Perché in Italia non usiamo l'intelligenza artificiale

Solo il 20 per cento degli italiani tra i 16 e i 74 anni ha usato strumenti di intelligenza artificiale generativa negli ultimi tre mesi, contro il 33 per cento della media europea.

Nel giro di tre anni l’intelligenza artificiale generativa è passata dall’essere una curiosità a uno strumento che governi e grandi imprese considerano centrale per il futuro. ChatGPT è stato lanciato alla fine del 2022 e in dodici mesi è diventato uno dei prodotti digitali adottati più velocemente nella storia. Eurostat ha iniziato a misurarne l’uso nel 2025 e questo ci permette di avere numeri armonizzati, confrontabili fra paesi, raccolti con la stessa domanda in tutta Europa.

Il questionario chiede agli intervistati se, negli ultimi tre mesi, abbiano usato strumenti capaci di generare nuovi contenuti, come testo, immagini, codice o video, a partire da un’istruzione. Gli esempi citati sono quelli più noti, ossia ChatGPT, Copilot, Gemini, LLaMA, Midjourney, DALL-E. Sono modelli addestrati su enormi quantità di contenuti che funzionano meglio quando chi li usa sa formulare richieste chiare e verificare le risposte, perché possono produrre risposte plausibili ma inventate, quelle vengono chiamate “allucinazioni”. Seppur con delle criticità, sono strumenti che permettono di risparmiare tempo su una quantità crescente di compiti d’ufficio.

Il divario italiano

Il 19,9 per cento degli italiani tra i 16 e i 74 anni ha usato intelligenza artificiale generativa nei tre mesi precedenti l’intervista, contro il 32,7 della media dell’Unione europea. Siamo quasi tredici punti sotto la media europea e sopra soltanto a Romania, Turchia, Serbia e Bulgaria. Francia e Spagna sono al 37-38 per cento, la Germania al 32, i Paesi Bassi al 45, la Danimarca al 48, la Finlandia e l’Estonia al 46, la Svizzera al 47, la Norvegia al 56.

Solo l’8 per cento degli italiani ha usato l’intelligenza artificiale per lavoro, contro il 15 della media europea, il 18 di Francia e Spagna, il 27 della Danimarca, il 34 della Svizzera. Nell’uso privato siamo al 13 per cento contro il 25 europeo, per la formazione al 6,4 contro il 9,6. Gli strumenti sono gli stessi in tutta Europa, quello che cambia è la frequenza con cui si usano, soprattutto sul lavoro.

Gli studi pubblicati negli ultimi due anni concordano che l’intelligenza artificiale aumenta la produttività. Uno degli studi più citati, pubblicato sulla Quarterly Journal of Economics, ha seguito oltre cinquemila operatori di customer support e ha rilevato un aumento medio della produttività del 15 per cento, con incrementi attorno al 30 per cento tra chi partiva da livelli più bassi.

Il problema non sono solo gli anziani

Si potrebbe pensare che il ritardo italiano sia il solito problema di una popolazione anziana che fatica con il digitale, ma i dati smentiscono questa lettura. Gli italiani sopra i 65 anni usano l’intelligenza artificiale quanto i loro coetanei europei, il 4,5 per cento contro il 6,5 della media dell’Unione europea, quasi in linea con la Germania. È nelle fasce giovani e centrali che c’è il vero divario.

Tra i ragazzi di 16-19 anni il 52 per cento degli italiani ha usato intelligenza artificiale, contro il 78 in Francia, il 75 in Spagna e il 66 della media europea. Tra i 25 e i 35 anni la quota italiana è del 31 per cento, contro il 56 dei francesi, il 57 degli spagnoli e il 51 dei tedeschi. Oltre venti punti di divario proprio nella fascia che è entrata da poco nel mercato del lavoro, un’età in cui le abitudini professionali si consolidano e diventano difficili da modificare. Tra i 35-44 anni usa intelligenza artificiale il 22 per cento in Italia contro il 42 per cento in Francia, tra i 45-54 anni il 17 contro il 33 per cento di Spagna e Francia.

Il 12,5 per cento degli occupati italiani ha usato intelligenza artificiale sul lavoro nei tre mesi precedenti. Tra i lavoratori d'ufficio, cioè la categoria in cui gli studi internazionali rilevano i guadagni di produttività più alti, ne fa uso sul lavoro il 17 per cento in Italia, contro il 28 della media europea, il 34 della Spagna, il 25 della Germania. Tra chi fa lavori manuali, in Italia siamo al 3 per cento contro il 5,3 della media europea e il 7,7 della Spagna. I professionisti dell'informatica italiani arrivano al 42 per cento di uso lavorativo, ma sono sedici punti sotto la media europea e trentuno sotto la Spagna. Il ritardo italiano non riguarda solo la popolazione in generale ma si riflette dentro ogni categoria professionale, anche quelle più qualificate.

Chi ha una laurea usa intelligenza artificiale nel 35 per cento dei casi, chi ha solo la terza media nell’11. Chi vive in città nel 23 per cento, chi vive in aree rurali nel 16. Tra i cittadini italiani la quota è del 20 per cento, tra i non cittadini del 14. È la distribuzione tipica di una tecnologia all’inizio della curva di adozione, concentrata tra chi ha competenze digitali pregresse, redditi alti e vive nelle grandi città.

