Il corso analizza l’economia digitale come ambito specifico di intervento della politica economica, nel quale la crescente centralità dei dati, dell’intelligenza artificiale, delle infrastrutture digitali e degli asset intangibili modifica i processi di innovazione, le strategie delle imprese, le condizioni di concorrenza e le modalità di intervento pubblico. L’insegnamento adotta una prospettiva applicata e istituzionale: gli strumenti dell’economia dell’innovazione, dell’economia industriale, della regolazione e della business analytics sono utilizzati per comprendere in che modo le politiche pubbliche possano favorire l’adozione delle tecnologie digitali, sostenere la competitività delle imprese, preservare condizioni di apertura e contendibilità dei mercati, e affrontare i nuovi rischi connessi all’uso di dati e algoritmi.
Particolare attenzione è dedicata all’intelligenza artificiale, considerata non soltanto come tecnologia da regolare, ma anche come infrastruttura produttiva, fattore di trasformazione organizzativa, fonte di nuove economie di scala e di scopo, e strumento potenziale di miglioramento della capacità amministrativa. In questa prospettiva, il corso esamina i principali trade-off che caratterizzano le politiche per l’economia digitale: incentivi all’innovazione e diffusione della conoscenza; proprietà intellettuale e open innovation; apertura, standardizzazione e interoperabilità; concorrenza e scala d’impresa; finanziamento dell’innovazione e capacità di adozione da parte delle imprese; tutela dei diritti, gestione del rischio e promozione dell’innovazione.
La regolazione europea dell’economia digitale e dell’AI sarà discussa attraverso la sua ratio economica e i suoi effetti attesi, più che attraverso una descrizione strettamente normativa. Strumenti quali DMA, DSA, AI Act, Data Act, GDPR e Digital Decade saranno utilizzati come casi di policy per analizzare il rapporto tra regolazione, concorrenza, accesso ai dati, trasparenza algoritmica, accountability, interoperabilità ed enforcement. Il corso include inoltre l’uso di indicatori, documenti istituzionali e semplici evidenze empiriche per valutare problemi quali digitalizzazione delle imprese, adozione dell’AI, divari tecnologici, produttività, frammentazione del mercato europeo e impatto delle politiche pubbliche.

·  Perché servono politiche per l’economia digitale?
Economia digitale come oggetto di politica economica; dati, intangibili, algoritmi, piattaforme e AI; fallimenti di mercato, fallimenti sistemici e fallimenti istituzionali; esternalità, beni pubblici, asimmetrie informative, problemi di coordinamento e lock-in; competitività europea, frammentazione del mercato e capacità di policy.
·  Dati, AI e infrastrutture digitali come oggetti di policy
AI come tecnologia generale, input produttivo e infrastruttura cognitiva; dati come risorsa economica e input complementare; cloud, capacità computazionale, modelli fondazionali, data feedback loops, cybersecurity e infrastrutture digitali; dipendenza da input critici, potere infrastrutturale e capacità tecnologica europea.
·  Innovazione digitale, produttività e crescita economica
Relazione tra innovazione, accumulazione di conoscenza e crescita economica; tecnologie digitali e produttività; complementarità tra AI, dati, capitale umano, capitale organizzativo e investimenti intangibili; productivity paradox e ritardi nell’impatto delle tecnologie generali; digitalizzazione, competitività e divari di produttività tra imprese, settori e paesi; implicazioni per il disegno delle politiche di innovazione e adozione.
·  Innovazione digitale, lavoro e competenze
Effetti della digitalizzazione e dell’AI sull’occupazione, sulle mansioni e sulla composizione della domanda di lavoro; automazione, complementarità uomo-macchina, nuove professioni e rischi di polarizzazione; skill-biased technological change, task-based approach e trasformazioni organizzative; competenze digitali, capacità manageriali e politiche per la formazione; implicazioni distributive delle politiche digitali.
·  Misurare la trasformazione digitale e gli effetti delle politiche
Indicatori di digitalizzazione, adozione dell’AI, produttività, digital divide, competenze digitali, concentrazione, interoperabilità, qualità dei servizi digitali e capacità amministrativa; indicatori DESI/Digital Decade e altre fonti istituzionali; limiti degli indicatori compositi; distinzione tra input, output, outcome e impatti; uso degli indicatori per diagnosi, monitoraggio e valutazione delle politiche.
·  Governance della conoscenza digitale: proprietà intellettuale, open innovation, standard e interoperabilità
Proprietà intellettuale, brevetti, copyright, segreti commerciali, software, database, training data e AI generativa; trade-off tra appropriabilità e diffusione della conoscenza; open innovation, open source, standard aperti, API, data spaces, standard-setting organizations e interoperabilità; apertura dei sistemi digitali, coordinamento, innovazione collaborativa e concorrenza.
·  Adozione dell’AI e delle tecnologie digitali nelle imprese
Diffusion gap; digitalizzazione delle PMI; complementarità tra tecnologia, dati, capitale umano, competenze, management e organizzazione; ostacoli finanziari, informativi e organizzativi; ruolo della dimensione d’impresa; politiche per l’adozione tecnologica, servizi di supporto, trasferimento tecnologico e capacità manageriali.
·  Finanziare e orientare l’innovazione digitale
Sussidi, crediti d’imposta, incentivi fiscali, venture capital, mercati dei capitali, fondi europei, public procurement, innovation procurement, politiche mission-oriented e partenariati pubblico-privati; differenza tra strumenti che riducono il costo dell’innovazione, strumenti che creano domanda e strumenti che coordinano investimenti e aspettative; rapporto tra finanziamento, scala e crescita delle imprese innovative.
·  Concorrenza, scala d’impresa ed ecosistemi digitali
Economie di scala e di scopo, crescita delle imprese digitali, scale-up, frammentazione del mercato europeo, ecosistemi, gatekeeper, acquisizioni, accesso ai dati e input essenziali; rapporto tra concorrenza, innovazione e competitività; trade-off tra apertura dei mercati, capacità di investimento, dimensione d’impresa e controllo del potere economico digitale.
·  Regolazione europea dell’economia digitale e dell’AI
DMA, DSA, AI Act, Data Act, GDPR e Digital Decade come strumenti di politica economica; ratio economica, incentivi, compliance, enforcement, portabilità, self-preferencing, audit, trasparenza algoritmica, accountability e gestione del rischio; regolazione ex ante, capacità amministrativa e valutazione degli effetti attesi della regolazione.