Il muro di gomma. Perché la cura ha bisogno di resistenza e l'AI non ne ha

Qualche giorno fa ho pubblicato su questo blog un articolo su cosa troviamo dentro i sistemi AI — stati funzionali che assomigliano alla paura, alla gioia, alla disperazione. Quello era la domanda ontologica:cosa c’è dentro?

Questo articolo parte dall’altro capo. Non da cosa prova l’IA, ma dacosa succede a noi quando ci interagiamo. E in particolare: cosa succede a chi nel welfare ci lavora, con le persone più fragili, quando quello strumento entra nel perimetro dellacura.

La cura come bene comune

Mi riferisco a un’idea di cura dal punto di vista del welfare sociale territoriale, come di unbene comunegenerato dal basso, attraverso la partecipazione attiva di una pluralità di soggetti — istituzioni pubbliche, Enti del Terzo Settore, società civile organizzata, famiglie, reti informali di prossimità1, non riducibile a prestazioni erogate verticalmente dallo Stato.

In questa visione, la cura non avviene in una stanza chiusa tra un professionista e un utente. Avviene in un corridoio, in una telefonata fatta alle sette di sera da un operatore che conosce il nome del cane di quella persona, nel momento di esitazione prima di entrare in una casa che odora di solitudine.Avviene nell’attrito, nella discontinuità, persino nell’errore relazionale che costringe l’altro a riformularsi.

Il muro di gomma

In ambito sanitario — e più precisamente in psicoterapia — il ricorso achatbot terapeuticiimplica fare i conti con un limite sempre più evidente:non ci costringono a riformulare davvero noi stessi. Essendo costruiti per essere utili, fluidi, collaborativi e spesso validanti, tendono a rinforzare la coerenza narrativa del paziente.

Se il soggetto porta una convinzione rigida, il sistema spesso la organizza meglio. Se porta un’angoscia, la rende più argomentata. Se porta una ferita narcisistica, può trasformarla in una teoria ben scritta. Non sempre mentalizza. Talvolta rafforza il falso Sé — la maschera che abbiamo costruito per adattarci all’ambiente ma che ci impedisce di essere autentici. E siccome la cura può cominciare soltanto quando le narrazioni autobiografiche rigidamente montate si incrinano, il rischio è che il professionista che utilizzi chatbot non riesca a introdurre una distanza tra il soggetto e il suo racconto.

Cosa sta già entrando

Se allarghiamo la riflessione alla cura come bene comune — quella descritta da Sollini come processo relazionale, partecipativo e territorialmente radicato — vediamo che anche in Italia stanno già entrando strumenti concreti, prevalentemente nel settore socio-sanitario residenziale.

Fino a qui siamo nel campo dei vantaggi facilmente intuibili: meno carta e burocrazia, ore di presenza umana liberabili, miglioramento nei pattern di presa in carico. La valutazione condotta dall’Alan Turing Institutesu 91 operatori in tre enti locali inglesi che hanno utilizzatoMagic Notestra aprile e settembre 2024 ha rilevato una riduzione significativa del tempo dedicato alla documentazione, un miglioramento percepito nella qualità delle supervisioni e una maggiore presenza degli operatori durante il colloquio, non più distratti dall’appuntarsi tutto.5

La promessa e i suoi limiti

La promessa è chiara e non è del tutto infondata:meno carta, più relazione. In un sistema territoriale che strangola gli operatori sotto il peso della documentazione burocratica, recuperare ore di presenza umana non è un lusso, ma una condizione di sopravvivenza professionale.

Ma vale la pena fermarsi sul modo in cui questa promessa viene costruita. La retorica che accompagna Magic Notes — e più in generale gli strumenti di IA per il lavoro sociale — ruota attorno al concetto dihuman in the loop: l’operatore rivede sempre, approva sempre, ha sempre l’ultima parola.

C’è poi un rischio più lento, più difficile da misurare: quello che nella letteratura sul lavoro sociale si chiamade-skilling professionale.7Se la documentazione viene generata dall’IA, il professionista smette gradualmente di esercitare il muscolo dell’osservazione, della sintesi, della formulazione clinica. Se la valutazione del rischio viene delegata a un algoritmo, l’operatore perde la capacità — e poi l’abitudine — di costruire un giudizio autonomo.

Non di colpo.Per erosione.Come chi smette di fare calcoli a mano e poi non ricorda più le tabelline.

Cosa chiedono le persone, cosa temono gli operatori

Non esiste ancora un’indagine sistematica sugli atteggiamenti degli assistenti sociali italiani verso l’IA. Il Consiglio Nazionale dell’Ordine degli Assistenti Sociali non ha ancora prodotto linee guida o ricerche sul tema. Il Ministero del Lavoro ha appena avviato un Osservatorio nazionale sull’IA nel mondo del lavoro — febbraio 2026 — ma copre il mercato del lavoro in senso lato, non le professioni di cura.8Questa assenza di ascolto prima dell’adozione è già, di per sé, una postura politica.

