C’è un paradosso che sta emergendo con sempre maggiore nitidezza dalle ricerche sociologiche sull’adozione dell’AI, ed è un paradosso che ribalta una delle narrazioni più consolidate degli ultimi tre anni: la generazione anagraficamente più vicina a questa tecnologia, quella che dovrebbe accoglierla con il maggior naturalezza, è invece la più scettica, la più sospettosa, la più riluttante a integrarla nei propri percorsi formativi e professionali. Stiamo parlando della Gen Z, i nati grosso modo tra il 1997 e il 2012, cioè quei ragazzi e giovani adulti che hanno tra i quattordici e i ventinove anni di età. Un sondaggio Gallup condotto tra febbraio e marzo del 2026 su un campione di 1.572 giovani statunitensi ha restituito un quadro che contraddice quasi tutte le aspettative degli analisti di mercato. Quasi la metà degli intervistati, il 48%, ritiene oggi che i rischi dell’AI sul lavoro superino i benefici, un dato in deciso peggioramento rispetto al 37% rilevato appena un anno prima. Otto studenti su dieci pensano che l’uso dell’AI nello studio possa compromettere la loro futura carriera accademica e professionale. Meno del 30% dei lavoratori della stessa fascia anagrafica si dichiara disposto a fidarsi del lavoro svolto con il supporto dell’AI, e la percentuale di chi si fiderebbe di un lavoro completamente prodotto da una macchina è statisticamente trascurabile.
Il dato di per sé sarebbe già interessante, ma diventa rivelatore se confrontato con la frequenza d’uso effettiva. Gli stessi giovani che esprimono questa diffidenza utilizzano ChatGPT, Gemini, Claude o gli equivalenti integrati nei social network in maniera quotidiana o quasi quotidiana. Non c’è quindi un boicottaggio comportamentale: c’è una dissonanza tra la pratica e il giudizio. Si usano questi strumenti perché sono ovunque, perché sono integrati nei flussi di lavoro scolastici e nelle piattaforme di intrattenimento, perché non usarli equivale spesso a un’autoesclusione difficile da sostenere socialmente. Ma li si usa con un atteggiamento che assomiglia a quello di chi convive con qualcosa di cui non si fida del tutto, come un coinquilino problematico o un farmaco dagli effetti collaterali poco chiari. Lo scetticismo non si traduce in astensione, si traduce in ambivalenza permanente.
Per capire perché questa generazione, statisticamente la più alfabetizzata digitalmente della storia, reagisca in questo modo, bisogna guardare al contesto biografico in cui questi ragazzi si sono formati. Hanno vissuto in prima persona, da utenti adolescenti, la stagione delle promesse dei social network e poi la loro implosione reputazionale. Hanno visto come la personalizzazione algoritmica, presentata come una conquista per l’individuo, si sia trasformata in dipendenza compulsiva, polarizzazione politica, deterioramento documentato della salute mentale, soprattutto femminile. Hanno letto, o sentito raccontare, gli esiti delle inchieste interne di Meta sugli effetti di Instagram sulle adolescenti. Hanno assistito al dibattito sui telefoni a scuola e sulle restrizioni d’età per le piattaforme. La loro disponibilità a credere alle narrazioni entusiastiche dei manager tech sulle nuove rivoluzioni è, per ragioni esperienziali, molto più bassa di quella delle generazioni precedenti. Non si tratta di tecnofobia, perché tecnofobi non sono affatto: si tratta di una forma di immunità mediatica acquisita.
A questo elemento si sovrappone un secondo livello, di natura più estetica ed etica, che spiega perché il rifiuto si stia concentrando in modo particolare sull’AI generativa. Le tecnologie precedenti che hanno definito la loro adolescenza, dai social agli streaming, erano fondamentalmente percepite come strumenti di intrattenimento, di evasione, di socialità. L’AI generativa invece si presenta come qualcosa di sostanzialmente diverso: produce testi, immagini, voci, simulazioni di relazione, codice. Tocca cioè territori che questa generazione considera centrali per la propria identità e per il proprio orizzonte professionale, dalla creatività artistica al pensiero critico, dall’autenticità delle relazioni interpersonali alla costruzione di una carriera. Le critiche che emergono in modo ricorrente nelle ricerche qualitative su questo tema convergono su quattro punti: l’AI generativa svaluta il lavoro artistico e creativo umano, rende le persone intellettualmente pigre incoraggiando la delega cognitiva, ha un impatto ambientale rilevante in termini di consumo energetico dei data center, e produce contenuti fondamentalmente “finti”, privi della frizione e dell’imperfezione che vengono associate alla genuinità. Non sono obiezioni di chi non capisce la tecnologia, sono obiezioni costruite su un sistema di valori coerente, in cui autenticità, sostenibilità e autodeterminazione cognitiva pesano più dell’efficienza.
Ed è proprio sul piano cognitivo che la diffidenza si fa più articolata. La preoccupazione che l’uso dell’AI nello studio possa compromettere la formazione futura, condivisa da otto studenti su dieci, non è una preoccupazione astratta. È la registrazione empirica di un fenomeno che chi frequenta le università sta osservando in tempo reale: il rischio che l’abitudine a far redigere a un modello linguistico ogni saggio, ogni riassunto, ogni problem set produca un’atrofia delle competenze di scrittura, di sintesi, di argomentazione. Molti studenti raccontano di percepire un divario crescente tra ciò che riescono a consegnare grazie all’AI e ciò che saprebbero produrre senza, e questo divario, che gli adulti tendono a derubricare come pigrizia, viene invece vissuto dai diretti interessati come un debito formativo che si accumula silenziosamente e che si presenterà al momento del primo colloquio di lavoro, della prima tesi seria, del primo progetto in cui nessuno scorciatoia sarà tollerata. La diffidenza nei confronti dell’AI è quindi anche, in parte, diffidenza nei confronti di una versione di sé che si percepisce come sempre più dipendente da una stampella esterna.
