Sul Wall Street Journal Isabella Simonetti racconta che Nick Lichtenberg, giornalista di Fortune, in sei mesi è riuscito a produrre più articoli di quanto qualsiasi suo collega potesse fare in un anno. Il segreto, in fondo, non è più tale: carica comunicati stampa e analisi sugli strumenti di intelligenza artificiale e domanda tramite prompt di generare articoli che può modificare e pubblicare rapidamente.
Un simile approccio potrebbe facilmente esporre a critiche, con la figura del giornalista, un tempo artigiano dell’informazione, che nella narrativa di cui sopra finisce con il divenire un più pragmatico agevolatore di processi industriali. Ma la reazione merita di essere ben più complessa: l’esempio di Lichtenberg è, in fondo, una sintesi di ciò che la crisi economica del giornalismo sta producendo, con professionisti costretti a reinventarsi in un settore che negli USA ha perso quasi metà della sua forza lavoro nell’ultimo decennio, mentre il traffico online continua a disperdersi tra TikTok, Substack, chatbot e motori di ricerca generativi che rispondono senza rimandare alla fonte o senza citarla in modo ben visibile. Insomma, l’intelligenza artificiale non ha ucciso il giornalismo ma, semmai, lo ha messo di fronte allo specchio.
Il punto che emerge dal contributo è che il 20% del traffico web di Fortune nel secondo semestre 2025 è generato da articoli scritti con l’ausilio dell’intelligenza artificiale e che una buona parte di questi porta proprio la firma di Lichtenberg. Un dato che va letto e analizzato, poiché espressione di un mercato che guarda a contenuti informativi rapidi, affidabili quanto basta, ben costruiti, che i lettori (o, almeno, una parte di loro) non distinguono, o non si preoccupano di distinguere, e in cui la soglia d’accesso al giornalismo di quantità si è abbassata irreversibilmente.
Ma non tutta l’AI vien per nuocere, anzi. Se infatti l’editore del New York Times, A.G. Sulzberger, ha detto che l’AI “molto probabilmente darà origine a un torrente senza precedenti di spazzatura,” citando i deepfake come esempio, Chris Quinn, direttore di alcune pubblicazioni di carattere locale, ritiene che gli strumenti AI abbiano contribuito ad arginare altri “torrenti” che investono il settore. L’AI ha ad esempio permesso alle testate di coprire delle zone che altrimenti avrebbero rischiato di essere ignorate, raccogliendo informazioni dai siti web locali e inviando le segnalazioni più interessanti ai giornalisti.
Il risultato è che oggi gran parte dei contenuti che le persone consumano online è generata dall’intelligenza artificiale. Secondo uno studio condotto qualche mese fa dall’Università del Maryland, circa il 9% degli articoli di giornale di nuova pubblicazione è parzialmente o interamente prodotto dall’AI, e le redazioni di colossi come il New York Times o il Wall Street Journal stanno da tempo impiegando l’AI in vario modo per aiutare giornalisti e redattori a lavorare in modo più efficiente.
Credo sia questo uno degli aspetti più interessanti della questione. Il rischio non è tanto che un algoritmo scriva la notizia dell’aumento dei tassi della BCE o del cambio di amministratore delegato in una società quotata, perché quel lavoro (necessario, utile, ma meccanicamente replicabile) ha sempre richiesto più abilità redazionale che investigativa. Il pericolo, piuttosto, è che la cultura della velocità e della scalabilità produca un effetto di selezione avversa: che i giornali, stretti tra i costi e la concorrenza, smettano di investire su ciò che un algoritmo non può fare, l’inchiesta, la fonte coltivata per mesi, il documento analizzato con pazienza, il contesto costruito su decenni di esperienza, il punto di vista originale e distintivo.
È proprio qui che emerge la contraddizione dell’affermazione di Alyson Shontell, che di Fortune è editor in chief, e che si è domandata in che modo sia possibile “avere dieci Nick”. Una domanda legittima dal punto di vista imprenditoriale, ma che rivela anche un equivoco di fondo: il giornalismo non è un problema di replicabilità né di scala, ma di irriproducibilità: la persona giusta, nel posto giusto, con le domande giuste.
Il vero discrimine, dunque, non è tra giornalismo con AI e giornalismo senza. Piuttosto, è tra il giornalismo che usa l’AI per liberare tempo e risorse verso il lavoro irriproducibile, e giornalismo che la usa per smettere di fare quel lavoro del tutto. Ed è proprio qui che possiamo tornare a Lichtenberg, che infatti ci dice che ora può dedicare i suoi pomeriggi a intervistare docenti universitari e ricercatori per i suoi approfondimenti più strutturati. Ipotizza pertanto che agli articoli più veloci e agevolati dall’intelligenza artificiale stia spettando l’ideale compito di finanziare un’inchiesta sull’abuso di potere che nessun algoritmo troverà mai.
L’analogia più corretta per descrivere il rapporto con l’AI non è dunque quella del giornalista come produttore di contenuti in serie. Piuttosto, è quella del compositore. Tant’è che, si conclude, Johann Sebastian Bach non aveva certo paura dell’organo a canne perché in grado di produrre suoni che la voce umana non poteva raggiungere, ma temeva piuttosto di dimenticare perché stesse suonando.
Il giornalismo che abbraccia l’intelligenza artificiale senza perdere la memoria del perché esiste (controllare il potere, dare voce a chi non ce l’ha, raccontare ciò che qualcuno vorrebbe nascosto) è un giornalismo che può sopravvivere e rafforzarsi. Quello che invece dimentica la sua ragione d’essere, algoritmo o non algoritmo, è probabilmente già finito, come ci dimostra la lunga crisi del settore – ben precedente all’avvento dell’AI.