Prendiamo le mosse da un antefatto: forse pochi sanno che l’impalcatura tecnica e informatica del portafoglio digitale personale europeo, quello che in Europa viene denominato Eu-Wallet e in Italia – un po’ revanscisticamente – è stato definito It-Wallet, è stata progettata grazie a un contributo fondamentale dei tecnici, ingegneri e informatici, dell’Istituto Nazionale della Previdenza sociale (INPS). Giusto per ricordare, con legittimo orgoglio, quanto il nostro Paese sia all’avanguardia rispetto alla progettazione di piattaforme digitali a servizio del Cittadino. Del resto, anche SPID è una tecnologia di origine italiana, così come il Registro Imprese di InfoCamere interamente digitalizzato.
Quale può essere, dunque, il legame che unisce digitalizzazione e previdenza sociale?
Questa potrebbe sembrare a prima vista una domanda poco sensata. Però non è così. Certo, da un lato la previdenza riguarda uno degli ambiti più tradizionali e antichi del welfare: la tutela economica delle persone nella fase finale, una volta compiuta la vita lavorativa.
Dall’altro lato, però, le profonde trasformazioni tecnologiche in corso – a partire dalla transizione digitale, per approdare all’intelligenza artificiale – stanno incidendo su tutti i settori produttivi e amministrativi in un modo finora inedito e senza dubbio lo fanno anche in ambiti che per loro natura sembrano assai lontani dal mondo tecnologico. È perciò sempre meno improbabile che le trasformazioni che stiamo vivendo possano avere effetti di grande portata anche sulla gestione dei sistemi previdenziali, che rappresentano uno degli ambiti in prospettiva più strategici dei sistemi di welfare, soprattutto per via del progressivo invecchiamento della popolazione, il cosiddetto “inverno demografico”.
Indice degli argomenti
Come cambia il rapporto tra uomo, dati e sistemi complessi
La rivoluzione digitale segna il passaggio da un’epoca in cui l’uomo doveva adattarsi al linguaggio della macchina a una fase in cui è la macchina a interpretare il linguaggio umano. Questo salto tecnologico consente di elaborare quantità di dati prima impensabili e di individuare correlazioni che sfuggirebbero alle abituali forme di analisi umana, comprese quelle che fanno ampio utilizzo di sofisticate tecniche statistiche. In questo senso, l’intelligenza artificiale, soprattutto quella generativa, può rappresentare uno strumento particolarmente utile per affrontare la crescente complessità di tutti i sistemi contemporanei, compreso quello previdenziale.
Digitalizzazione e previdenza sociale nelle carriere frammentate
A sua volta, il mondo della previdenza sociale è attraversato da cambiamenti profondi, che hanno a che fare sia con le trasformazioni del mondo del lavoro sia con il mutamento della distribuzione per età della popolazione. Le carriere lavorative sono sempre meno lineari e sempre più frammentate. Un lavoratore può essere oggi dipendente, domani autonomo, successivamente collaboratore, imprenditore o nuovamente dipendente. A ciò si aggiungono periodi di lavoro discontinuo, mobilità tra diversi settori produttivi, passaggi tra regimi previdenziali differenti e talvolta esperienze lavorative in diversi paesi. Questa crescente mobilità rende più complessa la gestione delle posizioni contributive e la ricostruzione delle carriere lavorative a fini previdenziali. Oltre a ciò, il cosiddetto “inverno demografico”, cioè il progressivo invecchiamento della popolazione, produce un crescente scompenso fra popolazione attiva a fini contributivi e popolazione non attiva che fruisce dei trattamenti previdenziali. Con il passare del tempo, mentre crescerà la parte della popolazione che dovrà beneficiare delle pensioni, decrescerà la parte della popolazione in grado di irrobustire con i propri contributi le casse previdenziali. È questo peraltro il motivo principale per cui, in prospettiva, ci attende il costante aumento dell’età pensionabile.
Banche dati interoperabili e ricostruzione contributiva
Ora, in un contesto come questo, la digitalizzazione e, in ultima istanza, il contributo dell’intelligenza artificiale costituiranno sempre più strumenti estremamente utili ai fini della gestione dei sistemi previdenziali. L’integrazione delle banche dati e l’utilizzo di sistemi avanzati di analisi possono anzitutto consentire una ricostruzione più accurata delle carriere lavorative ai fini contributivi, integrando automaticamente informazioni provenienti da diverse gestioni previdenziali e individuando eventuali incongruenze nei versamenti. L’interoperatività assicurata dalla digitalizzazione, congiuntamente all’utilizzo di sistemi di analisi dei dati sofisticati potrebbero facilitare l’individuazione di lacune contributive, errori amministrativi o anomalie nei flussi informativi atti alla ricostruzione delle carriere individuali. E ciò permetterebbe anche di ridurre contenziosi e difficoltà nella corretta determinazione delle prestazioni pensionistiche.
