Ecco come cambia l’economia dell’attenzione nell’era dell’AI

«Una ricchezza di informazioni crea una povertà di attenzione». La celebre intuizione di Herbert Simon del 1971 non è mai stata così attuale. Oggi, con l’intelligenza artificiale generativa che rende il contenuto quasi gratuito e onnipresente, la cosa più importante è cambiata: non è più la scarsità di informazione, ma la scarsità di fiducia verificata.

Un problema da Nobel

Nel 1971, quando Herbert Simon scrisse che la sovrabbondanza di informazioni genera una scarsità simmetrica di attenzione, internet non esisteva ancora. Simon, psicologo e premio Nobel per l’economia del 1978, stava descrivendo i problemi organizzativi delle aziende computerizzate del suo tempo: sistemi costruiti per produrre più informazione, quando il vero problema era già quello opposto. Aveva però individuato un vincolo biologico che nessuna tecnologia avrebbe potuto abolire: la capacità cognitiva umana rimane fissa anche quando l’offerta informativa cresce senza limiti.

L’intuizione rimase confinata nella letteratura specialistica finché, nel 1997, il fisico teorico Michael Goldhaber pubblicò su Wired un saggio intitolato “Attention Shoppers!” destinato a ridisegnare il modo in cui l’industria tecnologica avrebbe capito il proprio business. La tesi era semplice: l’economia della rete non era un’economia dell’informazione, perché l’informazione non era scarsa. Ciò che era scarso, e avrebbe continuato a diventarlo, era l’attenzione degli utenti.

Quasi contemporaneamente, il sociologo tedesco Georg Franck sviluppava una variante ancora più radicale del modello: nelle società mediatizzate, il riconoscimento degli altri vale più del successo economico. Il riconoscimento, spiegava Franck in un saggio del 1999, passa obbligatoriamente attraverso l’attenzione altrui, che diventa così una forma di capitale sociale prima ancora che economico. Stava descrivendo la logica che avrebbe fatto funzionare Instagram almeno undici anni prima della sua invenzione.

Le macchine del desiderio

Il modello regge su tre meccanismi interdipendenti che si attivano in sequenza: cattura, ritenzione e scambio. La cattura sfrutta i bias cognitivi degli utenti attraverso novità, urgenza percepita e paura di perdersi qualcosa (il FOMO ha smesso di essere un disturbo ed è diventato un metodo di progettazione). La ritenzione usa gamification, personalizzazione algoritmica e rinforzo sociale visibile nei like, finché lo scambio converte l’attenzione accumulata in pubblicità, abbonamenti o influenza diretta.

Tim Wu, studioso di diritto e tecnologia, ha identificato un pattern ricorrente nella storia dei media: aggregare un pubblico con contenuti accattivanti, monetizzare quell’attenzione vendendola agli inserzionisti, fare i conti con la reazione degli utenti. Le piattaforme digitali hanno perfezionato questa logica al punto da rendere difficile sottrarsi: ogni notifica, ogni scroll infinito, ogni autoplay è il risultato di un design deliberato. I social media hanno trasformato il meccanismo in un ciclo quasi biologico, in cui la risposta dell’utente retroalimenta il sistema che l’ha prodotta.

Il modello ha retto per trent’anni perché poggiava su una premessa stabile: produrre contenuto costava, e chi lo produceva guadagnava un vantaggio strutturale. Adesso però è cambiato tutto un’altra volta. L’intelligenza artificiale generativa ha spazzato via questa premessa in pochi anni, riducendo il costo marginale di produzione quasi a zero. La competizione sul volume è diventata insostenibile, e il valore si è spostato altrove.

La fiducia è il vero vantaggio competitivo difendibile

Secondo una ricerca Capterra del 2024, le aziende prevedevano che entro il 2026 la GenAI avrebbe prodotto in media il 48% dei loro contenuti social, contro il 39% del momento della rilevazione. Il 56% dei consumatori dichiara di imbattersi ogni giorno nell’“AI slop”: il contenuto automatico che riempie i feed senza aggiungere nulla, ormai riconoscibile e sistematicamente ignorato. Su YouTube, prima che entrino in gioco gli algoritmi di personalizzazione, tra il 21 e il 33% dei video proposti a un nuovo utente è assemblato o generato dall’AI.

Il risultato paradossale è che il crollo del costo di produzione ha fatto lievitare il prezzo dell’attenzione che converte davvero. Il CPM (costo per mille impression) degli annunci social è cresciuto tra il 18 e il 25% tra il 2024 e il 2026, nonostante l’esplosione dell’offerta. Meta ha visto il suo CPM medio salire da 9,10 a 11,20 dollari: il mercato paga un premio per l’attenzione che funziona, non per quella che arriva e passa.

Cosa sta succedendo

La biforcazione più rilevante riguarda il mercato dei creator: i nano creator, account piccoli percepiti come autentici, comandano CPM medi di 211 dollari e i micro creator di 119 dollari. I grandi influencer, invece, hanno visto il loro CPM crollare del 42% anno su anno nel 2025, a 2,68 dollari: un divario tra 44 e 79 volte superiore alla media che misura il valore della fiducia verificata.

La biforcazione più interessante riguarda il mercato dei creator. Secondo dati sul 2025, i nano creator raggiungono un CPM mediano di 211 dollari e i micro creator di 119 dollari, valori molto superiori a quelli dei creator più grandi. Allo stesso tempo, il CPM medio dell’influencer marketing, considerando complessivamente le piattaforme, è sceso a 2,68 dollari nel 2025, il 42% in meno rispetto all’anno precedente. Sono metriche costruite con metodologie diverse e non direttamente confrontabili, ma raccontano la trasformazione del mercato: il valore economico non dipende più soltanto dalla quantità di pubblico raggiungibile

Simon aveva intravisto perfettamente la scarsità dell’attenzione. Quello che stiamo vedendo adesso è che, cinquant’anni dopo, è diventato impossibile fabbricarla in serie.