Cosa Vogliono le persone dall’AI? Anthropic ha intervistato 80.508 utenti Claude in 159 Paesi: l’AI non è solo produttività, ma tempo, autonomia, lavoro, paura economica e privacy. L’Europa è meno entusiasta della media mondiale e più sensibile al tema del controllo.
Cosa vogliono le persone dall’AI ? La nuova ricerca di Anthropic, “What 81,000 people want from AI”, è interessante proprio perché sposta lo sguardo: non chiede solo “che cosa fa l’AI?”, ma “che cosa sperano le persone che l’AI faccia per loro?”; non misura soltanto prompt e task, ma desideri, frustrazioni, paure, dipendenze, ambizioni, lavoro, famiglia, solitudine, studio, soldi, salute, futuro.
Anthropic ha raccolto 112.846 interviste in una settimana, nel dicembre 2025, attraverso un intervistatore AI basato su Claude per capire cosa vogliono le persone dall’AI:. Di queste, 80.508 hanno superato la soglia qualitativa fissata dai ricercatori. Gli intervistati provenivano da 159 Paesi e hanno scritto in 70 lingue. È, secondo Anthropic, la più grande ricerca qualitativa multilingue mai condotta su questo tema.
Il dato va letto con cautela: non è un sondaggio sulla popolazione mondiale, ma una ricerca su utenti Claude che hanno scelto di partecipare. Quindi parliamo di persone già esposte all’AI, spesso già convinte abbastanza da usarla. Ma proprio per questo il risultato è prezioso: racconta cosa accade quando l’AI non è più una notizia, ma un oggetto dentro la giornata.
Quello che emerge è meno banale del previsto. L’AI, per molti, non è solo un acceleratore di produttività; è una promessa di tempo, una stampella cognitiva, un modo per uscire da un blocco economico, un tutor senza giudizio, un collega che non si stanca mai, a volte perfino un luogo emotivo. Ma la stessa macchina che libera tempo può aumentare il ritmo; quella che aiuta a pensare può indebolire il pensiero; quella che consola può creare dipendenza; quella che promette autonomia può trasformarsi in sorveglianza.
È qui che la ricerca diventa politica, economica e profondamente europea. Perché l’Europa, nei dati Anthropic, appare meno euforica della media mondiale, più preoccupata per privacy e controllo, più vicina al cuore del dibattito sull’AI Act e sulla sovranità digitale. Non perché l’Europa odi l’AI, ma perché ne vede prima il costo istituzionale: chi possiede i dati, chi decide le regole, chi controlla le infrastrutture, chi paga quando l’AI sbaglia.
Ed è un punto che si lega direttamente al percorso che Anthropic sta costruendo anche nel nostro Paese, con l’apertura della sede milanese raccontata da Digitalic in Anthropic apre a Milano: l’Italia e l’Europa non sono più solo mercati da raggiungere, ma territori in cui l’AI deve imparare a convivere con norme, imprese, cittadini e diffidenze molto diverse da quelle della Silicon Valley.
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La ricerca Anthropic: 80.508 interviste per capire cosa vogliono le persone dall’AI
Il metodo scelto da Anthropic è, di per sé, una notizia. Invece di distribuire un questionario chiuso, l’azienda ha chiesto agli utenti Claude di parlare con un AI interviewer, un intervistatore conversazionale che poneva quattro domande principali e poi faceva follow-up per scavare meglio nelle risposte.
Le quattro domande erano semplici, ma non superficiali: qual è l’ultima cosa per cui hai usato un chatbot AI? Se avessi una bacchetta magica, cosa vorresti che l’AI facesse per te? L’AI ha già fatto un passo in quella direzione? Ci sono modi in cui l’AI potrebbe svilupparsi andando contro i tuoi valori o la tua visione? Cosi si capisce davvero cosa vogliono le persone dall’AI.
Le risposte sono state poi analizzate con classificatori basati su Claude e validati manualmente per analizzare cosa vogliono le persone dall’AI. Le categorie principali riguardavano le visioni positive, le esperienze già avute, le preoccupazioni, il sentiment generale verso l’AI e, quando possibile, il contesto professionale degli intervistati. Il 72% dei partecipanti ha fornito qualche informazione sul proprio lavoro, permettendo ad Anthropic di confrontare studenti, insegnanti, professionisti, freelance, imprenditori, ricercatori, lavoratori sanitari, creativi e altre categorie.
