Secondo quanto osservato da Esther Paniagua su El Español, l’industria dell’intelligenza artificiale sta attraversando un momento di profonda riflessione dopo le deludenti performance di GPT-5 e il fallimento delle promesse di trasformazione radicale. Il CEO di OpenAI Sam Altman ha dovuto ammettere pubblicamente gli errori di gestione, mentre uno studio del MIT rivela che il 95% delle organizzazioni non ottiene ritorni di investimento dalle iniziative di IA generativa.
La narrativa dell’AGI (Artificial General Intelligence) si sta quindi sgonfiando di fronte alla realtà tecnica. I modelli linguistici non riescono a generalizzare né a costruire rappresentazioni del mondo, limitandosi alla correlazione statistica piuttosto che alla comprensione. Anche con maggiori dati e potenza computazionale, modelli come Grok 4 e Llama 4 di Meta hanno mostrato miglioramenti marginali, confermando rendimenti decrescenti negli investimenti. Intanto, aziende come Duolingo e Klarna hanno fatto retromarcia sui loro annunci di sostituzione massiva dei dipendenti..
Lo scenario richiama le precedenti fasi di declino che il machine learning ha avuto negli anni ’70 e ’80. Tuttavia, questo momento di disillusione potrebbe rappresentare un’opportunità di maturazione del settore piuttosto che un nuovo inverno dell’IA. La teoria di Carlota Pérez sulle rivoluzioni tecnologiche e l’Hype Cycle di Gartner suggeriscono che stiamo entrando in una fase di consolidamento, in cui sopravvivranno solo le applicazioni che creano valore reale all’interno di settori specifici, come automazione dei processi, gestione documentale e logistica.
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