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Trentino: modello virtuoso per la spesa farmaceutica

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Trentino, modello nazionale per la gestione dei rifiuti urbani.

Il Trentino si conferma un baluardo nazionale nella gestione integrata dei rifiuti urbani, un modello di sostenibilità che trascende la mera raccolta differenziata. Legambiente, attraverso il "Dossier Comuni Ricicloni Trentino 2025", attesta un livello di virtuosismo ambientale diffuso, con...

Incidente sull’Autostrada del Brennero: Uomo Gravemente Ferito

Un grave incidente stradale ha interrotto il traffico sull'autostrada del Brennero, in corrispondenza dell'area di Chiusa, generando ripercussioni significative sulla viabilità e lasciando un uomo con ferite di seria entità. La dinamica, verificatasi nelle prime ore della mattinata, ha...

Riforma Autonomia Trentino-Alto Adige: una pietra miliare storica

L’approvazione al Senato della riforma dello Statuto Speciale di Autonomia per il Trentino-Alto Adige/Südtirol rappresenta una pietra miliare nel percorso storico di questa regione, un...
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Riforma Province Autonome: un nuovo capitolo per l’autonomia differenziata.

Il dibattito sulla riforma dello Statuto delle Province Autonome di Trento e Bolzano si consolida in un momento cruciale, segnando una tappa...

Riforma Statutaria Trentino-Alto Adige: Approvato al Senato

La riforma statutaria del Trentino-Alto Adige/Südtirol ha compiuto un passo significativo con l'approvazione in secondo grado al Senato della legge costituzionale che ne ridisegna...

Alto Adige, lavoro e IA: un’analisi tra crescita contenuta e sfide future.

L’analisi congiunta di Banca d’Italia e dell’Istituto di ricerca economica della Camera di commercio di Bolzano getta luce sulle dinamiche occupazionali che hanno caratterizzato il tessuto imprenditoriale altoatesino nel decennio 2014-2024, evidenziando un quadro complesso e sfaccettato.
Il dato aggregato mostra una crescita occupazionale contenuta, concentrata in una minoranza di imprese – circa un quinto – prevalentemente attive nei settori dell’energia e dei trasporti, mentre settori chiave come il commercio, l’edilizia e il turismo hanno manifestato una sostanziale stagnazione.

Questa crescita, quando presente, non è casuale: le aziende che hanno ampliato il proprio organico tendono ad essere entità già strutturate, dotate di una base occupazionale preesistente.

L’accessibilità al credito e il consolidamento della posizione competitiva emergono come fattori determinanti, a differenza di variabili come la pressione concorrenziale, i costi operativi o i tempi di incasso, che, al netto delle specificità settoriali e della redditività aziendale, non si rivelano elementi trainanti.

Un elemento distintivo del contesto altoatesino è la prevalenza di imprese a conduzione familiare, che costituiscono ben l’83% delle aziende con almeno tre dipendenti, superando significativamente la media nazionale.
Questo modello gestionale, pur radicato nella tradizione locale, presenta delle implicazioni che meritano un’analisi approfondita.
I dati forniti da Infocamere e Cerved rivelano una minore propensione al reinvestimento degli utili da parte delle imprese familiari, con una preferenza per l’accumulo di liquidità.

Questo orientamento si traduce in livelli inferiori di investimenti e di produttività, come confermato dal divario di circa 16 punti percentuali nel rapporto investimenti/cash flow rispetto alle aziende non familiari nel periodo 2015-2022.

Questa tendenza, sebbene comprensibile in un’ottica di stabilità e sicurezza, potrebbe limitare il potenziale di crescita e l’adozione di tecnologie innovative.
L’avvento dell’intelligenza artificiale pone nuove sfide e opportunità per il sistema produttivo altoatesino.
Nel triennio 2021-2023, l’esposizione dei lavoratori all’IA si è dimostrata inferiore alla media nazionale, sia in Trentino che in Alto Adige.
In Trentino, questa situazione è attribuibile a una scarsa sinergia tra le competenze locali e le potenzialità offerte dall’IA, mentre in Alto Adige il peso rilevante del settore turistico, intrinsecamente meno incline all’automazione, contribuisce a mitigare l’impatto dell’AI.
È significativo notare come l’esposizione all’IA vari sensibilmente in base al livello di istruzione: da circa il 25% tra chi possiede solo la licenza media a oltre l’80% tra i laureati.

Tuttavia, la polarizzazione dell’impatto tecnologico è preoccupante: se i lavoratori con istruzioni limitate tendono a trovare nell’IA un complemento alle proprie competenze, quelli con qualifiche intermedie rischiano la sostituzione.

Questo scenario evidenzia una potenziale disomogeneità nell’accesso alle opportunità legate all’innovazione e richiede interventi mirati.
Le conclusioni dell’analisi sottolineano con urgenza la necessità di politiche di formazione continua e di riqualificazione professionale, con un’attenzione particolare ai lavoratori più vulnerabili all’automazione.
Investire nello sviluppo di competenze avanzate e nella flessibilità professionale diventa cruciale per garantire una transizione equa e inclusiva verso un’economia sempre più guidata dall’intelligenza artificiale, preservando al contempo il tessuto sociale e le tradizioni produttive locali.

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