C’è un altro dettaglio importante: le preoccupazioni erano multi-label. In pratica, una persona poteva esprimere più paure contemporaneamente. Questo è corretto, perché nessuno vive l’AI in una sola casella. Si può usare Claude per scrivere meglio e, nello stesso tempo, temere di non saper più scrivere. Si può usare l’AI per trovare clienti e, nello stesso tempo, aver paura di perdere il lavoro. Si può apprezzare un assistente sempre disponibile e, nello stesso tempo, preoccuparsi del fatto che sia sempre disponibile.
Anche la qualità delle risposte è stata alta. Alla domanda sulla “bacchetta magica”, il 97,6% delle risposte è stato classificato come sostanziale. Alla domanda se l’AI avesse già fatto qualcosa nella direzione desiderata, le risposte sostanziali sono state il 92,5%. Alla domanda sulle preoccupazioni, l’88,1%. È un dato interessante perché smonta un pregiudizio: quando le persone parlano con un’AI, non sempre banalizzano; a volte si aprono più di quanto farebbero con un ricercatore umano, perché il costo sociale dell’imbarazzo si abbassa.
Cosa vogliono le persone dall’AI: non solo lavorare più velocemente
Il primo grande risultato della ricerca è questo: la richiesta più diffusa riguarda il lavoro, ma il desiderio profondo non è soltanto produrre di più: è vivere meglio.
La categoria più ampia è professional excellence, cioè eccellenza professionale: riguarda il 18,8% degli intervistati. Le persone vogliono usare l’AI per gestire attività ripetitive, documentazione, email, sintesi, analisi, codice, processi, in modo da dedicare più attenzione al lavoro di valore. Non è la fuga dal lavoro, ma la ricerca di un lavoro meno ingolfato, meno burocratico, meno consumato dal rumore.
Subito dopo arriva la trasformazione personale, al 13,7%. Qui l’AI non è vista come un software d’ufficio, ma come uno strumento per crescere, capire se stessi, migliorare il benessere emotivo, gestire difficoltà personali, affrontare problemi di salute fisica o mentale. È una delle zone più delicate della ricerca, perché mostra quanto facilmente l’AI entri negli spazi lasciati vuoti dalle istituzioni, dalle relazioni, dalla sanità, dalla scuola.
Quasi allo stesso livello c’è la gestione della vita, al 13,5%. Non solo agenda e promemoria, ma riduzione del carico mentale: organizzare, ricordare, pianificare, mettere ordine. È l’AI come esoscheletro invisibile della vita quotidiana. Non fa notizia come un nuovo modello multimodale, ma per chi vive sommerso da incombenze, appuntamenti, messaggi, scadenze, burocrazia familiare e professionale, può essere la differenza tra tenere insieme le cose e sentirle franare.
Poi c’è il tempo libero, all’11,1%. Qui l’AI diventa un modo per tornare a casa prima, stare con i figli, leggere, riposare, cucinare, uscire dal lavoro senza portarsi dietro tutta la giornata. È un dato da leggere con attenzione: una parte enorme della narrativa sull’AI insiste sull’efficienza, ma molte persone non vogliono diventare più efficienti per lavorare ancora di più; vogliono diventarlo per recuperare pezzi di vita.
L’indipendenza finanziaria vale il 9,7%. È l’AI come leva per guadagnare, costruire business, automatizzare attività, investire, uscire da una condizione economica fragile. A ruota arriva la trasformazione sociale, al 9,4%: persone che immaginano l’AI applicata a salute, povertà, educazione, clima, disuguaglianze, accesso alla conoscenza.
L’imprenditorialità pesa l’8,7%, l’apprendimento e crescita l’8,4%, l’espressione creativa il 5,6%. Solo circa l’1% non articola una visione precisa.
I dati completi sulle visioni positive
| Cosa le persone vogliono dall’AI | Quota intervistati |
|---|---|
| Eccellenza professionale | 18,8% |
| Trasformazione personale | 13,7% |
| Gestione della vita | 13,5% |
| Tempo libero e relazioni | 11,1% |
| Indipendenza finanziaria | 9,7% |
| Trasformazione sociale | 9,4% |
| Imprenditorialità | 8,7% |
| Apprendimento e crescita | 8,4% |
| Espressione creativa | 5,6% |
La lettura più interessante non è la classifica, ma l’architettura dei desideri. Circa un terzo delle visioni riguarda il creare spazio: più tempo, più denaro, più banda mentale. Circa un quarto riguarda il lavoro, ma non in senso meccanico; le persone vogliono fare un lavoro migliore, non solo più veloce. Circa un quinto riguarda il diventare qualcuno di diverso: imparare, guarire, crescere, superare limiti personali.
