000374L - ECONOMIA E POLITICA DELL'INNOVAZIONE

insegnamento

ID:

000374L

Durata (ore):

48

CFU:

SSD:

Politica economica

Sede:

PESCARA

Anno:

2026

Periodo di attività

Secondo Semestre (02/03/2027 - 31/05/2027)

Obiettivi Formativi

Obiettivo generale dell’insegnamento.
L’obiettivo generale del corso è fornire agli studenti strumenti economici e istituzionali per analizzare, disegnare e valutare politiche pubbliche per l’economia digitale e l’intelligenza artificiale. L’insegnamento contribuisce agli obiettivi formativi della Laurea Magistrale in Economics and Business Analytics integrando analisi economica, business analytics, regolazione, innovazione e valutazione delle politiche, così da rafforzare la capacità degli studenti di interpretare e gestire i processi di digitalizzazione dell’attività economica e aziendale. In particolare, il corso collega le competenze economico-aziendali, statistiche, informatiche e giuridiche del percorso di studio all’analisi dei problemi di policy generati da dati, AI, piattaforme digitali, infrastrutture tecnologiche, trasformazione organizzativa e nuovi modelli di concorrenza.
Conoscenza e capacità di comprensione.
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di comprendere i principali fallimenti di mercato, fallimenti sistemici e fallimenti istituzionali che giustificano l’intervento pubblico nell’economia digitale; distinguere gli strumenti di policy volti a promuovere innovazione, adozione tecnologica, concorrenza, interoperabilità, governance dei dati e capacità amministrativa; comprendere la ratio economica della regolazione europea dell’economia digitale e dell’AI; identificare il ruolo di proprietà intellettuale, open innovation, standard, finanziamento dell’innovazione, scala d’impresa e competenze digitali nella competitività delle imprese e dei sistemi economici.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Gli studenti saranno in grado di applicare i concetti economici acquisiti all’analisi di casi reali di policy digitale e di trasformazione tecnologica delle imprese; interpretare indicatori relativi a digitalizzazione, adozione dell’AI, produttività, occupazione, competenze digitali, concentrazione, digital divide e qualità dei servizi digitali; utilizzare evidenze quantitative e documenti istituzionali per formulare una diagnosi di policy; predisporre un breve policy memo; valutare trade-off tra innovazione, crescita, occupazione, concorrenza, apertura, sicurezza, tutela dei diritti e capacità amministrativa.
Autonomia di giudizio.
Il corso mira a sviluppare la capacità di valutare criticamente interventi di politica economica in contesti digitali complessi, distinguendo obiettivi dichiarati, incentivi generati, vincoli istituzionali, effetti attesi e possibili conseguenze non intenzionali. Tale capacità è funzionale al profilo del laureato in Economics and Business Analytics, chiamato a interpretare dati, tecnologie e trasformazioni organizzative non come fenomeni meramente tecnici, ma come elementi inseriti in specifici contesti economici, aziendali e istituzionali.
Abilità comunicative.
Gli studenti saranno in grado di utilizzare il lessico economico e istituzionale dell’economia digitale, presentare in forma scritta e orale un problema di policy, discutere evidenze empiriche e interagire con interlocutori economici, giuridici, manageriali e tecnici. L’insegnamento contribuisce quindi a sviluppare la capacità di tradurre analisi economiche e quantitative in argomentazioni comprensibili e rilevanti per decisioni pubbliche, strategie d’impresa e processi di innovazione.
Capacità di apprendimento.
Il corso intende sviluppare la capacità di aggiornare autonomamente le conoscenze su tecnologie digitali, AI, regolazione e politiche dell’innovazione attraverso la lettura di materiali scientifici, documenti istituzionali, report di policy e indicatori empirici. Gli studenti saranno inoltre incoraggiati a collegare l’evoluzione delle tecnologie digitali e dell’AI alle competenze maturate nel percorso di studi in economia digitale, business analytics e data science, così da continuare ad apprendere in contesti professionali caratterizzati da rapido cambiamento tecnologico e istituzionale.

Prerequisiti

Sono richieste conoscenze di base di microeconomia e politica economica. Sono utili, ma non obbligatorie, conoscenze introduttive di economia industriale, economia dell'innovazione, statistica e analisi dei dati. Non sono previste propedeuticità formali.

Metodi didattici

Il corso prevede lezioni frontali interattive, discussione di casi studio, analisi guidata di documenti istituzionali, esercitazioni su indicatori e brevi attività di policy analysis. Alcune lezioni saranno dedicate alla discussione di problemi applicati riguardanti AI, interoperabilità, DMA, AI Act, finanziamento dell'innovazione, digitalizzazione delle PMI, competition policy e valutazione delle politiche. Gli studenti frequentanti potranno svolgere un lavoro individuale o di gruppo finalizzato alla preparazione di un breve policy memo.

Verifica Apprendimento

La verifica dell'apprendimento avverrà mediante una prova scritta, valutata in trentesimi, composta da domande aperte e/o brevi casi applicativi. La prova verificherà la conoscenza dei contenuti del corso, la capacità di applicare i concetti economici a problemi di policy digitale, l'autonomia di giudizio nella valutazione dei trade-off di intervento pubblico e la capacità di organizzare una risposta argomentata con linguaggio appropriato. Per gli studenti frequentanti, il docente potrà prevedere un policy memo individuale o di gruppo su un tema concordato, relativo a una politica per l'economia digitale o per l'AI. Il policy memo contribuisce alla valutazione finale, sostituendo una parte della prova scritta secondo modalità comunicate all'inizio del corso. Il docente potrà richiedere una prova orale integrativa nei casi in cui sia necessario approfondire la valutazione della preparazione, dell'autonomia di giudizio o delle abilità comunicative. La valutazione terrà conto dei seguenti criteri: conoscenza degli argomenti; capacità di collegare teoria, evidenza e istituzioni; capacità di applicazione a casi concreti; precisione terminologica; chiarezza espositiva; capacità di discutere criticamente costi, benefici e limiti delle diverse opzioni di policy.

Testi

Il corso non adotta un manuale unico. La preparazione all'esame sarà basata su materiali forniti dal docente e resi disponibili sulla piattaforma FAD: slide, note didattiche, capitoli e articoli selezionati, documenti istituzionali, materiali regolatori, casi studio ed eventuali dati o indicatori utilizzati nelle esercitazioni. L'elenco puntuale dei materiali obbligatori e degli eventuali materiali di approfondimento sarà comunicato all'inizio del corso e potrà essere aggiornato durante le lezioni, in modo da riflettere l'evoluzione delle politiche per l'economia digitale e l'intelligenza artificiale.

Contenuti

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.

Lingua Insegnamento

Italiano. Eventuali materiali didattici, casi studio e letture integrative potranno essere forniti anche in lingua inglese.

Altre informazioni

Il materiale didattico sarà reso disponibile sulla piattaforma FAD del corso. Ulteriori informazioni su ricevimento studenti, avvisi e materiali integrativi saranno comunicate attraverso i canali istituzionali. La frequenza non è obbligatoria, ma è consigliata, in particolare per la partecipazione alle attività applicative e alla preparazione del policy memo.