Anthropic ha pubblicato a gennaio 2026 il quarto rapporto del suo Economic Index, uno strumento di ricerca che analizza come Claude venga effettivamente utilizzato nel mondo del lavoro e della vita quotidiana. Il tentativo è ambizioso: non modellare scenari futuri, non azzardare profezie sul “lavoro che scomparirà”, ma misurare il presente. Partire dai dati reali — milioni di conversazioni anonimizzate — per capire cosa succede oggi, quando un essere umano chiede aiuto a un’intelligenza artificiale.

Il risultato è un documento che merita di essere letto con attenzione, al di là della retorica promozionale che inevitabilmente lo accompagna.

Il primo dato che colpisce riguarda la distribuzione dell’uso. I dieci task più comuni rappresentano il 24% delle conversazioni su Claude.ai, e questa concentrazione è in leggero aumento rispetto ai report precedenti. Anthropic Il lavoro intellettuale ad alta specializzazione — prevalentemente il coding — continua a dominare. Le attività informatiche e matematiche rappresentano un terzo delle conversazioni su Claude.ai e quasi la metà del traffico API. Anthropic L’IA, insomma, non è ancora la macchina universale del lavoro umano: è ancora, prevalentemente, uno strumento per chi scrive codice.

E tuttavia qualcosa si muove. La quota di conversazioni dedicate a compiti di istruzione e didattica è salita costantemente dal 9% nel gennaio 2025 al 15% nel novembre 2025. Anthropic L’IA entra nelle università, nelle aule, nel rapporto tra studente e conoscenza. Questo non è un dato tecnico: è un dato culturale, con implicazioni che andrebbero discusse molto più seriamente di quanto avvenga nel dibattito pubblico italiano.

Il secondo elemento degno di riflessione è la distinzione tra automazione e augmentazione. Il rapporto distingue le conversazioni in cui l’utente delega interamente un compito all’IA (automazione) da quelle in cui lavora con l’IA in modo collaborativo, iterativo, dialogico (augmentazione). Nel novembre 2025 la quota di conversazioni classificate come augmentazione era risalita al 52%, dopo una fase in cui l’automazione aveva preso il sopravvento. Anthropic Anthropic suggerisce che l’introduzione di nuove funzionalità — memoria persistente, creazione di file, personalizzazioni del flusso di lavoro — abbia spinto gli utenti verso modalità più collaborative.

Dietro questo dato c’è una domanda filosofica che il rapporto sfiora senza affrontarla davvero: cosa significa lavorare con un’IA piuttosto che attraverso un’IA? La differenza non è solo tecnica. È una differenza nel modo in cui il soggetto umano si rapporta allo strumento, nel modo in cui conserva o cede la propria capacità di giudizio.

Il terzo nodo è quello della produttività. Il rapporto stima che l’utilizzo diffuso dell’IA potrebbe aumentare la crescita della produttività del lavoro negli Stati Uniti di circa 1,8 punti percentuali l’anno nel prossimo decennio. È una cifra importante. Ma quando si incorpora nel calcolo il tasso di successo dei compiti — ovvero quanto spesso l’IA completa efficacemente ciò che le viene chiesto — la stima scende a circa 1,0-1,2 punti percentuali: ancora significativa, ma sensibilmente ridimensionata. Anthropic E se i compiti all’interno di un’occupazione sono complementari, cioè se basta un collo di bottiglia non automatizzabile per frenare l’intero processo, l’effetto si riduce ulteriormente.

Il quarto elemento, forse il più inquietante, è quello della qualificazione. L’IA tende a occuparsi dei compiti che richiedono livelli di istruzione più elevati. Il livello educativo medio dei compiti presenti nei dati di utilizzo di Claude è di circa 14,4 anni di scolarizzazione, contro una media economica generale di 13,2 anni. Anthropic Questo produce un effetto paradossale: rimuovendo i compiti che Claude già svolge, molte professioni risulterebbero deskillarsi — ovvero agli esseri umani resterebbero i compiti meno qualificati, quelli che l’IA non riesce ancora ad automatizzare. Per gli scrittori tecnici, per i travel agent, per alcuni insegnanti, l’orizzonte che si delinea è quello di una progressiva banalizzazione del lavoro residuale.

Non è un destino scritto. Ma è una tendenza reale, e richiederebbe politiche del lavoro e dell’istruzione all’altezza di una trasformazione di questa portata.

C’è infine il dato geografico, che per chi riflette sui divari territoriali non è di poco conto. L’utilizzo di Claude rimane fortemente correlato al PIL pro capite a livello globale: un aumento dell’1% nel reddito pro capite è associato a un aumento dello 0,7% nell’utilizzo pro capite. Anthropic I paesi più poveri usano l’IA prevalentemente per lo studio; i paesi più ricchi la usano per il lavoro e per usi personali. Dentro gli Stati Uniti c’è una convergenza in atto tra gli stati; a livello globale, invece, non si vede alcun segnale di riduzione del divario tra paesi ad alto e basso utilizzo. Anthropic

L’IA rischia di essere l’ennesima tecnologia che amplifica le disuguaglianze esistenti piuttosto che ridurle. Non perché sia progettata per farlo, ma perché si diffonde lungo i canali già tracciati dal capitale umano e dal reddito. Chi ha già più risorse — cognitive, economiche, infrastrutturali — è meglio posizionato per trarne vantaggio. Chi è già indietro rischia di restarlo.

L’Anthropic Economic Index ha il merito di portare dati dove solitamente circolano soltanto narrazioni. È uno sguardo sul presente, non una profezia. Ma il presente che descrive è già abbastanza complesso e abbastanza impegnativo da meritare un’attenzione che la politica italiana — immersa nei suoi rituali autoreferenziali — non sembra ancora disposta a concedergli.