Indice
- Benvenuti nell’era dell’AI Fatigue
- Non è solo un malessere personale. È un problema di sistema.
- Eppure, non è l’AI il problema. Ma come la usiamo.
- La qualità rimane una responsabilità umana.
Siamo saturi, affaticati, stressati, da un mondo che lotta per conquistare un frammento della nostra attenzione. Una notifica dopo l’altra, una mail, un post, un contenuto “intelligente” che ci promette qualcosa, ma spesso non ci lascia nulla. Ci sentiamo sopraffatti.
Ma è davvero possibile spegnere un mondo che corre, mentre noi proviamo solo a stargli dietro?
La verità è che siamo stanchi, sì — ma anche un po’ pigri. Perché cambiare richiede energia, e ne abbiamo sempre meno. Nel frattempo, l’intelligenza artificiale sta cambiando ogni aspetto della nostra vita. Da come i contenuti ci arrivano, a come li consumiamo, li produciamo, li giudichiamo. E sempre più spesso ci chiediamo: quello che sto leggendo… lo ha scritto davvero qualcuno?
Tutto sembra AI, così tanto da non sembrarlo più niente.
Benvenuti nell’era dell’AI Fatigue
Oggi, le tecnologie di gen AI hanno raggiunto una tale sofisticazione da risultare indistinguibili dal contenuto umano. E proprio questa ambiguità ci affatica. Perché non sappiamo più dove qualità , di senso. senso , dove inizia il rumore.
La sensazione è diffusa. L' Oxford Dictionary lo ha colto scegliendo “slop” come una delle parole dell’anno. Una parola il cui significato serve a raggruppare tutti quei contenuti vuoti, superficiali, spesso generati dall’AI, che invadono i feed senza lasciare traccia.
Tutto ciò crea una stanchezza silenziosa ma crescente, a cui è stato dato un nome preciso: l'AI fatigue.
Non si tratta solo di usare troppa tecnologia. Ma di farlo in un modo che esaurisce le risorse cognitive.
La ricerca “Too Much, Too Fast: Understanding AI Fatigue in the Digital Acceleration Era” definisce come appunto AI fatigue, una condizione psicosociale multidimensionale che emerge dall’interazione tra tecnostress, sovraccarico cognitivo, ed esaurimento emotivo.
L’affaticamento non deriva esclusivamente dall’uso continuativo dell’AI, ma dal ritmo accelerato della sua adozione, dall’opacità dei sistemi, e dalla disuguaglianza con cui competenze e strumenti vengono distribuiti.
La teoria del tecnostress evidenzia dinamiche di techno-overload, techno-complexity, e techno-uncertainty, mentre , mentre la teoria del carico cognitivo sottolinea come l’AI, frammentando l’attenzione e moltiplicando gli stimoli, aumenti il carico cognitivo estraneo e riduca la capacità di apprendimento profondo e di decisione consapevole.
In questo scenario, l’AI fatigue si intreccia con il burnout digitale, creando una zona di sovraccarico cognitivo-emotivo in cui le persone non sono solo stanche di utilizzare l’AI, ma anche di dover continuamente adattarsi a strumenti e narrazioni che promettono efficienza ma spesso generano ulteriore la complessità.
Non è solo un malessere personale. È un problema di sistema.
Le piattaforme social professionali, LinkedIn in particolare, sono sempre più popolate da contenuti di thought leadership, articoli informativi e aggiornamenti aziendali che competono per l’attenzione in uno spazio cognitivo limitato.
L’uso diffuso dei large language models per aumentare la produttività editoriale ha reso possibile scalare rapidamente la produzione di testi, ma ha anche introdotto un rischio strutturale: la standardizzazione del linguaggio e delle argomentazioni.
Espressioni ricorrenti, strutture narrative prevedibili e una forma apparentemente curata ma poco distintiva contribuiscono a una percezione di contenuti corretti ma intercambiabili.
Questo fenomeno non riguarda solo la comunicazione esterna, ma anche l’interno delle organizzazioni : email, report, aggiornamenti di stato e comunicazioni interne vengono sempre più automatizzati, generando a volte contenuti di bassa qualità, i famosi "Workslop", ne abbiamo già parlato in un altro articolo sottolineando gli impatti negativi che stanno avendo nelle organizzazioni.
Secondo le stime di Originality.ai, oltre il 40% dei post long-form pubblicati oggi su Facebook è generato da AI, una quota cresciuta rapidamente dopo l’introduzione di ChatGPT, segnalando una trasformazione quantitativa che non sempre si traduce in un aumento della qualità qualità o della rilevanza.
Eppure, non è l’AI il problema. Ma come la usiamo.
L’intelligenza artificiale può essere strumento di crescita, di qualità, di senso. Ma solo se ripensiamo il nostro modo di integrarla. Solo se smettiamo di chiedere all’AI di fare “di più” e iniziamo a chiederle di fare “meglio”.
Serve un cambiamento di paradigma . Non più solo produttività, ma sostenibilità cognitiva. Non più solo performance, ma fiducia, trasparenza, e partecipazione.
La ricerca indica alcune direzioni:
- progettare interfacce comprensibili , che espongano il funzionamento dell’AI (Explainable AI)
- coinvolgere le persone nei processi di adozione, non solo come utenti ma come co-designer
- Investire in formazione culturale, non solo tecnica: serve alfabetizzazione critica all’AI , per gestire aspettative, limiti, potenzialità
- riconoscere l'AI fatigue come rischio reale, da prevenire con scelte organizzative più empatiche
La qualità rimane una responsabilità umana.
In Neodatacrediamo che l’AI abbia ancora molto da offrire. Ma il vero valore non sta nella velocità con cui produce un contenuto, o nella quantità di dati che riesce a processare. Sta nella capacità di metterci in relazione con la complessità , senza perderci. Sta nel modo in cui può amplificare l’intelligenza umana, non sostituirla.
Essere “AI-ready” non vuol dire solo adottare gli strumenti giusti. Vuol dire anche fare spazio alla riflessione, trasparenza, alla consapevolezza..
Siamo affaticati, è vero. Ma possiamo ancora scegliere. E l’intelligenza artificiale può essere la leva per una qualità più alta, non l’origine del nostro disincanto.
AI Evangelist e Marketing specialist per Neodata