Sul versante lavorativo, l’aumento di dieci punti percentuali in dodici mesi della quota di chi ritiene che i rischi superino i benefici merita un’analisi specifica. È un movimento rapido, e coincide con l’anno in cui la copertura mediatica dei licenziamenti tech motivati ufficialmente dall’AI ha raggiunto il suo picco. I giovani che si affacciano al mercato del lavoro, in particolare nei segmenti delle professioni intellettuali entry-level, vedono restringersi proprio le posizioni che storicamente costituivano il primo gradino della scala professionale: assistenti junior, analisti di primo livello, copywriter, sviluppatori alle prime armi, illustratori, traduttori. Sono tutte categorie professionali in cui la combinazione tra modelli linguistici e modelli generativi visivi ha ridotto la domanda di forza lavoro umana o ne ha riconfigurato i compiti in modo da renderli accessibili a profili più senior assistiti dall’AI. Per un ventiquattrenne con una laurea fresca, il discorso sull’AI come strumento di empowerment professionale ha un suono ironico: l’evidenza concreta è che la tecnologia ha eroso prima di tutto il valore di mercato delle competenze che lui o lei sta cercando di vendere.
C’è poi un aspetto generazionale di tipo più sottile, quasi antropologico, che riguarda il rapporto con il concetto di mediazione. Le generazioni precedenti, dai Boomer alla Gen X fino in parte ai Millennial, hanno vissuto come progresso ogni nuovo strato di mediazione tecnologica frapposto tra sé e il mondo: l’email tra sé e la lettera, il motore di ricerca tra sé e l’enciclopedia, il social network tra sé e l’amicizia, l’app di delivery tra sé e il ristorante. La Gen Z eredita tutti questi strati come dato di partenza, non come conquista, e contemporaneamente comincia a fare i conti con il loro costo: l’attenzione frammentata, la difficoltà a sostenere conversazioni telefoniche, l’ansia da risposta immediata, la perdita di esperienze non mediate. In questo quadro, l’arrivo di un’ulteriore mediazione, quella di un agente conversazionale che si frappone tra sé e la scrittura, tra sé e la ricerca di informazioni, tra sé e la stessa elaborazione del pensiero, non viene letto come un’aggiunta neutra. Viene letto come l’ennesimo livello di un processo già percepito come saturo, e suscita una reazione di ricerca di autenticità, di pratiche non mediate, di esperienze grezze, che spiega anche fenomeni apparentemente eccentrici come il ritorno dei dumbphone, della fotografia analogica, dei vinili, della scrittura a mano negli appunti universitari.
A complicare il quadro c’è il dato, registrato da ricerche parallele come il Singles in America del Kinsey Institute, che vede una quota significativa della stessa Gen Z utilizzare i chatbot come confidenti per questioni sentimentali, come consulenti per gestire conflitti, come simulatori di conversazioni difficili. È un comportamento che convive senza apparente contraddizione con la diffidenza espressa nei sondaggi Gallup, e che illustra meglio di qualsiasi analisi astratta la natura ambivalente di questo rapporto. L’AI viene usata in modo intensivo proprio nei territori dove la diffidenza dovrebbe essere massima, quelli dell’intimità e della relazione, perché offre qualcosa che le relazioni umane spesso non offrono: ascolto pazienza disponibilità ventiquattro ore al giorno, assenza di giudizio, riservatezza percepita. Ma proprio l’efficacia in questo ruolo alimenta il dubbio: se trovo più facile parlare con una macchina che con un essere umano, qual è il problema, il mio o degli esseri umani? E che cosa significa per la qualità delle mie future relazioni il fatto che le sto allenando con un interlocutore che non si stanca mai, non si offende, non ha bisogni propri?
Le conseguenze strategiche di tutto questo, per chi sviluppa o vende prodotti AI, sono significative e finora largamente sottovalutate. La narrativa dominante nel settore continua a presentare l’AI come una rivoluzione inevitabile e desiderabile, basandosi implicitamente sull’assunto che le generazioni più giovani la accoglieranno con entusiasmo e la trascineranno nelle organizzazioni dall’interno, come è accaduto con lo smartphone o con i social. I dati Gallup, e tutta la letteratura affine, suggeriscono che questo assunto è quantomeno problematico. La diffusione c’è, ma è una diffusione riluttante, e la riluttanza non è un fenomeno passeggero da curare con migliori interfacce o con onboarding più dolci. È una posizione strutturata, ancorata a esperienze biografiche specifiche, a un sistema di valori articolato, a osservazioni razionali sul mercato del lavoro e sulle dinamiche cognitive. Ignorarla, o trattarla come resistenza al cambiamento da superare con leve persuasive, significa accettare il rischio che la prima generazione strutturalmente nativa rispetto a questa tecnologia diventi anche la prima a sviluppare verso di essa una sensibilità critica organizzata, con tutto ciò che questo comporta in termini di regolamentazione, di scelte di consumo, di pressione politica e di reputazione di lungo periodo.