LinkedIn introduce una funzione per segnalare i contenuti percepiti come generici e di scarso valore. Intanto, un rapporto di OpenAI documenta campagne che hanno usato l’intelligenza artificiale per diffondere articoli sotto false identità. Per professionisti e PMI, la sfida non è soltanto comunicare meglio, ma dimostrare di essere credibili.
La distinzione fondamentale è questa: l’intelligenza artificiale è uno strumento straordinario quando viene integrata nei processi interni, come abbiamo visto nell’articolo su come integrare Gemini in Google Workspace per ottimizzare il lavoro di analisi e organizzazione perché riduce i tempi e libera energia.
Diverso è quando le si delega interamente la propria reputazione o la creazione di contenuti senza metterci dentro esperienza, dati o verifiche.
Infatti, LinkedIn sta provando a contrastare l’“AI slop”, ovvero i contenuti generici e di scarso valore prodotti in serie. Ma il problema per professionisti e PMI è più ampio: come distinguersi e restare credibili quando tutti possono pubblicare di più?
Per anni LinkedIn è stato raccontato come il social professionale in cui condividere competenze, costruire relazioni e sviluppare autorevolezza. Ma cosa succede quando il feed si riempie di contenuti apparentemente competenti, ben scritti e tutti terribilmente simili?
Succede che la qualità formale non basta più a distinguere un professionista da un contenuto prodotto in serie. Inoltre, pubblicare con maggiore frequenza, anche grazie all’intelligenza artificiale, non garantisce necessariamente più visibilità, autorevolezza o fiducia.
Il fenomeno ha un nome ormai diffuso: AI slop. Con questa espressione si indicano contenuti di scarso valore, spesso generati con l’intelligenza artificiale, che possono apparire curati in superficie ma risultano generici, ripetitivi e privi di un punto di vista originale o di informazioni realmente utili.
Foto di Philipp Katzenberger su Unsplash
Questo non significa che tutti i contenuti creati con l’AI siano di bassa qualità. Il problema nasce quando la tecnologia produce testi privi di sostanza, di una prospettiva riconoscibile o di un reale contributo per chi legge.
Su Rotte Digitali avevo già affrontato questo tema nell’articolo Nell’era dell’AI Search, la vera sfida delle PMI è costruire fiducia. Il punto di partenza era il ruolo crescente della credibilità in un ecosistema digitale in cui le persone si affidano sempre più anche ai sistemi di ricerca basati sull’intelligenza artificiale.
Oggi quella riflessione si estende ai contenuti che pubblichiamo e consumiamo ogni giorno sui social. Se produrre testi è diventato più semplice, diventa ancora più importante capire chi sta parlando, su quali basi e con quale valore aggiunto.
LinkedIn introduce un modo per segnalare l’AI slop
Il fenomeno è diventato talmente rilevante da spingere LinkedIn a intervenire direttamente sulla propria piattaforma.
Nell’agosto 2026 il social ha introdotto la funzione Seems Like AI Slop, che consente agli utenti di segnalare post e commenti che considerano generici, ripetitivi o privi di valore. L’opzione si trova nel menu dei tre puntini associato al contenuto, ma la documentazione pubblica non fornisce un elenco completo dei Paesi in cui la funzione è disponibile, quindi non è possibile stabilire con certezza in quali mercati sia effettivamente utilizzabile.
A settembre LinkedIn ha comunicato che oltre un milione di iscritti aveva già utilizzato la funzione nelle prime due settimane dal lancio. La società ha inoltre dichiarato che l’insieme delle sue iniziative ha contribuito a ridurre del 40% le visualizzazioni dei contenuti classificati come AI slop, quindi questo risultato non è attribuibile al solo pulsante di segnalazione e si tratta di dati comunicati dalla stessa piattaforma, non risultati verificati in modo indipendente. Restano comunque indicativi della direzione intrapresa: LinkedIn vuole contrastare i contenuti generici e automatizzati e valorizzare quelli che esprimono competenza, esperienza e una prospettiva riconoscibile.
La novità va comunque interpretata: il pulsante non è un rilevatore infallibile di testi generati dall’AI e non equivale a una denuncia formale di una violazione delle regole. È un meccanismo di feedback che aiuta LinkedIn a comprendere quali contenuti gli utenti percepiscono come poco utili. Se un post riceve abbastanza feedback, il suo autore può visualizzare un’indicazione privata nelle statistiche del contenuto. Questo non significa che il post venga automaticamente rimosso o che sia stata accertata una violazione.
Per approfondire, si possono consultare le comunicazioni ufficiali di LinkedIn sull’AI slop.
Il problema non è usare l’AI, ma il rischio di perdere la propria voce.
La distinzione più interessante è proprio questa: utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare un contenuto non è la stessa cosa che delegarle interamente la propria comunicazione.
Un professionista può servirsi di un modello linguistico per correggere un testo, renderlo più chiaro, organizzare le proprie idee o trovare un modo più efficace per spiegare un concetto. Il risultato può essere migliore proprio perché la tecnologia aiuta a esprimere un pensiero autentico.
Diverso è chiedere all’AI di produrre ogni giorno una serie di post su leadership, innovazione, marketing e cambiamento, pubblicandoli senza aggiungere esperienze, dati o osservazioni personali.
Nel primo caso, la tecnologia aiuta una persona a comunicare meglio. Nel secondo, rischia di sostituire il motivo per cui quella persona dovrebbe essere ascoltata.
