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Perché le economie emergenti stanno abbracciando l’intelligenza artificiale MICHAEL SPENCE (da Project Syndicate, 10 novembre 2025)
Nov 10, 2025
Why Emerging Economies Are Embracing AI
MILAN – During a recent trip to Kazakhstan, I was struck by people’s enthusiasm for AI. Virtually everyone I encountered – including academics, policymakers, and entrepreneurs – seemed convinced that the technology will help solve thorny challenges, from diversifying the economy away from dependence on natural resources to expanding access to critical services, particularly for remote populations. I had expected the diffusion of knowledge about AI to be slower, but perhaps their positivity should not have surprised me. After all, the rapid development of AI implies important opportunities for emerging economies.
As the latest United Nations Human Development Report showed, emerging-economy populations are not only well aware of these opportunities, but are also more optimistic about the technology than their developed-economy counterparts. In advanced economies, conversations about AI tend to turn immediately to fears of excessive automation, job losses, and labor-market disruption. Emerging-economy populations also worry that AI will bring a wave of automation, but they anticipate even more augmentation and human-machine collaboration.
One might be tempted to highlight the risk of an “AI digital divide,” with high-income countries benefiting disproportionately from the technology, and low- and middle-income countries falling further behind. But such concerns focus on one dimension of the AI revolution: the development of an expanding set of powerful tools to be deployed, say, to advance scientific discovery, increase productivity, generate new products and services, or automate (via agents) complex tasks that involve planning, sequencing, and integration of steps. Since few countries can fulfill the associated requirements regarding scale, investment, and infrastructure, such activities are currently taking place largely in the United States and China.
But model-building is not the only game in town. The AI revolution also entails the querying, adaptation, fine-tuning, and deployment of existing tools to solve context-specific problems and accelerate learning. The costs of these activities are much lower, and with the expansion of open-source models – many developed in China – they will continue to decline. As a result, the field is wide open for innovation across a broad range of countries.
While this dimension of the AI revolution is far more accessible, it does require some basic infrastructure, especially a reliable electricity supply and mobile internet connectivity. Accessibility is key: you need fast internet and affordable data plans, not least to ensure that you are generating the data that fuel many of the most significant AI applications and use cases. To make a difference, these data must be mobile and shared, so well-designed regulatory structures, which allow for secure data mobility (subject to individual permission or control), are also essential. India’s Unified Payments Interface, which facilitates secure payments and financial-data exchanges, offers a useful model.
Once these conditions are in place – and, in many emerging economies, they already are – the possibilities for implementing digital and AI-powered solutions are virtually endless. Such solutions include, for starters, financial services for previously underserved people and businesses.
For people with limited assets, virtually no accessible financial or commercial track record, and, in some cases, limited documentation, accessing financing through traditional channels is prohibitively expensive or simply impossible. But digital tools now offer affordable means to close these information gaps. As the cash economy gives way to digital payment systems, and households and small businesses acquire bank accounts and wallets, the accumulation of data, if well-managed, will solve the anonymity problem.
AI-driven credit assessment can then underpin sustainable, scalable, and profitable versions of microcredit, enabling businesses to grow and hire more people. Meanwhile, e-commerce platforms give small businesses access to a larger and, with the help of AI, more addressable market, thereby supporting yet more growth, dynamism, and, potentially, innovation.
Such opportunities are not limited to finance and commerce. In health care and education, digital applications, many powered by AI, are used to expand access to services, particularly for those who do not live in or near high-density service areas.
AI can also support and accelerate the acquisition of knowledge and skills – the basis of human capital – such as through digital learning assistants. Sustained improvement in human capital is a key ingredient in all successful development stories. Not everyone can access a classroom or tutor, but with the right infrastructure, anyone can talk to a generative-AI model that has read and, on some level, understood the vast digital literature that exists in every field and language. This would have direct effects on productivity, growth, and development.
Moreover, in certain workplaces, AI can cut down on training time and increase worker productivity. Consider customer service: AI assistants can deliver curated guidance, based on accumulated experience, to inexperienced human agents, thereby accelerating the learning process and enabling agents to deliver better support early. This effect can be achieved in a wide range of jobs and sectors, from nursing to software development.
Emerging economies might not lead the way in building AI models, but they can use the technology to advance their economic- and social-development goals. Fortunately, this is not lost on them. It is exactly what they intend to do.
Perché le economie emergenti stanno abbracciando l’intelligenza artificiale
MILANO – Durante un recente viaggio in Kazakistan, sono rimasto colpito dall’entusiasmo della gente per l’IA. Praticamente tutti quelli che ho incontrato – accademici, politici e imprenditori inclusi – sembravano convinti che la tecnologia contribuirà a risolvere sfide spinose, dalla diversificazione dell’economia, allontanandola dalla dipendenza dalle risorse naturali, all’ampliamento dell’accesso a servizi essenziali, in particolare per le popolazioni remote. Mi aspettavo che la diffusione delle conoscenze sull’IA fosse più lenta, ma forse la loro positività non avrebbe dovuto sorprendermi. Dopotutto, il rapido sviluppo dell’IA implica importanti opportunità per le economie emergenti.
Come ha mostrato l’ultimo Rapporto delle Nazioni Unite sullo Sviluppo Umano , le popolazioni delle economie emergenti non solo sono ben consapevoli di queste opportunità, ma sono anche più ottimiste riguardo alla tecnologia rispetto alle loro controparti delle economie sviluppate. Nelle economie avanzate, le conversazioni sull’IA tendono a concentrarsi immediatamente sui timori di un’eccessiva automazione, sulla perdita di posti di lavoro e sulla perturbazione del mercato del lavoro. Anche le popolazioni delle economie emergenti temono che l’IA porterà un’ondata di automazione, ma prevedono un’ulteriore crescita e una maggiore collaborazione uomo-macchina.
