Il racconto più diffuso sull’AI nel giornalismo e nella comunicazione aziendale ha una forma precisa: un algoritmo che scrive pezzi al posto di una persona, sostituendo il giudizio editoriale con un output automatico. È un racconto che i dati più recenti contraddicono, in un modo che rende il cambiamento reale più interessante, e più utile da capire, di quello immaginato.
Cosa mostra davvero l’adozione, task per task. Un’indagine del Reuters Institute sui giornalisti britannici, pubblicata quest’anno, distingue l’uso dell’AI per singolo compito, non in modo generico, e il quadro che emerge è netto. Il 56% dei giornalisti la usa professionalmente almeno una volta a settimana, ma la distribuzione dei compiti è rovesciata rispetto al racconto comune: trascrizione e sottotitolazione al 49%, traduzione al 33%, correzione grammaticale e copy-editing al 30%. Sui compiti che richiedono giudizio editoriale, l’uso resta marginale: verifica dei fatti al 12%, generazione di una prima bozza completa al 10%. L’AI, nella pratica osservata, si è infilata soprattutto nei compiti meccanici e ripetitivi, quelli che tolgono tempo senza richiedere discernimento, non in quelli dove un errore ha un costo editoriale reale.
Il divario tra quello che si dice e quello che si fa. Lo stesso studio registra un dato che merita di essere isolato con precisione, perché è genuinamente un paradosso, non un errore di misurazione: il 62% dei giornalisti intervistati considera l’AI una minaccia reale o addirittura enorme per il giornalismo, eppure il 56% la usa ogni settimana. Le due percentuali coesistono nella stessa persona più spesso di quanto ci si aspetterebbe: chi teme lo strumento lo usa comunque, perché il vantaggio pratico immediato su un compito meccanico convive, senza risolversi, con la preoccupazione più ampia sul mestiere. Non è ipocrisia: è la condizione normale di chi adotta uno strumento prima di aver risolto le domande che quello strumento pone.
La governance interna arriva in ritardo. Il 60% delle redazioni intervistate ha stabilito almeno un protocollo sull’AI, ma solo il 44% ha linee guida specifiche sulla supervisione umana, e appena il 32% dei giornalisti riceve una formazione dedicata dal proprio datore di lavoro. È lo stesso squilibrio, in una versione settoriale, già osservato analizzando l’articolo 14 del Regolamento europeo sull’AI a proposito della supervisione umana sui sistemi agentici: l’uso dello strumento precede quasi sempre, e di parecchio, la struttura di controllo che dovrebbe accompagnarlo.
Nella distribuzione il cambiamento è già più avanzato di quello editoriale. Mentre nelle redazioni l’AI resta uno strumento di supporto, sul lato di chi legge o cerca informazione il comportamento è già cambiato in modo misurabile: circa il 60% delle ricerche online oggi si conclude senza un clic verso alcun sito, e quando un motore di ricerca mostra un riassunto generato dall’AI, la quota di sessioni che si chiude subito dopo, senza visitare altre pagine, sale dal 16% al 26%. Chi scrive per un pubblico non sta più scrivendo solo per un lettore che apre la pagina: sta scrivendo, sempre più spesso, per un sistema che legge il contenuto, ne estrae una sintesi, e la mostra a qualcuno che potrebbe non visitare mai la fonte originale. Solo il 6,8% dei siti statunitensi risultava ottimizzato per essere citato correttamente da questi sistemi a maggio di quest’anno, contro l’1,6% di un anno prima: una crescita rapida, ma ancora una minoranza, il che significa che chi si adatta ora ha un vantaggio che i ritardatari non avranno.
Tre cambiamenti (molto) probabili. Su questa base, tre direzioni sembrano più probabili di altre nei prossimi anni, senza che nessuna delle tre sia certa. Primo: la differenza tra una testata o un ufficio comunicazione affidabile e uno sostituibile si sposterà sempre più sui compiti che i dati mostrano essere ancora riservati agli umani, cioè verifica delle fonti, giudizio editoriale, responsabilità dichiarata, proprio perché sono gli stessi che l’AI Act protegge con l’esenzione dall’obbligo di disclosure quando la revisione umana è genuina, e che il codice deontologico italiano, più severo, richiede comunque di dichiarare.
Secondo: scrivere per essere citati correttamente da un sistema AI, con fonti verificabili e una struttura che un modello può estrarre senza travisarla, diventerà una competenza tecnica quanto lo è stata la SEO nel decennio precedente, e chi la ignora perderà visibilità in modo silenzioso, senza che nessun calo di traffico diretto lo segnali subito.
Terzo: il divario tra adozione dello strumento e struttura di governo che lo accompagna, oggi ampio quanto mostrano i numeri di redazioni e articolo 14 insieme, si chiuderà per via normativa più che per iniziativa spontanea delle organizzazioni, semplicemente perché in Italia l’obbligo di dichiarare il tipo di contributo AI è già legge, non una best practice facoltativa.
Fonti: Reuters Institute, “AI adoption by UK journalists and their newsrooms”; Peec.ai, “70+ Generative Engine Optimization (GEO) Statistics for 2026”.