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Il nuovo codice deontologico delle giornaliste e dei giornalisti entrato in vigore a giugno 2025, tra i doveri in tema di informazione, dà alcune indicazioni specifiche in merito all’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Tra queste, c’è l’obbligo di rendere esplicito l’utilizzo nella produzione e nella modifica di testi, immagini e suoni.

Neanche un anno è passato da allora, ma già la raccomandazione sembra obsoleta. Nel 2026, è difficile pensare che l’IA non sia stata in qualche modo coinvolta nella catena di produzione della stragrande maggioranza degli articoli e dei servizi diffusi.

Prima ancora che il giornalista decida di usare un qualche modello linguistico o per la generazione di immagini, il suo lavoro è già stato condizionato dall’IA.

Questa infatti è stata probabilmente usata nella produzione dei comunicati stampa, dei report e delle immagini che riceviamo; se facciamo una ricerca per approfondire un concetto, Google ci ha presentato un’anteprima AI delle risposte, e in ogni caso i link sono presentati in un ordine algoritmico difficilmente decifrabile; quando setacciamo i social cercando di interpretare un interesse o raccogliere valutazioni “dal basso”, i post che vediamo – e che non vediamo – sono anch’essi determinati da modelli, pesi e reti neurali.

Detto ciò, noi giornalisti l’IA la usiamo eccome. Secondo lo studio State of Journalism 2026 condotto da Muck Rack, l’82 percento dei 1.100 giornalisti intervistati fa uso di strumenti AI, da ChatGPT ai tool di trascrizione audio, generatori di immagini e strumenti specifici per le notizie.

Il punto è usare questi strumenti con la conoscenza di come funzionano (e di quali sono le situazioni in cui non funzionano) e la coscienza di delegare loro il lavoro manuale ma non la verifica e l’interpretazione dei fatti, che è l’essenza del lavoro giornalistico.

Il tempo e l’energia mentale risparmiati usando questi strumenti in modo accorto ci permette di servire i lettori in modo più informato, preciso e veloce, facendoci sulla nostra funzione essenziale: valutare una notizia nel suo contesto, porre le domande giuste, validare le risposte.

Invece di aggiungere a ogni articolo una postilla sintetica, o di far finta di nulla ignorando l’elefante nella stanza, ho pensato di affidare a questo testo una spiegazione più approfondita di come usiamo gli strumenti di intelligenza artificiale qui a DigitalWorld, per quali scopi, entro quali limiti e in che modo garantiamo che gli articoli che produciamo siano frutto del nostro lavoro, non un’elaborazione statistica dei testi disponibili in rete.

Inseriremo un link a questo articolo in home page e in fondo a ogni pagina, e aggiorneremo il documento se e quando la disponibilità di nuovi strumenti lo renderà necessario.

Principi generali e tabù

Nessun automatismo end-to-end

In nessun caso, un testo viene generato e pubblicato senza revisione editoriale umana. Nessuna eccezione.

Nessuna informazione fattuale chiesta al modello

Nessun fatto o informazione che pubblichiamo è frutto di una risposta data dal modello linguistico “puro”, cioè senza ricerca web o documenti forniti come contesto. Utilizziamo strumenti e processi che permettono di verificare le informazioni con link a fonti web o documenti di grounding.

Nessuna immagine fotorealistica che rappresenti persone reali

Sebbene la norma in questi casi chieda semplicemente di indicare che si tratta di un’immagine generata, riteniamo che la pratica di rappresentare personaggi e celebrità in situazioni o con espressioni costruite artificialmente non sia accettabile. Il rischio è che l’immagine sia travisata nonostante l’avviso, o che venga ridistribuita senza avvertimenti su altri canali. Sono rischi che non intendiamo correre.

Ricerca di notizie

Usiamo un agente AI per scandagliare le principali agenzie di stampa e fonti di informazione internazionali alla ricerca delle notizie principali della giornata per il nostro settore, valutandone l’impatto in termini di numero di interazioni su social network e forum specializzati.

Per ogni notizia viene ricercata la fonte primaria (comunicato stampa, report finanziario, post social di un rappresentante dell’azienda, fonte che ha dato la notizia per prima), che viene verificata. La scelta di quali notizie trattare e quali no, e l’angolo con cui scriverne è fatta comunque in redazione.

Sintesi di documentazione corposa

Per sintetizzare documenti molto grandi (white paper, ebook, documentazione tecnica o contrattuale o le decine di annunci che vengono fatti nel corso dei grandi eventi internazionali), usiamo strumenti che permettano di risalire alla porzione di documento in cui è possibile verificare l’informazione.

Trascrizione di interviste e conferenze stampa

Usiamo strumenti che consentano di riascoltare rapidamente la porzione  di audio in cui compare una citazione, in modo da verificare che quel che c’è tra le virgolette sia davvero stato detto (fatta salva la normale pulizia di tic verbali e altre imprecisioni del linguaggio parlato). Prima di ogni sintesi automatica, generiamo comunque una trascrizione letterale di tutto l’audio.

Scrittura di notizie e articoli

I nostri strumenti sono istruiti per cercare in un comunicato stampa le informazioni fattuali, eliminando le iperboli del marketing e considerando ogni affermazione come opinione dell’azienda emittente e non un fatto, se non è possibile verificarlo.

La documentazione di riferimento dell’agente o chatbot include anche il codice deontologico dei giornalisti (sì, sappiamo che questo in sé non offre garanzie, ma è una base di partenza).

Correzione di bozze

La correzione di bozze è l’ultimo passaggio prima della pubblicazione. Considerando che non possiamo delegare il “visto, si stampi!” all’AI, che potrebbe inserire informazioni non corrette in questo passaggio, la correzione non viene fatta modificando direttamente il testo. Il modello inserisce invece le correzioni e i commenti come revisioni nel documento Word, che vengono poi confermate e validate da un redattore.