Si potrebbe essere tentati di evidenziare il rischio di un “divario digitale dell’IA”, con i paesi ad alto reddito che beneficiano in modo sproporzionato della tecnologia e i paesi a basso e medio reddito che restano ulteriormente indietro. Ma tali preoccupazioni si concentrano su una dimensione della rivoluzione dell’IA: lo sviluppo di un complesso crescente di potenti strumenti da impiegare, ad esempio, per far progredire la scoperta scientifica, aumentare la produttività, generare nuovi prodotti e servizi o automatizzare (tramite agenti) attività complesse che implicano pianificazione, sequenziamento e integrazione di fasi. Poiché pochi paesi sono in grado di soddisfare i requisiti associati in termini di scala, investimenti e infrastrutture, tali attività si svolgono attualmente principalmente negli Stati Uniti e in Cina.
Ma la costruzione di modelli non è l’unica attività in gioco. La rivoluzione dell’intelligenza artificiale comporta anche l’interrogazione, l’adattamento, la messa a punto e l’implementazione di strumenti esistenti per risolvere problemi specifici del contesto e accelerare l’apprendimento. I costi di queste attività sono molto più bassi e, con l’espansione dei modelli aperti a chiunque – molti sviluppati in Cina – continueranno a diminuire. Di conseguenza, il campo è ampiamente aperto all’innovazione in un’ampia gamma di paesi.
Sebbene questa dimensione della rivoluzione dell’IA sia molto più accessibile, richiede comunque un’infrastruttura di base, in particolare una fornitura elettrica affidabile e una connettività Internet mobile. L’accessibilità è fondamentale: sono necessari una connessione Internet veloce e piani dati accessibili, anche per garantire la generazione dei dati che alimentano molte delle applicazioni e dei casi d’uso più significativi dell’IA. Per fare la differenza, questi dati devono essere mobili e condivisi, quindi sono essenziali anche strutture normative ben progettate, che consentano una mobilità sicura dei dati (soggetta a autorizzazione o controllo individuale). L’Unified Payments Interface dell’India, che facilita i pagamenti sicuri e gli scambi di dati finanziari, offre un modello utile.
Una volta che queste condizioni saranno soddisfatte – e in molte economie emergenti lo sono già – le possibilità di implementare soluzioni digitali e basate sull’intelligenza artificiale saranno praticamente infinite. Tali soluzioni includono, per cominciare, servizi finanziari per persone e aziende precedentemente svantaggiate.
Per le persone con risorse limitate, una storia finanziaria o commerciale praticamente inesistente e, in alcuni casi, una documentazione limitata, accedere ai finanziamenti attraverso i canali tradizionali è proibitivo o semplicemente impossibile. Ma gli strumenti digitali offrono ora mezzi accessibili per colmare queste lacune informative. Con la progressiva ascesa dell’economia basata sul contante verso i sistemi di pagamento digitali e l’acquisizione di conti bancari e portafogli elettronici da parte di famiglie e piccole imprese, l’accumulo di dati, se ben gestito, risolverà il problema dell’anonimato.
La valutazione del merito creditizio basata sull’intelligenza artificiale può quindi supportare versioni sostenibili, scalabili e redditizie del microcredito, consentendo alle aziende di crescere e assumere più personale. Nel frattempo, le piattaforme di e-commerce offrono alle piccole imprese l’accesso a un mercato più ampio e, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, più accessibile, supportando così ancora più crescita, dinamismo e, potenzialmente, innovazione.
Tali opportunità non si limitano alla finanza e al commercio. Anche nell’assistenza sanitaria e nell’istruzione, le applicazioni digitali, molte delle quali basate sull’intelligenza artificiale, vengono utilizzate per ampliare l’accesso ai servizi, in particolare per coloro che non vivono in aree ad alta densità di servizi o nelle loro vicinanze.
L’intelligenza artificiale può anche supportare e accelerare l’acquisizione di conoscenze e competenze – la base del capitale umano – ad esempio attraverso assistenti digitali per l’apprendimento. Il miglioramento continuo del capitale umano è un ingrediente chiave per tutte le storie di sviluppo di successo. Non tutti hanno accesso a un’aula o a un tutor, ma con la giusta infrastruttura, chiunque può dialogare con un modello di intelligenza artificiale generativa che abbia letto e, in un certo senso, compreso la vasta letteratura digitale esistente in ogni campo e lingua. Ciò avrebbe effetti diretti su produttività, crescita e sviluppo.
Inoltre, in alcuni luoghi di lavoro, l’intelligenza artificiale può ridurre i tempi di formazione e aumentare la produttività dei lavoratori. Si pensi al servizio clienti: gli assistenti IA possono fornire una guida personalizzata, basata sull’esperienza accumulata, ad agenti umani inesperti, accelerando così il processo di apprendimento e consentendo agli agenti di fornire un supporto migliore e più tempestivo. Questo effetto può essere ottenuto in un’ampia gamma di lavori e settori, dall’assistenza infermieristica allo sviluppo del software.
Le economie emergenti potrebbero non essere all’avanguardia nella creazione di modelli di intelligenza artificiale, ma possono utilizzare la tecnologia per promuovere i propri obiettivi di sviluppo economico e sociale. Fortunatamente, questo non è un obiettivo che sfugge loro. È esattamente ciò che intendono fare.
By mm
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