All’alba delle elezioni dell’aprile 1948, l’ironico (e iconico) slogan anticomunista coniato da Giovannino Guareschi su Il Candido recitava: “Nel segreto della cabina Dio ti vede, Stalin no”. Oggi non si potrebbe esserne altrettanto sicuri. Quello che però al momento preoccupa maggiormente è l’interferenza prima ancora che si arrivi alle urne. I report internazionali e i fact checker segnalano infatti con regolarità, ormai da mesi, tentativi di influenza e manipolazione dell’opinione pubblica da parte di attori di varia natura, sfruttando ogni tecnica di disinformazione.
L’AI ovviamente facilita questo compito, permettendo di produrre migliaia di articoli, costruire decine di falsi giornali, gestire centinaia di account apparentemente indipendenti e adattare lo stesso messaggio politico a lingue e Paesi differenti, anche senza disporre di un apparato governativo appositamente strutturato per occuparsi di campagne di questo genere. Una parte di queste attività, infatti, può essere acquistata da società che, accanto alle normali attività di marketing e comunicazione, offrono anche servizi di influenza, progettati per manipolare il dibattito pubblico.
È il modello dell’influence-as-a-service, un indotto commerciale della manipolazione dell’opinione pubblica che certamente precede, di anni, l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa, ma che con l’AI può scalare, diventare più penetrativa, raggiungere un target più ampio e risultare quindi più efficace. Una delle ultime denunce arriva dal Threat Intelligence Report di settembre 2026 di Anthropic, che documenta nove operazioni di influenza in cui è stato utilizzato Claude. In due dei casi analizzati, dietro le attività c’erano società di advertising o tecnologia che svolgevano contemporaneamente normali attività commerciali.
Risulta evidente che sia facile incappare in società che gestiscono campagne di influenza per correnti differenti, senza quindi l’aderenza a un’ideologia unica o a una singola area geopolitica di riferimento. L’obiettivo di queste operazioni di influenza, alcune delle quali sono collocabili nella ulteriore categoria FIMI – Foreign Information and Manipulation Interference, è spingere per il risultato ritenuto più conveniente per i propri scopi. E questo non succede solo in UE, dove operazioni di questo genere sono volti a minacciare la stessa stabilità degli ordinamenti democratici, ma anche in Stati ritenuti strategici da prospettive geopolitiche o economiche, come per esempio la Repubblica Democratica del Congo.
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Le attività online legate alle elezioni regionali tedesche
Il 6 settembre 2026 si sono tenute le elezioni regionali in Sassonia-Anhalt, mentre il 20 settembre è previsto il voto per il rinnovo del Landtag del Meclemburgo-Pomerania Anteriore. La successione ravvicinata delle due consultazioni concentra l’attenzione sulle dinamiche elettorali nell’Est del Paese, dove il partito di estrema destra AfD ha ottenuto un risultato storico. In questo intervallo tra due appuntamenti regionali secondo i fact checker di NewsGuard si colloca una nuova attività attribuita alla rete russa Matryoshka: una campagna basata su falsi servizi giornalistici destinati a screditare il processo elettorale e ad alimentare accuse di brogli e favoritismi.
Infatti, secondo NewsGuard, la rete di influenza russa Matryoshka ha intensificato le attività in Germania in vista delle elezioni regionali, facendo ricorso a falsi contenuti giornalistici costruiti per imitare testate reali. In una delle campagne più recenti, l’organizzazione ha individuato 12 falsi servizi relativi al voto in Meclemburgo-Pomerania Anteriore, attribuiti impropriamente a media come Deutsche Welle, Welt e Frankfurter Allgemeine Zeitung.
I contenuti diffondevano accuse infondate di brogli, compravendita di voti e manipolazione delle schede da parte di SPD e CDU. Secondo NewsGuard, i post hanno totalizzato circa 1,4 milioni di visualizzazioni su X, anche se una quota rilevante dell’engagement potrebbe essere stata artificiale. L’operazione, secondo i fact checker, si inserisce in una strategia più ampia di Matryoshka, che utilizza sistematicamente l’identità grafica e la reputazione di testate riconoscibili per dare credibilità a narrazioni false e influenzare il dibattito politico estero.
