“Penso che siamo stati tutti troppo ambiziosi con le tempistiche. Credo che l’intelligenza artificiale sia una delle tecnologie più incredibili che l’umanità abbia mai inventato, ma la società e l’economia si adatteranno più lentamente”.
A parlare così in un podcast della scorsa settimana è Sam Altman, CEO di OpenAI e probabilmente la persona più influente e visibile dell’industria dell’intelligenza artificiale a livello mondiale. Lo stesso Altman che fino a poco tempo fa firmava editoriali nel suo blog personale intitolati “Abundant Intelligence” e “Gentle Singularity”, scrivendo come l’AI avrebbe cambiato per sempre le nostre vite nel corso dei mesi a venire.
Le sue dichiarazioni hanno fatto molto discutere perché si sommano a quelle di altri personaggi autorevoli nel settore come Andrej Karpathy, altro fondatore di OpenAI, ora ad Anthropic, che aveva già parlato pubblicamente di “modelli non ancora pronti”.
Mentre continua la corsa miliardaria agli investimenti, la comunicazione attorno all’AI entra in una fase diversa: alle promesse stratosferiche degli inizi si affianca una domanda molto più concreta. Dove produce davvero valore?
Dice ancora Altman: “Mi sbagliavo su alcune cose, ad esempio sulla velocità, l’economia ha semplicemente un’inerzia enorme. Le persone continuano a fare le stesse cose, continuano a comprare dalla stessa azienda, continuano, in un certo senso, a voler utilizzare i propri strumenti sempre allo stesso modo“. Caro Sam, benvenuto nel paese reale.
Per capire quale sarà il futuro dell’applicazione dell’intelligenza artificiale nel nostro lavoro mi sono fatto aiutare dalle analisi e dai dati di alcuni dei maggiori esperti mondiali di tecnologia come Ben Thompson e Benedict Evans.
L’AI è una delle forze più incredibili del panorama tecnologico, ma è arrivato il momento di pensarla in modo diverso, superando sensazionalismi e hype, per capire che impatto può avere davvero sul nostro lavoro di tutti i giorni.
🧭 Come costruire un brand che crea relazioni. Oltre 80 professionisti si sono candidati in meno di una settimana a Future-Proof Brands 2026, una mattinata per CMO, marketing manager e responsabili comunicazione su come costruire un brand meno dipendente da algoritmi e campagne isolate.
Candidati ora: partecipazione gratuita, su selezione, posti limitati.
Quel che rimane della “hustle culture”
Basta aprire TikTok o Instagram per capire che abbiamo un brutto rapporto con il concetto di produttività e performance. Aumentano a vista d’occhio guru e santoni che nei loro Reel promettono di utilizzare l’AI per risolvere tutti i problemi della nostra vita. Senza accorgercene siamo passati da un eccesso all’altro.
Come scrive Elena Verna, capo del reparto di crescita dell’azienda di vibe coding Lovable, “Cinque anni fa, le persone volevano farti credere di lavorare più sodo di chiunque altro. Oggi vogliono farti credere che faccia tutto l’intelligenza artificiale“. Gli stessi che si svegliavano alle 5 di mattina per rispondere alle mail nel silenzio della loro vasca ghiacciata oggi sono gli stessi che si vantano del loro esercito di agenti AI, di cui però nessuno riesce a verificare i risultati.
San Francisco contro il resto del mondo
La distanza tra il valore percepito dell’AI e il costo delle infrastrutture necessarie ad alimentarla sta emergendo anche nel dibattito sui data center negli Stati Uniti.
Nelle scorse settimane la giornalista Jasmine Sun ha pubblicato su Substack un dettagliato reportage visitando di persona alcuni dei più grandi siti in costruzione nel Paese, toccando con mano le ragioni alla base delle proteste e della disaffezione dei cittadini, nonostante le promesse di sviluppo economico e posti di lavoro che operazioni del genere portano sul territorio.
“Diversi attivisti mi hanno assicurato di non essere contro la tecnologia” scrive Sun, “ma che un widget per scrivere email non valeva un data center dietro casa”.
Le ultime ricerche mostrano che l’AI viene ancora usata più spesso su base settimanale che quotidiana. E soprattutto sta aumentando la produttività molto più velocemente di quanto stia trasformando il lavoro. Secondo Gallup, il 65% dei dipendenti delle organizzazioni che hanno implementato l’AI afferma che ha migliorato produttività ed efficienza. Ma solo il 14% concorda pienamente sul fatto che abbia trasformato il modo di lavorare.
