Singapore e l’adozione dell’IA: le grandi aziende accelerano, la maggioranza aspetta

Un’altra suddivisione pubblicata dal MOM indica un tasso di adozione del 27,2% nelle imprese con meno di 200 dipendenti, del 54,8% in quelle di medie dimensioni, con 200-500 dipendenti, e del 76,4% nelle aziende con oltre 500 dipendenti. Il messaggio è coerente: più l’impresa è grande, più è probabile che disponga delle risorse economiche e organizzative necessarie per investire nell’IA e introdurla nelle proprie attività.

Questo andamento può creare un divario di capacità. Le grandi aziende possono distribuire i costi dell’implementazione tra più team, assumere o formare specialisti e affrontare governance e integrazione su scala maggiore. Le piccole imprese possono riconoscere gli stessi potenziali vantaggi, ma spesso hanno meno margine per sperimentare e meno risorse interne per gestire la transizione.

I settori digitali e ad alta intensità di conoscenza sono in testa

L’utilizzo dell’IA è più avanzato nei comparti in cui il lavoro è già fortemente digitale e comprende attività come sviluppo software, analisi dei sistemi e analisi dei dati. I tassi più elevati sono stati registrati in:

• Informazione e comunicazioni: 74,1%
• Servizi professionali: 57,5%
• Servizi finanziari e assicurativi: 56,4%

I risultati suggeriscono che la preparazione di un settore dipende non solo dalla disponibilità di infrastrutture digitali, ma anche dall’esistenza di casi d’uso concreti, dalla familiarità dei dipendenti con gli strumenti digitali e dalla capacità dei processi aziendali di accogliere l’IA.

I comparti più avanzati, quindi, non rappresentano necessariamente l’intera economia. I loro elevati livelli di adozione convivono con percentuali molto più basse tra le piccole imprese e nelle industrie meno digitalizzate.

Le aziende che hanno iniziato segnalano aumenti di produttività

Tra le imprese che hanno adottato l’IA, il 70,7% ha dichiarato di aver registrato miglioramenti nella produttività dei lavoratori. Altri benefici indicati sono un processo decisionale migliore, citato dal 13,3% delle aziende utilizzatrici, e una maggiore innovazione, segnalata dall’11,9%.

I dati mostrano che le imprese che usano l’IA stanno ottenendo vantaggi pratici, ma vanno letti con cautela. Si tratta di risultati riferiti direttamente dalle aziende che hanno adottato la tecnologia, non di una stima controllata dell’effetto causale dell’IA sulla produttività dell’intera economia di Singapore.

In altre parole, i numeri indicano dove le imprese stanno riscontrando valore, ma non garantiscono che ogni progetto di implementazione produca gli stessi risultati.

Costi e competenze sono i principali freni

I due ostacoli più citati sono stati il costo dell’implementazione, indicato dal 44,9% delle imprese, e la carenza di competenze interne, segnalata dal 42,4%. Le aziende più piccole hanno inoltre indicato tra le barriere rilevanti l’assenza di una strategia per l’IA e la scarsa fiducia nella tecnologia.

Gli ostacoli cambiano in parte in base alla dimensione dell’impresa. Le aziende più grandi incontrano più spesso problemi di complessità nell’integrazione dei sistemi e di sicurezza dei dati: difficoltà legate al collegamento degli strumenti di IA con infrastrutture già esistenti e alla loro gestione all’interno di organizzazioni articolate.

Questo spiega perché una buona preparazione digitale non si sia tradotta automaticamente in un’adozione operativa diffusa. La questione non è soltanto poter accedere agli strumenti di IA, ma saper scegliere i casi d’uso giusti, sostenere i costi, sviluppare competenze interne, gestire i rischi e inserire la tecnologia nei flussi di lavoro esistenti.

Per ora l’IA sta cambiando i lavori più di quanto li elimini

Le prime evidenze sull’occupazione indicano soprattutto una ridefinizione delle mansioni. Tra le imprese che hanno adottato l’IA, il 18,9% ha dichiarato di aver riprogettato le funzioni lavorative e il 13,9% di aver creato nuovi posti legati all’IA. In confronto, il 6,2% ha riferito riduzioni dell’organico o delle attività di assunzione attribuibili alla tecnologia.

Il MOM non ha quindi rilevato segnali di una significativa o generalizzata sostituzione dei lavoratori da parte dell’IA in questa fase. I risultati sono più compatibili con un ruolo dell’IA come supporto ai dipendenti e con un cambiamento nel modo in cui il lavoro viene svolto, piuttosto che con una riduzione generalizzata del numero di posti disponibili.

Questo non offre garanzie sull’impatto di lungo periodo. Suggerisce però che, nell’immediato, la priorità per il mercato del lavoro sia aiutare le persone ad adattarsi a compiti diversi, acquisire nuove competenze e passare a ruoli nuovi o ridefiniti man mano che l’adozione si amplia.

Il confronto con i Paesi più digitali va letto con prudenza

Il tasso relativamente basso di adozione nelle imprese di Singapore è significativo, soprattutto considerando la reputazione della città-Stato per la competitività digitale. Il confronto con Paesi come Danimarca, Finlandia e Svezia è utile per cogliere la direzione generale, ma le percentuali non sono perfettamente comparabili: le indagini possono utilizzare definizioni diverse di IA, soglie dimensionali differenti e periodi di riferimento non coincidenti.

La lezione più ampia è che infrastrutture digitali e preparazione nazionale, da sole, non assicurano l’integrazione dell’IA nelle attività quotidiane delle imprese. Capacità organizzativa, competenze dei lavoratori, costi, fiducia, gestione dei dati e disponibilità di casi d’uso pratici influenzano tutti la velocità della diffusione.

La sfida centrale è portare l’IA oltre la fase pilota

L’indagine del MOM fotografa un’economia dell’IA a due velocità. Una minoranza di grandi aziende e di imprese appartenenti ai settori più digitali sta già segnalando benefici sulla produttività. La maggior parte delle attività, invece, resta nella fase di pianificazione, sperimentazione o mancata adozione.

Per Singapore, la prossima fase non consiste quindi tanto nel dimostrare che l’IA può funzionare, quanto nel rendere un’adozione responsabile accessibile a un numero molto più ampio di imprese. Ciò richiede di ridurre gli ostacoli economici, sviluppare competenze interne, rafforzare fiducia e governance e preparare i lavoratori a ruoli che cambieranno.

La conclusione più chiara è semplice: la transizione di Singapore verso l’IA è iniziata, ma non ha ancora raggiunto la maggior parte delle aziende. E il suo primo effetto visibile sul lavoro è, finora, la trasformazione delle mansioni più che la sostituzione su larga scala.