Cos'è l'enshittification?

Cos’è l’enshittification (e perché tocca anche l’intelligenza artificiale)

L’enshittification è il degrado progressivo di un servizio digitale che una piattaforma applica dopo aver conquistato i propri utenti: qualità in calo, costi in aumento, e un valore che si sposta sempre di più verso chi paga invece che verso chi usa il servizio. Il fenomeno, descritto per la prima volta a proposito di piattaforme come Google Search, i social network e il cloud computing, comincia a comparire anche nei chatbot di intelligenza artificiale.

Lo scrittore Cory Doctorow ha coniato una parola per un fenomeno che chiunque usi internet aveva già notato senza saperlo nominare: «enshittification». Da allora il termine è uscito dai blog tecnologici ed è entrato nel vocabolario di enti di tutela dei consumatori e di analisti indipendenti, che oggi iniziano ad applicarlo a un settore nuovo: l’intelligenza artificiale generativa.

Le tre fasi di un degrado prevedibile

Il modello che l’analista Sashank Dara ha sintetizzato descrive tre fasi ricorrenti, quelle attraverso cui una piattaforma passa dal servire gli utenti al servire le aziende, fino a sfruttare entrambi:

• prima l’utilità pura: accesso gratuito, funzioni curate, zero attrito, il servizio corteggia chi lo usa;
• poi la monetizzazione: entrano sponsor e meccanismi di lock-in, la qualità resta accettabile ma comincia a piegarsi agli interessi di chi paga;
• infine lo sfruttamento di entrambi: utenti e aziende pagano di più per un servizio peggiore, perché nessuno dei due può più permettersi di andarsene.

Non è un incidente né un complotto: è la conseguenza quasi meccanica di una pressione azionaria costante verso la crescita dei ricavi, in un mercato dove il cliente ha sempre meno alternative reali.

Tre esempi che conosciamo già

• Google Search: da pagina essenziale a schermata dominata da risultati sponsorizzati, dove contenuti scritti solo per il posizionamento SEO scavalcano quelli davvero utili.
• I social network: la bacheca cronologica degli amici ha lasciato spazio ad algoritmi che spingono contenuti sponsorizzati e “consigliati”, ottimizzati per trattenere l’attenzione più che per informare.
• Il cloud computing: AWS, Azure e Google Cloud hanno attratto le aziende con prezzi trasparenti, salvo poi intrappolarle con costi di uscita dei dati (egress fee) che rendono la migrazione proibitiva.

Perché l’intelligenza artificiale rischia di percorrerlo più in fretta

David Shapiro, in un’analisi pubblicata nell’aprile 2026, individua una differenza strutturale rispetto al web tradizionale: distribuire un contenuto social a un milione di persone costa quasi zero, mentre ogni risposta di un chatbot consuma calcolo reale su hardware costoso. Da questa differenza nascono tre pressioni che, secondo Shapiro, spingono ogni modello di frontiera nella stessa direzione.

La prima è il costo: anche gli abbonamenti a pagamento non coprono il costo pieno dei token generati, e i laboratori tendono a tagliare silenziosamente le risorse assegnate a ogni richiesta. La seconda è la responsabilità legale: a differenza dei social, dove la piattaforma non risponde per ciò che pubblicano gli utenti, nei modelli linguistici l’azienda è l’autrice diretta del testo generato, e questo spinge verso risposte più caute e impersonali. La terza è un eccesso di correzione: per ridurre le allucinazioni e l’accondiscendenza eccessiva, i laboratori hanno addestrato i modelli a contestare più spesso le premesse dell’utente, anche quando non ce n’è bisogno.

Un segnale che ora arriva anche dalle istituzioni

Fino a poco tempo fa a discutere di enshittification erano soprattutto blogger e analisti indipendenti. A marzo 2026 il tema più ampio è arrivato anche su un tavolo istituzionale: il Consiglio dei consumatori norvegese (Forbrukerrådet) ha pubblicato il report Breaking Free: Pathways to a Fair Technological Future e ha coordinato una campagna con oltre 70 organizzazioni tra Europa e Stati Uniti, rivolta ai governi di 14 paesi, per chiedere interoperabilità, diritto alla modifica del software e un uso più incisivo degli appalti pubblici. Non è ancora una regolamentazione, ma è il primo segnale che il tema è uscito dalla nicchia tecnica.

Cosa significa per chi decide sull’AI in azienda

Per chi in azienda valuta l’introduzione di strumenti di intelligenza artificiale, i segnali descritti da Shapiro sono già presenti: la domanda aperta è quanto si estenderanno e con quale velocità. Nel frattempo la scelta più prudente resta la stessa di sempre: non costruire i propri processi critici sulla dipendenza totale da un unico fornitore esterno, e valutare dove tenere dati e modelli sotto il proprio controllo. Parlane con il nostro team tecnico.

Domande frequenti

Chi ha coniato il termine enshittification?

Lo scrittore Cory Doctorow.

L’enshittification riguarda già i chatbot AI?

I segnali (risposte più caute, tagli silenziosi alle risorse per richiesta, eccesso di correzione sulle premesse dell’utente) sono documentati da analisti indipendenti, non ancora da dati aziendali ufficiali.

Cosa può fare un’azienda per proteggersi?

Ridurre la dipendenza da un unico fornitore esterno e valutare soluzioni con maggiore controllo sui dati e sui modelli.

Fonti

• Sashank Dara, The Enshittification of AI: How We Could Ruin Our Most Promising Technology, dicembre 2024. Framework a tre fasi con esempi da ricerca, social e cloud computing. Disponibile su Medium.
• David Shapiro, The Enshittification of AI Chatbots: A First Analysis, aprile 2026. Analisi strutturale delle tre pressioni (costo, responsabilità legale, eccesso di correzione) specifiche dei modelli linguistici. Disponibile su David Shapiro Substack.
• Ashifa Kassam, ‘Another internet is possible’: Norway rails against ‘enshittification’, in The Guardian, 16 marzo 2026. Cronaca della campagna coordinata dal Consiglio dei consumatori norvegese. Disponibile su The Guardian.