L’analista tecnologico Benedict Evans scrive: “La maggior parte delle persone che lavorano in azienda non vuole costruire nuovi strumenti per ristrutturare il loro metodo di lavoro. Reimmaginare da zero il proprio modo di operare è un’operazione faticosa e rara. La maggior parte delle persone e delle aziende non è composta da creatori di strumenti pronti a ricostruire rapidamente e facilmente i propri flussi. Ecco perché esistono i consulenti e le aziende di software“.
OpenAI si era già resa conto che il problema non era soltanto sviluppare modelli sempre migliori, ma riuscire a farli adottare dai clienti. Per questo a maggio ha creato OpenAI Deployment Company: una nuova struttura pensata per mandare specialisti dentro le aziende e aiutarle a implementare l’AI.
Ma il problema dell’adozione nasconde una questione ancora più grande: forse all’AI manca ancora il suo “momento iPhone”. Ci torno tra poco.
In collaborazione con Integra Solutions
Come costruire un brand che crea relazioni
Integra Solutions e Scrolling Infinito presentano Future-Proof Brands 2026. Una mattinata per CMO, marketing manager e responsabili comunicazione su come costruire un brand meno dipendente da advertising, algoritmi e campagne isolate.
Tre ore per capire come trasformare i contenuti in asset, costruire un pubblico proprietario e accompagnare la relazione con le persone fino alla conversione.
La partecipazione è gratuita su selezione, i posti sono limitati. Candidature entro 8 settembre.
200+ professionisti di marketing e comunicazione hanno già partecipato agli eventi di Scrolling Infinito
Future-Proof Brands 2026: come costruire un brand che crea relazioni
📅 mercoledì 23 settembre
🕙 10:00 – 13:00
📍 NH Bologna de la Gare, Piazza XX Settembre 2 – Bologna
🎟 Gratuito (su selezione)
Con Andrea Girolami (Scrolling Infinito) e Alessandro Biamonti (Integra Solutions).
Di cosa parleremo:
Perché la reach facile sta finendo
Come trasformare i contenuti in asset
Come costruire un pubblico, non solo una campagna
Il percorso da contenuto → relazione → lead
Casi e dati di brand che stanno costruendo valore oltre le campagne
Durante la mattinata: coffee break, aperitivo e networking con una platea selezionata di professionisti.
“Il momento iPhone”
Il problema dell’intelligenza artificiale è che non abbiamo ancora capito come trasformare la sua capacità tecnica in valore economico misurabile e diffuso, insomma, come farci dei soldi, e questo vale soprattutto per le grandi imprese.
Nella stessa intervista Altman parla dell’AI come di una tecnologia che non ha ancora trovato la sua voce. “Credo che si tratti principalmente di un fallimento a livello di prodotto” dice Altman, “Ho la sensazione che oggi viviamo in un mondo in cui abbiamo tutti i tasselli tecnologici a disposizione, ma non abbiamo ancora vissuto quel momento iPhone capace di stravolgere completamente il modo in cui ci interfacciamo con la tecnologia”.
Da un lato, l’AI B2B si sta diffondendo rapidamente ma incontra ancora enormi colli di bottiglia quando deve trasformare davvero i workflow aziendali. Dall’altra, i consumatori, che sono la stragrande maggioranza del mercato, hanno bisogni fondamentalmente diversi.
“Questa è una lezione che la Silicon Valley deve imparare una volta ogni dieci anni: primo: i consumatori non vogliono pagare per il software e, secondo, ai consumatori non interessa essere produttivi”.
Ad affermarlo è Ben Thompson, autore della newsletter Stratechery. Per Thompson, la produttività è soprattutto una proposizione di valore B2B, perché da questa dipende il fatturato delle aziende. Gli utenti normali non vogliono tanto aumentare il proprio output ma sedersi sul divano e distrarsi un po’, ovvero scrollare le piattaforme d’intrattenimento short form che conosciamo così bene e che hanno già raggiunto una scala consumer gigantesca.
Il “momento iPhone” che Altman cerca per OpenAI potrebbe quindi non essere nascosto nell’ennesimo agente AI o tool di programmazione, ma in un’applicazione più facile da usare, più divertente, capace di entrare davvero nella vita quotidiana dei consumatori.
