Tech Power Play: Quando l'AI diventa campo di battaglia

L'Independent Publishers Alliance ha appena sferrato un colpo diretto a Google, presentando una denuncia antitrust alla Commissione Europea per gli AI Overviews. E questa volta, non si tratta di privacy o monopolio tradizionale - è una guerra per il controllo dell'informazione nell'era dell'AI.

Ecco la verità che Google non vuole ammettere: gli AI Overviews stanno cannibalizzando il traffico dei publisher senza il loro consenso. L'accusa è chiara come il sole - Google usa i contenuti web per i suoi riassunti AI causando "danni significativi ai publisher" in termini di traffico, lettori e ricavi. E il bello? I publisher non possono fare opt-out senza sparire completamente dai risultati di ricerca.

Google risponde con la solita retorica corporate: "le nuove esperienze AI creano opportunità per i contenuti". Ma dietro le quinte, i dati raccontano una storia diversa - cali di traffico drastici per i publisher di news da quando gli AI Overviews si sono espansi oltre ogni previsione.

Il vero problema qui non è tecnologico, è di potere. Google ha creato un sistema dove o accetti che la tua proprietà intellettuale venga usata per addestrare i loro sistemi AI, oppure diventi invisibile online. Non è innovazione, è estorsione digitale.

Miliardi spesi in infrastrutture dati, e ancora non riusciamo a rispondere a una domanda semplice senza ottenere tre dashboard contraddittorie. Benvenuti nel paradosso dell'era data-driven: abbiamo tutti i dati del mondo, ma zero allineamento su cosa significhino.

Il problema non è tecnico, è di product thinking. Per anni, i team dati hanno operato come consulenti interni reattivi - il classico modello "data-as-a-service" che funzionava quando le richieste erano piccole. Ma ora che ogni decisione executive passa attraverso un layer di dati, questo approccio è collassato sotto il proprio peso.

Prendete Airbnb: prima del loro metrics platform, product, finance e ops avevano versioni diverse delle stesse metriche base. Nelle review di leadership si discuteva su quale numero fosse "corretto" invece di decidere che azione prendere. Questo non è un failure tecnologico - è un failure di prodotto.

Ecco perché emerge il Data Product Manager: non per spingere più dashboard, ma per assicurarsi che le persone giuste abbiano l'insight giusto al momento giusto per prendere una decisione. Nell'era AI, dove l'80% dello sforzo va ancora alla preparazione dei dati, questo ruolo diventerà essenziale. Perché l'AI non sistema i dati cattivi - li amplifica.