Digitalizzazione e previdenza sociale nel calcolo delle pensioni
Un ulteriore ambito di applicazione riguarda il calcolo delle pensioni individuali. Il sistema previdenziale italiano è caratterizzato da una stratificazione normativa significativa e dalla coesistenza di diverse modalità di calcolo – retributivo, contributivo e misto – che rendono la determinazione delle pensioni particolarmente complessa. Strumenti digitali avanzati e sistemi di intelligenza artificiale potrebbero contribuire a migliorare l’accuratezza dei calcoli, individuare errori e offrire accurate simulazioni dinamiche delle prestazioni future. I lavoratori potrebbero così disporre di strumenti più chiari e aggiornati per comprendere l’evoluzione della propria posizione previdenziale e le conseguenze delle proprie scelte lavorative sulla loro terza età.
Un sistema di simulazioni previdenziali accurato, aggiornato e accessibile potrebbe inoltre svolgere una funzione importante di educazione previdenziale. Molti lavoratori hanno oggi una conoscenza limitata delle dinamiche del sistema pensionistico e delle implicazioni delle proprie scelte contributive. La disponibilità di strumenti digitali intuitivi e continuamente aggiornati potrebbe contribuire a rendere il sistema più trasparente e comprensibile.
Sostenibilità del welfare e scenari di lungo periodo
La digitalizzazione può inoltre contribuire alla valutazione della sostenibilità dei sistemi previdenziali nel loro complesso. Le politiche pensionistiche dipendono infatti da una pluralità di fattori: andamento demografico, evoluzione del mercato del lavoro, livelli di contribuzione, dinamica delle retribuzioni e aspettativa di vita. L’utilizzo di tecniche avanzate di analisi dei dati e modelli predittivi come quelli resi disponibili dall’intelligenza artificiale generativa potrebbero consentire alle istituzioni di elaborare scenari più accurati e di individuare con maggiore anticipo eventuali squilibri finanziari dei fondi pensionistici.
La capacità di simulare scenari demografici ed economici complessi rappresenta uno degli ambiti in cui l’intelligenza artificiale può offrire un contributo particolarmente significativo. Sistemi di analisi predittiva possono aiutare le istituzioni a comprendere meglio gli effetti di lungo periodo delle riforme previdenziali, valutando l’impatto di variabili come l’invecchiamento della popolazione, la crescita dell’occupazione o le trasformazioni del mercato del lavoro, al fine di permettere revisioni e aggiustamenti nel corso del tempo.
Digitalizzazione e previdenza sociale tra equità e aliquote
Un tema particolarmente rilevante riguarda poi l’equità del sistema previdenziale. Il sistema italiano è caratterizzato da una pluralità di gestioni, con aliquote contributive differenti e regole molto eterogenee. Lavoratori dipendenti, artigiani, commercianti, professionisti e iscritti alla Gestione separata contribuiscono al sistema con percentuali diverse e con modalità non sempre omogenee, soprattutto per quel che concerne il ritorno in termini di prestazioni pensionistiche. E ciò è evidentemente all’origine di squilibri e forme di ingiustizia nel trattamento previdenziale tra diverse categorie di lavoratori.
Una base empirica più solida per le riforme
L’analisi sistematica dei dati contributivi potrebbe consentire una valutazione più precisa degli effetti redistributivi tra le diverse gestioni e dell’impatto della Gestione separata in termini di equità contributiva. Attraverso strumenti di analisi avanzata sarebbe inoltre possibile confrontare nel lungo periodo contributi versati e prestazioni ricevute, individuando eventuali differenze strutturali tra categorie di lavoratori che meriterebbero di essere sanate. Questo tipo di analisi potrebbe fornire una base empirica più solida per eventuali riforme del sistema. Per questo condividiamo come Unappa la proposta del Colap di un #librettoprevidenziale e cioè un’unica gestione eliminando tutte quelle presenti e aliquota uguale per tutti senza più differenze, quelle che spesso diventano anche strumento di competizione e ci aggiungiamo sistemi fiscali di vantaggio per alcuni: se pago meno posso applicare prezzo diverso e visto che molte professioni sono spesso allineate, questo crea alterazioni della concorrenza dove la competizione dovrebbe essere sulla competenza e non sul risparmio di imposte.