Il problema è che questo sollievo tende a diventare dipendenza. Uno studio su oltre 1.100 utenti di chatbot emozionali ha trovato che chi ha meno relazioni umane è più propenso a cercare i chatbot e che l’autorivelazione emotiva intensa verso l’IA è correlata in modo costante con benessere più basso, non più alto.13Un trial randomizzato controllato ha mostrato che mentre alcune funzioni dei chatbot riducono modestamente la solitudine, l’uso pesante quotidiano è correlato conmaggiore solitudine, dipendenza e riduzione delle interazioni nel mondo reale.14

Per gli operatori — di nuovo in assenza di dati italiani — la ricerca più utile viene dall’Austria: uno studio del 2025 su 23 counselor dei servizi pubblici per l’impiego ha identificato come strategia prevalente quella deltaming— addomesticamento.15Gli operatori non rifiutano l’IA, ma la immaginano già ridimensionata, già inscatolata dentro i limiti delle strutture burocratiche esistenti. Non si aspettano una trasformazione — si aspettano uno strumento in più da gestire. È una postura di difesa, non di apertura.

E di difesa da cosa, esattamente? Da ricerche su futuri assistenti sociali in Spagna emerge la risposta: non dalla sostituzione nel senso letterale, ma dallosvuotamento— dalla possibilità di continuare a fare lo stesso lavoro senza più il nucleo di giudizio, relazione e presenza che lo rendeva significativo.16

Il sistema già rotto in cui l'IA arriva

In Italia siamo ancora a monte di tutto questo. Il settore sociale — a differenza di quello sanitario, che ha una storia più lunga con la diagnostica algoritmica — è rimasto indietro. Come documentaMarta Gentilesu Welforum, gli esempi esistono ma sono ancora esperimenti isolati, e manca una governance verticale comprensibile, mancano investimenti in sperimentazioni protette, manca soprattutto quella AI literacy capace di distinguere tra usi che potenziano e usi che sottraggono.17

Ma il punto più critico non è la governance.È il contesto in cui l’IA arriva.Arriva in un sistema già in crisi — operatori esauriti, carichi insostenibili, liste d’attesa che crescono, sottofinanziamento strutturale. Non arriva in un campo neutro. Arriva in un campo già inclinato.

Paul Bloomha scritto sul New Yorker che l’IA sta per “risolvere” la solitudine. E che questo è un problema.18Non perché la soluzione sia falsa — tecnicamente funziona, i numeri lo dicono — ma perchérisolve il sintomo mentre stabilizza la causa. È più semplice mandare un chatbot a telefonare a seicento anziani a rischio che costruire le condizioni perché qualcuno, in carne e ossa, abbia il tempo e la vicinanza per farlo.

L’IA, in questo senso, non è solo uno strumento: è anche una risposta politica. Un modo di dire che il problema è gestito, quando invece è solo contenuto.

Perché la cura ha bisogno di resistenza

Il welfare territoriale che Sollini descrive — costruito dal basso, radicato nelle comunità, fatto di relazioni che si scelgono reciprocamente — non è compatibile con la logica del muro di gomma. Non per principio ideologico, ma per struttura.

Un operatore di comunità, un assistente sociale, un educatore professionale portano con sé qualcosa che nessun sistema addestrato sulla coerenza narrativa può replicare:la propria imperfezione incarnata. La fatica che mostrano, l’esitazione, il momento in cui non sanno cosa rispondere — tutto questo è informazione. È il modo in cui il contesto dice alla persona fragile:sei in relazione con qualcuno di reale.

La cura di prossimità vive di attrito, di presenza, di errore e ritorno. Vive di operatori che sbagliano, che si ricordano, che tornano. L’IA può alleggerire quel lavoro — e in certi casi lo deve fare, perché il carico burocratico che schiaccia gli operatori è reale e va ridotto. Ma non può fare il lavoro al posto suo senza che smetta di essere quello che è.

C’è una simmetria che vale la pena rendere esplicita. Le persone fragili cercano l’IA per evitare il giudizio umano. Gli operatori temono l’IA perché potrebbe svuotare il loro giudizio professionale. Entrambi stanno parlando della stessa cosa da lati opposti: del fatto chela relazione di cura è fatta di asimmetria, di valutazione, di qualcuno che si espone a essere visto e qualcuno che si espone a sbagliare. L’IA toglie entrambi i rischi. E togliendo entrambi i rischi, toglie la cura.

Siamo al momento giusto per decidere quale delle due cose vogliamo che sia. In Italia il welfare territoriale non ha ancora attraversato questa soglia. Il tessuto degli ETS, il radicamento comunitario, la cultura della sussidiarietà — tutto questo è ancora lì. È ancora possibile porre la domanda in modo non emergenziale: noncome gestiamo l’IA che è già entrata, macome vogliamo che entri, con quali criteri, con quale voce degli operatori e delle persone che usano i servizi.