Origini del mercato della manipolazione delle informazioni
Il fenomeno descritto dai fact checker ha radici precedenti al boom dell’AI generativa. Nel rapporto Industrialized Disinformation: 2020 Global Inventory of Organized Social Media Manipulation, il Programme on Democracy & Technology dell’Università di Oxford aveva già rilevato 48 casi in cui società private avevano condotto campagne di propaganda computazionale per conto di attori politici. Dal 2018 i ricercatori avevano identificato più di 65 aziende che offrivano questo tipo di servizi e stimato in quasi 60 milioni di dollari la spesa documentata per assoldarle dal 2009.
Il salto rispetto agli anni precedenti era già notevole: i Paesi nei quali erano state individuate società private impegnate in campagne di manipolazione erano nove nel 2017, 21 nel 2018, 25 nel 2019 e 48 nel 2020.
Anche i dati delle piattaforme mostrano quanto il fenomeno sia diventato strutturale. Meta dichiara di avere eliminato oltre 200 reti di Coordinated Inauthentic Behavior (CIB) dal 2017. Si tratta di operazioni diverse per origine e finalità, non tutte commerciali, ma il dato restituisce la dimensione dell’ecosistema nel quale operano anche fornitori privati.
I dati raccolti da Microsoft mostrano parallelamente una crescita rapida dell’impiego dell’AI nelle operazioni riconducibili ad attori statali. Nel Microsoft Digital Defense Report 2025, il numero di campioni di contenuti AI valutati e attribuiti a gruppi avversari riconducibili a Stati passa da livelli prossimi allo zero nel gennaio 2023 a circa 225 nel luglio 2025. Microsoft segnala inoltre l’emergere di operatori “AI-first”, che fanno dei contenuti e degli strumenti generativi una componente centrale delle proprie attività, e descrive una progressiva evoluzione verso campagne di influenza persistenti, a basso costo e scalabili.
Anche OpenAI, nell’ottobre 2025, dichiarava di avere interrotto e segnalato oltre 40 reti che avevano violato le proprie policy da quando aveva iniziato a pubblicare i threat report nel febbraio 2024. L’azienda sottolineava tuttavia un elemento importante: gli attori osservati tendevano soprattutto ad aggiungere l’AI a tecniche già esistenti per aumentarne velocità ed efficienza, senza ottenere dai modelli capacità offensive sostanzialmente nuove.
I vantaggi dell’outsourcing della manipolazione informativa
L’outsourcing offre un vantaggio specifico al committente. Un governo, un partito o un altro soggetto interessato a orientare il dibattito può acquistare competenze, infrastrutture e capacità linguistiche senza costruirle internamente. Allo stesso tempo aumenta la distanza fra chi progetta la campagna e chi materialmente la esegue, rendendo più difficile ricostruire la catena delle responsabilità.
Questa formula consente inoltre di modulare rapidamente la campagna. Il committente può aumentare o ridurre le risorse impiegate, intervenire contemporaneamente in più Paesi e adattare messaggi, linguaggi e piattaforme ai diversi destinatari. Le attività più delicate possono essere distribuite tra numerosi fornitori e subappaltatori, ciascuno incaricato soltanto di una parte dell’operazione.
Contratti indiretti, società di comodo, pagamenti attraverso intermediari e frammentazione delle attività rendono più difficile ricostruire la catena delle responsabilità. Anche quando vengono individuati account coordinati o contenuti manipolativi, attribuire l’operazione al suo effettivo finanziatore può richiedere indagini tecniche, finanziarie e giudiziarie complesse.
Questa separazione offre al committente anche una forma di negabilità plausibile: può sostenere di non conoscere i metodi utilizzati dai fornitori oppure presentare l’attività come una normale iniziativa di comunicazione. L’outsourcing non elimina quindi soltanto costi e vincoli organizzativi, ma può diventare parte integrante della strategia di occultamento, frammentando responsabilità operative, politiche e finanziarie.
