CONTENUTI sondaggio
| Testo Domanda | Esito Risposta |
|---|---|
| Attualmente, quale aspetto descrive meglio il principale disallineamento prodotto dall’intelligenza artificiale? | Il cambiamento tecnologico è più rapido dell’adattamento istituzionale: 28% Il lavoro cognitivo si sta trasformando più rapidamente dei sistemi del lavoro: 23% Dati e potenza computazionale si stanno concentrando troppo: 14% L’autonomia umana si sta gradualmente indebolendo: 13% Verità e informazione stanno diventando più difficili da verificare: 16% Non è ancora chiaramente visibile alcun disallineamento strutturale: 6% |
| Nella fase attuale, come dovrebbe essere interpretata principalmente l’intelligenza artificiale? | Come utile strumento operativo: 26% Come tecnologia general purpose: 27% Come infrastruttura sistemica: 19% Come nuova forma di potere economico e istituzionale: 16% È ancora troppo presto per definirne la reale natura: 12% |
| Attualmente, qual è l’effetto più visibile dell’AI nelle organizzazioni? | Aumento della produttività: 25% Riduzione dei costi: 12% Riorganizzazione di ruoli e processi: 29% Riduzione delle persone necessarie per ottenere lo stesso output: 11% Creazione di nuovi ruoli professionali: 14% Nessun effetto significativo ancora visibile: 9% |
| Quale tipo di lavoro è oggi maggiormente esposto alla trasformazione guidata dall’AI? | Lavoro amministrativo e di back-office: 29% Lavoro analitico e di reporting: 21% Lavoro creativo e legato ai contenuti: 19% Lavoro legale, compliance e documentazione: 11% Lavoro di supporto alle decisioni manageriali: 10% Attività di customer care e supporto: 10% |
| Secondo Lei, l’AI sta cambiando principalmente attività singole o intere professioni? | Principalmente singole attività: 32% Prevalentemente gruppi di attività: 31% Intere professioni in alcuni settori: 13% La distinzione tra attività e professioni sta diventando poco chiara: 15% È troppo presto per dirlo: 9% |
| Qual è l’effetto più sottovalutato dell’AI sul lavoro? | Graduale riduzione delle assunzioni: 19% Aumento della produttività senza crescita proporzionale dei salari: 19% Declino dei ruoli professionali junior: 20% Perdita dei percorsi di apprendimento professionale: 15% Riorganizzazione di team e gerarchie: 20% Nessun effetto rilevante sottovalutato: 7% |
| Nella fase attuale, quale separazione appare più importante nell’era dell’AI? | Lavoro e reddito: 20% Produttività e occupazione: 22% Valore e salario: 15% Cittadinanza e lavoro: 12% Dignità umana e occupazione: 24% Nessuna di queste separazioni è decisiva: 7% |
| Se l’AI aumenta la produttività riducendo la domanda di lavoro, chi dovrebbe beneficiarne per primo? | Lavoratori: 23% Cittadini: 18% Imprese: 12% Istituzioni pubbliche: 7% Un modello misto: 32% La questione non è ancora politicamente matura: 8% |
| Attualmente, quanto sono preparate le istituzioni pubbliche a governare la trasformazione prodotta dall’AI? | Molto preparate: 2% Sufficientemente preparate: 9% Parzialmente preparate: 27% Poco preparate: 38% Per nulla preparate: 18% Non sa valutare: 6% |
| Quale risposta istituzionale appare oggi più urgente? | Costruire competenze tecniche nelle istituzioni: 25% Regolare i sistemi AI ad alto rischio: 18% Investire in infrastrutture digitali e computazionali: 16% Riformare istruzione e politiche di riqualificazione: 22% Creare modelli di governance pubblico-privati: 16% Non serve alcun intervento istituzionale immediato: 3% |
| Nella fase attuale, come viene percepita principalmente la regolazione dell’AI? | Come forte opportunità: 12% Come moderata opportunità: 26% Come neutrale o ambivalente: 26% Come moderato vincolo: 22% Come forte vincolo: 8% Non sa valutare: 6% |
| Qual è la principale fonte di potere nell’era dell’AI? | Dati: 26% Potenza computazionale: 18% Talento: 16% Energia: 7% Controllo delle infrastrutture digitali: 21% Controllo delle piattaforme di distribuzione: 12% |
| Qual è il maggiore rischio della concentrazione del potere AI? | Dominio di mercato: 20% Influenza politica: 13% Capacità di sorveglianza: 14% Dipendenza delle istituzioni pubbliche: 17% Riduzione del controllo democratico: 18% Accesso diseguale a conoscenza e produttività: 18% |
| I dati generati da cittadini e utenti dovrebbero essere trattati come risorsa pubblica strategica? | Sì, pienamente: 29% Sì, parzialmente: 34% Solo nei settori regolati: 15% Solo con consenso individuale esplicito: 15% No: 3% Non chiaro: 4% |
| Qual è il rischio più significativo della delega di decisioni ai sistemi AI? | Perdita del giudizio umano: 23% Eccessivo affidamento agli output della macchina: 24% Riduzione della responsabilità: 16% Bias nascosti: 15% Dipendenza istituzionale: 12% Incertezza giuridica: 10% |
| Che cosa dovrebbe rimanere non delegabile all’AI? | Responsabilità morale: 24% Giudizio legale: 16% Decisione politica: 20% Decisione medica finale: 14% Governance strategica: 22% Nessuno di questi ambiti può realisticamente restare del tutto non delegabile: 4% |
