Perché la fiducia nell’IA diminuisce mentre la tecnologia corre

L’intelligenza artificiale diventa ogni giorno più potente, ma la potenza tecnologica non coincide automaticamente con il valore percepito dal pubblico. Secondo l’ultimo sondaggio del Pew Research Center, il 52% degli adulti statunitensi afferma di essere più preoccupato che entusiasta per l’uso crescente dell’IA nella vita quotidiana, rispetto al 37% del 2021. Solo il 9% si dice più entusiasta che preoccupato. 7

La spiegazione più semplice è che molte persone vivono l’IA come un trasferimento rapido e poco trasparente di potere. Datori di lavoro, piattaforme digitali e gestori delle infrastrutture ottengono nuovi strumenti di controllo e influenza, mentre gli individui devono fare i conti con incertezze su occupazione, istruzione, privacy, creatività e risorse locali. La tecnologia procede a ritmo sostenuto, ma il patto sociale che dovrebbe accompagnarla è rimasto indietro.

I vantaggi si vedono meno dei rischi

L’IA può aiutare nella ricerca di informazioni, nella scrittura, nella programmazione, nell’assistenza clienti e in molte attività ripetitive. Tuttavia, questi benefici non sembrano necessariamente trasformativi a chi utilizza i prodotti. Una funzione che fa risparmiare qualche minuto lascia spesso un’impressione meno forte di un chatbot comparso senza essere richiesto, di una risposta inesatta, di una bocciatura automatizzata o di un sistema che sembra monitorare il comportamento dell’utente.

Ne nasce un’asimmetria nella percezione: il vantaggio è spesso graduale e distribuito in modo diseguale, mentre il danno può essere personale e immediato. Le persone temono truffe, disinformazione, sorveglianza, uso non autorizzato dei propri dati o delle proprie opere e perdita di potere contrattuale sul lavoro, senza vedere un miglioramento equivalente nella propria vita.

Brian Chesky, amministratore delegato di Airbnb, ha formulato una critica simile dall’interno dell’industria tecnologica. Secondo Chesky, la Silicon Valley dovrebbe sviluppare più prodotti di IA capaci di risolvere problemi quotidiani riconoscibili dalle persone comuni, invece di concentrarsi soprattutto su applicazioni aziendali e dimostrazioni delle capacità dei modelli. 33

Lavoro e istruzione trasformano le paure in problemi concreti

Non è necessario pensare che ogni professione scomparirà per preoccuparsi dell’IA. Le aziende potrebbero usarla per assumere meno persone, aumentare il monitoraggio, rendere le mansioni più semplici e meno qualificate oppure eliminare quei ruoli d’ingresso che permettono ai giovani di iniziare una carriera. Secondo i dati più recenti di Pew, il 71% degli americani si aspetta che l’IA riduca il numero di posti di lavoro negli Stati Uniti nei prossimi vent’anni. 5

I giovani adulti hanno ragioni particolari per guardare la tecnologia da questa prospettiva: entrano in un mercato del lavoro in cui le imprese stanno ancora decidendo quali attività automatizzare e quali competenze valorizzare. Un sondaggio CNBC/Generation Lab condotto su 1.088 americani tra i 18 e i 34 anni ha rilevato che il 45% pensa che l’IA danneggerà la propria carriera, contro appena il 10% che prevede un effetto positivo. 49

L’istruzione presenta un problema analogo. L’IA generativa rende più facile produrre un elaborato o una risposta senza sviluppare la competenza sottostante. Per gli insegnanti diventa più difficile valutare ciò che gli studenti sanno davvero; per gli studenti, dimostrare un impegno autentico. Anche quando viene usata come supporto allo studio, la sua presenza può indebolire la fiducia nel fatto che un titolo di studio o un lavoro riflettano la comprensione personale di chi li ha realizzati.

Creatività, proprietà e lavoro umano sono al centro del dibattito

La discussione sull’IA e sulle opere creative non riguarda soltanto l’architettura dei modelli o l’interpretazione del diritto d’autore. Riguarda anche il riconoscimento e la distribuzione del potere.

