La promessa era rassicurante, persino solenne. La tecnologia, si diceva, avrebbe creato tanti posti di lavoro  quanti ne avrebbe distrutti e anche di più. Era abbastanza chiaro che si parlava di grandi numeri, che l’operaio di Detroit, tranne casi individuali eccezionali, difficilmente sarebbe diventato un programmatore della Silycon Valley: spesso i grandi fenomeni economici – come la globalizzazione, la delocalizzazione  – lasciano indietro qualcuno e tocca alla politica prendersene cura.

La promessa era  talmente importante, e i vantaggi delle tecnologie – si pensi solo alla medicina – erano e sono talmente preziosi che è sempre stato difficile contestarne la validità: si pensi alle critiche che ha sollevato il libro (elettronico!) The great stagnation di Tyler Cowen, economista della George Mason University,  proprio nella parte in cui segnalava quanti pochi posti di lavoro avessero creato i big dell’informatica rispetto ai grandi gruppi industriali del passato.

Non sorprende allora se il great decoupling, il grande distacco registrato soprattutto negli Stati Uniti tra la produttività e il numero dei posti di lavoro che, dopo essere cresciuti a lungo insieme, a un certo punto si sono sganciati, è stato spesso attribuito ad altre cause: la globalizzazione, la delocalizzazione, la concorrenza dei paesi emergenti che ha  tenuto bassi i salari, la Cina e la sua concorrenza più o meno sleale agli Stati Uniti.

Il punto è che quel distacco è iniziato tra il 2000 e il 2001. Troppo tardi per essere (solo) l’effetto della globalizzazione, troppo presto per risentire (solo) dell’ingresso della Cina nella Wto e quindi nel gran circuito del commercio internazionale. È emerso, piuttosto, in coincidenza dello scoppio della bolla della new economy, durante la quale molte aziende – e molti posti di lavoro – erano stati creati sulla base di aspettative troppo ottimistiche rispetto alla rapidità dell’evoluzione di internet.

Quel decoupling è in realtà il secondo dei due grandi  paradossi economici legati al mondo dei computer. Negli anni 80 e nella prima parte degli anni 90, la produttività rallentò malgrado la rapida diffusione dei primi personal computer. «Potete vedere l’età dei computer dappertutto, tranne nelle statistiche sulla produttività», disse Robert Solow, premio Nobel anche per i suoi studi sulla crescita economica. Era anche il periodo in cui iniziarono a rallentare i salari, un fenomeno anche questo attribuito alla globalizzazione e al commercio internazionale ma in realtà legato molto alla tecnologia – lo mostrarono chiaramente Matthew J. Slaughter e Philip Swagel in un lavoro per il Fondo monetario internazionale – che tende a premiare i lavoratori con maggiori competenze penalizzando gli altri.

Alla frenata della produttività seguì, dagli anni 90 in poi, un’accelerazione tutta legata al mondo dei computer e ai settori vicini. Non se ne può però concludere che abbia semplicemente “recuperato” e che tornerà ora su una strada più equilibrata. Gli sviluppi della tecnologia, le potenzialità del machine learning (o statistical learning, in cui i software individuano da una massa di dati l’importanza dei singoli parametri, li usano per fare previsioni, ne controllano i risultati e ricominciano da capo “imparando” come comportarsi, promette di sostituire con le macchine molti lavoratori, questa volta quelli con competenze medio-alte. Dall’esempio classico del programma che divide lo spam dall’ham e impara in base alle indicazioni dell’utente, a quello più avanzato del software-giornalista che scrive le notizie, le prospettive sono ampie e troppo preziose per rinunciarvi, ma le conseguenze potrebbero essere importanti: secondo il data scientist Jerome Howard, i computer già oggi sono bravi quanto, o di più, del 65% dei lavoratori americani. Quella percentuale potrebbe ora crescere…

Non è però solo una questione di macchine che sostituiscono persone. L’economia della conoscenza ha costi marginali che tendono a zero. Vendere un software a un nuovo utente non costa nulla, come non costa nulla farlo accedere a un corso online, o a un sito di news, e così via. In un mercato concorrenziale perfetto – che è un modello astratto, ma comunque un benchmark importante – questo fenomeno porterebbe il prezzo a zero, e questa non a caso è la tendenza dominante. Molte imprese  si sono protette attraverso le leggi sulla proprietà intellettuale, ma questo non ha impedito la proliferazione di un’intera economia quasi gratuita (che ha fatto sognare economisti come Jeremy Rifkin), nella quale sono messi a disposizione dell’utente software molto complessi – dai linguaggi di programmazione, ai programmi di gestione banche dati a quelli di grafica 3D, per esempio – con licenze d’uso amplissime. Se però i prezzi tendono a zero, accade lo stesso per salari e profitti e il lavoro tende a scomparire (o a trasformarsi…)

Le conseguenze dei due paradossi dell’età dei computer sono già state enormi e richiedono attenzione. Il rallentamento dei salari – ormai scesi in termini di potere d’acquisto ai livelli degli anni 80 – e quello dei posti di lavoro ha portato, insieme all’effetto di altri fattori tra i quali la proprietà intellettuale, a una crescente diseguaglianza che a sua volta ha frenato la crescita, come mostrano ormai diverse analisi dell’Fmi e dell’Ocse. Per arginare questa diseguaglianza, i governi non hanno fatto altro – è la tesi, ben argomentata, di Raghuram Rajan in Fault Lines – che sostenere il mercato immobiliare, fonte di ricchezza delle famiglie e classico traino dell’economia: prima della crisi del 2007, i mutui subprime sono stati oggetto di 700 provvedimenti normativi negli Usa. Il risultato è noto a tutti: l’immobiliare è crollato quasi dappertutto, trascinando con sé Stati Uniti, Spagna, Irlanda e molti altri paesi.

I due decoupling tecnologici richiedono infatti politiche molto attente, forse molto incisive. Howard propone un reddito minimo, o una tassa negativa sui redditi. Robert Shiller, anch’egli come Solow Nobel per l’economia, un’assicurazione pubblica o privata sugli stipendi. In ogni caso, la strada va verso la riduzione delle diseguaglianze. In modi però che non riducano la crescita, come è avvenuto in passato,  e non frenino lo sviluppo della tecnologia.