Il 14 marzo 2026 sono stato invitato a salire sul palco del Festival del Giornalismo di Verona per un panel dal titolo “Cronache artificiali: il mestiere del giornalismo al tempo dell’intelligenza artificiale” insieme a Pier Luigi Pisa (autore del libro “Valeva la pena tentare”, di cui ho parlato su LinkedIn), con la moderazione del giornalista Daniele Chieffi.

Quando Daniele Chieffi ha aperto il panel al Festival del Giornalismo con quella frase – “il punto non è se l’AI sappia già scrivere un articolo” – ho capito che stavamo finalmente facendo la domanda giusta. Dopo anni in cui il dibattito ruotava intorno a “la macchina ci sostituirà?”, qualcuno stava spostando il baricentro.

Chieffi ha centrato il problema: il giornalismo rischia di perdere centralità molto prima che una macchina diventi davvero un giornalista. Basta che il pubblico si abitui a qualcosa di più rapido. Più comodo. Più economico cognitivamente.

Quando un lettore apre ChatGPT per farsi riassumere le notizie del giorno, non sta scegliendo qualcosa di migliore. Sta scegliendo qualcosa di abbastanza buono (un tempo si parlava di “good enough society”) con meno fatica.

Nessuno ha smesso di cucinare perché Deliveroo esiste. Ma milioni di persone cucinano meno. Non perché il cibo a domicilio sia superiore: perché è sufficientemente accettabile e costa meno energia. Il risultato? Meno competenza, più dipendenza da un intermediario. Ecco cosa rischia il giornalismo. Non l’estinzione: la marginalizzazione per abitudine.

Il punto di Pier Luigi Pisa: attenzione alla dipendenza

Sul palco con me c’era Pier Luigi Pisa, giornalista di Repubblica e Italian Tech, uno dei pochi in Italia che racconta l’AI dall’interno con competenza e rigore quotidiani. E il suo contributo al panel merita di essere riportato qui, perché non era in contraddizione con il mio – era il suo necessario complemento.

Pisa ha detto una cosa che vale come avvertimento: dietro la comodità si nasconde un ecosistema fragile. Se iniziamo a delegare all’AI non solo l’esecuzione rutinaria ma anche il ragionamento, l’analisi, il giudizio contestuale su temi complessi, rischiamo di compromettere non solo la qualità ma l’autenticità di quello che facciamo.

La sua formula è precisa e difficile da contestare: “L’IA processa dati, noi processiamo la realtà.” Ha ragione, e questa distinzione è tutto. La macchina vede pattern. Il giornalista vede persone. La macchina aggrega segnali. Il giornalista capisce che dietro un dettaglio apparentemente insignificante si nasconde una storia che vale la prima pagina. La macchina trascrive un’intervista in secondi. Ma l’empatia che serve per condurla – per far abbassare le difese a una fonte, per ascoltare il silenzio oltre le parole – quella non si addestra su nessun dataset.

Pisa ha anche messo il dito su un rischio concreto che troppo spesso viene minimizzato: un uso poco consapevole dell’AI può inquinare l’informazione con allucinazioni e pregiudizi, e può minare il patto di fiducia con i lettori. E quel patto, una volta rotto, non si ricuce facilmente.

Ammettiamolo: la macchina certi articoli li scrive meglio di noi

Eppure, dato per scontato che quanto ha detto Pisa è corretto, ho voluto essere scomodo (molto più scomodo di quanto ci si aspetti da un convegno di categoria). L’AI certi articoli non li scrive “abbastanza bene”, li scrive meglio. Più velocemente. A patto di essere ben addestrata e governata.

Facciamo esempi concreti. Un comunicato stampa aziendale da trasformare in notizia. Un verbale di consiglio comunale. I risultati di una partita di terza categoria. L’andamento settimanale del prezzo delle arance come nel film “Una poltrona per due”. I dati Istat sull’inflazione. Le nomine nei CdA delle società quotate.

Questi sono articoli di servizio: rutinari, strutturati, prevedibili (ma soprattutto mal pagati!). Il loro valore è nell’accuratezza e nella velocità, non nell’interpretazione. E su accuratezza e velocità, un modello linguistico ben istruito batte un giornalista stanco dopo sei ore di redazione. Punto.

Negarlo è sbagliato e, soprattutto, è controproducente: ci impedisce di vedere l’opportunità enorme che si nasconde dietro questo fatto.

