L'hype dell'IA è finito. Meglio così.

L'era delle promesse gonfiate è finita. Ora si fa sul serio: dall'hype al valore reale, ecco perché la fine della bolla è una buona notizia.

Allora, ve lo dico subito: l’hype dell’intelligenza artificiale? È finito. E sapete che vi dico? Meno male!

Cioè, pensateci un attimo… Quante presentazioni abbiamo visto negli ultimi due anni dove ogni progettino veniva spacciato come “rivoluzionario”? Quante startup che promettevano di cambiare il mondo con un chatbot glorificato? Ecco, quella fase lì è finita. E onestamente, era ora.

Dall’entusiasmo cieco ai fatti concreti

Domani, 29 gennaio, all’Università di Foggia si tiene un workshop con un titolo che la dice lunga: “IA, hype o realtà?”. Il fatto stesso che un’università si ponga questa domanda… beh, è un segnale importante. Vuol dire che anche nel mondo accademico hanno capito che bisogna fare chiarezza.

E i dati? I dati confermano tutto. Secondo il BCG AI Radar 2026, gli investimenti in IA stanno raddoppiando, ma attenzione: questa volta i CEO non delegano più. Si prendono la responsabilità diretta. Insomma, non è più robetta da lasciare al team IT… è strategia aziendale vera e propria.

Capgemini poi parla chiaro: il 2026 segna il passaggio dall’era della sperimentazione a quella della maturità. L’IA sta diventando, e queste sono parole loro, “la spina dorsale dell’architettura aziendale”. Mica pizza e fichi!

Il cambio di mentalità: da “proof-of-concept” a “proof-of-impact”

Ecco, questa cosa qui la trovo bellissima. Prima tutti a fare i POC, i progettini pilota, le demo carine da mostrare agli investitori… Ma il valore reale dov’era? Spesso, da nessuna parte.

Ora invece si ragiona diversamente. Le aziende vogliono vedere l’impatto. Non ti chiedono più “funziona?”, ti chiedono “quanto ci fa risparmiare?” o “quanto fatturato genera?”. È un cambiamento radicale, eh!

In Italia, l’adozione dell’IA è raddoppiata in un solo anno. Ma non parliamo di esperimenti: parliamo di implementazioni serie. Tipo la Credem, la banca emiliana, che ha investito in oltre 30.000 ore di formazione sull’IA per i propri dipendenti. Trentamila! Non è un corsettino di aggiornamento… è un piano strategico serio.

“Il limite non è la potenza di calcolo, sono i dati”

Questa frase del Professor Frontoni mi ha colpito. Praticamente riassume tutto il problema che l’hype nascondeva: si parlava di modelli sempre più grandi, sempre più potenti, ma… i dati? La qualità dei dati? Chi ci pensava?

Le aziende “noiose”, quelle che invece di rincorrere l’ultimo modello alla moda hanno investito nel pulire i propri dati, nel creare infrastrutture solide, nel formare le persone… ecco, quelle stanno vincendo. Mentre chi si è fatto abbagliare dai fuochi d’artificio adesso arranca.

F5, l’azienda di networking, definisce il 2026 come “l’anno della resa dei conti per l’IA”. E sottolinea un punto tecnico ma fondamentale: la robustezza del layer API sarà critica. Cioè, non basta avere un modellone figo se poi l’infrastruttura che lo supporta fa acqua da tutte le parti…

Perché la fine dell’hype è una bella notizia

Mah, senti… diciamo le cose come stanno. L’hype gonfiato serviva a chi? Ai venditori di fumo. A chi voleva raccogliere round di finanziamento con slide piene di buzzword. A chi preferiva parlare di “trasformazione digitale” piuttosto che rimboccarsi le maniche.

Ma per chi vuole davvero usare l’IA? Per le aziende normali, per i professionisti, per chi ha problemi reali da risolvere? L’hype era un ostacolo. Creava aspettative irrealistiche, portava a delusioni, faceva perdere tempo e soldi in soluzioni inadatte.

Ora che la bolla si sta sgonfiando, possiamo finalmente ragionare con calma. Capire cosa funziona e cosa no. Investire dove ha senso. Formare le persone come si deve.

E noi? Come ci prepariamo

Se lavorate in azienda, ecco un consiglio pratico: non inseguite l’ultima novità. Concentratevi sui fondamentali:

  • Qualità dei dati: prima di qualsiasi implementazione IA
  • Formazione seria: non il webinarino di un’oretta, ma percorsi strutturati
  • Infrastruttura robusta: le API devono reggere, i sistemi devono scalare
  • Casi d’uso concreti: partite dai problemi reali, non dalla tecnologia

L’IA più efficace del 2026 non sarà quella più appariscente. Sarà quella che risolve problemi veri, in modo affidabile, giorno dopo giorno. Insomma… sarà quella noiosa che funziona.

Conclusione

L’hype è finito. L’era delle slide mirabolanti e delle promesse vaghe sta cedendo il passo a quella dei risultati misurabili. Ed è una transizione necessaria, persino salutare.

Chi aveva puntato sui fondamentali ora si trova in vantaggio. Chi aveva seguito la moda… beh, dovrà recuperare terreno.

E voi, come state vivendo questo cambiamento? Avete visto differenze concrete nel vostro settore? Raccontateci la vostra esperienza nei commenti!


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