# LinkedIn ora legge tutto quello che fai e lo trasforma in un unico profilo su di te

URL: https://menteinformatica.it/intelligenza-artificiale/linkedin-ai-feed-algoritmo/
Autore: Giorgio Perillo
Aggiornato: 2026-10-01
Categoria: Intelligenza Artificiale

---

**LinkedIn ha cambiato il modo in cui il suo algoritmo sceglie i contenuti da mostrarti, e lo ha fatto in silenzio. Il CTO Erran Berger ha spiegato questa settimana come l’intelligenza artificiale stia riscrivendo le regole del feed professionale.**

## 1,8 milioni di post al minuto: perché LinkedIn aveva bisogno dell’AI

Il numero che Berger ha citato è impressionante: **1,8 milioni di aggiornamenti** vengono visualizzati ogni minuto sulla piattaforma. Con volumi del genere, nessun sistema di ranking tradizionale regge.

Fino a poco fa, LinkedIn usava **modelli separati** per ogni sezione: uno per il feed, uno per le offerte di lavoro, uno per gli annunci. Sistemi che non si parlavano tra loro e che trattavano ogni tua azione come un evento isolato.

📌 **Da sapere:** Il CTO di LinkedIn Erran Berger ha condiviso i dettagli tecnici [in un post pubblicato su Social Media Today](https://www.socialmediatoday.com/news/linkedin-uses-ai-to-improve-feed-relevance/819792/) alla fine della scorsa settimana, con un livello di trasparenza raro per le grandi piattaforme.

## Come funziona il nuovo sistema: tutto il tuo comportamento diventa un unico segnale

Il cuore del cambiamento si chiama **generative recommender**: un sistema AI che non guarda più le tue singole azioni, ma le legge come parte di un percorso professionale continuo. Se metti like a un articolo sul management, LinkedIn può iniziare a mostrarti offerte di lavoro in quel settore, anche se non le hai mai cercate.

In pratica, **ogni interazione su LinkedIn**, che sia nel feed, nelle notifiche o nelle ricerche di lavoro, alimenta un unico modello. Berger lo ha spiegato con queste parole: “L’attività in una parte di LinkedIn può influenzare le raccomandazioni in tutta la piattaforma.” Non è una piccola ottimizzazione: è un cambio di architettura completo.

## Non è la prima volta che LinkedIn riscrive il suo motore

Nel 2019 LinkedIn aveva già fatto un salto simile, introducendo un sistema di ranking basato su **member quality score**: ogni post veniva valutato anche in base alla reputazione storica di chi lo pubblicava. Fu un cambiamento silenzioso, scoperto dagli sviluppatori analizzando il comportamento del feed, non da un annuncio ufficiale.

Quella transizione aveva già creato un effetto indesiderato documentato: i **profili più attivi e già seguiti** guadagnavano visibilità in modo sproporzionato, mentre chi iniziava a costruire la propria presenza faticava a emergere. Il rischio con il generative recommender è che questo effetto si amplifichi, perché ora il sistema ha più segnali su cui basare le proprie preferenze consolidate.

## Il confronto con TikTok e il modello che LinkedIn sta copiando

L’architettura a modello unificato che LinkedIn sta adottando è la stessa logica che ha reso il **For You di TikTok** così efficace: un singolo grafo comportamentale che collega ogni azione dell’utente, indipendentemente dal contesto in cui avviene. TikTok lo fa con video e commenti; LinkedIn lo fa con post, ricerche di lavoro e messaggi di networking.

La differenza è che **TikTok non ha mai venduto l’idea di essere uno strumento professionale neutro**. LinkedIn sì. E costruire un profilo comportamentale così granulare su una piattaforma dove le persone gestiscono la propria carriera ha implicazioni diverse rispetto all’intrattenimento puro.

## Cosa cambia per chi usa LinkedIn ogni giorno

💡 **L’analisi:** LinkedIn sta costruendo un profilo comportamentale unificato di ogni utente, molto più ricco di quanto non fosse prima. Il rischio concreto è che il feed diventi più “appiccicoso” ma meno serendipico: più contenuti in linea con quello che già sei, meno esposizione a idee nuove.

L’obiettivo dichiarato è mostrarti contenuti più pertinenti e tenerti sulla piattaforma più a lungo. Ma c’è un effetto collaterale che trovo sottovalutato: un sistema che ti conosce così bene tende a **confermare le tue inclinazioni** invece di allargare i tuoi orizzonti professionali.

Il feed diventa uno specchio, non una finestra.

Nei prossimi 12 mesi, se questo modello si consolida, mi aspetto che LinkedIn diventi sempre più difficile da “resettare”: chi si è posizionato come esperto di un settore specifico faticherà a esplorare aree adiacenti senza un lavoro deliberato di rieducazione dell’algoritmo. **Chi vince è LinkedIn**, che aumenta il tempo medio sulla piattaforma. Chi rischia sono i professionisti in fase di transizione di carriera, esattamente quelli per cui LinkedIn dovrebbe essere più utile.

Per chi usa LinkedIn come strumento di lavoro attivo, il consiglio pratico è variare il tipo di contenuti con cui interagisci. Se vuoi che l’algoritmo ti porti in una direzione nuova, devi **segnalarglielo esplicitamente** con i tuoi comportamenti.

Vale anche per chi gestisce una strategia di feed sui social in modo professionale: la logica è sempre più simile su tutte le piattaforme. Personalmente trovo questa svolta verso l’AI generativa nei recommender system interessante sul piano tecnico, ma mi chiedo quanto spazio resti per la scoperta casuale di opportunità che non stavi cercando.

Stay tech 🦾