AI Reality Check: Quando l'Hype Incontra la Realtà

Ecco la verità che nessuno vuole ammettere: ChatGPT, il chatbot che dovrebbe rivoluzionare tutto, non riesce nemmeno a dirvi che ore sono. Mentre OpenAI e i suoi competitor ci vendono l'idea di assistenti iper-competenti, la realtà è che questi sistemi falliscono sui compiti più basilari.

Quando chiedo a ChatGPT l'ora, ottengo risposte casuali: a volte dice di non poterlo fare, altre volte inventa orari completamente sbagliati. Il problema non è tecnico - è architetturale. I large language model sono costruiti per predire testo basandosi sui dati di training, non per accedere a informazioni in tempo reale. È come avere un bibliotecario geniale ma cieco al mondo esterno.

Lo stesso vale per gli assistenti shopping AI: raccomandano smartwatch di due anni fa come se fossero novità, ignorando completamente i modelli più recenti. Dimentichiamo l'hype e parliamo di fatti: se un'AI non sa distinguere tra un Garmin Vivoactive 5 e il più recente Vivoactive 6, come può pretendere di essere il vostro consulente personale?

La soluzione esiste - dare accesso a clock di sistema e ricerche web - ma comporta trade-off che le aziende preferiscono non spiegare. Ogni accesso in tempo reale consuma spazio nel "context window" dell'AI, riducendo la sua capacità di ragionamento. Ma il vero problema è che questi sistemi vengono venduti come pronti quando sono ancora profondamente limitati.

Quello che non vi stanno dicendo è che Michael Burry - l'uomo che ha previsto la crisi dei mutui subprime - sta scommettendo oltre un miliardo di dollari contro Nvidia e l'intero boom dell'AI. E questa volta, potrebbe avere gli strumenti per creare il crollo che sta predicendo.

Burry non si limita a fare short selling: sta attivamente convincendo i suoi 90.000 nuovi follower su Substack che Nvidia è il nuovo Cisco del 2000. Le sue accuse sono specifiche e taglienti: 112,5 miliardi di dollari in stock compensation che hanno dimezzato i guadagni degli azionisti, clienti AI che "cucinano i libri contabili" rallentando l'ammortamento delle GPU, e un sistema di finanziamento circolare dove i clienti sono "finanziati dai loro dealer".

Nvidia ha sentito il bisogno di rispondere con un memo di sette pagine agli analisti - segno che le critiche stanno facendo breccia. Ma il vero pericolo non è se Burry ha ragione sui dettagli, è se riesce a convincere abbastanza investitori. La storia ci insegna che critici credibili come Jim Chanos (Enron) e David Einhorn (Lehman Brothers) non hanno creato le frodi, ma hanno accelerato il crollo della fiducia.

Anche la Cina sta lanciando allarmi: Pechino avverte di una bolla nei robot umanoidi, con oltre 150 aziende che inseguono investimenti senza casi d'uso provati. Quando persino i governi che spingono sull'AI iniziano a parlare di bolle, forse è il momento di prestare attenzione.

Mentre Meta domina con i Ray-Ban, Alibaba ha appena lanciato in Cina gli occhiali smart Quark con una caratteristica che dovrebbe far riflettere Zuckerberg: batterie sostituibili per 24 ore di autonomia. È il tipo di innovazione pratica che spesso viene dall'Asia mentre Silicon Valley si concentra su funzionalità più appariscenti.

I Quark S1 e G1 (da $537 e $268) integrano l'AI model Qwen di Alibaba e offrono tutto quello che ci aspettiamo: traduzione istantanea, riconoscimento prezzi, trascrizione meeting. Ma la vera differenza è nel sistema dual-battery sostituibile - un approccio ingegneristico che risolve il principale limite degli smart glasses attuali.

Meta ha appena rilasciato i Ray-Ban Gen 2 con il doppio dell'autonomia (8 ore vs 4), ma rimane vincolata al design fashion di Luxottica. Gli occhiali cinesi potrebbero non avere il brand appeal, ma dimostrano che l'innovazione hardware sta accelerando. Quando arriveranno sui mercati internazionali nel 2026, potrebbero costringere Meta a ripensare le sue priorità.

Intanto i Ray-Ban originali sono al prezzo più basso di sempre ($238) per il Black Friday. Il timing non è casuale: Meta sta probabilmente svuotando le scorte prima che la concorrenza asiatica arrivi in Occidente con soluzioni più pratiche e prezzi aggressivi.

Dietro le quinte di Microsoft, l'AI sta già scrivendo fino al 30% del codice di alcuni progetti. Non è marketing: è la realtà quotidiana di oltre 100.000 repository di codice, dai progetti nuovi ai sistemi legacy di 20 anni fa che ancora girano.

Amanda Silver, CVP del team CoreAI, mi ha spiegato come funziona: gli agenti AI di GitHub Copilot creano ambienti di sviluppo autonomi, lavorano in background e producono pull request complete. I risultati sono impressionanti: 30 minuti risparmiati sui task semplici, mezza giornata su quelli medi, due settimane su quelli complessi. Il team Xbox ha ridotto dell'88% lo sforzo manuale per migrare da .NET 6 a .NET 8.

Ma non tutto è rose e fiori. Fonti interne mi dicono che alcuni dirigenti non sono soddisfatti del tasso di adozione dell'AI tra gli sviluppatori. C'è una spinta dall'alto per usare "AI first" su tutto, ma l'adozione non è sempre organica. Un ingegnere mi ha scherzato: "ES Chat mi fa risparmiare tempo perché non lo uso".

Il vero problema è più profondo: gli agenti AI stanno prendendo il posto dei compiti che tradizionalmente venivano assegnati ai junior developer. Gli ingegneri senior si ritrovano a fare da babysitter all'output dell'AI invece di mentorare giovani talenti. È efficienza a breve termine che potrebbe creare problemi strutturali a lungo termine.

Nessuno vuole dirlo, ma i sistemi d'arma autonomi di Anduril - la startup da 30,5 miliardi di dollari di Palmer Luckey - stanno fallendo sia nei test che in combattimento reale. Il Wall Street Journal ha documentato una serie di incidenti che dovrebbero far riflettere su quanto siamo davvero pronti per la guerra autonoma.

I numeri sono imbarazzanti: oltre una dozzina di drone boat falliti durante un esercizio della Navy in California, con marinai che hanno segnalato violazioni di sicurezza e rischio di perdite umane. Il jet fighter autonomo Fury ha subito danni al motore durante un test estivo. Il sistema anti-drone Anvil ha causato un incendio di 22 acri in Oregon.

Ma il vero test è stato l'Ucraina. I droni loitering Altius si sono schiantati e hanno mancato i bersagli così spesso che le forze speciali ucraine hanno smesso di usarli nel 2024. Quando soldati che combattono per la sopravvivenza rifiutano le tue armi, il problema non è di "sviluppo tipico".

Anduril sostiene che questi sono problemi normali nello sviluppo di armi, ma la realtà è che stiamo vendendo sistemi autonomi letali prima che siano davvero pronti. Con miliardi di dollari in contratti militari e la pressione per competere con la Cina, il rischio è che la corsa all'autonomia militare stia superando la prudenza ingegneristica.