Quando è diventata popolare l'intelligenza artificiale? Una cronologia completa

L'intelligenza artificiale è entrata a far parte del lessico comune nel giro di sole otto settimane: da agosto a novembre 2022, quando l'arte generata dall'IA ha iniziato a vincere concorsi e ChatGPT è stato lanciato al pubblico.

Ma quel momento non è nato dal nulla. Era il risultato di quasi 70 anni di ricerca, due decenni di insuccessi e una manciata di scoperte rivoluzionarie che finalmente si sono concretizzate tutte insieme.

Ma cos’è davvero l’intelligenza artificiale e perché ci sono voluti settant’anni per passare da un seminario a Dartmouth a qualcosa che tua nonna usa per scrivere e-mail? È proprio questo che viene spiegato in questo articolo.

ChatGPT è diventata l'app di consumo con la crescita più rapida della storia, raggiungendo i 100 milioni di utenti in due mesi. Nessun altro prodotto, né Instagram né TikTok, si è avvicinato a quella velocità. E una volta sfondato, la notizia ha fatto il giro del mondo: redazioni, aule scolastiche, TikTok, sale riunioni, tutti parlavano della stessa cosa contemporaneamente.

In questo articolo, esploreremo i primi decenni in cui l’IA è rimasta nell’ombra, il periodo di otto settimane che ha cambiato tutto, i cinque cambiamenti tecnici che hanno reso gli anni ’20 del 2000 diversi da ogni decennio precedente, perché l’IA ha preso piede in alcuni paesi più rapidamente che in altri, le reazioni negative che ne sono seguite e qual è la situazione attuale nel 2026.

Entriamo nel merito.

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Punti di forza

• La svolta nell’ambito dell’intelligenza artificiale si è verificata in un arco di tempo ben preciso: da agosto 2022 (arte generata dall’IA) a novembre 2022 (ChatGPT), non in modo graduale nel corso degli anni. ChatGPT ha raggiunto i 100 milioni di utenti in due mesi, un record che nessuna app di consumo aveva mai eguagliato prima.

• Gli anni '20 del 2000 hanno avuto successo laddove gli anni '70 e gli anni '90 hanno fallito, perché cinque fattori si sono verificati contemporaneamente: l'architettura transformer, la potenza delle GPU a basso costo, l'esplosione dei dati di addestramento, l'adozione del digitale accelerata dalla pandemia e investimenti per centinaia di miliardi.

• Il rilevamento dei testi generati dall’IA è diventato un settore a sé stante nel giro di pochi mesi dal lancio di ChatGPT. GPTZero è stato lanciato nel gennaio 2023, Turnitin ha aggiunto il rilevamento dei testi generati dall’IA nell’aprile 2023 e OpenAI ha silenziosamente ritirato il proprio classificatore entro luglio 2023, dopo che questo era riuscito a individuare appena un quarto dei testi scritti dall’IA.

• L'adozione non è uniforme in tutto il mondo. Gli Stati Uniti e la Cina sono in testa per quanto riguarda gli investimenti e l'implementazione da parte delle imprese, ma economie più piccole come gli Emirati Arabi Uniti, Singapore e la Danimarca registrano in realtà tassi più elevati di utilizzo degli strumenti di IA da parte della gente comune.

• Nel 2026, ChatGPT da solo aveva superato il miliardo di utenti attivi settimanali, e il dibattito sull’intelligenza artificiale è passato dal chiedersi “ma è vero?” al chiedersi “possiamo fidarci di ciò che produce?”, ed è proprio per questo che gli strumenti di rilevamento e umanizzazione sono ormai importanti tanto quanto gli strumenti di generazione stessi.

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Gli albori dell'intelligenza artificiale

La storia dell'intelligenza artificiale risale al 1956, in un piccolo laboratorio del Dartmouth College.

