Claude detiene una quota dello 0,5% degli utenti attivi giornalieri su dispositivi mobili a livello globale, in confronto al 78,4% di ChatGPT e al 12,5% di Gemini. Nonostante questa percentuale relativamente bassa, Claude genera un ricavo per utente attivo che è circa 40 volte superiore rispetto a Gemini e tre volte superiore a quello di ChatGPT.

Questi dati provengono da un’analisi condotta su dati di utilizzo mobile raccolti tra maggio 2023 e dicembre 2025. Lo studio, pubblicato come ricerca accademica, è stato realizzato da Daniel McCarthy dell’Università del Maryland, insieme a Maxime Cohen ed Eddy Hage-Youssef della McGill University e a Daniel Sokol dell’Università della California del Sud.

Sebbene lo 0,5% rappresenti una nicchia di mercato, un piccolo gruppo di utenti disposti a pagare per un servizio di qualità non trasforma automaticamente un fornitore in leader di mercato. Tuttavia, questo indicatore è particolarmente utile per chi deve scegliere, acquistare o sviluppare software basato sull’intelligenza artificiale destinato all’uso professionale, poiché permette di distinguere tra due metriche fondamentali: il numero totale di download e il numero di utenti che pagano effettivamente perché lo strumento consente loro di risparmiare tempo o aumentare la produttività.

Questa distinzione non è nuova nel mondo del software. Un’applicazione gestionale verticale con un migliaio di clienti paganti ha, per chi la vende, un valore superiore rispetto a un’app gratuita scaricata da un milione di utenti che però non la riaprono il giorno successivo. Lo studio in questione conferma che la stessa logica si applica anche al mercato dei modelli linguistici generalisti.

I ricercatori identificano tre posizioni distinte, piuttosto che una vera e propria classifica. ChatGPT è definito come il “leader della scala” (scale leader): l’obiettivo principale è vendere a un pubblico ampio, dai liceali ai reparti marketing, e la sfida consiste nel trasformare questa vasta base di utenti in entrate sostenibili, più che continuare ad espanderla ulteriormente. Gemini viene descritto come l’“attore dell’ecosistema” (ecosystem player): Google lo distribuisce quasi gratuitamente per proteggere il proprio motore di ricerca, che rappresenta il fulcro del suo business, piuttosto che cercare di ottenere profitti diretti dall’assistente virtuale.

Claude, infine, è posizionato come la “nicchia premium” (premium niche): si rivolge a un numero limitato di utenti selezionati, disposti a pagare per un prodotto specificamente progettato per chi lavora con codice, redige contratti o analizza dati, piuttosto che per il grande pubblico. Una serie di funzionalità mirate agli utenti professionali aiuta a spiegare perché questo gruppo ristretto rimane fedele al servizio anche senza inseguire i volumi di download dei concorrenti.

Anche il leader della scala (ChatGPT) sta imparando questa lezione: OpenAI ha già introdotto piani e funzioni specificamente pensate per gli utenti professionali, segno che anche il prodotto più diffuso a livello mondiale si sta spostando verso un modello basato sulla produttività a pagamento.

L’analisi di 15 lanci di nuovi modelli sul mercato ha rilevato che l’impatto medio su un concorrente è quasi nullo (-0,1%), mentre l’effetto su chi lancia il nuovo modello è positivo (+7,0%). Questo suggerisce che i lanci di nuovi prodotti contribuiscono a far crescere l’intero mercato, piuttosto che semplicemente redistribuire le quote esistenti.

Daniel McCarthy, uno degli autori dello studio, spiega che ChatGPT vende a chiunque, Google offre Gemini gratuitamente per proteggere il proprio motore di ricerca e Anthropic fa pagare un piccolo gruppo di professionisti. Questa affermazione può sembrare una frase da comunicato stampa, ma sottolinea un punto cruciale: un responsabile acquisti dovrebbe smettere di guardare le classifiche di download e iniziare a concentrarsi sui contratti di rinnovo.

