IA vs Secular Stagnation

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“ […] evitare che singole aziende acquisiscano grandi banche dati e algoritmi specifici, alle politiche che incoraggino la trasparenza e la condivisione delle banche dati, pubbliche e private.” (http://www.ilsole24ore.com/art/impresa-e-territori/2017-11-14/non-ci-sara-robocalypse-224731.shtml?uuid=AEMWLABD)

La questione della proprietà dei dati e dell’utilizzo degli stessi per finalità previsionali risulta essere al centro delle attività orientate alla costruzione di mercati dei dati. Il data market building tuttavia è un processo conclusivo, concordato, e sostenuto dalle politiche economiche rispetto all’amministrazione dei dati nella condizione attuale di mancanza di infrastrutture di scambio dei dati. Le imprese in grado di utilizzare i dati hanno dei vantaggi competitivi enormi in grado sia di performare una sorta di knowledge economy, sia di realizzare delle attività di speculazione sui dati.

Infinite derivative data theory. I dati possono essere utilizzati in modo quasi infinito. La mancanza di una corruzione dei dati aumenta la capacità di elaborazione dei dati. Tuttavia i processi di acquisizione dei dati pongono delle questioni giuridiche afferenti la tutela e la difesa del consumatore ancora assenti nel dibattito pubblico. Le forze politiche sembrano essere prive di interesse nei confronti della capacità di difendere i dati come elemento costitutivo dei diritti della personalità per la capacità sintetica di rappresentare la vita delle persone nelle varie manifestazioni delle preferenze individuali. Inoltre la capacità di estrarre informazioni dai dati è infinita per la capacità di mixare informazioni implicite con informazioni esplicite. Il dato è sia self evident sia oggetto di mining ovvero oggetto di indagini per estrarre il contenuto informativo necessario all’analisi e alla previsione del fenomeno economico utilizzato. La stragrande maggioranza delle informazioni estratte dai dati risulta essere prodotta per motivazioni extra-economiche e afferenti la sfera sociale, ludica oppure utilità di carattere anche culturale ed istituzionale. L’analisi dei dati può consentire di realizzare una delle aspirazioni da sempre presenti nell’economia ovvero la creazione di trade offs monetari applicati a scelte realizzate per motivazioni extra-monetarie. Il risultato può consentire alle imprese una valutazione attenta della capacità di spesa potenziale e reale dei customers, una analisi dei competitors ed in una ottica di impresa snella può anche avere un impatto positivo sulla supply chain e sulla produzione del tipo just in time. Inoltre la capacità previsionale può essere incrementata attraverso il matching di dati caratterizzati dalla dimensione “big” per il fatto di essere quasi esaustivi in modo completo del fenomeno in oggetto. Il fenomeno economico viene catturato in modo quasi completo rispetto alla dimensione reale. I dati quindi possono essere utilizzati e oggetto di una funzione produttive derivativa ed infinita senza perdere le connotazioni informative, le caratteristiche semantiche, la capacità di generare senso in presenza di una capacità ermeneutica generata dagli algoritmi previsionali. Tuttavia la capacità di realizzare delle previsioni dipende anche dalla teoria sottostante. Gli algoritmi talvolta sono privi di una capacità ermeneutica, ovvero di una struttura in grado di dare senso mediante una forma di storytelling, di metanarrazione. La metanarrazione è invece possibile in uno scenario caratterizzato dalla capacità degli algoritmi di predire sia le grandezze statistiche fondamentali in grado di sintetizzare il complesso delle regressioni e delle correlazioni, sia anche di offrire un racconto in grado di aprire i dati alla capacità cognitiva degli utenti utilizzatori.

Il marketing è in genere la funzione aziendale individuata per procedere alla costruzione di storie di senso aventi una capacità ermeneutica dei dati. Tuttavia, poiché i dati fanno spesso riferimento a delle grandezze di carattere extra-monetario allora occorre anche fare anche utilizzare degli strumenti di carattere sociologico, antropologico.