Fu allora che John McCarthy riunì un piccolo gruppo di ricercatori e lanciò un’idea audace: e se fossimo riusciti a descrivere ogni aspetto dell’intelligenza umana con tale precisione da renderlo comprensibile a una macchina? Diede un nome a quell’idea, “intelligenza artificiale”, ma il mondo non era davvero pronto per essa. Era un’idea di gran lunga in anticipo sui tempi.

Un anno dopo, nel 1957, Herbert Simon predisse con sicurezza che entro vent’anni le macchine sarebbero state in grado di svolgere qualsiasi lavoro che potesse fare una persona. Si è sbagliato di qualche decennio e, a dire il vero, non ci siamo ancora del tutto arrivati.

Prima che l'intelligenza artificiale diventasse di uso comune nel 2023, ha attraversato sei fasi distinte.

Periodo 1: La scintilla (1956-1966)

Questi primi anni hanno portato a risultati davvero straordinari.

Il “Logic Theorist” (1956) risolveva problemi matematici e arrivò persino a elaborare una dimostrazione più chiara di quella che i matematici avevano già pubblicato. Il programma di dama di Arthur Samuel imparava giocando contro se stesso e, quando fu presentato in TV nel 1956, le azioni della IBM salirono di 15 punti. Ecco quanto tutto ciò apparisse nuovo e magico all’epoca.

Poi, nel 1966, arrivò ELIZA, un chatbot di base progettato per imitare un terapeuta. La cosa strana è che le persone credevano che la macchina li capisse davvero. Persino la segretaria dello stesso creatore si affezionò a lei.

Ma l'entusiasmo non durò a lungo.

Periodo 2: Il primo inverno dell'IA (1974-1980)

I governi si aspettavano miracoli e invece hanno ricevuto prototipi e grandi promesse. Il Regno Unito ha pubblicato il severissimo Rapporto Lighthill, che concludeva che l’intelligenza artificiale non avesse prodotto nulla che valesse la pena finanziare. Quasi 90% dei fondi sono andati persi.

Negli Stati Uniti, il rapporto ALPAC ha rilevato che la traduzione automatica era lenta, imprecisa e più costosa rispetto all’impiego di traduttori umani, nonostante fossero già stati spesi $20 milioni per questo progetto. Anche lì i finanziamenti sono venuti a mancare. Per un certo periodo, sembrava che l’intelligenza artificiale fosse semplicemente morta.

Periodo 3: Il primo momento di fama dell’IA (1997)

Poi arrivò il 1997. Il supercomputer Deep Blue di IBM sconfisse il campione mondiale di scacchi Garry Kasparov e, per la prima volta, l’intelligenza artificiale entrò nell’immaginario collettivo. Deep Blue analizzava 200 milioni di mosse al secondo, vinse l’incontro e fece salire le azioni di IBM.

Anche dopo quella vittoria, l’intelligenza artificiale non era ancora entrata a far parte della vita quotidiana. Era costosa, di natura accademica e per lo più confinata nei laboratori di ricerca. Gli scienziati, infatti, evitavano di usare il termine “IA” perché era ormai associato al fallimento.

Periodo 4: La fase invisibile (anni 2000-2010)

Questo è stato il decennio in cui l’intelligenza artificiale si è insinuata nella vita quotidiana senza che nessuno se ne accorgesse. I correttori ortografici, l’algoritmo di ranking di Google, i suggerimenti di Netflix, i filtri antispam e i sistemi di rilevamento delle frodi erano tutti basati sull’intelligenza artificiale, ma le aziende evitavano del tutto di usare questo termine. Quando Siri è stato lanciato nel 2011, Apple ha parlato delle sue funzionalità, non dell“”intelligenza artificiale” che le rendeva possibili.

Nel 2012, il deep learning ha compiuto un enorme balzo in avanti grazie a ImageNet, ma al di fuori degli ambienti tecnologici quasi nessuno se ne è accorto. L’intelligenza artificiale stava migliorando in sordina, senza fare troppo rumore a livello culturale.

