In sintesi
- Il valore aggregato dei dati vale circa 1,5% del PIL annuo, stabile da vent’anni nonostante il raddoppio dei volumi (NBER Working Paper 35266, maggio 2026)
- Il PIL è sottostimato per due ragioni distinte: i dati sono un asset intangibile non capitalizzato e un mezzo di pagamento invisibile (baratto digitale)
- Il valore dei dati si misura attraverso la precisione delle previsioni di ricavo delle imprese: prevedere meglio significa avere dati migliori
- La stabilità dell’1,5% è l’equilibrio tra due forze opposte: crescita del volume di dati e rendimenti decrescenti sull’accuratezza
- Il valore crolla durante il COVID-19 e aumenta durante la crisi del 2008 — per ragioni opposte e simmetriche
I dati sono il nuovo petrolio. Quante volte l’abbiamo sentita negli ultimi anni questa affermazione? Una sintesi, forse troppo sintetica, di come l’economia globale stia trovando una base di funzionamento tra i numeri binari, abbandonando — anche se a guardarsi attorno non si direbbe — la base che ha trainato l’economia nello scorso secolo. I dati, quindi. Ma innanzitutto di cosa stiamo parlando? E quanto vale questo asset?
Nel linguaggio comune, “dati” evoca sequenze di numeri, archivi di comportamenti online, tracce digitali di ogni transazione. In senso economico, il concetto è più preciso: i dati sono la capacità delle imprese di prevedere. Prevedere la domanda, i costi, le scorte, le mosse dei concorrenti. Non è la quantità grezza di informazioni a contare, ma la riduzione dell’incertezza che quella informazione produce. Un’impresa con buoni dati commette meno errori nelle previsioni. E meno errori si traducono, direttamente, in profitti più alti.
C’è un secondo aspetto, meno intuitivo ma economicamente rilevante: i dati sono anche un mezzo di pagamento. Quando si accede a un servizio digitale gratuito — una mappa, una piattaforma social, un motore di ricerca — non si paga in denaro. Si paga in dati. Quella transazione ha valore su entrambi i lati: chi cede il servizio riceve informazioni preziose, chi lo usa ottiene qualcosa in cambio. La contabilità nazionale registra solo il lato monetario. Il lato dati — sia come investimento dell’impresa, sia come consumo del cittadino — rimane invisibile.
Un working paper pubblicato nei giorni scorsi dal National Bureau of Economic Research (Bhutani, Ordoñez, Veldkamp, NBER WP 35266) propone un metodo per quantificare questo valore nascosto. Gli autori trattano i dati come un asset — con investimenti, rendimenti e deprezzamento — e ne misurano il valore attraverso la qualità delle previsioni di ricavo delle imprese. La logica è semplice: un’impresa che prevede meglio i propri ricavi possiede dati migliori; più precisa è la previsione, più il dato vale. Applicato a 65.988 osservazioni di imprese americane quotate nel periodo 2003-2022, il modello stima che il valore aggregato dei dati sia equivalente a circa l’1,5% del PIL — stabile da vent’anni, nonostante il volume di dati prodotti dalle imprese sia raddoppiato nello stesso periodo.
La stabilità è un elemento che potrebbe soprendere, ma è il semplice risultato di due forze che si compensano. Da un lato, la quantità di nuovi dati generati ogni anno cresce continuamente — più transazioni, più cloud computing, più mobile. Dall’altro si innesca il meccanismo dei rendimenti decrescenti: quando un’impresa ha già accumulato un ampio stock, ogni nuova informazione migliora le previsioni meno che in passato. A questo si aggiunge un meccanismo di deprezzamento interno: le imprese con i dataset più grandi sono anche quelle che li perdono di valore più rapidamente, perché le loro previsioni altamente precise sono le più sensibili ai cambiamenti del contesto economico. Alla fine della fiera, i due effetti si annullano a vicenda e il contributo dei dati al PIL resta fermo.
Questo meccanismo emerge con chiarezza in due momenti storici distinti. Durante la crisi finanziaria del 2008, secondo gli autori, il valore dei dati è aumentato: l’incertezza alzava il premio per chi riusciva a prevedere con accuratezza, e le imprese risposero intensificando la produzione di informazioni. Al contrario, durante la pandemia del 2020 il valore è crollato: i dati storici avevano perso rilevanza quasi istantaneamente, perché prevedere sulla base del passato era diventato inutile. Lo studio conclude che la perdita di PIL durante il COVID sia stata sottostimata anche per questa ragione.
La stima dell’1,5% non è un numero definitivo. Il modello è calibrato su imprese quotate americane, non rappresentative dell’intero tessuto produttivo. E non cattura ancora gli effetti dell’intelligenza artificiale, che moltiplica la capacità di estrarre valore da ogni singolo dato — un fattore che potrebbe aver già spostato la curva verso l’alto negli anni successivi al campione analizzato.
Foto di Nattanan Kanchanaprat
