Le nuove geografie dell’intelligenza artificiale

Come la diffusione dell’AI sta ridisegnando il mondo, ampliando divari e creando inedite traiettorie di crescita

L’intelligenza artificiale non si sta diffondendo come una semplice tecnologia, ma come una forza trasformativa capace di imprimere un’accelerazione storica alle economie e alle società. Il documento internazionale (Microsoft | AI Economy Institute (2025), Al Diffusion Report: Where Al is most used, developed, and built) di cui si è preso visione mostra con nettezza che non stiamo assistendo a una distribuzione omogenea: l’AI si sta affermando a velocità mai osservata nella storia delle innovazioni, ma con gradienti profondamente differenti tra Paesi, regioni e interi continenti. Questa asimmetria non è un fenomeno superficiale: ridefinisce le opportunità economiche, modifica l’accesso al lavoro qualificato, influenza la cultura digitale delle popolazioni e determina il grado di “partecipazione” al futuro tecnologico globale. È una nuova geografia del potere, fatta non soltanto di infrastrutture e capitali, ma di alfabetizzazione, linguaggi, capacità industriali e densità di dati.

Il primo elemento che colpisce è la velocità. In meno di tre anni, oltre un miliardo di persone ha utilizzato sistemi di AI generativa, segnando una curva di adozione persino più rapida di quella registrata per internet o per lo smartphone. Paesi come Emirati Arabi Uniti, Singapore, Irlanda, Norvegia e Stati Uniti mostrano tassi di adozione dell’AI che superano il 50 per cento della popolazione connessa, come evidenziato nei dati comparativi presenti a pagina 19 del documento. All’estremo opposto, vaste aree dell’Africa sub-sahariana, del Sud-Est asiatico e dell’America Latina restano ancorate a livelli inferiori al 10 per cento. Questa divergenza rappresenta un nuovo indicatore della capacità di un sistema-Paese di generare valore, attrarre investimenti e rigenerare i propri modelli di sviluppo.

La velocità, tuttavia, è solo una parte della storia. Il rapporto evidenzia che l’adozione dell’AI dipende in modo diretto da quattro “condizioni abilitanti”: elettricità affidabile, connessione internet, infrastrutture di data center e competenze digitali. A pagina 7 si trova una rappresentazione visuale estremamente chiara del fenomeno: la base della piramide è la popolazione mondiale (8,1 miliardi), ma solo una parte ha accesso all’elettricità, una porzione ancora più ridotta a Internet, un gruppo ancora minore a data center prossimi, e infine una frazione relativamente piccola possiede competenze digitali adeguate per utilizzare strumenti avanzati di AI. Questa progressiva selezione restringe in modo drastico il bacino reale di persone che possono partecipare all’economia dell’intelligenza artificiale.

Il documento mette inoltre in luce un fattore spesso ignorato nei dibattiti europei: il ruolo della lingua. L’AI è una tecnologia che si nutre di testi, audio, immagini e conversazioni. Se una lingua produce molti contenuti, i suoi parlanti saranno rappresentati nei dataset; se la produzione è scarsa, la qualità dei modelli in quella lingua sarà inevitabilmente inferiore. Pagina 12 e 13 del file mostrano come l’inglese rappresenti da solo oltre la metà del contenuto testuale utilizzato nei modelli, mentre lingue parlate da decine di milioni di persone – come hindi, bengalese, swahili o yoruba – sono quasi del tutto assenti. Le implicazioni sono profonde: non si tratta solo di accesso a una tecnologia, ma di un nuovo asse di disuguaglianza culturale, dove alcune comunità linguistiche rischiano di diventare invisibili nell’ecosistema informativo che alimenta l’intelligenza artificiale.

Sul piano economico, la correlazione tra ricchezza nazionale e utilizzo dell’AI è evidente. Le mappe delle pagine 5 e 19 mostrano con precisione che la diffusione dell’AI cresce con il PIL pro capite, e che il “Nord globale” appare stabilmente in vantaggio rispetto al “Sud globale”. Questa relazione, tuttavia, non è meccanica: alcuni Paesi emergenti, come Emirati Arabi Uniti e Singapore, hanno adottato strategie proattive che dimostrano come la politica pubblica possa accelerare la diffusione dell’AI ben oltre ciò che spiegherebbero i soli indicatori economici. Dove si investe in data center, educazione tecnica, ricerca applicata e attrazione di talenti, l’AI si radica più rapidamente, generando un vantaggio competitivo che può diventare strutturale.

Sul piano industriale la differenza più rilevante riguarda la localizzazione dei data center avanzati e delle capacità computazionali necessarie all’addestramento dei modelli. La mappa di pagina 9 è eloquente: Stati Uniti ed Europa concentrano la maggior parte delle regioni di data center, mentre l’Africa e molte aree dell’Asia meridionale restano quasi completamente escluse. Questo significa che la possibilità di progettare, addestrare e distribuire modelli proprietari resta nelle mani di pochi attori globali, con effetti a cascata sulla capacità di un Paese di sviluppare soluzioni autonome. Non è solo un tema di potenza di calcolo, ma di sovranità tecnologica.

Lo scenario culturale è forse il più sottovalutato. La diffusione dell’AI non modifica soltanto i processi produttivi, ma la nostra relazione con l’informazione, con il lavoro cognitivo e con l’idea stessa di competenza. Nelle società ad alta adozione, l’AI sta diventando un intermediario epistemico: filtra, sintetizza, interpreta, suggerisce, anticipa. L’abilità richiesta alle persone non è più quella di “sapere”, ma di “sapere come interagire con un sistema intelligente”. In altre aree del mondo, invece, l’AI non entra nella vita quotidiana e rimane un oggetto distante, percepito come proprietà di altri, generando nuove forme di dipendenza informativa. È una frattura culturale che separa chi costruisce gli strumenti del pensiero da chi li utilizza senza poterli influenzare.

Guardando l’insieme dei dati, emerge un quadro sorprendente: la diffusione dell’intelligenza artificiale sta diventando un nuovo indice della modernità. Alcuni Paesi viaggiano verso un’economia cognitiva potenziata, altri restano ai margini. È in gioco non solo la competitività industriale, ma la possibilità di partecipare al processo collettivo con cui le società ridefiniscono il significato di conoscenza, di lavoro e di cittadinanza digitale. Per la prima volta, la linea di frattura tra centro e periferia del mondo non è soltanto economica: è algoritmica.

Se il Novecento è stato il secolo dell’elettricità e dell’informatica, il XXI secolo sarà quello della distribuzione – o della mancata distribuzione – dell’intelligenza artificiale. È in questa tensione che si misureranno le nuove alleanze, le nuove leadership e le nuove vulnerabilità. La mappa dell’AI non coincide più con quella della globalizzazione industriale: è una costellazione dinamica, che premia la capacità dei sistemi di innovare, integrare, apprendere rapidamente e costruire infrastrutture inclusive. Il futuro non sarà suddiviso tra chi possiede l’AI e chi non la possiede, ma tra chi saprà trasformarla in un bene comune e chi ne subirà gli effetti senza poterne orientare lo sviluppo.