Periodo 5: La lenta preparazione prima dell'esplosione (2021-2022)

La maggior parte delle persone pensa che l’intelligenza artificiale sia diventata popolare dall’oggi al domani con ChatGPT nel 2023, ma in realtà il processo era iniziato in sordina già un anno prima.

Nel giugno 2021, GitHub Copilot ha portato l’IA nella programmazione quotidiana. Nel corso del 2021 e del 2022, l’API di GPT-3 ha permesso agli sviluppatori di integrare modelli linguistici nei propri strumenti. Nel gennaio 2022, DALL-E 2 ha dato il via alla prima ondata virale di arte generata dall’IA. Midjourney ha seguito l’esempio nel luglio 2022 e gli artisti l’hanno apprezzato moltissimo. Poi, nell’agosto 2022, Stable Diffusion è diventato open source e, improvvisamente, chiunque avesse un portatile ha avuto a portata di mano la generazione di immagini.

Poi tutto è cambiato.

Periodo 6: Il momento dello shock culturale (agosto 2022)

Jason Allen ha presentato un'opera realizzata con Midjourney al concorso artistico della Fiera dello Stato del Colorado e ha vinto il primo premio. Twitter è impazzito. I canali di informazione hanno ripreso la notizia. Improvvisamente l'intelligenza artificiale non era più solo una questione tecnologica, ma era diventata un fenomeno culturale. Si tratta davvero di arte? Cosa si intende per creatività? Le macchine sono ormai in competizione con gli esseri umani?

L'intelligenza artificiale era già entrata ufficialmente nel dibattito pubblico, tre mesi prima ancora che ChatGPT esistesse.

Una cronologia visiva

Settant'anni, sei periodi distinti e un intervallo di otto settimane che ha cambiato tutto: è davvero tanto da tenere a mente solo leggendo il testo. Il grafico sottostante illustra l’intero arco temporale, dal workshop di Dartmouth del 1956 fino al superamento del miliardo di utenti settimanali da parte di ChatGPT nel 2026, insieme alla curva di adozione che mostra quanto la crescita dell’IA sia stata più rapida rispetto a quella di qualsiasi tecnologia di consumo precedente.

[Da inserire qui: grafico cronologico a larghezza intera e grafico della curva di adozione]

Perché l'intelligenza artificiale ha fallito in passato (e perché questa volta ha funzionato)

L'intelligenza artificiale non ha fallito negli anni '70 e '90 perché le idee fossero sbagliate. Ha fallito perché l'infrastruttura a supporto di quelle idee non era ancora pronta, ed è proprio questo divario a rendere gli anni '20 diversi.

Durante il primo “inverno dell’IA”, i ricercatori disponevano di teorie plausibili, ma non avevano neanche lontanamente la potenza di calcolo necessaria per testarle su larga scala. Un singolo ciclo di addestramento che oggi richiede poche ore avrebbe richiesto anni con l’hardware degli anni ’70, ammesso che fosse stato possibile eseguirlo.

Il Rapporto Lighthill non aveva torto nell’affermare che l’intelligenza artificiale non avesse prodotto risultati. Semplicemente, non teneva conto del fatto che gli strumenti necessari per ottenere quei risultati non fossero ancora stati inventati.

La seconda fase di stallo, dopo quella di Deep Blue tra la fine degli anni ’90 e l’inizio degli anni 2000, presentava un problema diverso: i dati. L’apprendimento automatico ha bisogno di enormi volumi di esempi tratti dal mondo reale per raggiungere un buon livello di competenza in qualsiasi campo, e Internet semplicemente non ne aveva ancora prodotti abbastanza.

Deep Blue è riuscito a vincere a scacchi perché questo gioco ha regole fisse e una scacchiera finita. Il linguaggio, le immagini e il ragionamento quotidiano non funzionano in questo modo. Nel 1997 non esisteva alcun set di dati che si avvicinasse minimamente ai 300 miliardi di parole su cui ChatGPT si sarebbe poi addestrato.