Se la macchina fa i compiti rutinari, tu puoi fare l’inchiesta

Pensa a quante ore di una giornata redazionale vengono assorbite da lavoro automatizzabile: trascrizioni di conferenze stampa, sintesi di atti pubblici, rassegne stampa mattutine, monitoraggio di fonti istituzionali, traduzione di documenti, prime bozze di notizie da agenzia, aggiornamenti su sentenze, bilanci, gare d’appalto e così via. Tutto questo oggi si delega, non si elimina. E quel tempo torna. Torna all’inchiesta, all’intervista difficile, alla fonte che bisogna incontrare di persona, al documento che nessuno ha ancora letto, alla storia che nessun algoritmo è andato a cercare perché non sapeva che esistesse.

Questo è il cambio di paradigma che il dibattito “AI contro giornalismo” continua a perdere. Non è sostituzione: è redistribuzione del lavoro cognitivo. Le macchine prendono i compiti a basso valore. Gli umani si concentrano su quelli ad alto valore.

Gli strumenti concreti

Durante l’evento ho voluto parlare anche di strumenti pratici.

Google NotebookLM è forse lo strumento più sottovalutato nelle redazioni italiane: in platea, su decine di persone, solo una giornalista ha detto di usarlo. Carichi documenti – atti giudiziari, relazioni parlamentari, bilanci, perizie tecniche, contratti – e hai un interlocutore che li ha letti tutti, li tiene in testa contemporaneamente e risponde alle tue domande su di essi. Senza allucinazioni, perché ragiona solo su quello che gli hai dato, e mostrando dove ha preso l’informazione nel punto esatto del documento caricato. Per un giornalista che lavora su un’inchiesta lunga settimane, è un secondo cervello che non dimentica nulla.

Facciamo un esempio concreto: hai 1.200 pagine di atti di un processo per corruzione. Senza NotebookLM, impieghi giorni a orientarti. Con NotebookLM, in venti minuti hai una mappa delle relazioni tra persone, date, importi, e puoi cominciare a fare le domande giuste alle carte.

Google Pinpoint è progettato esplicitamente per il giornalismo investigativo. Analizza in automatico enormi archivi di documenti – migliaia di file, email, PDF, immagini con testo – e li rende ricercabili, collegati, interrogabili. È lo strumento che i grandi giornali d’inchiesta usano per i leak. Il team del Panama Papers non avrebbe potuto fare quello che ha fatto senza tecnologie di questo tipo. E che dire degli Epstein files (vedi questo esempio)?

Questi non sono strumenti per scrivere al posto tuo. Sono strumenti per vedere quello che da solo non vedresti mai, perché nessun essere umano può tenere in testa 50.000 documenti e trovarne le connessioni nascoste.

Ho illustrato questi due strumenti in un video sul mio canale Youtube:

Il secondo cervello che scrive come te

C’è poi un livello ulteriore, che mi riguarda direttamente e che trovo straordinariamente efficace. Un modello come Claude – con le istruzioni giuste, con quello che tecnicamente si chiama una “skill” costruita sul tuo stile – impara a scrivere come scrivi tu. Non in modo approssimativo: con le tue strutture sintattiche, il tuo registro, le tue abitudini retoriche, il tuo modo di aprire un pezzo e di chiuderlo.

Io ho costruito una skill del genere per me stesso. Il risultato è che posso produrre una prima bozza di un articolo di servizio – una news da agenzia, un pezzo informativo su una normativa, una scheda su un prodotto tecnologico – in pochi minuti. Quella bozza è già nel mio stile. La rivedo, la aggiusto, la firmo. Ci metto un quarto del tempo che ci mettevo prima. Per dire: come credi sia stato scritto, in gran parte, il testo che stai leggendo?

Quel tempo risparmiatomi non sparisce nel vuoto. Va su un capitolo del prossimo libro. Va su una lezione più approfondita per i miei studenti. Va su una consulenza più ragionata per un cliente.

Il secondo cervello non mi sostituisce: moltiplica quello che riesco a fare.

Lo specchio scomodo

L’AI non è il problema del giornalismo. Forse è lo specchio del problema del giornalismo. Se il pubblico si accontenta di una sintesi automatica, è perché in molti casi il giornalismo aveva già smesso di offrire qualcosa che valesse il costo cognitivo dell’attenzione. Ha inseguito il clic invece del significato. Ha ottimizzato per Google (ora per ChatGPT) invece che per il lettore. L’AI non ha distrutto nulla. Ha accelerato una deriva che era già in corso.

La risposta non è fermare l’AI. È usarla per liberare il tempo necessario a fare giornalismo che valga davvero la pena leggere. Quel giornalismo – quello umano, come dice Pisa – non è in pericolo per colpa delle macchine. È in pericolo quando smette di essere necessario. E smette di essere necessario solo se lo lasciamo smettere.

Ho voluto chiudere il mio intervento con un’altra provocazione, adattando un refrain che gira in Rete da tre anni: “Non è l’AI che ruberà il lavoro del giornalista, bensì un giornalista che sa usarla”.

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