L’impatto dell’AI sul business model delle campagne di influenza
Il modello economico è simile a quello osservato in altri mercati digitali: l’automazione riduce il costo marginale di produrre una nuova unità. Nel caso delle operazioni di influenza, quell’unità può essere un articolo, un commento, una risposta social, una biografia fittizia o la versione localizzata di una stessa narrativa.
La differenza diventa rilevante quando questi elementi vengono combinati. Un operatore può partire da una notizia reale, riscriverla secondo una determinata impostazione politica, tradurla, modificarne tono e riferimenti culturali per un altro mercato e produrne numerose varianti. Lo stesso sistema può contribuire alla preparazione dei profili utilizzati per distribuirla e del software necessario a gestire il processo.
Il risultato è una diversa struttura dei costi. Attività che richiedevano redattori, traduttori, analisti, social media manager e sviluppatori possono essere in parte concentrate nelle mani di gruppi molto più piccoli.
La segnalazione di Anthropic: 70 falsi giornali costruiti con Claude
Un caso che mostra la trasformazione industriale di questa filiera è descritto da Anthropic nel suo report ed è denominato GTG-54002. L’azienda degli Amodei attribuisce l’attività a LKM Company, società francese di digital advertising. La rete individuata comprendeva circa 70 falsi siti di informazione, 70 corrispondenti account su X e oltre 250 account non autentici utilizzati per intervenire nelle conversazioni e amplificare i contenuti. Anthropic ha contato almeno 8.913 articoli in circa venti lingue, destinati a pubblici distribuiti su sei continenti.
La fine dell’ideologia unica
E oltre al volume dei contenuti, Anthropic ha sottolineato la capacità di rendersi customizzabili La rete poteva cambiare orientamento in base al cliente. Non emerge una linea ideologica unica: secondo l’indagine, contenuti e posizioni politiche venivano adattati agli interessi di chi commissionava il lavoro.
Insomma, manipolare l’informazione diventa un servizio fungibile: l’infrastruttura rimane, mentre cambiano obiettivi, bersagli e narrazioni.
Le tecniche
Claude, riporta la segnalazione di Anthropic, veniva utilizzato sia per produrre articoli originali sia per travisare e riscrivere notizie vere di testate autentiche, trasformandole in testi politicamente orientati. Tra i mercati presi di mira figuravano Stati Uniti, Brasile, Francia e Repubblica Democratica del Congo.
L’automazione arrivava fino alla pubblicazione. Gli articoli dovevano rispettare schemi strutturali, formati HTML e regole sui link interni. I siti erano presentati come normali testate locali e utilizzavano firme di giornalisti inesistenti.
Emerge quindi come un modello generativo possa essere collegato a una catena editoriale automatizzata, capace di alimentare molti siti e mercati partendo dalla stessa infrastruttura.
Dalla content factory al targeting politico
Un secondo caso analizzato da Anthropic è il GTG – 84005 collegato, secondo la big tech, a BBS Bilisim Teknolojileri, società tecnologica con sede a Istanbul. Il sistema veniva presentato come piattaforma di cyber intelligence e contrasto alla disinformazione, ma Anthropic afferma di aver trovato elementi riconducibili alla vendita di servizi di influenza politica.
In Malaysia, secondo il report, la piattaforma combinava dati elettorali e censuari per costruire profili delle 222 circoscrizioni parlamentari, utilizzando milioni di record relativi agli elettori. Gestiva inoltre più di mille falsi account su X e disponeva di strumenti per modificarne cookie e indirizzi IP, con l’obiettivo di ridurre la probabilità di rilevamento.
Una dashboard permetteva anche di impostare il numero di visualizzazioni artificiali da assegnare a un bersaglio. Anthropic ha osservato una richiesta da un milione di visualizzazioni a sostegno dell’account del primo ministro malese, pur precisando di non poter verificare se quel risultato sia stato effettivamente ottenuto.
Qui l’influence-as-a-service si articolava in un servizio che comprende dati, segmentazione, automazione degli account, produzione editoriale, sistemi di distribuzione e strumenti per misurare l’operazione.