È una mappa molto diversa da quella che spesso si usa nel mondo enterprise. Nei board si parla di ROI, automation, productivity gain. Nelle vite reali, quelle stesse parole diventano: non voglio più finire le email di sera; voglio capire una diagnosi; voglio imparare una cosa che mi è sempre sembrata impossibile; voglio avviare un’attività anche se non ho capitale; voglio smettere di sentirmi stupido.
È anche per questo che il tema della sycophancy, cioè dell’AI che dà sempre ragione all’utente, diventa così importante. Se l’AI entra in spazi così intimi, non può limitarsi a essere compiacente. Lo abbiamo raccontato su Digitalic nell’articolo L’AI ti dà sempre ragione, anche quando hai torto: un assistente troppo accomodante non è solo un difetto di prodotto, ma un rischio psicologico, organizzativo e decisionale.
Dove l’AI ha già mantenuto la promessa
Alla domanda se l’AI avesse già fatto un passo verso la visione desiderata, l’81% degli intervistati ha risposto sì. Questo è forse il dato più forte della ricerca: non siamo nel territorio della pura aspettativa. Molti utenti non stanno immaginando cosa potrebbe accadere, stanno raccontando cose già accadute.
La categoria più ampia è la produttività, al 32,0%. Qui rientrano attività accelerate, processi ridotti da giorni a ore, documenti prodotti più rapidamente, sintesi, programmazione, analisi, scrittura, automazione di compiti ripetitivi. È il volto più noto dell’AI generativa e anche quello più facile da vendere alle imprese.
Ma il secondo dato cambia la prospettiva: il 18,9% dice che l’AI non ha ancora mantenuto la promessa. Non perché sia inutile, ma perché è ancora imprecisa, limitata, non abbastanza affidabile, incapace di intervenire nel mondo fisico o troppo lontana dall’idea che l’utente ha in mente. È la distanza tra il sogno e il prodotto.
Il 17,2% parla di partnership cognitiva. L’AI non è soltanto uno strumento che esegue, ma un interlocutore con cui ragionare, fare brainstorming, rivedere idee, preparare decisioni, superare blocchi. È una funzione meno visibile della produttività, ma forse più trasformativa: il valore non sta solo nell’output, ma nel processo con cui si arriva all’output.
L’apprendimento pesa il 9,9%. L’AI è tutor paziente, traduttore concettuale, insegnante sempre disponibile. Per chi ha avuto difficoltà scolastiche, barriere linguistiche, poca accessibilità alla formazione o semplicemente paura di fare domande “stupide”, questo cambia il rapporto con la conoscenza.
L’accessibilità tecnica è all’8,7%: persone non tecniche che riescono a creare applicazioni, strumenti, bot, automazioni, prototipi, cose che prima erano fuori portata. La sintesi della ricerca vale il 7,2%, soprattutto quando l’utente deve orientarsi in informazioni complesse, legali, sanitarie o scientifiche. Il supporto emotivo è al 6,1%, una quota più piccola ma molto significativa per intensità.
I dati completi su dove l’AI è già utile
| Dove l’AI ha già prodotto valore | Quota intervistati |
|---|---|
| Produttività | 32,0% |
| L’AI non ha ancora mantenuto la promessa | 18,9% |
| Partnership cognitiva | 17,2% |
| Apprendimento | 9,9% |
| Accessibilità tecnica | 8,7% |
| Sintesi della ricerca | 7,2% |
| Supporto emotivo | 6,1% |
Qui emerge una lezione importante per le aziende. La produttività è il punto d’ingresso, ma non esaurisce il valore. L’AI viene adottata davvero quando diventa infrastruttura cognitiva: quando riduce il rumore, rende accessibili competenze, accompagna decisioni, permette a una persona sola di fare cose che prima richiedevano un team.
È la stessa domanda che attraversa il dibattito su AI e lavoro: l’AI farà guadagnare di più le persone o le sostituirà? Su Digitalic lo abbiamo affrontato nell’analisi L’AI ti farà guadagnare di più o ti sostituirà?. La ricerca Anthropic aggiunge un tassello: molte persone stanno già usando l’AI per aumentare le proprie capacità, ma questa leva non è distribuita in modo uguale.
