Cosa sappiamo oggi dal punto di vista scientifico

Gli studi degli ultimi anni permettono di tirare alcune linee chiare: l’AI può essere un buon “coach di processo”, ma non un sostituto completo di un coach umano quando entrano in gioco identità, emozioni complesse e dinamiche relazionali.​

1. Dove l’AI funziona davvero (e anche meglio del previsto)
Una linea di ricerca ha testato chatbot di coaching focalizzati su obiettivi: in uno studio randomizzato su un coach AI chiamato “Vici”, chi lo ha usato per sei mesi ha mostrato un aumento significativo nel raggiungimento degli obiettivi rispetto al gruppo di controllo. In un confronto longitudinale tra coaching umano e coaching AI, entrambi i gruppi hanno superato il controllo sul raggiungimento degli obiettivi, e alla fine del periodo l’AI è risultata comparabile ai coach umani su questa dimensione specifica. In ambito organizzativo e sales, studi recenti mostrano che sistemi di coaching AI possono fornire feedback puntuale prima, durante e dopo compiti complessi, migliorando performance tattiche e micro-comportamenti. Inoltre, revisioni su chatbot per supporto psicologico mostrano buoni segnali su riduzione di ansia, stress e burnout in alcuni contesti, pur con risultati non sempre consistenti.​

2. Dove l’AI mostra limiti strutturali (empatia, alleanza, non verbale)
Il cuore del coaching efficace, secondo la letteratura, non è solo il piano, ma la “working alliance”: la qualità della relazione, la fiducia, la percezione di essere visti davvero. Qui le criticità dell’AI sono chiare: lavori teorici e review su LLM e counseling sottolineano che i modelli non hanno accesso a gesti, postura, tono di voce e altre componenti non verbali che sono fondamentali nella lettura dello stato emotivo. Una review sistematica sull’empatia nei large language model mostra che i sistemi sanno generare risposte che suonano empatiche, e talvolta vengono persino preferite a quelle umane in contesti testati, ma questa è “empatia cognitiva simulata”, priva di vissuto interno e soggetta a frasi stereotipate e ripetitive. Inoltre, studi sui rischi dell’uso di AI in ambito salute mentale mettono in guardia: in alcuni casi sono stati osservati peggioramenti dei sintomi, e si sottolinea il rischio di risposte inappropriate in situazioni complesse o di crisi.​

3. Cosa dicono i coach professionisti che già usano GenAI
Un lavoro del 2025 su oltre 200 coach professionisti che utilizzano strumenti generativi mostra un pattern interessante: l’AI viene adottata massicciamente per ricerca, preparazione di contenuti, sintesi e supporto amministrativo, mentre la parte relazionale e interpretativa del coaching rimane quasi esclusivamente umana. In questo campione, le preoccupazioni sull’AI che “sostituisce i coach” non risultano predittive dell’uso reale: ciò che conta è la percezione di efficacia e l’alfabetizzazione all’AI. L’idea che emerge è che l’AI funzioni bene come estensione del coach (per esempio nel preparare domande, schemi di sessione, follow-up), ma non come rimpiazzo della relazione coach–cliente. Una review sistematica sul ruolo dell’AI nel coaching va nella stessa direzione: potenziale enorme per scalare e democratizzare l’accesso a supporto strutturato, ma evidenze ancora limitate sulla capacità di sostituire la totalità dell’intervento umano.​

4. Il nodo dell’empatia: cosa può e non può fare un modello oggi
La revisione più aggiornata sull’empatia nei LLM mostra che questi sistemi possono riconoscere emozioni nel testo e produrre messaggi percepiti come di supporto, con punteggi spesso alti nelle valutazioni umane. In alcuni esperimenti, le risposte AI sono risultate preferite rispetto a quelle di operatori umani su piattaforme di Q&A mediche, soprattutto per completezza e tono rassicurante. Tuttavia, gli autori avvertono che si tratta di empatia “di superficie”: il modello non prova emozioni, non ha corpo, non condivide esperienza situata, e questo pone limiti intrinseci nella costruzione di una vera alleanza relazionale. Inoltre, la valutazione dell’empatia nei LLM è ancora metodologicamente fragile: molti studi usano metriche soggettive, campioni ristretti e contesti altamente controllati, lontani dalla complessità di una relazione di coaching sul lungo periodo.​

5. Dove sembra andare la direzione: futuro ibrido, non sostituzione totale
Le analisi più recenti sul ruolo dell’AI nel coaching convergono su uno scenario ibrido: l’AI come “amplificatore” di processi strutturati e come entry-level per chi non ha accesso a coaching umano, mentre il coach in carne e ossa rimane centrale per lavoro identitario, decisioni ad alto rischio e gestione di nodi emotivi profondi. Studi prospettici suggeriscono che evoluzioni multimodali (modelli che integrano voce, video, postura) potrebbero migliorare la capacità di leggere segnali non verbali, ma resterebbe comunque il problema che questi sistemi non hanno esperienza soggettiva né responsabilità etica diretta. Dal lato organizzazioni, la previsione è che l’AI prenda in carico sempre più attività di micro-coaching operativo (feedback su performance, training mirato, supporto on-demand), liberando tempo ai coach umani per interventi più profondi e personalizzati. In questo scenario, la scelta non è più “AI o persona?”, ma “quale combinazione di AI e relazione umana massimizza i risultati, dato il mio contesto e i miei obiettivi?”.​