IA: la usano tutti, ma pochi si fidano davvero. I numeri spiegano il paradosso

Il 60% la usa ogni settimana, ma solo il 13% si fida ciecamente dei risultati che fornisce.

Secondo l’analisi di MarTech sui comportamenti dei consumatori verso l’IA, il 60% degli utenti globali interagisce con strumenti di intelligenza artificiale almeno una volta a settimana. Allo stesso tempo, solo il 13% dichiara di fidarsi completamente di ciò che quei sistemi producono. È un divario che merita di essere esaminato con attenzione, perché non si tratta di irrazionalità: è la risposta prevedibile di utenti che hanno imparato a estrarre valore da uno strumento senza delegargli la responsabilità decisionale. Sul fronte della sicurezza dei dati, iniziative come l’annuncio del TikTok USDS Joint Venture — il cui mandato è proteggere i dati degli utenti statunitensi e l’algoritmo attraverso misure di cybersecurity e moderazione dei contenuti — mostrano come la fiducia non sia solo un problema di percezione, ma un requisito tecnico e infrastrutturale che i player del settore stanno affrontando con strutture operative dedicate.

Il paradosso della fiducia calibrata

I dati di Klaviyo AI Persona Research confermano la stessa soglia del 60% di utilizzo settimanale. Nel settembre 2025, il 41% dei consumatori aveva già acquistato almeno un prodotto raccomandato da un sistema IA. Non si tratta di utenti passivi che subiscono suggerimenti: il 78% dichiara di includere contesto emotivo o personale nei propri prompt, almeno occasionalmente. In pratica, le persone stanno imparando a scrivere richieste migliori — a fare prompt engineering non professionale ma funzionale — per ottenere output più pertinenti alla propria situazione specifica.

Il rapporto KPMG su fiducia e utilizzo dell’IA, pubblicato nel 2025, allarga ulteriormente il quadro: il 66% delle persone usa l’IA regolarmente, ma solo il 46% a livello globale si dice disposto a fidarsi dei sistemi di IA in modo generale. Mettendo insieme questi numeri, emerge che esiste una fetta consistente di persone che usa attivamente strumenti IA pur non fidandosi di essi in senso astratto. Non è contraddizione: è una forma di fiducia condizionale, task-specific. “Mi fido di ChatGPT per riformulare questa email” non equivale a “mi fido dell’IA come tecnologia”.

La ricerca identifica una segmentazione degli utenti in profili distinti. Gli “AI Enthusiasts” — circa il 26% dei consumatori globali — combinano un utilizzo intensivo con un livello di fiducia relativamente elevato. Sono la punta avanzata dell’adozione. All’altro estremo si trovano gli “AI Holdouts”, gli “AI Skeptics” e gli “AI Evaluators”, che rappresentano approcci progressivamente più cauti. La distribuzione non sorprende chi conosce le curve di adozione tecnologica: è lo stesso pattern osservato con i pagamenti contactless, con il cloud o con qualsiasi tecnologia che richieda di cedere un certo grado di controllo.

Il gap tra marketing e realtà percepita

Sul versante delle aziende, la distorsione è speculare. Secondo il report di Braze sulla customer engagement del 2026, il 93% dei marketing leader ritiene che l’IA li aiuti a comprendere con precisione i bisogni dei clienti. Ma solo il 53% dei consumatori sente che i brand riescono effettivamente a prevedere ciò che vogliono. Il divario è di 40 punti percentuali: un segnale che i modelli di personalizzazione utilizzati nel marketing — siano essi basati su collaborative filtering, embedding di comportamenti d’acquisto o sequenze di eventi — producono output che le aziende valutano molto più positivamente di quanto non facciano gli utenti finali.

Questo fenomeno ha una spiegazione tecnica precisa: i sistemi di raccomandazione ottimizzano una metrica interna (click-through rate, conversione, engagement) che non coincide necessariamente con la soddisfazione percepita dall’utente. Un modello può essere accurato secondo la sua funzione di loss e risultare comunque irrilevante o fastidioso per chi riceve la raccomandazione. Il punto di allineamento tra metrica del sistema e valore percepito dall’utente è uno dei problemi aperti più interessanti nel campo dell’IA applicata al marketing.

Due trasformazioni in corso, non una sola

Secondo un’analisi di Harvard Business Review sul marketing e l’IA, stiamo assistendo a due trasformazioni simultanee nel modo in cui le aziende competono per i clienti. La prima riguarda come i consumatori cercano informazioni: i motori di ricerca tradizionali cedono terreno a interfacce conversazionali dove la risposta è sintetizzata direttamente, senza passare per una lista di link da esplorare. La seconda, appena agli inizi, riguarda qualcosa di più radicale: chi prende le decisioni di acquisto. Se un agente IA può confrontare prezzi, leggere recensioni, verificare disponibilità e completare l’ordine in autonomia, il consumatore non è più l’interlocutore diretto del brand — lo è il sistema IA che agisce per suo conto.

Questa seconda trasformazione rende il problema della fiducia ancora più strutturale. Non si tratta solo di convincere un utente a fidarsi dell’output di un chatbot: si tratta di costruire sistemi ai quali un utente sia disposto a delegare decisioni economiche reali. Il 13% che dichiara fiducia completa nell’IA è probabilmente il bacino di chi è già pronto a questo passaggio. Per tutti gli altri, la distanza tra utilizzo e fiducia non è un problema di comunicazione — è un requisito tecnico non ancora soddisfatto. Trasparenza sulle fonti, spiegabilità delle raccomandazioni, controllo granulare sui dati personali usati per la personalizzazione: sono le leve su cui si gioca la prossima fase dell’adozione.