Rubber data barons. La capacità di organizzazione dei mercati competitivi afferenti i dati risulta essere abbastanza ridotta. Il mercato dei dati sembra essere caratterizzato da una dimensione predatoria richiamante in parte le dinamiche dei robber barons ovvero di quegli imprenditori che acquisirono il controllo privato di beni di utilità pubblica essenziali per lo sviluppo dell’economia negli Stati Uniti con la costruzione di monopoli ed oligopoli nel settore delle ferrovie, dei trasporti, del petrolio. I Rubber Data Barons possono amministrare il mercato dei dati in misura monopolistica ed oligopolistica con dei vantaggi sia nei confronti della concorrenza, ma anche con una dimensione di pervasività nei confronti delle persone aventi partecipanti in modo involontario alla produzione di dati oggetto di funzioni di utilità delle imprese massimizzanti il profitto. Il mercato dei dati quindi richiede un intervento di policy, di regolamentazione in grado di mettere ordine e di garantire e tutelare i diritti dei consumatori produttori di dati attraverso l’utilizzo di internet, dei computer e delle app. Il problema del controllo e della tutela dei diritti diventa rilevante soprattutto con riferimento alle persone ed acquisisce invece un ruolo marginale nel contesto dei dati sviluppati in ambito industriale. La creazione di mercati monopolistici dei dati può comportare anche un profilo pubblico e introdurre delle limitazioni nel processo di integrazione della globalizzazioni. Gli stati e le nazioni hanno delle politiche differenziate con riferimento alla integrazione dei sistemi informativi. La creazione di una istituzione globale rivolta alla tutela dei diritti delle persone in ambito informativo può avere un impatto positivo sull’eliminazione delle barriere normative esistenti tra i vari paesi con riferimento allo scambio di informazioni.

Influenzare le scelte di portafoglio degli utenti. Le imprese operanti nel mercato monopolistico hanno una capacità molto elevata di procedere ad influenzare il portafoglio degli utenti. Le imprese possono offrire nei confronti degli utenti le opzioni desiderate dai consumatori attraverso l’analisi delle storie di acquisto e con il matching di dati provenienti da fonti differenziate. Le imprese possono quindi entrare nel portafoglio dei consumatori e facilitare il processo di incontro tra la domanda e l’offerta attraverso l’estrazione del prezzo di riserva dal singolo consumatore per ciascuna transazione posta in essere. Le scelte di portafoglio degli utenti risultano quindi orientate dall’offerta. La componente dell’acquisto compulsivo ed impulsivo può essere orientata a crescere mediante l’offerta di beni aventi la capacità massima di soddisfare l’aspettativa di acquisto del consumatore.

L’intelligenza artificiale e l’impatto basso su Pil. L’intelligenza artificiale sembra avere un risultato basso sulla capacità di produzione di valore aggiunto. IL prodotto interno lordo dei paesi occidentali risulta essere avvitato nella condizione della stagnazione secolare. La capacità stessa di utilizzare l’espressione Quarta Rivoluzione Industriale risulta essere ridotta per la mancanza di un impatto sul PIL significativo come per esempio quello verificatosi nelle altre vere rivoluzioni industriali in grado di cambiare in modo strutturale la vita delle persone attraverso la chimica, la meccanica, l’elettricità. L’Intelligenza Artificiale, con le questioni connesse al machine learning e al deep learning rischiano di avere un impatto di efficientamento del sistema della produzione industriale in un contesto globale di trasferimento di capitale tecnologico nei paesi asiatici. Forse le aspettative sull’intelligenza artificiale sono state troppo elevate, forse esistono delle economie potenziali in senso schumpeteriano da sviluppare per il tramite dell’esercizio dell’attività di innovazione. Tuttavia poiché il numero delle persone impiegate nei processi innovativi risulta essere ridotto è probabile una svolta elitista dell’intelligenza artificiale con impatti bassi e nulli sul prodotto interno lordo della popolazione. La Quarta Rivoluzione Industriale per essere tale deve mostrare di porre fine alla “Secular Stagnation”. Tuttavia fino a quando i tassi di crescita del prodotto interno lordo saranno bassi allora la Quarta Rivoluzione Industriale con il suo armamentario di IA, deep learning e machine learnig rischia di essere solo un processo di ristrutturazione del settore industriale disponibile per imprese aventi una sensibilità elevata all’innovazione.

La soluzione istituzionale al gap tra innovazione tecnologica e prodotto interno lordo. Una soluzione istituzionale potrebbe comportare un potenziamento delle connessioni tra le forme innovative della Quarta Rivoluzione Industriale e le imprese e le pubbliche amministrazioni considerate anche sotto il punto di vista istituzionale ed organizzativo ovvero tali da indurre a forme nuove di utilizzazione dei fattori produttivi, di contabilizzazione, e di orientamento di politica economica volta alla risoluzione del fallimento di mercato esistente tra i possessori di capitale tecnologico e i soggetti richiedenti innovazioni.