o L’Arte della Sopravvalutazione

Quando la Ferrari si spegne ai semafori: anatomia dei fallimenti clamorosi nel marketing dei modelli linguistici

Introduzione: Il Grande Malinteso

C’è qualcosa di profondamente italiano in quello che sta succedendo nel mondo dell’intelligenza artificiale. Non nel senso buono, però. È quella particolare forma di spocchia per cui si promette la luna e poi si consegna un frammento di meteorite arrugginito. Solo che stavolta non stiamo parlando del classico “sarà pronto tra sei mesi” dell’imprenditore di provincia, ma dei colossi tecnologici più capitalizzati al mondo.

Il caso GPT-5 di OpenAI, magistralmente sezionato nel video-confessione di Theo, è solo la punta dell’iceberg di un fenomeno più ampio: tutti stanno sopravvalutando i propri prodotti, ma ognuno con la propria variante di autogol.

Il Triangolo delle Delusioni

OpenAI: L’Illusionista con le Carte Truccate

OpenAI ha commesso l’errore più sottile ma devastante: nascondere il prodotto buono dietro un’interfaccia che serve quello mediocre. È come avere un cuoco stellato in cucina e un cameriere che porta i piatti sbagliati. Il vero GPT-5 — quello con reasoning “alto” e parametri ottimizzati — esiste ed è impressive. Ma il 90% degli utenti si ritrova con il fratello scemo filtrato dall’auto-router.

L’ironia: hanno il modello migliore ma l’esperienza peggiore. È tipo avere una Lamborghini con il limitatore di velocità settato a 50 km/h perché “la maggioranza non sa guidare”.

Anthropic: Il Lusso Che Non Si Giustifica

Claude Opus è il perfetto esempio di quando il marketing non sa spiegare perché dovresti pagare 4x di più. Nel mondo reale, Sonnet spesso straccia Opus sui task pratici. È più diretto, meno verboso, meno incline a perdersi in digressioni filosofiche quando gli chiedi di debuggare un for loop.

Opus è come quel ristorante di Milano dove paghi 200€ per un piatto che sa uguale a quello da 50€, ma con tre paroline in francese sul menu.

Google: I Re dei Parametri di Valutazione Fantasma

Google ha vinto la battaglia dei test di riferimento accademici ma sta perdendo quella dell’usabilità quotidiana. Gemini domina MMLU come un Federer del tennis, poi si presenta al campo da calcetto di quartiere e non sa nemmeno dove sta la porta.

Il terminale di Gemini confrontato a Claude Code è come confrontare una Panda del ’92 con una Tesla. Tecnicamente sono entrambe automobili, ma…

Lo Schema Sistemico: Marketing contro Risultati Concreti

Quello che stiamo vedendo non sono errori casuali, ma uno schema sistematico che attraversa l’intero settore:

1. La Promessa Massimalista

“Questo è il modello più potente mai creato”

2. Il Prezzo/Hype Conseguente

“Quindi ovviamente costa di più / genera più buzz”

3. La Realtà Frammentata

“Ah, ma per vedere la vera potenza devi usare questo endpoint specifico con questi parametri nascosti”

4. Il Backpedaling Disperato

“In realtà il problema è che non sapete usarlo bene”

Dove Stiamo Sbagliando Come Settore

Il vero problema è che stiamo valutando i modelli con metriche sbagliate. È come giudicare un pilota di Formula 1 su quanto è bravo a parcheggiare.

I test di riferimento accademici premiano capacità che nel mondo reale servono quanto una laurea in filosofia antica per riparare una lavatrice. MMLU ti dice se il modello sa rispondere a quiz scolastici, non se ti aiuta a correggere un problema di memoria in produzione.

Esempio concreto: Opus può scriverti un analizzatore JSON più elegante e teoricamente corretto di Sonnet, ma se devi ripetere 20 volte su un componente React, Sonnet ti fa risparmiare ore perché va dritto al punto.

La Trappola del Posizionamento Premium

Tutti e tre stanno cadendo nella trappola del Rolex: posizionare il prodotto di punta come “ovviamente migliore” senza spiegare per cosa. Ma un Rolex serve per dire l’ora o per far vedere che te lo puoi permettere?

La realtà è che diversi modelli eccellono in ambiti specifici:

• GPT-5 (quando funziona): ragionamento complesso, compiti multi-fase
• Claude Sonnet: uso pratico degli strumenti, iterazione rapida
• Gemini: finestre di contesto enormi, multimodalità

Ma nessuno lo comunica chiaramente, preferendo il marketing “un modello per dominarli tutti”.

Il Costo della Pubblicità Mal Gestita

Quello che mi preoccupa di più è come questi passi falsi stiano erodendo la fiducia proprio nel momento in cui i modelli stanno diventando davvero utili. La comunità di sviluppatori inizia a essere scettica per impostazione predefinita.

È come il bambino che grida “al lupo”: quando arriverà davvero la svolta rivoluzionaria, chi ci crederà ancora?

Alternative e Soluzioni

Per i Fornitori

1. Trasparenza sui compromessi: smettete di dire “migliore” e iniziate a dire “migliore per cosa”
2. Instradamento trasparente: se usate sistemi automatici di instradamento, almeno comunicatelo chiaramente
3. Parametri di valutazione realistici: testate su compiti reali, non su quiz accademici

Per gli Sviluppatori

1. Testate tutto: non fidatevi del marketing, valutate i modelli sui vostri compiti specifici
2. Interfacce di programmazione prima di tutto: spesso l’interfaccia di programmazione ha prestazioni migliori dell’interfaccia utente per consumatori
3. Misurate la coerenza: un modello mediocre ma affidabile vale più di uno geniale ma imprevedibile

Conclusione: Il Ritorno alla Terra

Forse è ora di smettere di cercare l’intelligenza artificiale generale e iniziare a costruire strumenti che funzionano bene per problemi specifici. Non serve la superintelligenza per migliorare un flusso di lavoro di correzione errori o automatizzare una procedura di distribuzione.

Il paradosso è che mentre tutti rincorrono il prossimo GPT-5 o Claude Opus, spesso la soluzione migliore è un Sonnet ben istruito o un GPT-4.1 con i parametri giusti.

Come diceva mio nonno: “Meglio un uovo oggi che una gallina domani”. E nel mondo dell’intelligenza artificiale, meglio un modello che funziona oggi che uno “rivoluzionario” che funzionerà domani. Forse.

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Riferimenti:

• I was wrong about GPT-5 – Theo (YouTube) – Video-confessione che spiega il divario tra anteprima e realtà
• Anthropic Models Overview – Documentazione ufficiale sui modelli Claude
• Introducing Gemini: Google’s most capable AI model yet – Lancio ufficiale di Gemini con enfasi sui test di riferimento
• GPT-5 launch: OpenAI’s new update bumpy, underwhelming for users (Axios) – Analisi dei problemi di distribuzione
• OpenAI’s GPT-5 rollout is not going smoothly (VentureBeat) – Documentazione dettagliata degli errori nel lancio
• r/OpenAI Community Feedback – Reazioni della comunità alle sopravvalutazioni recenti