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Google apre l’atlante dell’IA mentre gli scienziati riferiscono di aver risparmiato 7 ore
Google ha aperto una versione interattiva del suo ATLAS sull’IA e l’economia, affiancando ai dati sull’adozione globale un nuovo studio sull’uso dell’IA nella ricerca scientifica. Dallo studio emerge che gli scienziati risparmiano quasi set
AI.info Team ·
Quasi la metà degli scienziati intervistati afferma di usare l’intelligenza artificiale ogni giorno e, tra chi la usa, il risparmio dichiarato è di quasi sette ore alla settimana. Google ha integrato questo risultato in un nuovo progetto pubblico di dati, che illustra come le persone usano l’IA nei diversi ambiti professionali, nei vari Paesi e nelle attività domestiche.
L’ATLAS sull’IA e l’economia di Google include ora un’esperienza interattiva ad accesso aperto, basata su milioni di interazioni con l’IA private dei dati identificativi. L’azienda ha inoltre pubblicato un nuovo studio, realizzato con Google DeepMind e MIT FutureTech, che esamina come l’IA si stia integrando nei flussi di lavoro scientifici e quali limiti frenino i guadagni di produttività.
15 milioni di interazioni diventano una mappa pubblica
Il progetto ATLAS si basa su circa 15 milioni di interazioni anonime raccolte nell’app Gemini, in Google AI Mode e nell’API Gemini. Google afferma che i dati coprono più di 150 Paesi, 140 lingue, 800 professioni e 4.000 attività.
La nuova interfaccia consente agli utenti di esaminare l’uso dell’IA per professione, area geografica e attività. Include confronti tra lavori come quelli degli elettricisti e dei responsabili degli acquisti, oltre a modelli di utilizzo domestico e dati sull’adozione nei singoli Paesi. Secondo Google, in India le professioni artistiche, del design e dei media rappresentano il 19% dell’uso dell’IA legato al lavoro, pari a 1,6 volte la media globale. Negli Stati Uniti, le professioni informatiche e matematiche rappresentano il 30% dell’uso dell’IA legato al lavoro, il doppio della quota rilevata altrove.
Le differenze regionali riguardano anche il lavoro manuale e tecnico. Google riferisce che la diagnostica e la risoluzione dei problemi delle apparecchiature costituiscono il 7% dell’uso dell’IA legato al lavoro in Brasile e Germania, contro il 4% in Giappone. In Brasile e negli Emirati Arabi Uniti l’adozione risulta inoltre superiore a quella che il prodotto interno lordo pro capite farebbe prevedere.
Gli scienziati usano insieme modelli generici e specializzati
Lo studio che accompagna il progetto, AI in Science: Early Insights, combina tre fonti: i dati sulle interazioni con Gemini, un inventario di oltre 2.600 modelli di IA scientifica specializzati e un’indagine condotta su 637 ricercatori attivi negli Stati Uniti e nel Regno Unito.
La ricerca rileva che le professioni scientifiche usano l’IA più della maggior parte delle altre. Negli Stati Uniti, chi lavora nelle scienze della vita, nelle scienze fisiche e nelle scienze sociali ha una probabilità di usare l’IA circa 2,7 volte superiore al livello di riferimento occupazionale. Quasi la metà dei ricercatori intervistati afferma che l’IA fa parte del proprio flusso di lavoro quotidiano.
I ricercatori ricorrono a modelli linguistici per uso generale e a sistemi specializzati per compiti diversi. I modelli linguistici in stile Gemini vengono impiegati per la programmazione, l’analisi statistica, la revisione della letteratura, la risoluzione dei problemi e la preparazione dei manoscritti. I modelli specializzati sono più diffusi nelle scienze della salute e della vita, dove supportano attività come prevedere gli esiti delle malattie, progettare costrutti molecolari e condurre simulazioni.
I ricercatori di Google descrivono le due categorie di modelli come complementari, non sostitutive. L’inventario dello studio comprende 2.690 modelli scientifici di rilievo associati a pubblicazioni e repository ufficiali di codice, mentre la ricerca più ampia sui modelli ne aveva individuati oltre 5.500 prima che lo studio restringesse l’analisi.
Sette ore risparmiate, ma sono ancora gli esperimenti a dettare i tempi
Circa tre quarti degli scienziati intervistati affermano di risparmiare tempo grazie all’IA. Il risparmio medio è di poco inferiore a sette ore alla settimana e i ricercatori dicono di dedicare per lo più quel tempo alla ricerca. Circa otto su dieci riferiscono che negli ultimi tre anni la produttività in laboratorio è aumentata, mentre l’89% prevede ulteriori incrementi.
I guadagni non eliminano i limiti fisici e organizzativi del lavoro scientifico. Più di quattro scienziati su dieci affermano che il principale vincolo si è spostato alle fasi successive, come l’attività di laboratorio, la convalida clinica o la raccolta di dati sul campo. Il 41% riferisce un aumento delle ipotesi in attesa di verifica.
La verifica dei risultati dell’IA assorbe inoltre una quota considerevole del tempo risparmiato. Tra gli scienziati che dichiarano di risparmiare tempo, l’89% ne dedica più di un decimo alla verifica dei risultati dell’IA e il 46% più di un quarto. L’indagine rileva anche una divisione nell’atteggiamento verso il rischio: il 49% afferma che l’IA lo spinge verso progetti più sicuri e incrementali, mentre il 28% dice che lo aiuta ad affrontare questioni più rischiose.
Un insieme di dati utile, ma con limiti evidenti
Lo studio offre una prima misurazione, non un quadro completo dell’uso dell’IA nella ricerca scientifica. L’analisi delle interazioni con Gemini isola circa 360.000 interazioni ritenute probabilmente riconducibili a flussi di lavoro scientifici, all’interno del campione più ampio di 15 milioni di interazioni dell’ATLAS. Google afferma che questa classificazione non consente di identificare direttamente gli utenti e può non rilevare attività scientifiche ordinarie difficili da distinguere dal lavoro tecnico generico.
L’indagine non è rappresentativa di tutti gli scienziati. Riguarda ricercatori negli Stati Uniti e nel Regno Unito ed è stata condotta tra il 27 luglio e l’11 agosto 2026 tramite un panel online di terze parti. Gli autori descrivono inoltre l’inventario dei modelli specializzati come un lavoro in corso, non come un registro completo.
La nuova interfaccia ATLAS di Google rende più facile consultare i dati sull’adozione, ma lo studio sulla scienza solleva una questione più difficile dei tassi di utilizzo: se alla maggiore velocità di analisi e scrittura si possa affiancare una capacità sufficiente nei laboratori, nei test clinici e nella verifica indipendente, per trasformare più ipotesi in risultati sottoposti a verifica.