AI slop in azienda: il costo nascosto di un'IA usata senza criterio
A febbraio 2026 il Tribunale di Siracusa ha condannato un avvocato del foro di Milano a pagare 30.106 euro tra spese legali e risarcimento danni. Il motivo: aveva depositato una memoria difensiva citando quattro sentenze di Cassazione che esistevano sì, ma non contenevano affatto i passaggi che l'avvocato aveva virgolettato. Quei passaggi erano stati inventati da un'intelligenza artificiale, e nessuno li aveva controllati prima di firmare l'atto. Il giudice ha scritto che non si trattava di un semplice refuso, ma di una "colpa grave" per non aver verificato le fonti.
Non è un episodio isolato, ed è la punta emersa di un fenomeno che ormai ha un nome: AI slop, contenuti generati con l'intelligenza artificiale di scarsa qualità o, in alcuni casi, del tutto sbagliati, che vengono trattati e diffusi come se fossero lavoro fatto con cura.
Non è un problema di aziende sprovvedute
Il primo istinto è pensare che riguardi solo chi non ha risorse per fare le cose bene. I fatti, però, dicono il contrario. Deloitte Australia ha dovuto rimborsare circa 63.000 dollari al governo australiano dopo che un report da 440.000 dollari, commissionato per riformare il sistema di sanzioni del welfare, si è rivelato pieno di citazioni accademiche e giurisprudenziali inventate dall'IA. CNET, dopo aver pubblicato decine di articoli finanziari generati con l'IA a firma redazionale generica, ha dovuto correggerne 41 su 77 per errori; più della metà. Sports Illustrated ha pubblicato recensioni prodotto a firma di autori che non esistevano, con foto profilo generate artificialmente: quando la cosa è emersa, il CEO e più dirigenti sono stati licenziati.
Deloitte, CNET, Sports Illustrated non sono organizzazioni senza processi di controllo, e i casi citati sono la prova che avere risorse non basta. Senza standard di qualità chiari e senza sapere quando un output dell'IA richiede una verifica umana vera, l'IA è destinata a produrre slop.
Il costo nasce prima, tra i colleghi
Il danno reputazionale verso l'esterno è quello che fa notizia, ma il costo comincia prima, dentro l'azienda. Una ricerca di BetterUp e dello Stanford Social Media Lab ha coniato per questo un termine, workslop: lavoro che ha l'aspetto di essere fatto bene, ma non lo è. Secondo lo studio, una quota consistente di lavoratori (circa quattro su dieci, con alcune oscillazioni a seconda della rilevazione) riceve ogni mese contenuti di questo tipo da un collega, e ci vogliono in media un paio d'ore per sistemarli. Un altro dato, raccolto da Workday su un campione di oltre 3.200 lavoratori in tre continenti, quantifica il fenomeno in modo più preciso: quasi il 40% del tempo risparmiato grazie all'IA viene perso a correggere il lavoro di bassa qualità che l'IA stessa ha prodotto. Chi riceve questi materiali, oltre a impiegare diverso tempo per la revisione e la correzione, tende a fidarsi di meno di chi lo ha prodotto e finisce per intaccare la coesione del team e la capacità di lavorare insieme.
Perché succede?
Nessuno dei casi citati sopra nasce da un dipendente in malafede. Nasce, quasi sempre, dalla stessa combinazione di fattori: pressione a produrre in fretta, nessun momento strutturato per imparare a usare in modo competente gli strumenti e nessuna distinzione tra compiti dove un errore dell'IA è irrilevante e compiti dove può portare ad un danno economico o reputazionale. Nonostante il 66% dei leader aziendali dichiari di dare priorità alla formazione sulle competenze IA, solo il 37% di chi lavora in prima linea accede a quella formazione.
In altre parole, chi avrebbe più bisogno di essere formato è, sistematicamente, chi riceve meno formazione.
La soluzione è la formazione, non un altro protocollo
La reazione istintiva, di fronte a questi casi, è chiedere più controlli: una policy interna, un passaggio di revisione in più, una firma di qualcuno che si assuma la responsabilità di quanto prodotto dall'IA. Ma un protocollo aggiunto sopra un uso incompetente dell'IA regge poco (oltre che far perdere un sacco di tempo). Per mitigare il rischio AI slop dobbiamo prima di tutto guardare alla formazione: un dipendente che ha ricevuto una formazione strutturata sa cosa può chiedere a uno strumento di IA e cosa no, riconosce quando sta generando contenuti di poco valore e per questo produce meno slop già alla fonte.
Chi forma le proprie persone per tempo lo trasforma in un vantaggio
Non tutte le aziende stanno solo subendo il problema. Alcuni brand, tra questi Dove ed Equinox, hanno già iniziato a fare della cura del proprio lavoro un argomento di comunicazione esplicito, posizionandosi come alternativa a chi pubblica contenuti generati senza criterio. È lo stesso spostamento visto anni fa con la sicurezza informatica: prima un costo da giustificare, poi un argomento con cui i più attenti si sono differenziati dai più lenti a muoversi. La differenza, alla fine, la farà chi avrà investito per tempo in una formazione reale delle persone che, ogni giorno, fanno funzionare l'azienda.
Fonti
Sentenza Tribunale di Siracusa n. 338/2026 (via Open, Corriere della Sera); OECD.AI Incidents Monitor e CFO Dive sul caso Deloitte Australia; Futurism, NPR e CBS News sul caso Sports Illustrated; CNN Business sul caso CNET; BetterUp / Stanford Social Media Lab, "Workslop" (2025); Workday / Hanover Research, "Beyond Productivity" (2026); Fast Company e CNN Business sulle campagne anti-AI slop.
Note di trasparenza sull'uso dell'IA
Per questo articolo l'intelligenza artificiale è stata usata in due fasi. Nella prima, per trovare le fonti, analizzarle ed estrarne i dati a sostegno della tesi. Nella seconda, per generare una prima bozza del testo, che l'autore ha poi rivisto e curato personalmente prima della pubblicazione.