Ciò che è cambiato negli anni '20 non è stata una singola svolta, bensì il fatto che tutti i tasselli mancanti si sono messi al loro posto proprio in quel decennio. La potenza di calcolo è diventata abbastanza economica da essere alla portata anche di piccoli team. Internet aveva accumulato una quantità sufficiente di testi, immagini e codice per poter effettivamente insegnare qualcosa a un modello.

L'architettura Transformer ha risolto il problema della velocità che aveva limitato ogni rete neurale precedente. E questa volta, quando i modelli funzionavano, le persone comuni potevano accedervi direttamente, invece di dover leggere i risultati in un articolo di ricerca.

Quest’ultimo aspetto potrebbe essere la differenza più sottovalutata di tutte. La vittoria di Deep Blue ha fatto notizia. Il lancio di ChatGPT, invece, ha permesso a milioni di persone di provarlo di persona, quella stessa sera, gratuitamente.

I precedenti “inverni dell’IA” si sono verificati perché la tecnologia non era in grado di mantenere le promesse fatte. Questa volta, invece, la tecnologia si è presentata e ha consegnato le chiavi a tutti contemporaneamente.

Quando l'intelligenza artificiale ha iniziato a guadagnare popolarità

30 novembre 2022, ore 12:00 PST: lancio di ChatGPT.

Nel giro di 5 giorni ha raggiunto 1 milione di utenti. Nel giro di 2 mesi ne ha raggiunti 100 milioni, diventando così l’app di consumo con la crescita più rapida della storia fino a quel momento, circa 50 volte più veloce di Instagram e più di 4 volte più veloce di TikTok. Niente male per un chatbot che sembra una semplice casella di testo.

E qui viene il bello: OpenAI non ha speso nemmeno un dollaro in marketing. È stata la gente stessa a diffonderlo. L’interfaccia era talmente semplice che bastava saper digitare per poter utilizzare un’intelligenza artificiale di livello mondiale, ed era gratuita.

Poi è arrivato gennaio 2023. Le scuole hanno riaperto e i distretti scolastici, da Seattle a Parigi, hanno bloccato ChatGPT da un giorno all’altro. Gli insegnanti hanno iniziato a trovare saggi scritti in modo impeccabile, ma caratterizzati da una “brillantezza robotica” sospetta.

Turnitin ha poi rivelato cifre sbalorditive: su oltre 200 milioni di elaborati degli studenti analizzati, 22 milioni presentavano segni di essere stati redatti dall’intelligenza artificiale almeno per il 20%, mentre 6 milioni sembravano generati dall’intelligenza artificiale per l’80% o più.

La copertura mediatica dedicata all'IA generativa è aumentata di oltre l'800% rispetto al 2022. L'IA era l'argomento del momento, punto e basta.

È così che, quasi dall’oggi al domani, l’intelligenza artificiale è passata dall’essere un argomento di ricerca di nicchia a diventare una forza culturale, un elemento di rottura nelle aule scolastiche, una rivoluzione nel mondo degli affari e l’inizio di una nuova era tecnologica.

Il boom dell’intelligenza artificiale: gli anni ’20 e oltre

L'intelligenza artificiale esisteva già da decenni, ma quasi nessuno usava il termine “IA” fino all'arrivo degli anni '20 del 2000. Allora, perché proprio questo decennio ha segnato una svolta?

Si sono verificati contemporaneamente cinque progressi rivoluzionari che non si erano mai verificati insieme in nessuna epoca precedente.

1. La rivoluzione dei trasformatori ha cambiato tutto

Nel 2017, Google ha pubblicato l'articolo “Attention Is All You Need”, che è poi diventato uno degli articoli scientifici più citati del secolo, con oltre 173.000 citazioni fino ad oggi.

L'idea alla base era rivoluzionaria: le reti neurali precedenti leggevano il testo come farebbe una persona che legge lentamente, una parola alla volta. I Transformer hanno ribaltato questo approccio. Leggono intere sequenze in una sola volta e utilizzano il meccanismo di “attenzione” per individuare quali parti del testo siano più rilevanti.

