Il 24 marzo 2026 Anthropic ha pubblicato una nuova edizione del proprio Economic Index, un rapporto basato sull’analisi aggregata e anonimizzata dell’utilizzo del modello Claude tra il 5 e il 12 febbraio 2026. Il documento misura come l’intelligenza artificiale viene impiegata nell’economia reale e individua segnali precoci di trasformazione del lavoro.
I dati mostrano un cambiamento rispetto alle rilevazioni precedenti. L’uso dell’AI si è ampliato a una platea più ampia di utenti e attività, con un aumento delle applicazioni personali e una leggera riduzione del valore medio economico dei compiti svolti.
Allo stesso tempo, emerge con chiarezza un altro fenomeno: gli utenti più esperti riescono a ottenere risultati migliori e a sfruttare in modo più efficace le capacità dei modelli.
Il rapporto introduce un elemento chiave per interpretare questi cambiamenti: le “curve di apprendimento” nell’uso dell’AI, che influenzano direttamente produttività e distribuzione dei benefici economici.
Indice degli argomenti:
Uso dell’AI: più diffuso, meno concentrato
Uno dei principali cambiamenti registrati riguarda la distribuzione delle attività svolte con Claude. A novembre 2025 le dieci attività più frequenti rappresentavano il 24% delle conversazioni; a febbraio 2026 la quota è scesa al 19%.
Questo dato indica una maggiore diversificazione. L’intelligenza artificiale non è più utilizzata soprattutto per compiti tecnici come la programmazione, ma anche per attività quotidiane: confronto tra prodotti, informazioni sportive, gestione domestica.
Secondo il report, circa il 49% delle professioni ha visto almeno un quarto delle proprie attività svolte con Claude. Il dato è stabile rispetto alle rilevazioni precedenti, ma cambia la composizione interna: crescono le attività meno specializzate.
La dinamica segue uno schema tipico dell’adozione tecnologica. Gli utenti iniziali tendono a concentrarsi su applicazioni ad alto valore, mentre l’allargamento della base porta a usi più semplici e diffusi.
Percentuale di conversazioni identificate come relative al lavoro, alla sfera personale o allo studio su Claude.ai.
Diminuisce il valore medio delle attività
Anthropic misura il valore economico dei compiti associandoli ai salari medi delle professioni che li svolgono, utilizzando dati del Bureau of Labor Statistics aggiornati a maggio 2024.
Tra novembre 2025 e febbraio 2026 il valore medio delle attività su Claude.ai è sceso da 49,3 a 47,9 dollari l’ora. Il dato riflette l’aumento delle richieste semplici e la riduzione relativa delle attività di programmazione, che si stanno spostando verso l’uso tramite API.
Il calo è contenuto, ma coerente con altri indicatori. Anche il livello medio di istruzione richiesto per comprendere le richieste degli utenti è sceso da 12,2 a 11,9 anni. Allo stesso tempo, il tempo necessario per svolgere le attività senza AI si è ridotto.
Questi elementi indicano una lieve semplificazione delle attività svolte sulla piattaforma, senza però cambiare il quadro generale: l’AI resta concentrata su compiti sopra la media per complessità e remunerazione.
Dall’assistenza all’automazione
Il report distingue tra due modalità principali di utilizzo:
- Augmentation (supporto): l’AI affianca l’utente
- Automation (automazione): l’AI esegue direttamente il compito
A febbraio 2026 si registra un leggero aumento della modalità collaborativa, soprattutto nella piattaforma Claude.ai. L’AI viene quindi utilizzata più spesso come strumento di supporto, non come sostituto completo.
Situazione diversa nelle API, dove i flussi sono più automatizzati. Qui emergono due aree in crescita:
- automazione delle vendite e del marketing
- operazioni di trading e monitoraggio dei mercati
Questi utilizzi mostrano un passaggio verso processi più strutturati, con minore intervento umano.
Geografia dell’adozione: divari persistenti
Il report evidenzia differenze significative nella diffusione dell’AI tra territori.
Negli Stati Uniti si osserva una convergenza: gli stati con minore utilizzo stanno recuperando, anche se più lentamente rispetto alle previsioni precedenti. Secondo le stime aggiornate, serviranno tra 5 e 9 anni per raggiungere un livello di utilizzo uniforme.
A livello globale la tendenza è opposta. L’indice di concentrazione (Gini) aumenta, indicando una maggiore disparità tra paesi. I primi 20 paesi per utilizzo pro capite rappresentano il 48% del totale, contro il 45% precedente.
Il dato suggerisce che l’accesso e l’uso efficace dell’AI restano concentrati nelle economie più avanzate.
La scelta dei modelli segue il valore economico
Claude offre diverse versioni con costi e prestazioni differenti. Il modello più avanzato, Opus, è più costoso ma più potente.
I dati mostrano che gli utenti tendono a utilizzarlo per attività ad alto valore. Nei compiti legati a professioni tecniche, come lo sviluppo software, Opus è impiegato più frequentemente rispetto alla media. Al contrario, nelle attività educative o di supporto viene utilizzato meno.