Anche le linee guida di LinkedIn sui contenuti creati con l’aiuto dell’AI insistono sull’importanza di mantenere la propria voce, verificare il risultato e assicurarsi che il contenuto offra un contributo reale.
Per una PMI, questa distinzione è particolarmente importante. La tecnologia può ridurre il tempo necessario per scrivere un articolo, preparare una newsletter o pianificare i contenuti social, ma non può sostituire automaticamente la conoscenza dei clienti e l’esperienza maturata sul campo.
Un post che racconta un problema realmente affrontato con un cliente, tutelandone la riservatezza, può essere più utile di una lista di dieci consigli generici. Una riflessione nata da un errore operativo, un dato spiegato nel suo contesto o una decisione commerciale motivata possono offrire un contributo più riconoscibile di una sequenza di contenuti costruiti su formule standard.
Non serve rinunciare all’AI, ma serve utilizzarla per valorizzare ciò che l’impresa sa, non per simulare una competenza che poi in realtà dai contenuti non emerge.
Quando l’AI non si limita a scrivere, ma contribuisce a simulare una reputazione
Il tema della fiducia, tuttavia, non riguarda soltanto la qualità dei post. C’è un problema più profondo quando l’intelligenza artificiale viene utilizzata per costruire identità apparentemente credibili e far circolare informazioni attraverso canali che le persone sono abituate a considerare affidabili.
Un rapporto pubblicato da OpenAI l’8 ottobre 2026 offre un esempio concreto.
Nel documento Disrupting AI-enabled “false front” operations, l’azienda descrive due operazioni di influenza, una riconducibile a operatori russi e una a operatori iraniani, che hanno utilizzato i suoi modelli, insieme ad altre tecniche, per diffondere messaggi geopolitici. Nel caso iraniano, gli operatori avrebbero utilizzato sette identità fittizie presentate come firme giornalistiche per proporre articoli a testate online.
Secondo l’indagine di OpenAI, sono stati individuati quasi cento articoli pubblicati o ripresi da circa una dozzina di testate. I modelli venivano impiegati per rivedere e perfezionare i testi, adattarli ai criteri delle singole pubblicazioni e preparare le email con cui proporli alle redazioni. L’operazione comprendeva anche la produzione di commenti per i social media. OpenAI ha dichiarato di aver sospeso gli account coinvolti.
L’uso dell’AI non rende automaticamente falso un articolo, né significa che ogni contenuto prodotto con questi strumenti sia manipolatorio. Il problema, in questo caso, era l’impiego della tecnologia all’interno di un’attività che faceva ricorso a identità ingannevoli per far arrivare messaggi a un pubblico reale.
Il punto più interessante è proprio questo: l’AI non è stata utilizzata soltanto per produrre testi. Ha contribuito a rendere più efficiente un processo che comprendeva la costruzione di identità, la preparazione di proposte editoriali e la distribuzione dei contenuti.
La credibilità, quindi, può essere messa in discussione non solo da un testo generico o poco originale, ma anche da una comunicazione che sembra provenire da una fonte autorevole senza esserlo davvero.
Per le imprese, il collegamento è meno distante di quanto possa sembrare. Quando un’azienda pubblica contenuti, commissiona articoli, collabora con professionisti esterni o affida la propria comunicazione a un fornitore, non dovrebbe limitarsi a controllare grammatica, stile e originalità apparente. Deve poter verificare anche l’attendibilità delle fonti, i dati e le citazioni, le credenziali di chi firma e la responsabilità di chi approva ciò che viene pubblicato.
Foto di Philipp Katzenberger su Unsplash
Che cosa cambia per professionisti e PMI?
Il caso LinkedIn e quello documentato da OpenAI sono diversi per natura e gravità. Il primo riguarda la qualità percepita dei contenuti in una piattaforma professionale; il secondo mostra come strumenti di AI possano essere impiegati in operazioni di influenza basate su identità ingannevoli.
Non vanno confusi, ma hanno un punto in comune: in un ambiente in cui produrre e distribuire contenuti è più facile, diventa più difficile valutare quanto siano autentici, affidabili e meritevoli di attenzione.
Per chi usa LinkedIn per trovare clienti, sviluppare relazioni commerciali o costruire autorevolezza, il messaggio è concreto: pubblicare di più non significa necessariamente essere più visibili o più credibili.
Una strategia basata esclusivamente sulla quantità rischia di produrre l’effetto opposto a quello desiderato. Può rendere la comunicazione intercambiabile e indebolire proprio quel patrimonio di fiducia che un’impresa cerca di costruire.
Per questo, prima di pubblicare un contenuto professionale, vale la pena porsi cinque domande:
C’è un punto di vista? Il testo esprime un’idea riconoscibile oppure ripete cose che potrebbero essere scritte da qualsiasi azienda del settore?
C’è qualcosa di verificabile? Un dato, un esempio, un caso o un’esperienza danno sostanza al messaggio?
Si riconosce chi parla? Il contenuto riflette il modo di ragionare, la competenza e l’esperienza della persona o dell’impresa?
È davvero utile? Offre una spiegazione, un criterio decisionale o un’informazione concreta, oppure cerca soltanto di attirare interazioni?
Le informazioni sono state controllate? Le fonti sono attendibili, i dati corretti e le affermazioni sufficientemente documentate?