La spesa Pnrr del 2024 sembra ridursi drasticamente. Circa 20 miliardi sono rinviati agli anni successivi. I ritardi incidono anche sugli effetti sul Pil. E crescono gli interrogativi sulla capacità di rispettare le scadenze. Occorre maggiore chiarezza.
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Nonostante i progressi formali, per alcune misure il Pnrr registra ritardi significativi nella spesa. Un semplice indicatore consente di monitorare i livelli di quanto speso per ciascun intervento. Diventano così evidenti quelli che sono più indietro.
Gli americani chiudono i cordoni della borsa sugli aiuti internazionali. Valutare l’efficacia dei programmi diventa così ancora più importante. Infatti, anche quando non sembra, subiscono sottili interferenze politiche, che ne minano l’utilità.
Benché abbia una forte capacità innovativa, l’Europa è in ritardo rispetto a Usa e Cina in campo tecnologico. Perché investe poco sulle prime fasi di sviluppo delle idee. Per i progetti ad alto rischio e lunga gestazione è cruciale il sostegno pubblico.
Il caso di DeepSeek mostra come la competizione globale nel campo dell’intelligenza artificiale non si fondi solo su risorse economiche e tecnologiche, ma anche su modelli organizzativi e strategie integrate. Quali saranno le reazioni di Usa ed Europa.
Il Piano per gli asili nido e le scuole dell’infanzia costituisce un investimento strategico per il Pnrr. Dell’attuazione sono incaricati i comuni. Lo stato di avanzamento dei lavori segnala difficoltà che potrebbero non essere recuperate entro giugno 2026.
Il Pnrr ha promosso lo sviluppo delle cure domiciliari per gli anziani. Finora però i numeri dell’utenza sono saliti a discapito dell’intensità e della durata del servizio. Così il sistema continua a non rispondere alle esigenze della non autosufficienza.
Gli investimenti destinati dal Pnrr ai servizi educativi per la prima infanzia consentiranno di aumentare la copertura a livello nazionale. Rimangono però due criticità: la persistenza di significativi divari territoriali e l’incognita dei costi di gestione.
Il venture capital non finanzia progetti nati dalla ricerca scientifica e con ambizione di arrivare sul mercato. Per i programmi di innovazione radicale e a lungo termine, bisogna allora far ricorso a risorse pubbliche. Cambiando modelli di valutazione.
Gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano a individuare le aree più a rischio di incidenti mortali sul lavoro. Permettono così di indirizzare le risorse verso le zone dove il problema è più acuto. Perché è importante una prospettiva territoriale.