Dai dati del Sustainable AI Report emerge un’Italia prudente: non sedotta né ostile, ma in cerca di una relazione affidabile con la tecnologia. Una lettura psicoanalitica rivela che la vera posta in gioco non è l’intelligenza, ma la fiducia epistemica.
Cosa significa oggi fidarsi dell’intelligenza artificiale? Non si tratta solo di credere in un algoritmo o in una nuova tecnologia, ma di accettare un rapporto di conoscenza e di dipendenza — un legame in cui, come nelle relazioni umane, il rischio di essere traditi è sempre presente. Il Sustainable AI Report offre un ritratto sociologico prezioso di questo equilibrio fragile: tra curiosità e paura, tra fiducia sospesa e diffidenza protettiva. Attraverso lo sguardo psicoanalitico, quei dati diventano anche una mappa delle nostre emozioni collettive verso il digitale.
Fiducia, sfiducia e mentalizzazione nell’era dell’AI sostenibile
I dati del Sustainable AI Report offrono una fotografia nitida ma complessa dell’atteggiamento delle diverse generazioni italiane di fronte all’intelligenza artificiale. L’elemento che colpisce è la quasi totale assenza di posizioni estreme: la fiducia “forte” è rara, la sfiducia assoluta minoritaria, mentre prevale un’ampia fascia intermedia di consenso moderato. È come se il rapporto con l’AI si giocasse non tanto sul registro dell’entusiasmo o del rifiuto, ma su quello dell’attesa, della cautela, di una fiducia sospesa. L’Italia sembra trovarsi in una posizione di apertura vigilante, più incline alla riflessione che all’adesione.
Dal punto di vista generazionale, emergono differenze sottili ma significative. La Generazione Z appare la più favorevole, ma anche la più influenzabile: la fiducia convive con la fragilità di chi è immerso da sempre nel digitale e tende a proiettare sull’AI aspettative salvifiche o minacce catastrofiche. I Millennials, invece, risultano i più polarizzati: tra fiducia e rifiuto, oscillano come in una relazione ambivalente, in cui l’oggetto — l’AI — è ora idealizzato, ora svalutato. I Baby Boomers e la Generazione X mostrano, al contrario, un profilo più contenuto: la fiducia è prudente, il disincanto fa da scudo. Questa configurazione suggerisce che la fiducia non dipenda solo dal grado di familiarità tecnologica, ma anche da un equilibrio interno tra curiosità epistemica e ansia di controllo, tra disponibilità a imparare e timore di essere sostituiti.
Un’altra linea interpretativa decisiva è quella dei quattro cluster di sostenibilità delineati dal rapporto. I soggetti sostenibili analogici rappresentano il nucleo più coeso e “mentalizzante”: non negano i rischi, ma riescono a integrarli in una cornice di senso. Potremmo dire che si muovono da una “base sicura”, in grado di tollerare l’incertezza e la complessità. Al polo opposto si collocano gli insostenibili digitali, la categoria più sfiduciata e polarizzata: esposti quotidianamente alla tecnologia ma privi di un contesto valoriale che ne orienti l’uso, oscillano tra fascinazione e sospetto, tra il bisogno di affidarsi e la paura di essere ingannati: l’AI è percepita come onnipotente o manipolatoria, mai come interlocutore affidabile. Da un punto di vista psicodinamico, il tema della fiducia epistemica — la capacità di aprirsi all’apprendimento dall’altro quando si percepisce l’altro come benevolo, competente e interessato — diventa centrale. Nei cluster più sostenibili, tale fiducia si manifesta come disponibilità a mentalizzare: a riflettere sulle intenzioni, i limiti e le implicazioni dell’AI, senza ridurla a strumento o a minaccia. Nei gruppi più insostenibili, invece, prevale una modalità teleologica: ciò che conta è solo ciò che “funziona” o “non funziona”. Laddove l’AI non produce un beneficio immediato, la fiducia crolla; non si attiva il processo di mentalizzazione che permette
Le differenze di atteggiamento tra i settori — sanità, lavoro, mobilità — riflettono questa dinamica
L’AI in sanità suscita una fiducia moderata: solo il 12% degli italiani crede “molto” che possa migliorare i servizi, mentre oltre la metà si dice “abbastanza d’accordo”. È l’ambito in cui la fiducia è più fragile, ma anche quello con il maggior potenziale di riparazione. La cura, in fondo, è il paradigma originario della fiducia epistemica: implica affidarsi a un altro, tollerando la propria vulnerabilità. Qui la fiducia può essere costruita solo attraverso la trasparenza relazionale e la marcatura esplicita dei limiti: il paziente deve sapere dove finisce la macchina e dove inizia la responsabilità umana.
Nel lavoro, invece, emerge la paura di essere sostituiti, più che aiutati: un vissuto di perdita di agency che richiede narrazioni riparative, capaci di reintegrare l’individuo nel processo. La fiducia nasce quando l’AI è percepita come alleata nella regolazione, non come oggetto di sottomissione o di rivalsa.
Da questo punto di vista, il modello di Safran e Muran — “rupture and repair” — offre una chiave preziosa. Molte applicazioni di AI generano inevitabilmente “rotture” dell’alleanza comunicativa: errori di interpretazione, risposte stereotipate, mancanza di sintonizzazione. Ciò che può ristabilire la fiducia non è la perfezione, ma la capacità del sistema (e dei suoi progettisti) di introdurre mosse di riparazione: spiegazioni, scuse operative, canali umani di supporto. La riparazione è l’atto terapeutico per eccellenza, e lo sarà anche per l’AI se saprà riconoscere e correggere i propri fallimenti.
In conclusione, il Sustainable AI Report ci mostra che la fiducia nell’AI non è solo una questione di competenza tecnica, ma di relazione epistemica. Laddove esistono cornici valoriali condivise — sostenibilità, responsabilità, umanità — si sviluppa un’apertura mentalizzante, capace di integrare la novità senza negarla. Laddove invece il legame di fiducia è fragile o assente, la tecnologia viene vissuta come estranea, talvolta persecutoria. In fondo, la vera sfida dell’intelligenza artificiale non è quella di diventare più intelligente, ma più affidabile: non di simulare empatia, ma di generare fiducia epistemica.