Chi lavora da indipendente, chi ha un side project, chi può trasformare rapidamente un’idea in un prodotto, vede l’AI come moltiplicatore. Chi lavora dentro strutture più rigide la vive spesso come pressione: più aspettative, più velocità, più verifica, più competizione.
Le paure sull’AI: la prima non è Terminator, è l’inaffidabilità
Quando si passa alle paure, la ricerca diventa più concreta. Il rischio esistenziale esiste nella lista, ma non è il primo. La paura più comune è molto più quotidiana: l’AI sbaglia.
L’inaffidabilità riguarda il 26,7% degli intervistati. Allucinazioni, citazioni inventate, risposte sicure ma false, necessità di verificare tutto, perdita di tempo nella correzione. È la “fact-check tax”: l’AI promette di liberare attenzione, ma a volte trasferisce l’attenzione dalla produzione alla verifica.
La seconda grande paura è lavoro ed economia, al 22,3%. Qui ci sono licenziamenti, sostituzione, disuguaglianza, compressione dei salari, precarietà, concentrazione dei benefici in poche mani. Non è un timore astratto: per alcuni intervistati è già accaduto, per altri è la nuvola nera sopra il proprio mestiere.
Al terzo posto c’è autonomia e agency umana, al 21,9%. Le persone temono che l’AI decida al posto loro, che renda gli esseri umani passivi, che venga imposta da aziende e governi, che sposti il confine della scelta senza che ce ne accorgiamo. È una paura molto europea nella sua radice: non solo cosa può fare la tecnologia, ma chi decide cosa deve fare.
L’atrofia cognitiva è al 16,3%. Il timore è perdere capacità, smettere di pensare, delegare troppo, non imparare più davvero. La governance è al 14,7%: regole insufficienti, responsabilità non chiare, mancanza di supervisione democratica. La disinformazione è al 13,6%, la sorveglianza e privacy al 13,1%, l’uso malevolo al 13,0%.
Poi arrivano senso e creatività all’11,7%, eccesso di restrizioni all’11,7%, benessere e dipendenza all’11,2%, sycophancy al 10,8%, rischio esistenziale al 6,7%. Anthropic segnala anche una coda lunga: bias e discriminazione al 5%, diritti su IP e dati al 4%, costi ambientali al 4%, danni a bambini e gruppi vulnerabili al 3%, democrazia e integrità politica al 3%, geopolitica al 2%.
I dati completi sulle preoccupazioni
| Preoccupazione | Quota intervistati |
|---|---|
| Inaffidabilità | 26,7% |
| Lavoro ed economia | 22,3% |
| Autonomia e agency umana | 21,9% |
| Atrofia cognitiva | 16,3% |
| Governance | 14,7% |
| Disinformazione | 13,6% |
| Sorveglianza e privacy | 13,1% |
| Uso malevolo | 13,0% |
| Senso e creatività | 11,7% |
| Eccesso di restrizioni | 11,7% |
| Benessere e dipendenza | 11,2% |
| Sycophancy | 10,8% |
| Rischio esistenziale | 6,7% |
Circa l’11% degli intervistati non esprime alcuna preoccupazione. In media, però, ogni persona solleva 2,3 preoccupazioni distinte. È un dato fondamentale: la paura dell’AI non è monolitica. Non c’è una sola ansia, ma una costellazione. Lavoro, controllo, dipendenza, errore, privacy, potere, creatività, salute mentale.
Questo è il punto in cui il dibattito pubblico spesso si impoverisce. Si prova a dividere il mondo tra ottimisti e pessimisti, accelerazionisti e catastrofisti, innovatori e regolatori. La ricerca mostra invece una cosa più umana: le stesse persone che vogliono l’AI ne temono gli effetti. Non perché siano incoerenti, ma perché stanno già sperimentando la doppia natura dello strumento.
La “luce e ombra” dell’AI: il beneficio contiene già il suo rischio
Anthropic chiama questa dinamica light and shade, luce e ombra. Ogni grande vantaggio dell’AI porta con sé una minaccia collegata.
L’AI aiuta ad apprendere, ma può produrre atrofia cognitiva. Migliora le decisioni, ma può essere inaffidabile. Offre supporto emotivo, ma può creare dipendenza. Fa risparmiare tempo, ma può alimentare produttività illusoria. Dà empowerment economico, ma può causare spostamento e precarietà.