Non abbiamo capito l’AI
Quando scrivo che l’AI non è ancora una tecnologia matura intendo che non è quasi mai possibile fidarsi ciecamente di lei automatizzando un processo. È questo che rallenta, o blocca, l’adozione nelle grandi aziende: la decisione di implementarla non si basa su ciò che si può fare, ma sulla possibilità o meno di evitare errori critici.
Quando lavoravo per un grande editore televisivo avevo esaminato in prima persona molti strumenti AI per capire se erano in grado di tagliare ed editare video. Il problema non era che non riuscivano a farlo, ma che commettevano spesso errori grossolani (immagini non centrate, conduttori troncati brutalmente) e saremmo stati costretti a monitorare gli output inserendo una verifica umana, finendo con lo spendere ancora di più.
Nel celeberrimo libro “Il dilemma dell’innovatore”, Clayton Christensen distingueva tra innovazioni sustaining, che migliorano prodotti esistenti, spesso di proprietà delle grandi aziende leader di settore, e innovazioni disruptive, che partono da clienti marginali con prodotti più semplici e accessibili, per poi migliorare e risalire progressivamente verso il mercato principale, avvantaggiando spesso startup emergenti più veloci a svilupparle e adottarle.
Oggi l’AI è in grado di fare entrambe le cose. Ma mentre all’inizio l’abbiamo raccontata soprattutto come una forza capace di spazzare via rapidamente prodotti e aziende esistenti, molte delle applicazioni che stanno producendo valore oggi sono invece sustaining: migliorano workflow, software e processi già esistenti in modo più lento e graduale.
Quando, nel podcast, l’intervistatore chiede ad Altman se il 2026 sarà l’anno in cui l’AI rimetterà in discussione qualunque business, lui frena. E con la sua caratteristica esitazione risponde semplicemente: “Credo che ci vorrà un po’ di più”.
Se hai trovato questo post interessante, leggi anche:
🎟️ Partecipa alla Creator Masterclass di Giorgia Fumo
🎤 Creator Masterclass
Sabato 12 settembre a Piedicastello, Trento, Andrea Girolami incontra Giorgia Fumo, in occasione di Poplar Cult, l’anima culturale gratuita di incontri e mostre di Poplar Festival.
Giorgia Fumo è una delle comiche italiane più seguite sui social: oltre 290 mila follower su Instagram, 150 mila su TikTok e quasi 20 mila iscritti alla sua newsletter.
Partendo dalla comicità sul mondo corporate, negli ultimi anni ha costruito qualcosa di molto più grande di un profilo social. Quando però un progetto cresce il talento individuale non basta più: bisogna creare un sistema, investire e delegare.
Con Giorgia Fumo parleremo di:
Come raccogliere e sviluppare nuove idee
Come capire cosa delegare per primo
Come trasformare follower in biglietti venduti
✨ Poplar CULT!
Poplar CULT! è l’anima culturale di Poplar Festival, 4 pomeriggi di talk, conferenze, mostre, performance ed eventi nel quartiere di Piedicastello, a ingresso libero e gratuito. Ogni anno indaga i temi del nostro tempo, dall’attualità ai nuovi media, dalla scienza alla cultura pop con un linguaggio accessibile. Quest’anno si terrà dal 10 al 13 settembre 2026.
📚 Segnalibri
Le views sono morte. Ecco cosa conta adesso.
La settimana scorsa ho scritto del grande reset delle piattaforme. E cosa cambia per noi.Report, dall’altra parte
Analisi del cosiddetto “giornalismo a tesi”.Le piattaforme erodono quote di mercato alle Tv e puntano al sorpasso
Dal 2020 al 2025 la quota di ricavi dei broadcaster italiani scende dal 78% al 57%.Superfan. Non una cosa da nerd.
Come hanno fatto i fandom a dominare il mondo? Lo spiega un podcast.Tutti vogliono i video degli altri
Da tempo scrivo che i creator sono contesi tra squadre come campioni dello sport. Ora succede davvero.La Waterloo dell’Estetista Cinica
Lunga analisi sui problemi di bilancio di Veralab, da leggere.Sembrare vecchi
La newsletter più originale che leggerete oggi è disegnata.Come scrivere una pagina “About” che ispiri fiducia
Consigli per chi vuole perfezionare il proprio Substack.
