Indice

• Adozione ampia, utilizzo superficiale
• L'AI serve più a collaborare che ad automatizzare
• Il valore si concretizza soprattutto a casa
• Il quadro globale: un divario che si allarga
• Da dove arriva la profondità

La trasformazione avrebbe già dovuto vedersi. Budget approvati, licenze distribuite a tutto il team, dashboard di adozione tutte verdi. Basta però guardare oltre le dashboard per accorgersi che gran parte della giornata lavorativa scorre ancora come dodici mesi fa.

Adesso Google mette dei numeri concreti dietro questo scarto. Il suo primo report AI & Economy ATLAS (Activity, Task, Landscape and Adoption Study) analizza 15 milioni di interazioni deidentificate raccolte dall'app Gemini, da AI Mode e dalle API di Gemini, prodotti usati ogni mese da oltre un miliardo di persone. I dati coprono più di 150 Paesi, 140 lingue, 800 professioni e 4.000 attività. È la fotografia pubblica più dettagliata di come le persone usano davvero l'AI, e il quadro che restituisce è più prudente di quanto lascino intendere i titoli.

Adozione ampia, utilizzo superficiale

Partiamo dalla diffusione. Oggi l'AI compare nel 68% delle professioni, che insieme valgono circa il 90% dell'occupazione statunitense. A livello di categorie professionali siamo quasi alla saturazione. Ma se si guarda dentro il singolo ruolo, il quadro cambia: in una mansione tipica l'AI copre appena il 21% delle attività. Lo strumento è ovunque e svolge una minima parte del lavoro.

La lettura per professione lo conferma. Persino nell'ambito informatico e matematico, il più ricco di AI nell'intero campione, lo strumento arriva a meno della metà delle attività. Tutte le altre categorie stanno più in basso, e la quota di lavoro del tutto automatizzato resta una striscia sottile a sinistra di ogni barra.

L'adozione, insomma, si è allargata senza approfondirsi. È la tensione di fondo del report, quella su cui conviene ragionare se si è responsabili del ritorno di un investimento in AI.

L'AI serve più a collaborare che ad automatizzare

Resta da capire cosa fanno le persone con l'AI, una volta che la aprono. E qui la narrazione dell'automazione vacilla. Nel lavoro cognitivo non di routine, meno di un'interazione su dieci mira ad automatizzare un'attività dall'inizio alla fine. Prevale l'uso collaborativo: generare idee, impostare strategie, cercare informazioni, imparare mentre si lavora.

Anche il tipo di lavoro è sbilanciato. ATLAS mette a confronto tre distribuzioni: 

• le attività dell'intera economia, come base di riferimento
• le attività che le persone portano all'AI 
• le conversazioni con l'AI effettivamente registrate

Il lavoro cognitivo non di routine (strategia, analisi, progettazione creativa) pesa circa un terzo dell'economia, ma quasi due terzi delle conversazioni con l'AI. Il lavoro manuale, di routine e non, sparisce quasi del tutto dalla colonna dell'AI.

Sul lavoro manuale però c'è un'eccezione che merita attenzione. L'uso dell'AI non si ferma alla scrivania. Tecnici auto e meccanici industriali usano l'AI conversazionale come assistente diagnostico in tempo reale, e quando lo fanno ricorrono con frequenza doppia agli strumenti multimodali, quelli capaci di leggere immagini e video. I volumi sono più bassi rispetto al lavoro della conoscenza, ma la tendenza è indicativa.

Il valore si concretizza soprattutto a casa

C'è un dato che le statistiche economiche tradizionali faticheranno a cogliere: oltre l'86% delle interazioni rilevate da ATLAS avviene fuori dal lavoro. Scomponendo le conversazioni extra-lavorative, in testa ci sono socialità e tempo libero con il 30,6%, seguiti da formazione al 24,0% e attività domestiche al 12,7%.

Dentro questo blocco extra-lavorativo si nasconde una categoria che dovrebbe interessare chiunque lavori con i dati pubblici. Le persone si rivolgono all'AI per le pratiche amministrative più ostiche, da sempre faticose da sbrigare. Nell'area della pubblica amministrazione e dei servizi civici, licenze, multe, tariffe e tasse valgono il 40,1% dell'attività, davanti alla partecipazione civica (26%) e ai servizi pubblici generali (16,5%).

Sono proprio gli ambiti in cui l'informazione pubblica esiste, ma resta sepolta dietro interfacce ostili e documentazione fitta. Qui l'AI diventa lo strato che finalmente la rende accessibile.

Il quadro globale: un divario che si allarga

L'ultimo dato suona come un campanello d'allarme. L'AI è arrivata in oltre 150 Paesi, il 99% della popolazione mondiale, ma la sua diffusione è tutt'altro che uniforme. Ordinando i Paesi per utilizzo pro capite, le due fasce più basse raccolgono il 64% della popolazione e generano il 29% dell'uso. Le due fasce più alte contano il 24% della popolazione e generano il 56%. L'adozione segue la ricchezza, con il rischio che il divario si cristallizzi in un nuovo digital divide.

Un discorso simile vale per la lingua. L'inglese copre solo circa un terzo delle conversazioni AI nel mondo, e le persone non rinunciano alla lingua madre quando il compito si fa complesso. Per chi sviluppa o vende AI in Europa è un vincolo progettuale concreto: uno strumento pensato di default in inglese taglia fuori, in silenzio, buona parte dei suoi utenti potenziali.

Da dove arriva la profondità

Lette insieme, le cifre di ATLAS raccontano un mercato che ha adottato l'AI in superficie e aspetta qualcosa che la porti più a fondo. L'utilizzo si ferma al 21% delle attività per un motivo strutturale: gli assistenti generalisti sono bravi con il lavoro generico, così le persone li usano per la parte comune della mansione e tornano ai vecchi metodi quando il compito diventa specifico e legato a un dataset preciso.

Se vuoi capire dove un'AI verticale può portare il tuo team oltre la superficie, il nostro team è a disposizione per trovare un momento di confronto.