Un’analisi recentemente pubblicata da OpenAI su un campione di 100.000 conversazioni de-identificate provenienti da account personali gratuiti e a pagamento di ChatGPT offre uno spaccato quantitativo sull’evoluzione dei comportamenti d’uso della piattaforma. I risultati mostrano una tendenza graduale ma costante: tra luglio 2024 e dicembre 2025 la quota di messaggi riconducibili a contesti lavorativi è diminuita, mentre è aumentato l’utilizzo per scopi personali, inclusi consigli quotidiani, miglioramento individuale, relazioni interpersonali e hobby.
Dal punto di vista metodologico, l’analisi si basa su conversazioni rese anonime e prive di elementi identificativi, successivamente classificate in base alla finalità prevalente. I ricercatori hanno applicato criteri di categorizzazione semantica per distinguere tra contenuti professionali e non professionali, osservando l’andamento temporale della distribuzione. Il dato più rilevante non è tanto la presenza di utilizzo personale in sé, quanto la variazione del rapporto tra messaggi “work-related” e “non work-related” all’interno della base consumer.
Nella fase iniziale di espansione di ChatGPT, uno dei principali motori di crescita è stato il cosiddetto percorso bottom-up. Molti utenti hanno iniziato a utilizzare lo strumento con account personali per attività lavorative, sperimentando benefici concreti in termini di produttività. Successivamente, questi stessi utenti hanno promosso l’adozione interna all’interno delle proprie organizzazioni, facilitando la migrazione verso abbonamenti enterprise più costosi e strutturati. Questo meccanismo di diffusione organica ha rappresentato un canale di acquisizione particolarmente efficace per il segmento B2B.
La progressiva riduzione della quota di utilizzo lavorativo negli account consumer introduce tuttavia una variabile strategica rilevante. Se ChatGPT viene percepito prevalentemente come uno strumento di supporto personale o come un assistente conversazionale per la vita quotidiana, il tasso di conversione verso abbonamenti aziendali potrebbe indebolirsi. Gli abbonamenti enterprise costituiscono infatti un pilastro fondamentale per la stabilità dei ricavi nel lungo periodo, poiché garantiscono contratti pluriennali, integrazioni personalizzate e livelli di servizio avanzati.
La trasformazione dell’immagine del prodotto, da “collega digitale” a “compagno quotidiano”, modifica implicitamente anche la traiettoria di monetizzazione. In un contesto in cui l’utilizzo personale cresce, la logica economica si avvicina maggiormente a quella delle piattaforme consumer ad alto engagement, piuttosto che a quella del software enterprise tradizionale. Maggiore è la frequenza delle interazioni emotive e quotidiane, maggiore diventa il potenziale valore pubblicitario per utente.
OpenAI sta attualmente esplorando l’introduzione di forme di pubblicità all’interno dell’ecosistema, una scelta che segnala un possibile ampliamento del modello di business. L’adozione di un approccio pubblicitario richiede però un’architettura tecnica e organizzativa orientata alla segmentazione, alla profilazione e all’analisi dei comportamenti d’uso, pur nel rispetto delle normative sulla privacy. L’incremento dell’utilizzo personale fornisce in questo senso un terreno fertile, poiché le conversazioni legate alla vita quotidiana generano segnali comportamentali più ricchi rispetto a interazioni strettamente professionali.
La strategia appare in contrasto con quella di Anthropic, che ha dichiarato di non voler integrare pubblicità e di concentrarsi maggiormente su clienti enterprise. Questa divergenza evidenzia un progressivo differenziarsi dei modelli industriali nel settore dei grandi modelli linguistici. Da un lato, una piattaforma orientata a un’ampia base consumer con potenziale monetizzazione pubblicitaria e servizi premium; dall’altro, un approccio più focalizzato su contratti aziendali e applicazioni mission-critical.
Dal punto di vista macroeconomico, l’equilibrio tra utenti consumer e clienti enterprise diventa quindi un elemento strutturale della sostenibilità finanziaria. I clienti aziendali offrono flussi di cassa prevedibili e marginalità elevate, ma richiedono garanzie di sicurezza, conformità normativa e integrazione nei sistemi informativi esistenti. Gli utenti individuali, invece, generano volumi di interazione molto più elevati, fungono da canale di diffusione e possono alimentare modelli pubblicitari e servizi a valore aggiunto.
Un ulteriore aspetto da considerare è l’impatto sull’evoluzione del prodotto stesso. L’aumento dell’uso personale può influenzare le priorità di sviluppo, favorendo funzionalità legate al benessere, alla consulenza personale o alla conversazione empatica. Questo orientamento potrebbe, nel tempo, incidere sulla percezione del brand e sulla sua collocazione nel mercato. La sfida per OpenAI sarà quindi mantenere un bilanciamento tra le esigenze di un pubblico generalista e quelle di clienti enterprise che richiedono precisione, affidabilità e integrazione tecnica avanzata.