Make people addicted

Come il linguaggio del tech ha smesso di nascondersi

Nel gergo del product management esistono parole che circolano da decenni nei corridoi delle grandi aziende tecnologiche senza mai comparire nei comunicati stampa. “Sticky”, letteralmente “appiccicoso”, è una di queste: descrive un prodotto che l’utente fatica ad abbandonare, che si incolla alle abitudini quotidiane, che genera dipendenza funzionale. Gli addetti ai lavori sanno benissimo cosa significa; i comunicati ufficiali parlano di “engagement”, “retention”, “time on platform”. La distanza tra il linguaggio interno e quello pubblico è una forma di igiene reputazionale: il riconoscimento implicito che certi obiettivi, detti apertamente, suonerebbero male.

Microsoft ha infranto questa convenzione. Un documento interno relativo a Scout (il nuovo assistente AI integrato in Microsoft 365, annunciato al Build 2026) descrive la strategia di lancio in tre fasi. La prima si chiama, senza perifrasi, “Make people addicted” — non “build daily habits”, non “increase engagement”, non “create indispensable workflows”. Dipendenza, direttamente. Il piano prevede di costruire un’app capace di generare questa dipendenza prima ancora di espanderne le funzionalità, sulla logica che un utente agganciato è un utente convertibile in qualunque cosa venga dopo.

La reazione di Satya Nadella, una volta che il documento è diventato pubblico grazie a 404 Media, merita di essere esaminata con attenzione. Il CEO ha comunicato allo staff di non sapere “cosa fosse questo documento o chi lo stesse scrivendo”, definendolo “nonsense” trapelato senza ragione. Un’affermazione curiosa, considerando che il documento era firmato da Omar Shahine, il dirigente a capo del progetto Scout, che aveva scritto pubblicamente del prodotto sul suo blog e su LinkedIn, e il cui nome compare nell’annuncio ufficiale di Microsoft, oltre che da un secondo executive, Jakob Werner. La distanza presa da Nadella rivela, involontariamente, qualcosa di più interessante di quanto intendesse comunicare: o il CEO non sapeva cosa stesse facendo uno dei suoi team più visibili, oppure sapeva benissimo e ha scelto la negazione come risposta comunicativa. Entrambe le ipotesi sono, a modo loro, illuminanti.

Dipendenza come ingegneria

Per capire perché questa storia va oltre la gaffe aziendale, è utile considerare cosa significa progettare intenzionalmente per la dipendenza nel contesto specifico dell’intelligenza artificiale.

Gli strumenti digitali hanno sempre cercato di occupare più spazio possibile nella vita degli utenti. I social network hanno costruito loop di notifiche e scroll infiniti ispirandosi esplicitamente alle slot machine: la ricompensa variabile intermittente è il meccanismo più efficace per ancorare un comportamento. Le app di messaggistica hanno ingegnerizzato il senso di urgenza attraverso le spunte di lettura. Le piattaforme di streaming hanno eliminato gli spazi vuoti tra un episodio e l’altro per rendere la scelta di smettere un atto attivo invece che passivo. In tutti questi casi, l’obiettivo era intercettare l’attenzione umana e trasformarla in tempo trascorso sulla piattaforma, poi monetizzabile in vari modi.

Scout rappresenta un salto qualitativo rispetto a questo modello, e la differenza è strutturale. Un assistente AI come quello descritto nei documenti di Microsoft — capace di gestire il calendario, smistare la posta, preparare riunioni, eseguire workflow ricorrenti, continuare a lavorare anche quando l’utente non è davanti allo schermo — non compete per l’attenzione. Si propone come sostituto parziale dell’agency. L’utente non trascorre più tempo su Scout: delega a questo strumento parti crescenti della propria capacità di organizzare, pianificare e agire. La dipendenza non è dall’interfaccia ma dalla funzione, ed è una dipendenza infinitamente più profonda, perché smettere di usare lo strumento non significa annoiarsi o perdere intrattenimento: significa perdere la capacità di svolgere compiti che lo strumento ha gradualmente colonizzato.

Lisanne Bainbridge lo aveva descritto nel 1983, in un paper destinato a diventare un riferimento classico degli studi sull’automazione: automatizzare i compiti routinari non libera l’operatore, lo priva delle occasioni ordinarie per mantenere competenze che restano necessarie nelle eccezioni. Le abilità manuali e cognitive si atrofizzano per mancanza d’uso e, quando il sistema fallisce, l’operatore deve intervenire con capacità che non ha più praticato. Il paradosso si applica ai piloti di linea rispetto all’autopilota; si applica, con la stessa struttura, al knowledge worker rispetto all’assistente AI. Uno studio di Microsoft stessa, presentato al CHI 2025, cita esplicitamente Bainbridge: “un’ironia chiave dell’automazione è che, meccanizzando i compiti routinari, si priva l’utente delle opportunità ordinarie di esercitare il proprio giudizio e rafforzare la propria muscolatura cognitiva, lasciandola atrofizzata”.

