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L’analisi dell’economista Jones: ecco come l’AI può risolvere i colli di bottiglia della Ricerca e sviluppo



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L’impatto dell’intelligenza artificiale sul progresso delle attività di ricerca e sviluppo sta nella capacità di aumentare la quota di compiti di ricerca che è in grado di automatizzare. Il modello sviluppato dall’economista Benjamin Jones, professore della Northwestern University, dimostra infatti che i guadagni di produttività in singole aree sono fortemente limitati dai colli di bottiglia sistemici del processo di R&S. Per ottenere un’accelerazione economica significativa, l’investimento in AI non deve essere usata per l’ottimizzazione marginale di processi già noti, ma per superare questi vincoli, attraverso una strategia mirata all’automazione dei compiti più lenti e complementari.

Pubblicato il 6 ott 2025



People Working with Specialist Scientific Equipment for Measuring Chemicals.
Scientists in a laboratory recording data. Both working beside a special piece of machinery called a Mass spectrometry (MS) , an analytical chemistry technique that helps identify the amount and type of chemicals present in a sample by measuring the mass-to-charge ratio and abundance of gas-phase ions



Il dibattito sull’impatto dell’intelligenza artificiale sulle funzioni produttive si concentra spesso sull’efficienza operativa immediata. Ma la vera posta in gioco per la crescita economica di lungo periodo risiede nella capacità dell’AI di accelerare l’innovazione, in particolare nel settore della ricerca e sviluppo.

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