📺 Guarda la Creator Masterclass di Tintoria
Con Daniele Tinti e Stefano Rapone ho parlato di:
Qual è il vantaggio competitivo dei podcast
Come funziona la produzione di Tintoria
Come creare delle ADV virali
Il modello di business di Tintoria
Guarda tutte le Creator Masterclass.
Aiutami a migliorare Scrolling Infinito
Ho creato un breve sondaggio anonimo per capire come migliorare la newsletter. Se ti va rispondi a poche domande cliccando il tasto qui sotto, il tuo feedback è molto prezioso.
Il punto sul «momento iPhone» è importante, ma forse rischia di farci cercare la svolta nel posto sbagliato. L’iPhone non ha avuto successo perché gli utenti hanno dovuto ridisegnare i propri processi: ha incorporato in un oggetto quotidiano fotocamera, mappe, messaggi e web, con un costo di apprendimento molto basso. Nell’AI aziendale, invece, stiamo spesso chiedendo alle persone di aggiungere un’interfaccia conversazionale a processi che restano frammentati, pieni di eccezioni e senza dati affidabili.
Nell’esperienza con i sistemi agentici, il valore non emerge quando l’agente «fa tutto», ma quando gli si assegna un perimetro operativo stretto: raccogliere informazioni da fonti definite, preparare una prima istruttoria, aggiornare un CRM, controllare anomalie, proporre un’azione e lasciare a una persona l’autorizzazione nei punti che hanno conseguenze economiche o reputazionali. In questi casi non serve convincere l’organizzazione a reinventarsi da zero: si riduce un’attesa, un passaggio manuale o un costo di coordinamento misurabile.
Per questo il divario tra produttività e trasformazione rilevato da Gallup non è necessariamente un fallimento della tecnologia. È anche il segnale che molte aziende stanno ancora usando l’AI come assistente individuale, mentre la trasformazione richiede di progettare responsabilità, accessi ai dati, soglie di escalation e supervisione. Il prodotto mancante potrebbe non essere un nuovo chatbot universale, ma un modo affidabile di inserire capacità agentiche nei processi esistenti senza perdere controllo.
Su come organizzare questi confini operativi, la supervisione umana e la responsabilità degli output, abbiamo raccolto evidenze e casi negli Stati Generali dell’AI Agentica: https://datamoney.ch/api/report-agentica/vai?utm_source=substack&utm_medium=commento&utm_campaign=commento-monitor
Il punto sul «momento iPhone» è importante, ma forse rischia di farci cercare la svolta nel posto sbagliato. L’iPhone non ha avuto successo perché gli utenti hanno dovuto ridisegnare i propri processi: ha incorporato in un oggetto quotidiano fotocamera, mappe, messaggi e web, con un costo di apprendimento molto basso. Nell’AI aziendale, invece, stiamo spesso chiedendo alle persone di aggiungere un’interfaccia conversazionale a processi che restano frammentati, pieni di eccezioni e senza dati affidabili.
Nell’esperienza con i sistemi agentici, il valore non emerge quando l’agente «fa tutto», ma quando gli si assegna un perimetro operativo stretto: raccogliere informazioni da fonti definite, preparare una prima istruttoria, aggiornare un CRM, controllare anomalie, proporre un’azione e lasciare a una persona l’autorizzazione nei punti che hanno conseguenze economiche o reputazionali. In questi casi non serve convincere l’organizzazione a reinventarsi da zero: si riduce un’attesa, un passaggio manuale o un costo di coordinamento misurabile.
Per questo il divario tra produttività e trasformazione rilevato da Gallup non è necessariamente un fallimento della tecnologia. È anche il segnale che molte aziende stanno ancora usando l’AI come assistente individuale, mentre la trasformazione richiede di progettare responsabilità, accessi ai dati, soglie di escalation e supervisione. Il prodotto mancante potrebbe non essere un nuovo chatbot universale, ma un modo affidabile di inserire capacità agentiche nei processi esistenti senza perdere controllo.
Su come organizzare questi confini operativi, la supervisione umana e la responsabilità degli output, abbiamo raccolto evidenze e casi negli Stati Generali dell’AI Agentica: https://datamoney.ch/api/report-agentica/vai?utm_source=substack&utm_medium=commento&utm_campaign=commento-monitor