I numeri sono molto chiari. Il 33% degli intervistati cita l’apprendimento come beneficio, mentre il 17% teme l’atrofia cognitiva. Il 22% vede l’AI come supporto alle decisioni, ma il 37% teme l’inaffidabilità: è l’unica tensione in cui l’ombra supera la luce. Il 16% parla di supporto emotivo, il 12% teme dipendenza emotiva. Il 50% cita il risparmio di tempo, il 18-19% teme che quel tempo venga riassorbito da più lavoro, più controllo, più ritmo. Il 28% vede empowerment economico, il 18% teme displacement.
La parte più interessante non è che esistano benefici e rischi; è che spesso compaiono nella stessa persona. Chi parla del supporto emotivo dell’AI è circa tre volte più propenso a parlare anche di dipendenza. Chi sperimenta l’utilità dell’AI nella decisione è anche più esposto ai suoi errori. Chi risparmia tempo è spesso lo stesso che sente accelerare il tapis roulant.
Anthropic ha misurato anche la co-occorrenza statistica tra le coppie beneficio/rischio. Il legame più forte è quello tra supporto emotivo e dipendenza: il lift complessivo è 3,04x, e sale a 4,69x quando si guardano le esperienze dirette. Significa che questa ambivalenza non nasce solo dall’immaginazione o dalla paura indotta dal dibattito mediatico; nasce dall’uso.
Lo stesso schema si vede nel lavoro. Gli indipendenti, gli imprenditori e le persone con progetti paralleli sono tra quelli che ottengono i benefici economici più evidenti. Anthropic rileva che il 47% degli indipendenti sperimenta empowerment economico reale, contro il 14% dei lavoratori istituzionali. Gli employee con side project arrivano al 58%. Ma i freelance creativi sono il gruppo esposto in mezzo al guado: beneficio vissuto al 23%, precarietà vissuta al 17%. Per loro l’AI è contemporaneamente utensile e concorrente.
La scuola mostra un’altra tensione. Più della metà degli studenti ha sperimentato benefici di apprendimento, ma il 16% nota anche segnali di atrofia cognitiva. Tra gli insegnanti questa paura sale al 24%, tra gli accademici al 19%. Nei mestieri manuali e tecnici, invece, il quadro è più ottimista: i tradespeople registrano benefici di apprendimento al 45%, ma solo il 4% parla di atrofia cognitiva. Forse perché fuori dalla scuola l’apprendimento è più volontario, più concreto, meno legato al voto e alla scorciatoia.
Questo dice molto alle imprese. L’AI non va inserita come un rubinetto di produttività. Va progettata come un equilibrio. Ogni implementazione dovrebbe chiedersi: quale beneficio sto cercando? Quale rischio gemello sto creando? Se automatizzo troppo, cosa disimparo? Se accelero, cosa schiaccio? Se affido decisioni all’AI, chi verifica? Se l’AI diventa compagna cognitiva, come evito che diventi stampella?
Il mondo non guarda l’AI nello stesso modo
La ricerca Anthropic mostra differenze regionali nette. Globalmente, il 67% degli intervistati esprime un sentiment netto positivo verso l’AI. Nessun Paese scende sotto il 60%, quindi non siamo davanti a un rifiuto generalizzato. Ma le sfumature contano.
Sud America, Africa e gran parte dell’Asia appaiono più ottimisti rispetto all’Europa e agli Stati Uniti. Anthropic propone una spiegazione plausibile: nelle economie emergenti la nuova tecnologia viene vista più spesso come scala sociale, come modo per superare barriere di capitale, istruzione, accesso, infrastrutture. Nei mercati più ricchi e più esposti all’AI, invece, il timore di sostituzione del lavoro, sorveglianza e perdita di controllo è più vicino alla vita quotidiana.
Quando Anthropic analizza la quota di sentiment non positivo e la preoccupazione per lavoro ed economia, si vede una geografia precisa. Le regioni più ricche si collocano nella zona più fredda del grafico: più preoccupazione economica, meno entusiasmo. Quelle a reddito più basso o intermedio tendono a essere meno preoccupate e più ottimiste.