Il report quantifica questa relazione: per ogni aumento di 10 dollari nel valore orario del compito, la probabilità di utilizzare Opus cresce di circa 1,5 punti percentuali su Claude.ai e di 2,8 punti nelle API.
Questo comportamento indica una selezione razionale delle risorse, simile a quella osservata in altri contesti economici.
Esperienza e risultati: il ruolo delle curve di apprendimento
Uno degli aspetti più rilevanti del report riguarda le differenze tra utenti esperti e nuovi utenti.
Gli utenti con almeno sei mesi di esperienza mostrano caratteristiche distinte:
- utilizzano l’AI più spesso per lavoro
- affrontano compiti più complessi
- collaborano maggiormente con il sistema
- ottengono risultati migliori
Il tasso di successo delle conversazioni è superiore di circa 10 punti percentuali rispetto agli utenti meno esperti. Anche controllando per tipo di attività, modello utilizzato e paese, il vantaggio resta tra 3 e 4 punti percentuali.
Secondo gli autori, il dato è compatibile con un processo di apprendimento progressivo. Gli utenti sviluppano strategie più efficaci per formulare richieste e interpretare le risposte.
Cambia il profilo dell’utente
L’analisi evidenzia anche un cambiamento nel comportamento nel tempo.
Con l’aumentare dell’esperienza:
- cresce il livello di istruzione implicito nelle richieste
- diminuisce l’uso per scopi personali
- aumenta la varietà delle attività svolte
Ad esempio, gli utenti più recenti dedicano circa il 44% delle conversazioni a usi personali, contro il 38% di chi utilizza Claude da un anno.
Le attività più complesse — ricerca, revisione di testi, fundraising — sono associate a utenti con maggiore anzianità. Quelle più semplici — contenuti creativi o richieste informative — a utenti più nuovi.
Implicazioni per il mercato del lavoro
Il report collega questi dati a un tema centrale per l’economia: l’impatto dell’IA sulle disuguaglianze.
Gli economisti parlano da tempo di “cambiamento tecnologico orientato alle competenze”, in cui le innovazioni aumentano i salari dei lavoratori più qualificati.
Secondo Anthropic, le differenze osservate nell’uso dell’AI potrebbero rafforzare questo meccanismo. Gli utenti più qualificati e più esperti:
- utilizzano l’AI per attività ad alto valore
- ottengono risultati migliori
- integrano più efficacemente lo strumento nel proprio lavoro
Questo può generare un vantaggio cumulativo nel tempo.
Automazione e trasformazione delle professioni
Alcuni segnali indicano possibili cambiamenti più rapidi in specifiche aree.
Nel settore della programmazione, ad esempio, si osserva uno spostamento verso flussi automatizzati tramite API. Questo suggerisce una trasformazione dei processi, più che una semplice assistenza.
Nel customer service, l’AI è già impiegata per automatizzare attività come la gestione dei pagamenti o delle richieste dei clienti. Secondo il report, queste professioni potrebbero essere tra le più esposte a cambiamenti nel breve periodo.
Anche nel management emergono nuovi utilizzi, come la preparazione di documenti finanziari o l’analisi di dati.
Limiti dell’analisi
Gli autori segnalano alcuni fattori che possono influenzare i risultati.
Gli utenti più esperti potrebbero essere selezionati: chi continua a usare l’AI potrebbe essere chi ottiene benefici concreti. Inoltre, gli early adopter potrebbero avere competenze tecniche superiori alla media.
Il report utilizza modelli statistici per isolare questi effetti, ma non è possibile escluderli completamente.
Un quadro in evoluzione
Nel complesso, il rapporto descrive un sistema in transizione.
Da un lato, l’AI si diffonde e diventa uno strumento quotidiano per una platea più ampia. Dall’altro, restano forti differenze legate a competenze, esperienza e contesto geografico.
L’elemento più rilevante riguarda la capacità di utilizzo. Non basta avere accesso alla tecnologia: i risultati dipendono da come viene impiegata.
Questo aspetto incide sia sulla produttività individuale sia sulla distribuzione dei benefici economici.
Conclusione
I dati di febbraio 2026 mostrano un’economia in cui l’intelligenza artificiale è già integrata in molte attività, ma con effetti ancora disomogenei.
L’esperienza degli utenti emerge come fattore determinante. Chi utilizza l’AI da più tempo ottiene risultati migliori e affronta compiti più complessi. Questo può tradursi in vantaggi economici concreti.
La diffusione verso attività più semplici amplia l’accesso, ma riduce il valore medio dei compiti. Allo stesso tempo, l’automazione avanzata si concentra in ambiti specifici, come sviluppo software e servizi finanziari.
Il quadro suggerisce che l’impatto dell’AI sul lavoro non dipenderà solo dalla tecnologia, ma dalla capacità delle persone e delle organizzazioni di imparare a usarla in modo efficace.