Il ritardo italiano si inserisce in una dinamica che gli economisti stanno osservando anche altrove. Uno studio su 640 piccoli imprenditori in Kenya, a cui era stato dato accesso libero a un assistente basato su GPT-4, ha trovato un effetto medio nullo sulla performance aziendale. Ma dietro quella media si nascondeva una differenza: gli imprenditori già più capaci hanno visto i ricavi crescere di oltre il 15 per cento, mentre quelli meno capaci hanno perso circa l’8 per cento. L’intelligenza artificiale dava a tutti gli stessi consigli, ma i meno esperti tendevano a porle domande più vaghe e meno utilizzabili. Un risultato simile emerge dal caso dell’adozione di Copilot in Microsoft, documentato dall’azienda stessa: dopo l’entusiasmo iniziale e un picco di adozione, l’uso quotidiano è crollato perché i dipendenti non avevano tempo per imparare davvero a integrare lo strumento nel proprio lavoro. Solo un intervento deliberato del management ha rimesso in moto l’adozione.

Questi due esempi illustrano un principio che viene chiamato “Matthew effect”: la tecnologia non livella le differenze preesistenti, ma tende a premiare chi parte avvantaggiato. Dove c’è formazione, supporto manageriale e tempo per sperimentare, l’intelligenza artificiale aiuta soprattutto i meno esperti a colmare il gap con i più capaci. Dove invece queste componenti mancano, l’adozione si concentra tra chi è già più qualificato, ampliando le distanze invece di ridurle. Non basta che gli strumenti siano disponibili, serve un contesto che metta le persone nelle condizioni di usarli bene.

Perché non si usa

Eurostat chiede a chi non la usa il motivo. Tra gli italiani che non l’hanno mai usata, il 61 per cento dichiara di “non averne bisogno”, il 20 per cento di “non saperla usare”, il 5,4 per cento cita preoccupazioni per privacy e sicurezza, il 4,2 per cento dice di non sapere nemmeno che esistesse. Il profilo delle risposte cambia nettamente con l’età. Tra i 16-24 anni che non la usano, il 75 per cento dice “non mi serve” e solo l’8,6 per cento dice “non so come”. Tra gli over 65 la mancanza di bisogno scende al 42 per cento, mentre chi non sa come iniziare arriva al 32. Tra gli ultrasettantacinquenni il “non so come usarla” tocca il 42 per cento.

Sono due problemi diversi sovrapposti. Sopra i cinquant'anni chi non la usa spesso non sa da dove cominciare e serve alfabetizzazione informatica di base. Sotto i trent'anni, invece, la questione è più sottile di quanto sembri. Quel "non ne ho bisogno" non fotografa un rifiuto consapevole, ma quasi sempre una sottovalutazione. Il valore dell'intelligenza artificiale generativa non emerge al primo tentativo né da una domanda casuale: dipende da come la si usa, da quanto si è disposti a iterare, correggere, raffinare le richieste. Chi la prova una volta per curiosità e ottiene una risposta generica conclude che "non serve a granché", senza rendersi conto che gli strumenti danno il meglio quando vengono integrati in flussi di lavoro strutturati, quando si impara a scomporre un problema, a far criticare all'intelligenza artificiale il proprio output, a combinare il proprio giudizio con le sue capacità. È una competenza che si costruisce nel tempo. Per questo la fascia giovane-adulta non ha bisogno soltanto di esempi concreti di utilità: ha bisogno di contesti, scuole, università, ambienti di lavoro, in cui si impari davvero a usare questi strumenti, invece di liquidarli dopo una prova superficiale.

In Germania il 49 per cento della popolazione dice “non ne ho bisogno”, più che in Italia, ma solo il 3,7 per cento dice “non so usarla”. In Italia la quota di chi non sa usarla è quasi quadrupla, 14 contro 3,7 per cento sul totale della popolazione. In Spagna solo il 21 per cento dice “non mi serve”, cioè la grande maggioranza di chi non la usa ancora pensa che prima o poi lo farà. È il segnale di un deficit di competenze digitali di base, un tema che l’Italia si trascina da prima dell’arrivo dell’intelligenza artificiale.

In conclusione

L’intelligenza artificiale non è una moda passeggera. I modelli migliorano di generazione in generazione, il costo per unità di capacità scende, l’integrazione nei software che usiamo quotidianamente è già in corso. Tra gli economisti che studiano il fenomeno c’è disaccordo su quanto velocemente si diffonderà e su quali effetti avrà sul lavoro, ma quasi nessuno pensa che la tecnologia farà marcia indietro. Il vero dissenso riguarda il contesto, cioè la velocità con cui le imprese, le scuole e le istituzioni sapranno integrarla, non la tecnologia in sé.

Negli studi chi la usa bene nel proprio lavoro diventa più veloce, più preciso, spesso capace di cose che prima richiedevano competenze specialistiche. Non significa che i lavori spariranno: in molte professioni d’ufficio la tecnologia automatizza alcuni compiti e libera tempo per quelli restanti, che finiscono per essere svolti meglio. Sulle ricadute occupazionali torneremo in un prossimo articolo.

Il problema italiano non è la tecnologia ma il contesto che la circonda. Servono scuole che insegnino ai ragazzi a usare questi strumenti in modo critico e aziende che investano sulla formazione dei dipendenti. Quello che succede negli altri paesi dimostra che il divario si colma rapidamente dove c’è un ambiente organizzativo che sostiene l’adozione. Senza questo cambio di mentalità l’Italia rischia di restare indietro proprio nella fascia, i venticinquenni e quarantenni al lavoro, dove un uso diffuso potrebbe fare più differenza. I dati per ora dicono che siamo in ritardo. E se l’intelligenza artificiale fosse davvero in grado di far aumentare la produttività del paese intero, potremmo star perdendo un’occasione per tornare a crescere.