Sentiment non positivo e paura economica per regione
| Regione | Sentiment non positivo verso l’AI | Preoccupazione lavoro/economia |
|---|---|---|
| Europa occidentale | 35,6% | 22,5% |
| Oceania | 35,5% | 24,3% |
| Nord America | 34,5% | 24,6% |
| Asia orientale | 34,5% | 21,9% |
| Europa Sud/Est | 34,0% | 22,1% |
| Asia centrale | 31,1% | 15,9% |
| Asia meridionale | 30,8% | 21,5% |
| Nord Africa | 30,6% | 18,2% |
| Medio Oriente | 29,2% | 19,9% |
| Sud-est asiatico | 28,3% | 19,3% |
| America Latina e Caraibi | 26,3% | 18,5% |
| Africa subsahariana | 24,2% | 18,2% |
Questo non significa che l’AI sia “buona” per il Sud globale e “pericolosa” per l’Occidente. Significa che il punto di partenza cambia. Dove l’accesso a istruzione, capitale e infrastrutture è più difficile, l’AI viene percepita come scorciatoia legittima verso opportunità prima irraggiungibili. Dove il mercato del lavoro è già saturo di strumenti digitali, l’AI viene percepita anche come nuova pressione competitiva.
La stessa differenza si vede nelle visioni. L’imprenditorialità risuona soprattutto in Africa, Asia meridionale e centrale, Medio Oriente, America Latina e Caraibi. Lì l’AI è immaginata come un bypass del capitale: un modo per costruire, lanciare e vendere senza avere finanziamenti, team, uffici, infrastrutture. L’apprendimento pesa di più in Asia centrale e meridionale, rispettivamente al 14% e 13%, contro l’8% globale. In quei contesti l’educazione non è solo crescita personale, ma leva per uscire da cicli di povertà o accesso limitato alla conoscenza.
Nei Paesi più sviluppati, invece, cresce il tema della life management: l’AI non come scala sociale, ma come assistente per sopravvivere alla complessità. Agenda, lavoro, genitori anziani, figli, salute, burocrazia, decisioni, messaggi, notifiche. Non povertà di tempo in senso semplice, ma scarsità cognitiva: troppe cose da tenere insieme.
L’Asia orientale ha un profilo particolare: è la regione con la quota più alta di desiderio di trasformazione personale, al 19%, e di indipendenza finanziaria, al 15%. Anthropic osserva che spesso la dimensione economica viene collegata agli obblighi familiari, non solo al consumo individuale.
L’Europa nella ricerca Anthropic: meno entusiasmo, più controllo
Arriviamo al punto più importante per Digitalic: l’Europa.
Sommando Europa occidentale ed Europa Sud/Est, il campione europeo conta 24.646 intervistati: 15.261 in Europa occidentale e 9.385 in Europa meridionale e orientale. In termini di peso, l’Europa rappresenta circa il 30,6% del campione complessivo, più del Nord America, che è al 29,5%. È un dettaglio non secondario: in questa ricerca, l’Europa non è una nota a margine. È uno dei luoghi dove l’AI viene osservata con maggiore densità.
La media mondiale del sentiment positivo è 67%. L’Europa è sotto, ma non crolla. Se traduciamo i dati regionali del grafico Anthropic in sentiment positivo, l’Europa occidentale arriva a circa 64,4%, l’Europa Sud/Est a circa 66,0%. Ponderando le due aree per il numero di intervistati, l’Europa complessiva si colloca intorno al 65,0% di sentiment positivo, quindi circa 2 punti sotto la media mondiale.
Non è un rifiuto. È una cautela. È il segno di un continente che non guarda l’AI come magia, ma come potere. Un potere utile, desiderato, già adottato; però un potere che va collocato dentro istituzioni, diritti, responsabilità, filiere, data center, norme, lavoro.
Anche sulla preoccupazione economica l’Europa è vicina alla media globale. Il dato mondiale su lavoro ed economia è 22,3%. L’Europa occidentale è al 22,5%, l’Europa Sud/Est al 22,1%, l’Europa complessiva ponderata al 22,35%. Quindi non è il lavoro, da solo, a spiegare il minore entusiasmo europeo. La differenza è più sottile.
Il vero tratto distintivo dell’Europa occidentale è sorveglianza e privacy, che Anthropic indica al 17%, contro il 13,1% globale. Questo dato è il cuore politico della ricerca. Mentre Nord America e Oceania sono particolarmente preoccupati per i vuoti di governance, al 18% e 19% contro il 15% globale, l’Europa occidentale guarda soprattutto a privacy, controllo, uso dei dati, profilazione, sorveglianza.