Scrittori, artisti, musicisti e altri creatori possono vedere sistemi addestrati su opere umane senza autorizzazione, compenso o attribuzione chiaramente definiti. Allo stesso tempo, si trovano a competere in mercati invasi da contenuti sintetici economici, capaci di imitare stili umani. Il risultato può apparire meno come uno strumento neutrale per aumentare la produttività e più come un sistema estrattivo: cattura il valore della cultura prodotta dalle persone e indebolisce la posizione di chi quella cultura la crea.

Pew ha rilevato che gli americani sono più propensi a pensare che l’IA peggiorerà, anziché migliorare, la capacità delle persone di pensare in modo creativo e di costruire relazioni significative. 12 Questa preoccupazione aiuta a capire perché alcuni consumatori siano attratti da supporti fisici, attività offline e prodotti in cui l’autore o la partecipazione umana sono più visibili. Le prove disponibili non dimostrano che il rifiuto dell’IA sia l’unica causa di queste scelte, ma il desiderio di conoscere la provenienza di un contenuto, proteggere la privacy e mantenere un maggiore controllo è plausibilmente parte del loro fascino.

La comodità si trasforma in risentimento quando scompare la scelta

Molte persone accettano uno strumento di IA opzionale, ma rifiutano che l’IA sostituisca automaticamente qualcosa a cui tengono. La differenza è sostanziale.

Un utente può volere aiuto per preparare un documento senza però autorizzare l’uso dei propri dati per addestrare un modello. Può apprezzare un’assistenza più rapida e desiderare comunque di parlare con una persona. Può scegliere di usare un assistente virtuale, ma opporsi quando questo viene inserito di default in un prodotto conosciuto o imposto in un flusso di lavoro senza un modo chiaro per disattivarlo.

Il controllo, quindi, non è un dettaglio dell’interfaccia. Informazioni trasparenti, consenso effettivo, procedure semplici per rinunciare all’uso dell’IA e alternative umane determinano se la tecnologia viene percepita come uno strumento oppure come uno strato imposto tra le persone e i servizi che utilizzano.

L’impatto fisico rende i costi dell’IA una questione politica

L’IA ha anche un’impronta materiale. I data center richiedono elettricità, acqua, terreni, investimenti sulla rete e altre risorse delle comunità. Quando nuovi impianti e ampliamenti diventano visibili, gli abitanti hanno motivo di chiedersi chi ottenga i benefici e chi sostenga i costi.

Se i posti di lavoro, la riduzione delle bollette, le entrate fiscali o i benefici vincolanti per la comunità restano incerti mentre le richieste locali sono immediate, l’opposizione non è necessariamente ostilità verso la tecnologia. Può essere una risposta razionale a una distribuzione squilibrata dei rischi.

La sensazione di essere travolti dalla velocità dello sviluppo rafforza questa reazione. Un sondaggio Economist/YouGov del maggio 2026 ha rilevato che il 71% degli americani ritiene che lo sviluppo dell’IA stia procedendo troppo rapidamente, mentre solo il 2% lo considera troppo lento. 57 Anche Pew ha riportato che la maggioranza pensa che l’IA stia avanzando troppo in fretta e possa mettere a rischio le informazioni personali; il 67% ha poca o nessuna fiducia nella capacità del governo statunitense di regolamentarla efficacemente. 60

La sfiducia riguarda anche chi costruisce l’IA

Lo scetticismo non è rivolto soltanto ai modelli, ma anche alle istituzioni e ai dirigenti che li sviluppano e li distribuiscono. Nel sondaggio CNBC/Generation Lab, tutti e nove i principali leader dell’IA inseriti nella ricerca hanno ricevuto una maggioranza di giudizi di sfiducia quando agli intervistati tra i 18 e i 34 anni è stato chiesto se si sarebbero comportati responsabilmente rispetto alla tecnologia. 51

Il dato è importante perché la fiducia si accumula nel tempo. Quando le aziende fanno previsioni ambiziose, chiedono alle comunità di accettare trasformazioni profonde e offrono poca trasparenza o responsabilità verificabile, le loro rassicurazioni perdono peso. Un prodotto tecnicamente impressionante difficilmente supera la convinzione che i suoi proprietari metteranno crescita, controllo o rendimenti degli investitori davanti all’interesse pubblico.

Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic, ha definito questa dinamica una «crisi di fiducia», sostenendo che la diffidenza verso aziende, governi e industria tecnologica preceda l’attuale boom dell’IA. 17 La sua diagnosi è significativa, anche se non risolve il problema: il pubblico non sta semplicemente aspettando una campagna pubblicitaria più convincente.

Perché la perdita di fiducia è un problema per il business

Per le aziende dell’IA, la sfiducia può frenare adozione, fidelizzazione, disponibilità a pagare, assunzioni, regolamentazione e autorizzazioni per costruire nuove infrastrutture. Può inoltre rendere gli utenti meno indulgenti verso gli errori e più sospettosi riguardo alla gestione dei dati.

La sfida commerciale è particolarmente forte per i prodotti il cui valore è difficile da verificare. Se un cliente percepisce l’IA come uno strumento per licenziare, sorvegliare, estrarre valore dal lavoro creativo, aggiungere funzioni indesiderate o aumentare i costi locali dell’energia, la promessa di una produttività futura potrebbe non bastare a convincerlo ad adottarla oggi.

Qui emerge la distanza tra la narrazione dell’industria e l’esperienza quotidiana. Le aziende descrivono spesso l’IA in termini di produttività complessiva o di future scoperte scientifiche. Le persone, invece, la giudicano attraverso domande più immediate: mi è stata davvero utile? Ho scelto io di usarla? Posso controllare il risultato? Chi guadagna se sostituisce una parte del mio lavoro? Che cosa succede ai miei dati e alla mia comunità?

Che cosa potrebbe ricostruire la fiducia

Una comunicazione più efficace può spiegare meglio un prodotto utile, ma non può sostituire né un prodotto migliore né una governance più solida. La strada più credibile comprende diversi elementi:

• Costruire per bisogni reali. I prodotti dovrebbero risolvere problemi che le persone comuni riconoscono, non limitarsi a mostrare un modello più grande o più potente.
• Preservare una scelta effettiva. Servono impostazioni chiare per attivare o disattivare l’IA, pratiche trasparenti sui dati e alternative umane nei contesti più delicati.
• Condividere i benefici. I guadagni di produttività dovrebbero tradursi in posti di lavoro migliori, formazione, costi più bassi e servizi più accessibili, non soltanto in margini più elevati.
• Rispettare i creatori. Consenso, provenienza, attribuzione, compenso e diritti applicabili sono elementi essenziali della legittimità.
• Proteggere apprendimento e giudizio. L’IA può sostenere lo studio e il lavoro, ma non dovrebbe rendere impossibile valutare la comprensione umana o eliminare la responsabilità nelle decisioni importanti.
• Ottenere il consenso delle comunità. I progetti infrastrutturali richiedono dati trasparenti sugli impatti locali e benefici credibili, concreti e vincolanti.
• Sostituire le previsioni con risultati. Amodei ha riconosciuto che le aziende dell’IA non hanno ancora mantenuto le loro promesse più ambiziose. Le affermazioni secondo cui l’IA potrebbe contribuire a curare il cancro o eliminare la maggior parte delle malattie restano previsioni, non risultati già dimostrati. 23 La credibilità arriverà da miglioramenti misurabili nella salute, nell’accessibilità economica e nelle condizioni di vita.

Il pubblico non sta necessariamente rifiutando ogni uso dell’IA. Sta chiedendo prove che la tecnologia possa ampliare le capacità umane senza sottrarre autonomia, opportunità, paternità delle opere o controllo. Finché questo equilibrio non sarà visibile nella vita quotidiana, i progressi tecnici continueranno probabilmente a generare più preoccupazione che entusiasmo.