Come misurare l'adozione tecnologica delle imprese spagnole: cosa rivela il capitale investito

Dire che un'azienda ha «adottato» una tecnologia può riferirsi a situazioni molto diverse: acquistare una licenza, provare uno strumento, usarlo regolarmente o integrarlo in processi che modificano la produzione. L'acquisto da solo non dimostra l'integrazione né permette di sapere se la tecnologia ha un effetto apprezzabile sull'attività.

Questa distinzione è importante per interpretare gli indicatori. Una cifra di capitale tecnologico descrive risorse associate a determinate categorie di attivi, mentre una misurazione dell'uso aziendale dovrebbe precisare quali organizzazioni contano come utenti e secondo quale definizione. Non sono misure intercambiabili: investimento e utilizzo abituale rispondono a domande diverse.

L’analisi di CaixaBank Research pubblicata il 13 febbraio 2020 studia la rilevanza economica del capitale associato alle nuove tecnologie in Spagna e in altri paesi avanzati. Misura lo stock di capitale tecnologico per ora lavorata, non la quota di imprese che utilizza l’intelligenza artificiale. Il suo contributo consiste nell’illustrare un modo per approssimare l’intensità tecnologica attraverso categorie di capitale più ampie.

Per approssimare la presenza di tecnologie emergenti, lo studio utilizza quattro categorie di capitale della base EU KLEMS: software e banche dati, ricerca e sviluppo, computer e attrezzature di telecomunicazione. Le combina e le mette in relazione con le ore lavorate. Il risultato si esprime in euro costanti del 2010 di capitale tecnologico per ora lavorata.

La scelta evita di presentare una cifra di uso dell'IA che i dati utilizzati non offrono. Nella impostazione dell'articolo, l'IA è troppo recente per disporre di una misura economica diretta comparabile; per questo, il capitale selezionato rappresenta un insieme più ampio di attivi che può contribuire a sviluppare o utilizzare tecnologie digitali. È un indicatore indiretto, non una misurazione di algoritmi installati, progetti in produzione o risultati aziendali.

Il denominatore cambia anche la lettura: capitale per ora lavorata non equivale alla spesa totale di un paese o settore. Permette di confrontare l'intensità relativa del capitale tecnologico in relazione al lavoro, ma non informa da solo sul numero di aziende che investono, sulla dimensione di ogni investimento né sulla sua redditività. Non determina nemmeno da solo il grado di utilizzo degli attivi contabilizzati.

Con i dati storici analizzati, CaixaBank Research posiziona la Spagna al di sotto di Stati Uniti, Francia e Germania in termini di capitale tecnologico per ora lavorata, pur sottolineando che la misura è cresciuta rapidamente in Spagna durante i due decenni esaminati. Il confronto descrive una traiettoria passata, non una garanzia di convergenza: l'articolo ipotizzava che la Spagna potesse avvicinarsi a Francia o Germania in circa dieci anni se le tendenze osservate fossero rimaste invariate.

Il confronto settoriale per la Spagna copre 31 rami dell'industria e dei servizi; lo studio esclude agricoltura e miniere da questo dettaglio. I suoi autori identificano differenze tra settori con livelli alti e medio-bassi di capitale tecnologico, e collegano i primi ad attività classificate da Eurostat come ad alta tecnologia o intensive in conoscenza. La media nazionale nasconde questa eterogeneità: l'indicatore non implica che tutte le attività adottino le tecnologie allo stesso ritmo.

Il testo avverte anche che la classificazione delle macchine può nascondere componenti tecnologici. A titolo di esempio, segnala che alcuni robot industriali sono contabilizzati all'interno di categorie generali di macchinari, non necessariamente nelle voci utilizzate per costruire il loro indicatore. Pertanto, un confronto basato su categorie contabili può rappresentare in modo incompleto tecnologie fisiche la cui funzione digitale non è identificata separatamente.

L'analisi di CaixaBank Research osserva il capitale tecnologico accumulato e lo mette in relazione con le ore lavorate; non misura direttamente quante aziende hanno incorporato una tecnologia nelle loro operazioni. Per questo, i suoi risultati non devono essere presentati come un tasso di adozione aziendale. Il tipo di dato delimita la conclusione: l'indicatore permette di parlare di intensità di capitale, non di uso dichiarato dalle aziende.

Lo studio non è nemmeno una previsione di mercato. Il suo confronto si basa su categorie di capitale e dati storici, mentre una proiezione su una tecnologia specifica può riferirsi a uno scenario futuro. Per mettere due cifre in contesto bisognerebbe verificare che condividano periodo, popolazione, definizione tecnologica e unità di misura; l'articolo del 2020, da solo, non permette di validare una previsione commerciale.

Nel leggere un'affermazione sull'adozione, è opportuno identificare cosa conta: organizzazioni, dipendenti, licenze, progetti, spesa o capitale accumulato. Importano anche l'anno di riferimento, i settori inclusi e se il dato distingue tra un test puntuale e l'uso abituale. Senza quella precisione, una cifra può descrivere un fenomeno diverso da quello che sembra misurare.

L'indicatore di capitale non permette di dedurre quale tecnologia dovrebbe acquistare una specifica PMI. Aiuta invece a capire una questione strutturale: la capacità tecnologica di un'economia dipende dall'investimento in attivi complementari, come software, dati, attrezzature e R&S, e questa capacità non si distribuisce uniformemente tra i settori. La decisione aziendale deve partire dal processo che si vuole migliorare, non da una lista di tendenze.

Una ricerca del 2025 dell'Università di Valencia basata su 30 interviste a imprese della Comunità Valenciana che utilizzano l'IA esamina come passano dall'intenzione alla pratica e quali frizioni organizzative emergono. Per il suo metodo e ambito, apporta esperienze qualitative, non una stima della proporzione di aziende spagnole che adotta l'IA. L'integrazione organizzativa e la presenza di capitale sono questioni diverse.

Per decidere se provare una soluzione, una PMI può porsi domande concrete: quale compito cambia?, quali dati richiede?, con quale sistema esistente deve connettersi?, chi si assume la responsabilità del suo uso e manutenzione? Un test limitato può apportare informazioni pratiche su compatibilità e costi. Non dimostra, di per sé, che la soluzione verrà integrata su larga scala né che i suoi risultati si ripeteranno in altre aziende.

Il lavoro di CaixaBank Research utilizza EU KLEMS e confronta categorie di capitale con dati storici. I suoi risultati descrivono differenze nell'intensità di capitale e tendenze del periodo studiato, ma non misurano direttamente l'adozione dell'IA. Per valutare l'impatto di un investimento sulla produttività bisognerebbe mettere in relazione entrambe le variabili con un metodo adeguato, cosa diversa dall'osservare l'evoluzione del capitale per ora lavorata.

Ci sono anche limiti di copertura: il dettaglio settoriale citato include industria e servizi, non agricoltura né miniere, e la classificazione contabile non identifica sempre con precisione gli attivi tecnologici. L'indicatore aggregato può variare per composizione settoriale e per la forma in cui si registra il capitale. Inoltre, il dato per ora lavorata non equivale a una misurazione diretta dell'uso aziendale di una tecnologia.

La conclusione utile è limitata: l'analisi documenta che il capitale associato alle tecnologie digitali ha guadagnato rilevanza in Spagna nel periodo osservato e che il suo peso differisce tra paesi e settori. Per parlare di adozione aziendale attuale servono dati di uso con una data di riferimento chiara. Capitale, uso abituale e risultati sono livelli diversi; distinguerli evita di trasformare investimento o aspettativa in un'affermazione su un'implementazione generalizzata.