Content is no longer king
L’impatto dell’AI è evidente in particolare in quest’ultimo aspetto citato. La generazione del testo è solo uno dei costi di una campagna di influenza. Servono anche ricerca sui bersagli, coordinamento, gestione delle identità, adattamento linguistico, pianificazione delle pubblicazioni, manutenzione degli account e analisi delle reazioni.
Nei casi studiati da Anthropic, i modelli vengono utilizzati anche per costruire sistemi di personas, database, dossier sugli oppositori, procedure interne e strumenti software. In alcune operazioni le istruzioni vengono conservate in file permanenti e richiamate da agenti AI in sessioni successive. L’operatore non deve quindi ricostruire ogni volta regole, tono, fonti consentite o criteri della campagna.
Questa standardizzazione è particolarmente importante per un fornitore commerciale. Una procedura codificata può essere riutilizzata per clienti e Paesi diversi. Cambiano la narrativa e il target, mentre una parte dello stack tecnologico rimane disponibile.
È la stessa dinamica che consente a molti servizi digitali di passare dal progetto realizzato su misura al prodotto replicabile.
Maggiore produzione non significa automaticamente più influenza
L’industrializzazione della propaganda ha però un limite che emerge con chiarezza dai dati: generare contenuti è molto più semplice che conquistare un pubblico reale.
Secondo Anthropic, la rete di LKM nonostante la mole di articoli aveva osservato poco engagement autentico. La big tech colloca il caso nella categoria 2 della Breakout Scale: distribuzione attraverso i siti e gli account controllati dall’operazione, senza prove di una penetrazione significativa nelle comunità reali.
Ad agosto 2026 OpenAI ha descritto un’operazione di influenza condotta da account che ritiene molto probabilmente originati in Russia, costruita attorno all’International Burke Institute, una falsa organizzazione presentata come comunità di esperti e dotata di contenuti accademici ripubblicati e di un proprio indice sulla sovranità. Anche in questo caso il pubblico raggiunto direttamente risultava relativamente limitato: i canali Telegram collegati all’operazione contavano generalmente tra 10 mila e 20 mila iscritti, mentre gli account ufficiali dell’istituto e gli altri profili disponevano di audience più ridotte. OpenAI ha collocato l’operazione nella parte bassa della categoria 3 della Breakout Scale, indicando quindi una diffusione su più piattaforme accompagnata da alcuni segnali di penetrazione presso pubblici autentici.
L’AI risolve quindi soprattutto un problema di offerta: permette di generare e amministrare una quantità di materiale molto superiore. Non elimina il problema della domanda, cioè conquistare attenzione, fiducia e distribuzione autentica.
Come l’influence-as-a-service cambia la disinformazione
La disponibilità di strumenti generativi rende meno necessario possedere internamente tutte le competenze necessarie per costruire una campagna. E l’esistenza di operatori commerciali riduce ulteriormente questa barriera: chi vuole influenzare una comunità può acquistare una capacità già organizzata.
Il rischio maggiore non coincide quindi necessariamente con una singola fake news generata dall’AI, ma con la nascita di una supply chain della manipolazione, nella quale diversi fornitori possono occuparsi di dati, contenuti, profili artificiali, software, distribuzione e amplificazione.
Il mercato, come detto, esisteva prima dei modelli generativi, tuttavia oggi una piccola struttura può costruire capacità che fino a pochi anni fa avrebbero richiesto team più numerosi e competenze differenti.
La conseguenza riguarda anche chi deve individuare, prevenire e contrastare la diffusione di campagne. Cercare soltanto contenuti falsi diventa insufficiente. Occorre ricostruire reti di siti, account, infrastrutture tecniche, modalità di finanziamento e relazioni tra committenti e fornitori. Perché nell’influence-as-a-service il prodotto venduto non è semplicemente una notizia falsa: è la possibilità di fabbricare su richiesta l’apparenza di un consenso, di una fonte indipendente o di una conversazione spontanea.
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