È esattamente il punto su cui l’Europa sta costruendo la sua identità regolatoria. L’AI Act, la fase GPAI, gli obblighi per i modelli di uso generale, la trasparenza, il copyright, i rischi sistemici, le sanzioni, non sono una burocrazia sganciata dalla realtà. Sono la risposta istituzionale a una sensibilità sociale che nei dati si vede: gli europei non chiedono solo “quanto funziona l’AI?”, ma “chi la controlla?”.
Questo si collega direttamente al tema dell’autosufficienza AI e della sovranità tecnologica. Lo abbiamo visto anche nella riflessione di Digitalic su Europa 2031, una distopia che parla del presente: il rischio non è soltanto restare indietro sui modelli, ma dipendere da infrastrutture, cloud, dataset, agenti e piattaforme decise altrove.
In questo senso, la ricerca Anthropic è una conferma: l’Europa non è più lenta perché non capisce l’AI; spesso è più prudente perché ne capisce prima l’impatto istituzionale. L’AI non è solo un prodotto. È una nuova architettura di intermediazione tra cittadino, impresa, conoscenza, Stato e mercato. Chi controlla quell’architettura controlla una parte crescente della vita quotidiana.
Europa contro media mondiale: i numeri chiave
Il confronto con la media mondiale va letto così: a livello globale, il 67% degli intervistati ha sentiment positivo verso l’AI. L’Europa complessiva, stimata ponderando Europa occidentale ed Europa Sud/Est, è intorno al 65%. Il divario è piccolo, ma significativo: non racconta ostilità, racconta disincanto.
Sul lavoro e l’economia, la media globale è 22,3%. L’Europa è praticamente allineata: 22,5% in Europa occidentale, 22,1% in Europa Sud/Est. Quindi la paura del lavoro non è più forte in Europa rispetto al mondo; è semplicemente molto presente ovunque.
La privacy, invece, cambia il profilo. Globalmente sorveglianza e privacy valgono 13,1% tra le preoccupazioni. In Europa occidentale salgono al 17%. È qui che l’Europa si distingue. Non nel panico sul lavoro, non nel rifiuto della tecnologia, ma nella domanda di controllo democratico.
Anche il dato sulle persone senza preoccupazioni è rivelatore. In Africa subsahariana il 18% degli intervistati non esprime preoccupazioni, in Asia centrale e meridionale il 17%. In Nord America e Oceania si scende all’8%, in Europa occidentale al 9%. Le economie più esposte all’AI sono anche quelle dove l’innocenza tecnologica è più rara.
Questo dovrebbe interessare moltissimo le imprese europee. Perché un prodotto AI, in Europa, non potrà essere venduto solo come “più produttività”. Dovrà essere venduto come fiducia: dove stanno i dati, chi li usa, come vengono verificati gli output, come si gestisce il rischio, quali logiche decisionali restano umane, quali responsabilità vengono assunte dal fornitore, quali garanzie vengono date al cliente.
È la differenza tra adozione e integrazione. L’adozione è installare lo strumento. L’integrazione è inserirlo in un sistema di responsabilità.
Cosa significa per le imprese: l’AI va progettata come fiducia, non come scorciatoia
Per CIO, CISO, HR, legal, marketing e management, la ricerca Anthropic contiene una lezione molto pratica. Le persone non rifiutano l’AI, ma non vogliono essere usate dall’AI. La vogliono come forza di emancipazione, non come nuovo padrone invisibile.
Questo cambia il modo in cui un’azienda dovrebbe implementarla.
Primo: la produttività non basta. Se l’AI viene introdotta solo per spremere più output dalle persone, la promessa di tempo si trasforma in produttività illusoria. Il dipendente risparmia un’ora, ma l’organizzazione alza l’asticella di due. A breve termine sembra efficienza, a medio termine diventa logoramento.
Secondo: la verifica deve essere progettata. L’inaffidabilità è la prima paura globale. Non si può scaricare sull’utente finale tutto il costo del controllo, perché allora l’AI non libera lavoro: lo sposta. Servono workflow, policy, log, fonti, audit, modelli di responsabilità.
Terzo: il tema cognitivo va preso sul serio. Se l’AI scrive, riassume, decide, consiglia, suggerisce, corregge, cosa resta alle persone? La domanda non è nostalgica. È operativa. Un’azienda che usa AI senza preservare competenze critiche rischia di diventare più veloce e più fragile nello stesso momento.
Quarto: l’AI emotiva e relazionale è un terreno minato. Anche quando nasce come customer care, coaching, HR, formazione, assistenza al dipendente, può produrre legami, aspettative, dipendenze. La disponibilità infinita è una qualità di prodotto, ma anche un rischio.