Fragilità individuali, prevenzione e politiche data-driven
Un ulteriore contributo della digitalizzazione riguarda la possibilità di analizzare in modo più approfondito le stesse situazioni previdenziali individuali. Attraverso strumenti di analisi avanzata dei dati sarebbe possibile individuare categorie di lavoratori con carriere particolarmente discontinue o con elevato rischio di pensioni insufficienti. Ciò consentirebbe alle istituzioni di sviluppare politiche previdenziali di tipo preventivo, intervenendo prima che le situazioni di fragilità si trasformino in problemi sociali più ampi.
In questa prospettiva, l’intelligenza artificiale potrebbe contribuire a rendere le politiche previdenziali più “evidence based” e “data-driven”, cioè fondate su analisi sistematiche di una grande massa di dati empirici piuttosto che su semplici stime spannometriche e approssimative fondate su una più limitata quantità di dati. L’integrazione delle informazioni provenienti da mercato del lavoro, sistemi fiscali e archivi previdenziali potrebbe consentire una conoscenza molto più approfondita delle dinamiche reali della contribuzione e delle prestazioni.
Digitalizzazione e previdenza sociale nei controlli e nell’integrazione dei sistemi
Le tecnologie digitali possono inoltre migliorare la capacità delle amministrazioni di prevenire frodi e irregolarità. L’analisi automatizzata di grandi quantità di dati può consentire di individuare anomalie nei versamenti contributivi, dichiarazioni incoerenti o schemi ricorrenti di comportamento fraudolento. L’utilizzo di sofisticati algoritmi in grado di processare archivi di dati molto consistenti potrebbe quindi rafforzare l’efficacia dei controlli amministrativi e contribuire a una gestione più efficiente delle risorse previdenziali.
Un altro ambito di grande interesse riguarda l’integrazione tra sistemi fiscali e previdenziali. L’utilizzo di strumenti avanzati di analisi dei dati potrebbe consentire una gestione più coordinata delle informazioni relative a redditi, contribuzione e prestazioni sociali. Ciò permetterebbe una visione complessiva delle posizioni economiche dei cittadini e renderebbe possibile progettare politiche di welfare più coerenti e integrate, sia sul lato della previdenza sia su quello dell’assistenza.
In prospettiva, la digitalizzazione potrebbe favorire anche lo sviluppo di forme di previdenza più personalizzate, eventualmente con un più efficace utilizzo di strumenti di previdenza integrativa. Attraverso piattaforme digitali evolute, ogni lavoratore potrebbe monitorare costantemente la propria posizione contributiva, simulare diversi scenari pensionistici e ricevere informazioni utili per orientare le proprie scelte in materia di contribuzione e previdenza complementare.
Governance, privacy e garanzie per i diritti
Naturalmente l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella gestione delle politiche previdenziali pone anche importanti questioni di governance, trasparenza, privacy e tutela dei diritti. È perciò necessario garantire che gli strumenti algoritmici utilizzati dalle amministrazioni siano affidabili, verificabili e rispettosi dei principi di imparzialità e non discriminazione, assicurando nelle operazioni di elaborazione generale l’anonimato delle posizioni individuali. La trasformazione digitale del sistema previdenziale richiede quindi anche adeguate garanzie istituzionali e normative.
L’insieme delle diverse opportunità alle quali si è appena accennato, fanno ben comprendere quanto la digitalizzazione rappresenti un’occasione unica quanto straordinaria per migliorare il funzionamento dei sistemi previdenziali. Essa può contribuire a rendere più accurata la gestione amministrativa, più trasparenti le posizioni individuali e più solide le valutazioni sulla sostenibilità del sistema.
In un contesto caratterizzato da mercati del lavoro sempre più mobili, da carriere professionali sempre meno lineari e dal progressivo invecchiamento della popolazione, l’utilizzo intelligente dei dati, delle tecnologie digitali e del machine learning può risultare una strategia efficace per garantire un sistema previdenziale equo, sostenibile e adeguato alle trasformazioni della società di oggi, per il bene dei cittadini e del Paese.
