Abbiamo creato l'AI per risparmiare tempo, e in molte organizzazioni quel tempo risparmiato si sta trasformando in una produzione di contenuti che nessuno riesce più a seguire per intero. Report generati in pochi minuti, riassunti di riassunti, presentazioni assemblate in automatico o comunicati che nessuno legge fino in fondo. Il fenomeno non riguarda solo i social network: riguarda anche il modo in cui le aziende comunicano al proprio interno, verso i clienti o verso il mercato.

Gloria Mark, professoressa di informatica alla University of California, Irvine, studia da vent'anni come si comporta l'attenzione delle persone davanti a uno schermo. Le sue rilevazioni, iniziate nel 2003 con un cronometro e proseguite poi con software di logging automatico, raccontano una traiettoria precisa: nel 2004 il tempo medio trascorso su una stessa schermata prima di cambiare attività era di circa 2 minuti e mezzo. Nel 2012 era sceso a 75 secondi. Diversi studi condotti tra il 2014 e il 2020, compresi lavori di altri gruppi di ricerca, hanno trovato valori compresi tra 44 e 50 secondi, con una media intorno ai 47 secondi.

È importante essere precisi su cosa misura questo dato: non l'attenzione in senso generale, ma la permanenza su un singolo schermo prima di spostarsi altrove.
Il trend, però, resta difficile da ignorare, ed è accompagnato da un altro dato meno citato: quando un'attività viene interrotta, il ritorno al compito originario avviene in media dopo circa 25 minuti. Nel frattempo, le persone passano mediamente attraverso più di due altre attività. Un problema che esisteva già prima dell’AI.

Il tema della sovrapproduzione di contenuti non nasce con l'AI generativa. Nel 2014 il marketing strategist americano Mark Schaefer coniò il termine content shock per descrivere uno squilibrio strutturale: la produzione di contenuti cresce in modo esponenziale, mentre il tempo che le persone possono dedicare a consumarli resta fisso, ventiquattro ore al giorno, non negoziabili.
All'epoca il problema era già evidente per chi si occupava di content marketing. Con l'AI generativa lo squilibrio cambia velocità: il costo marginale di produrre un contenuto aggiuntivo si è drasticamente ridotto, ed è questo a rendere il fenomeno più visibile oggi rispetto al 2014.

Cosa dicono davvero i dati, al netto delle previsioni

Le previsioni più allarmistiche sulla quota di internet generata dall'AI risalgono a qualche anno fa e non hanno trovato conferma. La versione originale di un report Europol del 2022 sui deepfake citava una stima secondo cui fino al 90% dei contenuti online avrebbe potuto diventare sintetico entro il 2026. Europol ha successivamente rimosso quella previsione nell'aggiornamento del 2024, precisando che proveniva da una fonte inaccurata.

I dati raccolti da allora raccontano altro. L'ultimo studio di Graphite, pubblicato nel maggio 2026 su un campione di 55.400 articoli in lingua inglese tratti da Common Crawl e analizzati con tre sistemi di rilevazione indipendenti (Pangram, GPTZero e Copyleaks), mostra che gli articoli classificati come prevalentemente generati dall'AI hanno superato nel quarto trimestre 2025 per la prima volta quelli scritti da persone, al 50,9% contro 49,1%. Nel trimestre successivo la quota è tornata al 49,9%, contro il 50,1% degli articoli classificati come prevalentemente umani, sostanzialmente stabile da cinque trimestri.

Un'analisi di Ahrefs su circa 900.000 pagine web in lingua inglese, rilevate dal crawler dell'azienda nell'aprile 2025, restituisce un quadro simile: il 74,2% presentava una qualche componente generata dall'AI, di cui solo il 2,5% interamente prodotto dal modello e il 71,7% classificato come contenuto misto, con componenti umane e generate dall'AI. Il restante 25,8% era classificato come interamente umano.

La conclusione più solida che si può trarre da questi dati è che la distinzione netta tra contenuto umano e contenuto artificiale sta diventando sempre meno utile come categoria di analisi.

Il vincolo che non si automatizza

Quello che resta costante, ed è il punto che vale la pena portare nelle organizzazioni, è che la capacità di produrre informazione cresce molto più rapidamente della capacità umana di selezionarla, verificarla e ricordarla. Un team può produrre dieci analisi invece di una, cinquanta slide invece di cinque, un riassunto per ogni riunione e ogni email.
Ma nessuno di questi passaggi garantisce che qualcuno avrà il tempo di leggerli, né che il messaggio arrivi più chiaro. Un'organizzazione fatta soltanto di riassunti rischia di perdere proprio ciò che dava valore al contenuto originale: priorità, contesto e responsabilità.

Chi si occupa di innovazione e di adozione dell’AI nelle aziende è importante che si ponga tre semplici domande prima di generare qualcosa: chi deve prendere una decisione grazie a questo contenuto, cosa deve restare impresso a chi lo riceve e cosa si può eliminare senza perdere valore.

La competenza che diventa scarsa, e quindi preziosa, è la selezione. Il vantaggio competitivo, nei prossimi anni, difficilmente apparterrà alle organizzazioni che generano più contenuti: apparterrà a quelle capaci di proteggere meglio l'attenzione delle proprie persone.

Riferimenti

González, Víctor M.; Mark, Gloria. “Constant, Constant, Multi-tasking Craziness: Managing Multiple Working Spheres”. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’04), ACM, 2004, pp. 113–120. DOI: 10.1145/985692.985707.

Mark, Gloria; González, Victor M.; Harris, Justin. “No Task Left Behind? Examining the Nature of Fragmented Work”. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’05), ACM, 2005, pp. 321–330. DOI: 10.1145/1054972.1055017.

Mark, Gloria. Attention Span: A Groundbreaking Way to Restore Balance, Happiness and Productivity. Hanover Square Press, 2023. ISBN 978-1-335-44941-2.

American Psychological Association. “Why Our Attention Spans Are Shrinking, with Gloria Mark, PhD”. Speaking of Psychology.

Schaefer, Mark W. “Content Shock: Why Content Marketing Is Not a Sustainable Strategy”. Businesses Grow, 6 gennaio 2014.

Europol Innovation Lab. Facing Reality? Law Enforcement and the Challenge of Deepfakes. Europol, 2022; versione aggiornata gennaio 2024. Publications Office of the European Union. ISBN 978-92-95236-23-3. DOI: 10.2813/158794.

Paredes, Jose Luis; Druck, Gregory; Benson, Bevin; Smith, Ethan. “AI Now Writes as Many Online Articles as Humans”. Graphite – Five Percent, maggio 2026.

Law, Ryan. “74% of New Webpages Include AI Content (Study of 900k Pages)”. Ahrefs, 19 maggio 2025.