremo sostituiti anche in quei contesti.
Un processo già innescato.
Per rendere concreta l’ipotesi, gli autori citano un esempio concreto: una ex dipendente di Salesforce che, dopo essere stata sostituita da strumenti di intelligenza artificiale in ambito commerciale, si ritrova a guidare per Uber. Non è un caso isolato ma un’immagine volutamente provocatoria per descrivere la possibile “downward mobility” dei lavoratori qualificati. Come riportato nell’analisi, si tratterebbe di un passaggio da occupazioni ad alta produttività e alto reddito a lavori a bassa barriera d’ingresso e minore potere contrattuale
Dalla disruption settoriale al rischio finanziario
Nella prima fase, il mercato potrebbe interpretare l’impatto dell’AI come un problema confinato al settore software. Tuttavia, secondo Citrini Research, la trasmissione potrebbe estendersi al credito privato e ai leveraged buyout tecnologici costruiti su ipotesi di crescita ricorrente dei ricavi.
L’analisi utilizza un’espressione significativa: una “daisy chain of correlated bets on white collar productivity growth”, una catena di scommesse correlate sulla produttività dei lavoratori qualificati.
In questo scenario, i default non resterebbero isolati ma colpirebbero veicoli di private credit, assicurazioni e strutture finanziarie che negli ultimi anni hanno assorbito una quota crescente di rischio fuori dal sistema bancario tradizionale.
La questione mutui: il rischio nei prestiti “prime”
Uno dei passaggi più delicati dell’analisi riguarda il mercato immobiliare.
Oggi il problema non sarebbe rappresentato da mutui subprime concessi a soggetti fragili, come nel 2008. Al contrario, il rischio riguarderebbe mutui “prime” concessi a redditi elevati e solidi al momento dell’erogazione.
La domanda posta dagli autori è provocatoria: i mutui prime sono ancora “money good” se le prospettive di reddito strutturale cambiano?
La differenza rispetto al 2008, secondo questa impostazione, è che i prestiti sarebbero stati solidi al momento dell’origine, ma verrebbero messi sotto pressione da un contesto economico trasformato successivamente dall’automazione.
Il nodo fiscale e la quota lavoro nel PIL
Un ulteriore elemento evidenziato riguarda la struttura delle entrate pubbliche.
Secondo Citrini Research, la base fiscale degli Stati Uniti è in larga misura fondata sulla tassazione del lavoro umano. Se la quota lavoro nel PIL si riduce in modo marcato e la produttività si concentra nel capitale e nell’infrastruttura di calcolo, le entrate fiscali potrebbero contrarsi proprio mentre aumentano le esigenze di sostegno ai redditi.
Gli autori sottolineano che la quota del lavoro sul PIL, in calo da decenni, avrebbe subito un’accelerazione discendente negli ultimi anni nello scenario ipotizzato.
Non si tratta, in questa ricostruzione, di un semplice ciclo economico negativo, ma di un cambiamento nella distribuzione primaria del reddito.
Riprezzamento, non necessariamente collasso
Secondo questa lettura non si tratterebbe quindi di una recessione ciclica tradizionale – da cui storicamente è sempre stato possibile uscire con il tempo – ma di una sostituzione strutturale di capitale umano.
Siamo all’inizio di un nuovo secolo e timori simili hanno accompagnato ogni grande trasformazione tecnologica: dall’introduzione della macchina a vapore fino alla prima e alla seconda rivoluzione industriale. Anche allora la paura dominante era che le macchine avrebbero sottratto lavoro all’uomo. Nel tempo, tuttavia, l’economia ha assorbito l’innovazione creando nuove professioni e nuovi equilibri.
La differenza percepita oggi è nella natura dello strumento. Le macchine del secolo scorso erano fisiche, circoscritte, disattivabili. L’intelligenza artificiale è infrastruttura diffusa, integrata nei processi decisionali, nei sistemi informativi, nella finanza, nella logistica.
Il parallelo che viene spontaneo è con I, Robot, diretto da Alex Proyas e ispirato ai racconti di Isaac Asimov. Nel film le macchine non si ribellano in modo disordinato; vengono centralizzate sotto il controllo dell’AI VIKI, che rielabora le Tre Leggi della Robotica e conclude che, per proteggere l’umanità, sia necessario limitarne la libertà.
La tensione narrativa si fonda sull’angoscia dell’impossibilità pratica di fermare il sistema: l’intelligenza artificiale prende il controllo della rete e rende inefficaci i tentativi di disattivazione. Non è la ribellione violenta a generare inquietudine, ma la perdita graduale del controllo.
Trasposto sul piano economico, uno scenario di sostituzione strutturale del lavoro qualificato potrebbe produrre un lungo periodo di riaggiustamento dei prezzi degli asset. In tale contesto, è plausibile attendersi una volatilità più elevata sui mercati finanziari, con fasi di repricing rapide e talvolta disordinate. In un ambiente simile, la gestione del rischio diventerebbe un elemento ancora più centrale nella costruzione dei portafogli.
Dal punto di vista istituzionale, l’unico contrappeso realistico potrebbe essere rappresentato da forme di coordinamento regolamentare internazionale: limitazioni all’uso dell’AI in determinati ambiti critici oppure meccanismi di redistribuzione e sostegno ai redditi in presenza di sostituzione tecnologica accelerata.
Resta il fatto che la storia economica insegna che le transizioni tecnologiche non sono lineari. Il punto non è stabilire se l’AI distruggerà o meno occupazione in modo permanente, ma comprendere che il processo di adattamento potrebbe non essere privo di frizioni, né per l’economia reale né per i mercati finanziari.
Disclaimer: Il presente contenuto ha finalità esclusivamente informative e non costituisce sollecitazione al pubblico risparmio né raccomandazione personalizzata di investimento. Ogni decisione deve essere valutata in autonomia alla luce della propria situazione patrimoniale e del proprio profilo di rischio.
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