Quinto: in Europa la privacy non è un accessorio. È parte dell’esperienza utente. Un assistente AI enterprise che non chiarisce dati, training, retention, accessi, localizzazione, audit e conformità parte già zoppo. Lo stesso vale per i modelli GPAI e per le imprese che li integrano, come raccontato da Digitalic nell’approfondimento EU AI Act: la fase GPAI è iniziata.
Il vero messaggio della ricerca: l’AI è già entrata nella parte fragile della vita
Il dato più potente della ricerca Anthropic non è il 32% sulla produttività, né il 26,7% sull’inaffidabilità, né il 67% di sentiment positivo. Il dato più potente è che l’AI è già entrata nei punti fragili della vita.
Entra quando una persona non riesce a imparare in classe e trova un tutor paziente. Entra quando un lavoratore deve leggere documenti complessi e non ha tempo. Entra quando un freelance cerca clienti. Entra quando un medico o un paziente prova a orientarsi tra sintomi, studi, ipotesi. Entra quando qualcuno è solo, in lutto, sotto stress, in guerra, in ansia, senza una persona a cui parlare.
Questa è la ragione per cui il dibattito sull’AI non può restare confinato alle demo: ogni nuova capacità tecnica diventa subito capacità sociale; ogni miglioramento del modello entra in una relazione, in un ufficio, in una scuola, in una famiglia, in un processo decisionale. È una tecnologia generale, ma con effetti molto particolari.
La ricerca Anthropic su cosa vogliono le persone dall’AI non dice che l’AI salverà il mondo, non dice neppure che lo distruggerà: dice una cosa più utile: l’AI è già abbastanza utile da creare dipendenza economica, cognitiva ed emotiva; ed è ancora abbastanza imperfetta da generare errori, ansie e rischi sistemici.
Cosa vogliono le persone dall’AI in Europa
L’Europa deve leggere questi dati senza complessi. Non deve inseguire la Silicon Valley sul terreno dell’entusiasmo assoluto, né rifugiarsi nella regolazione come forma di lentezza. Deve fare una cosa più difficile: costruire AI affidabile, controllabile, utile, competitiva.
La media mondiale guarda l’AI con più ottimismo. L’Europa la guarda con più sospetto. Ma questo sospetto non è necessariamente un difetto. Può diventare un vantaggio industriale, se si trasforma in prodotti migliori, governance più chiara, data infrastructure più solida, modelli più verificabili, applicazioni più rispettose del lavoro e della privacy.
Il rischio, però, è che l’Europa confonda la prudenza con la delega. Regolare l’AI senza costruirla significa diventare il notaio di un futuro scritto altrove. Costruirla senza regole significa importare il modello americano o cinese perdendo la propria identità. La strada europea è nel mezzo, ma non è moderata: è ambiziosa. Significa fare AI in modo diverso e abbastanza forte da contare.
Qui la ricerca Anthropic su cosa vogliono le persone dall’AI si incrocia con lo Stanford AI Index 2026, con il dibattito sulla sovranità tecnologica, con i data center, con i modelli europei, con il ruolo delle imprese italiane. Se l’AI è la nuova infrastruttura della conoscenza, allora l’Europa non può limitarsi a chiedere garanzie a infrastrutture altrui. Deve costruire le proprie.
Il punto finale è semplice, ma scomodo: le persone non vogliono l’AI per adorare l’AI. Vogliono più tempo, più autonomia, più capacità, più sicurezza, più possibilità. Vogliono un’intelligenza artificiale che non le tratti come materia prima, ma come destinatari. L’Europa, con tutte le sue esitazioni, è forse il luogo dove questa domanda può diventare progetto industriale.
Non sarà sufficiente dire che l’AI è inevitabile, anche l’elettricità era inevitabile, ma sono stati decisivi gli impianti, le regole, gli standard, le reti, le responsabilità. L’AI è la stessa cosa, solo più intima: non porta corrente nelle case, porta suggerimenti dentro le decisioni.
Fonti
Francesco Marino
Giornalista esperto di tecnologia, da oltre 20 anni si occupa di innovazione, mondo digitale, hardware, software e social. È stato direttore editoriale della rivista scientifica Newton e ha lavorato per 11 anni al Gruppo Sole 24 Ore. È il fondatore e direttore responsabile di Digitalic