| L’attenzione umana sta diventando una risorsa scarsa negli ambienti mediati dall’AI? | Sì, in modo critico: 29% Sì, in misura crescente: 40% Parzialmente: 20% Non in modo significativo: 6% No: 2% Non sa valutare: 3% |
| Qual è la conseguenza più grave della cattura dell’attenzione e della frammentazione cognitiva? | Riduzione dell’alfabetizzazione e della lettura profonda: 17% Manipolazione politica: 17% Minore qualità professionale: 16% Affaticamento mentale: 18% Polarizzazione sociale: 14% Perdita del giudizio indipendente: 18% |
| Qual è il maggiore rischio della realtà sintetica e dei contenuti generati dall’AI? | Perdita di fiducia nelle prove: 22% Manipolazione dell’opinione pubblica: 20% Confusione tra contenuto reale e generato: 19% Collasso degli standard di verifica: 16% Normalizzazione dell’inganno: 12% Frammentazione della realtà condivisa: 11% |
| Nella valutazione delle informazioni, che cosa diventerà più importante? | Credibilità della fonte: 26% Verifica tecnica: 17% Certificazione istituzionale: 12% Standard di provenienza dei contenuti: 18% Alfabetizzazione mediatica: 15% Giudizio personale: 12% |
| Nella fase attuale, quale rischio AI dovrebbe ricevere maggiore attenzione? | Rischi immediati, come frodi, disinformazione, sorveglianza e cyberattacchi: 32% Rischi di medio periodo, come disruption del lavoro e dipendenza istituzionale: 24% Rischi di lungo periodo, come perdita del controllo umano sui sistemi avanzati: 12% Tutti i livelli di rischio dovrebbero essere trattati con pari attenzione: 24% Le paure attuali sono esagerate: 5% Non sa valutare: 3% |
| Che cosa dovrebbe essere protetto per primo nell’età dell’intelligenza artificiale? | Giudizio umano: 20% Dignità umana oltre la performance economica: 17% Fiducia nell’informazione e nel dibattito pubblico: 18% Processi decisionali democratici e istituzionali: 16% Lavoro come fonte di identità e riconoscimento sociale: 14% Capacità delle società di governare il cambiamento tecnologico: 15% |
dati sondaggio
| Titolo del sondaggio | Barometro AI – Settembre 2025 |
|---|---|
| Soggetto che ha realizzato il sondaggio | Zanettistudios S.r.l. |
| Soggetto committente | QUI MILANO, nell’ambito dell’iniziativa Global AI Observatory |
| Soggetto acquirente | Zanettistudios S.r.l. |
| Data o periodo in cui è stato realizzato il sondaggio – Da | luglio 2025 |
| Data o periodo in cui è stato realizzato il sondaggio – A | settembre 2025 |
| Mezzo(i) di comunicazione di massa sul quale(i) è stato pubblicato o diffuso il sondaggio | QUI MILANO (testata online registrata) |
| Data di pubblicazione o diffusione | 1 ottobre 2025 |
| Popolazione di riferimento | Imprese clienti di Zanettistudios S.r.l. operanti in diversi settori e dimensioni sul territorio nazionale, oltre a esperti internazionali coinvolti sui temi dell’intelligenza artificiale, del lavoro, del valore, della governance, dell’autonomia umana e degli impatti economico-sociali delle tecnologie AI. |
| Estensione territoriale del sondaggio | Nazionale (Italia) e internazionale, con partecipazione di soggetti basati in diverse aree geografiche europee ed extraeuropee. |
| Metodo di campionamento, inclusa l’indicazione se trattasi di campionamento probabilistico o non probabilistico, del panel e l’eventuale ponderazione | Campionamento non probabilistico su panel di imprese clienti Zanettistudios S.r.l. (prevalentemente MPMI, incluse startup) e su panel qualificato di partecipanti selezionati o raggiunti tramite la rete Global AI Observatory, i canali editoriali QUI MILANO, le reti professionali, i business network, LinkedIn e l’inoltro da parte di contatti professionali. Il sondaggio ha incluso anche contributi di esperti internazionali operanti nei campi dell’intelligenza artificiale, della ricerca, della governance, della regolazione, della consulenza, dell’impresa e dell’analisi economico-sociale, invitati alla partecipazione mediante invito aperto senza filtri né selezione casuale. Non è stata applicata alcuna ponderazione statistica. |
| Consistenza numerica del campione di intervistati, numero dei non rispondenti e delle sostituzioni effettuate | Inviti eleggibili: 820 soggetti. Questionari compilati: 187. Non rispondenti: 633. Sostituzioni: non previste. |
| Rappresentatività del campione, inclusa l’indicazione del margine d’errore | I risultati hanno valore descrittivo del panel rispondente e dei contributi qualificati raccolti. Trattandosi di campionamento non probabilistico, il sondaggio non può essere considerato statisticamente rappresentativo della popolazione generale, delle imprese, delle istituzioni o della comunità internazionale degli esperti di intelligenza artificiale. Eventuali riferimenti a livelli di confidenza o margini d’errore sono da intendersi in forma puramente indicativa e non assimilabili a stime sull’universo di riferimento. |
| Metodo di raccolta delle informazioni | CAWI (Computer-Assisted Web Interview) tramite questionario online diffuso mediante canali digitali, email, reti professionali, LinkedIn, canali editoriali collegati a QUI MILANO e alla rete Global AI Observatory. |