Il dato indica cosa considerare realmente quando si sceglie uno strumento AI da mettere a disposizione dei team di lavoro: quanto tempo o denaro fa risparmiare a chi lo utilizza quotidianamente, piuttosto che la sua popolarità. Uno strumento utilizzato dal reparto legale tre volte a settimana per accelerare le revisioni contrattuali ha un valore maggiore, in termini contabili, rispetto a un’app provata una volta da milioni di persone e poi abbandonata.

Lo stesso principio spiega perché i listini dei prodotti più diffusi stanno aumentando rapidamente: il mercato si sta abituando a farsi pagare in proporzione al valore generato, piuttosto che al numero di account aperti. La scalabilità e il margine di profitto sono entrambe strategie legittime, come sottolineano gli stessi ricercatori, ma rispondono a domande diverse: confonderle può portare alla scelta del fornitore sbagliato per risolvere un problema specifico.

Lo studio misura solo il traffico proveniente dalle app mobile, escludendo le chiamate API e l’uso aziendale diretto. Un’azienda che integra Claude o GPT nei propri sistemi tramite API non compare in queste statistiche, così come i contratti enterprise negoziati al di fuori dell’app consumer. Il quadro risultante è quindi parziale: riflette il comportamento di chi apre un’app sul proprio telefono, e non quello dei team tecnici che interrogano un modello tramite codice migliaia di volte al giorno.

Tuttavia, questo dato rimane significativo perché le abitudini degli utenti mobile spesso anticipano l’adozione più strutturata all’interno delle aziende, quella che attualmente fatica a superare la fase del progetto pilota per arrivare alla produzione su larga scala. Il canale mancante è proprio quello con i margini di profitto più elevati: contratti pluriennali, postazioni con accesso amministrato, integrazioni nei sistemi aziendali esistenti.

Queste voci non vengono scorporate nei bilanci pubblici dai tre vendor con lo stesso dettaglio dei numeri relativi agli utenti, e rimangono quindi escluse da qualsiasi conteggio basato sulle app scaricate sui telefoni personali. Il canale più redditizio del mercato AI non compare in nessuna classifica degli utenti.

Il divario tra entusiasmo e utilizzo reale è già documentato: quasi nove aziende su dieci dichiarano di utilizzare l’AI, ma solo una minoranza è in grado di indicare con precisione a cosa serva realmente nei propri processi. Lo 0,5% di quota di mercato detenuto da Claude e l’entusiasmo dichiarato dalle aziende riflettono, da due angolazioni diverse, la stessa distanza tra l’adozione di uno strumento e il suo effettivo funzionamento.

La domanda cruciale per chi in azienda deve gestire un budget destinato all’AI riguarda quale strumento, messo a disposizione di chi lavora effettivamente, produce un risultato misurabile: un’ora risparmiata, un errore evitato, un contratto concluso prima. In questo contesto, un fornitore di nicchia con margini elevati può essere una scelta più sensata rispetto a un prodotto di massa con un’adozione superficiale, e viceversa.

Chi sviluppa o acquista software AI per il lavoro dovrebbe partire da questo presupposto: la diffusione indica quanti hanno provato lo strumento, mentre il ricavo per utente indica quanti continuano a pagarlo perché ne percepiscono un valore reale. Chi decide un acquisto enterprise, chi firma un contratto pluriennale con un fornitore di AI, o chi valuta l’estensione di un progetto pilota all’intera organizzazione farebbe bene a chiedere quanti di quegli account vengono rinnovati e per quali motivi, piuttosto che limitarsi a considerare il numero totale di account esistenti.

Chi resta fuori da questo conteggio è generalmente l’utente occasionale che ha scaricato l’app una volta e non l’ha più riaperta: pesa nelle classifiche di mercato, ma non nei bilanci. Chi rinnova un contratto ha un valore maggiore per il bilancio rispetto a chi si limita a scaricare l’app.

Chi sviluppa software AI per il lavoro, e chi lo acquista con i fondi dell’azienda, dovrebbe porsi la stessa domanda: lo strumento che stanno valutando assomiglia più a un prodotto progettato per migliorare le prestazioni di chi lavora o a un’app pensata per essere scaricata dal maggior numero possibile di persone? La differenza, secondo i quattro autori dello studio, si misura in dollari.

* Contenuto realizzato con l’ausilio di sistemi di intelligenza artificiale.