Questo è il significato della frase “build the skill and tool ecosystem that makes people depend on it daily”, che compare nel documento accanto all’intestazione “Make people addicted”. Il progetto non è di rendere Scout piacevole o coinvolgente nel senso tradizionale, ma di rendere le persone funzionalmente incapaci di farne a meno.

Il fossato che non si vede

Il punto è che “addicted” è semplicemente la traduzione onesta di quello che l’industria chiama moat, il fossato competitivo. In un mercato dove ogni grande azienda tecnologica sta lanciando assistenti AI con capacità simili, la differenziazione non avviene più principalmente sulla qualità del modello. Avviene sulla profondità dell’integrazione, sulla quantità di contesto accumulato, sulla difficoltà di trasferire altrove le proprie abitudini e i propri dati.

Ma c’è una differenza rispetto ai fossati competitivi tradizionali. Un brevetto esclude i concorrenti. Un effetto rete li rallenta. La dipendenza cognitiva fa qualcosa di più sottile: ridisegna le preferenze dell’utente dall’interno. Betsy Sparrow, in uno studio pubblicato su Science nel 2011, ha mostrato il meccanismo di base: quando le persone si aspettano di poter accedere a un’informazione in futuro, smettono di memorizzarla — memorizzano invece dove trovarla. Il cervello tratta lo strumento come farebbe con un collega esperto: smette di duplicare ciò che sa essere disponibile altrove. È un adattamento razionale, individualmente. Ma ha una conseguenza strutturale: dopo mesi in cui Scout ha gestito il tuo calendario, non è solo che cambiare strumento è scomodo. È che la tua capacità di gestire il calendario autonomamente si è redistribuita, le soglie di tolleranza si sono spostate, l’idea stessa di farne a meno è diventata cognitivamente costosa. Non sei più lo stesso utente che aveva scelto lo strumento: sei un utente che lo strumento ha, nel frattempo, parzialmente formato.

Questo è il moat più solido che esista. Non è costruito fuori dall’utente ma dentro di lui.

L’utente come materiale grezzo

Esiste una tensione irrisolta al centro di quasi ogni prodotto AI consumer degli ultimi anni. Da una parte, questi strumenti offrono un’utilità genuina e in certi contesti straordinaria: riducono il tempo necessario per compiti ripetitivi, amplificano capacità cognitive, rendono accessibili risorse prima disponibili solo a chi poteva permettersi consulenze specializzate. Dall’altra, il modello di business che ne sostiene lo sviluppo richiede scala, lock-in e capacità di monetizzare nel tempo l’utente acquisito.

Questa tensione non è nuova: esiste da quando Google ha capito che la posta elettronica gratuita era un ottimo modo per costruire profili pubblicitari. Ma si manifesta in modo più acuto con gli assistenti AI perché la natura del dato prodotto è qualitativamente diversa. Quando Scout gestisce il tuo calendario, sa non solo dove sei ogni giorno ma anche con chi, per quale scopo, quanto peso dai a certi impegni rispetto ad altri. Quando smista la tua posta, apprende le tue priorità, le tue relazioni, i tuoi ritardi abituali. Quando prepara le tue riunioni, costruisce una mappa della tua vita professionale che nessun altro strumento precedente aveva mai avuto la granularità per produrre.

La dipendenza, in questo contesto, è anche il meccanismo che garantisce la continuità del flusso di dati. Un utente che abbandona lo strumento dopo sei mesi porta via con sé poco. Un utente che lo usa per tre anni ha contribuito alla costruzione di un modello comportamentale personale di valore inestimabile e ha sviluppato abitudini sufficientemente radicate da rendere la migrazione verso un competitor genuinamente costosa.

Cosa ci dice questo di noi

Il documento di Microsoft è stato scritto per un prodotto destinato ai lavoratori della conoscenza in settori come finanza, diritto e risorse umane: una popolazione istruita, abituata agli strumenti digitali, capace in teoria di riconoscere i pattern di design manipolativo. Ed è esattamente su questa popolazione che la strategia è giudicata più efficace. Chi ha più compiti da delegare, più flussi da automatizzare, più riunioni da preparare, è chi ha più da guadagnare nell’immediato e più da perdere nel lungo termine. La dipendenza funzionale si annida con precisione nei punti dove l’utilità è più alta.

In economia esiste il concetto di rendita di posizione: il vantaggio che deriva non da ciò che produci ma da dove sei situato, da quale accesso controlli. L’industria tecnologica ha trovato nel corpo delle abitudini cognitive umane qualcosa di analogo — una rendita che non dipende da brevetti o barriere regolamentari, ma dalla difficoltà crescente, per l’utente, di ricordare come funzionava prima.

Scout non è necessariamente il primo prodotto a perseguire questa logica. È il primo, in questo ciclo, ad averla scritta in un documento di strategia senza il filtro del linguaggio di prodotto. E questo, di per sé, è già informazione.