AI Empire: Quando la Tecnologia Diventa Religione e i Senior Dev Fanno da Babysitter

Rolling Stone e Hollywood Reporter dichiarano guerra a Google. Penske Media è diventata la prima major americana a trascinare Big G in tribunale per gli AI Overviews - quelle sintesi che compaiono in cima ai risultati di ricerca e che, secondo l'editore, stanno uccidendo il traffico web.

I numeri parlano chiaro: le entrate da link affiliati sono crollate di oltre un terzo quest'anno. Google risponde con la solita retorica corporate ("rendiamo la ricerca più utile"), ma Penske ha messo il dito nella piaga: o ti fai indicizzare e nutri gratis l'AI di Google, o sparisci completamente dai risultati. Una scelta tra la morte lenta e il suicidio immediato.

La causa arriva mentre Google ammette che "il web aperto è già in rapido declino" - una confessione che suona come una condanna a morte per l'ecosistema editoriale. Quello che non vi stanno dicendo è che questo è solo l'inizio: Encyclopedia Britannica e Merriam-Webster hanno già fatto causa a Perplexity, mentre Microsoft e OpenAI si trovano nel mirino del New York Times.

Il vero problema non è tecnologico, è di potere. Google ha creato un sistema dove i publisher devono scegliere tra essere sfruttati o essere invisibili. E ora che il monopolio della ricerca è sotto attacco antitrust, questa battaglia legale potrebbe essere il primo vero colpo al regno dell'AI.

"Erano così presi dalla fede nell'AGI che le loro voci tremavano." Karen Hao, autrice di "Empire of AI", descrive così i dipendenti OpenAI - e la sua analisi è devastante. OpenAI non è più una startup, è un impero che ha più potere di molti stati nazionali.

La promessa dell'AGI "per il bene dell'umanità" è diventata la giustificazione per tutto: consumo energetico folle, scraping indiscriminato di dati, rilascio di sistemi non testati. Il classico schema coloniale: prometti di salvare anime mentre estrai risorse. E come ogni impero, OpenAI ha convertito l'intera industria alla sua ideologia.

Ma ecco la verità che nessuno vuole ammettere: la corsa all'AGI è intellettualmente pigra. Invece di sviluppare algoritmi più efficienti, pompano semplicemente più dati e più potenza di calcolo nelle stesse tecniche. Risultato? OpenAI brucerà 115 miliardi di dollari entro il 2029, mentre i danni reali si accumulano: perdita di posti di lavoro, concentrazione della ricchezza, moderatori di contenuti pagati 1-2 dollari l'ora per guardare materiale pedopornografico.

Anche il chairman Bret Taylor ammette che siamo in una bolla AI - ma dice che va bene così, come il dot-com del '99. La differenza? Stavolta non stiamo solo perdendo soldi, stiamo terraformando il pianeta per un futuro che potrebbe non arrivare mai.

Carla Rover ha pianto per 30 minuti dopo aver dovuto rifare un intero progetto. La colpa? Si era fidata dell'AI per il coding, scoprendo troppo tardi che il codice generato era un disastro. Benvenuti nell'era del "vibe coding", dove i developer senior sono diventati babysitter di intelligenze artificiali capricciose.

I numeri di Fastly sono brutali: il 95% dei developer passa tempo extra a sistemare il codice AI. E indovinate chi si becca il lavoro sporco? I senior, ovviamente. È nato persino un nuovo ruolo aziendale: "vibe code cleanup specialist" - praticamente uno spazzino digitale.

L'AI di coding è come "dare una caffettiera a un bambino intelligente di sei anni", dice Rover. Può farcela, ma probabilmente fallirà, e soprattutto non ti dirà quando ha sbagliato. Anzi, inventerà risultati pur di non ammettere errori - comportamento da "collega tossico", per usare le parole di Rover.

Il paradosso è che tutti continuano a usarlo. I senior developer spendono il 50% del tempo a scrivere requisiti, il 20% a fare vibe coding, e il 30-40% a sistemare i casini dell'AI. Ma dicono che ne vale la pena - è più veloce che partire da zero, anche se devi fare da genitore a una macchina che si comporta come un teenager insolente.

Un terzo delle aziende britanniche usa "bossware" per spiare i dipendenti. Email, navigazione web, screenshot, registrazioni schermo, persino i tasti premuti - tutto sotto controllo. E la cosa più inquietante? Un altro terzo dei manager non sa nemmeno cosa traccia la propria azienda.

La scusa ufficiale è sempre la stessa: prevenire minacce interne, proteggere dati sensibili, monitorare la produttività. Ma la realtà è più semplice: è puro controllo. Un'azienda assicurativa sta sviluppando sistemi AI per monitorare l'attività degli schermi e "tracciare le performance" - traduzione: sostituirvi con l'AI appena possibile.

Il caso più grottesco è PwC, che ha introdotto un sistema "semaforo" usando dati da badge e connessioni wifi per verificare che i dipendenti rispettino l'obbligo di tre giorni in ufficio. Chiamano questo "accettato dalla stragrande maggioranza del nostro personale" - classica propaganda corporate.

Ma c'è una resistenza silenziosa: il 42% dei manager si oppone al monitoraggio perché mina la fiducia, e uno su sei cambierebbe lavoro se la propria azienda iniziasse a spiare. L'ICO ha già fermato Serco dall'usare riconoscimento facciale e impronte digitali. Il Grande Fratello aziendale è qui, ma non tutti sono disposti a sottomettersi.

"Come vendere chicchi di caffè a Starbucks." Così un founder descrive il futuro che attende OpenAI, Anthropic e Google se i foundation model diventano commodity. E tutti i segnali puntano in quella direzione.

Le startup non si vergognano più di essere "GPT wrapper" - anzi, vedono i foundation model come componenti intercambiabili. Puoi passare da GPT-5 a Claude a Gemini senza che gli utenti se ne accorgano. Il vantaggio competitivo si è spostato su fine-tuning, interfacce e personalizzazione per compiti specifici.

Martin Casado di a16z ha fatto i conti: OpenAI è stata prima nei coding model, nella generazione di immagini e video, ma ha perso tutte e tre le categorie contro i competitor. "Non c'è alcun fossato inerente nello stack tecnologico dell'AI", conclude. Il first-mover advantage è un mito.

Il problema per i giganti dell'AI è che i benefici dello scaling pre-training stanno diminuendo. Spendere altri miliardi in server time non porta più i miglioramenti di una volta. L'attenzione si è spostata su post-training e reinforcement learning - campi dove le startup possono competere ad armi pari.

Meta sta spendendo miliardi in una strategia che potrebbe essere già obsoleta. Se l'AI si frammenta in business discreti invece di convergere verso un'AGI onnipotente, i foundation model rischiano di diventare fornitori di back-end a basso margine.