Grazie a questa elaborazione parallela, l'addestramento è avvenuto in tempi notevolmente più rapidi. Il primissimo modello Transformer è stato addestrato in sole 12 ore, cosa che sarebbe stata impossibile con il vecchio approccio.

Questa singola svolta ha aperto la strada a tutto ciò che è seguito. BERT è arrivato nel 2018 e ha reso i motori di ricerca notevolmente più intelligenti. GPT-2 ha fatto il suo ingresso nel 2019 e ha sorpreso tutti per la fluidità con cui generava i testi. GPT-3 ha raggiunto i 175 miliardi di parametri nel 2020.

E ChatGPT, nel 2022, ha finalmente messo tutto questo direttamente nelle mani delle persone. Prima dei transformer, i modelli di IA si scontravano con forti limiti di scalabilità. Con i transformer, quei limiti sono scomparsi.

2. Finalmente l'hardware ha recuperato terreno

L'intelligenza artificiale richiede enormi quantità di potenza di calcolo, memorie veloci e hardware che non si surriscaldi durante l'addestramento. Fortunatamente, gli anni '20 si sono rivelati un periodo d'oro per l'hardware.

Le GPU si sono evolute ben oltre il mondo dei videogiochi. L’architettura Ampere di NVIDIA, lanciata nel 2020, ha garantito enormi miglioramenti in termini di prestazioni. Google ha fatto un ulteriore passo avanti con le sue TPU dedicate all’intelligenza artificiale, e i suoi ultimi chip Trillium funzionano 4,7 volte più velocemente consumando 30 volte meno energia rispetto alle prime versioni.

Nel 2024, la crescita di NVIDIA era così vertiginosa che l'azienda è diventata la prima nella storia a raggiungere un valore di mercato pari a $4 trilioni.

Nel frattempo, il costo dell’elaborazione dati è diminuito rapidamente. Le sessioni di addestramento che un tempo costavano decine di milioni di dollari sono diventate accessibili anche per i team più piccoli, e piattaforme cloud come AWS, Google Cloud e Azure hanno iniziato a offrire tempo di elaborazione su GPU con pagamento a consumo. Per la prima volta nella storia, chiunque avesse un’idea poteva davvero iniziare a realizzarla.

3. Il mondo ha generato più dati che mai

L'intelligenza artificiale apprende dai dati, e il mondo ne stava generando una quantità tale che nessun essere umano avrebbe mai potuto sperare di elaborare. Il volume globale dei dati è passato da 2 zettabyte nel 2010 a 64,2 zettabyte nel 2020, e si stima che raggiungerà i 394 zettabyte entro il 2025, con un aumento di circa 197 volte in quindici anni.

Lo stesso ChatGPT è stato addestrato su circa 300 miliardi di parole tratte da libri, siti web e repository di codice. L'intelligenza artificiale di vecchia generazione richiedeva che gli esseri umani codificassero manualmente le regole (“se questo, allora quello”). L'intelligenza artificiale moderna, invece, apprende semplicemente dalla produzione scritta collettiva dell'umanità.

4. Il COVID-19 ha accelerato l'adozione del digitale di anni

Poi è scoppiata la pandemia e, da un giorno all’altro, tutto si è spostato online. Le aziende che per anni avevano resistito all’automazione si sono viste costrette ad adottarla. Il lavoro da remoto ha reso di uso comune, quasi per caso, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale: trascrizione, sintesi, collaborazione virtuale, assistenza automatizzata.

Da un’importante indagine è emerso che la trasformazione digitale ha subito un’accelerazione pari a 5,3 anni durante la pandemia di COVID. Un’altra indagine l’ha descritta semplicemente come “due anni di trasformazione in pochi mesi”.”

Quando ChatGPT è stato lanciato alla fine del 2022, le persone avevano ormai acquisito dimestichezza con le videochiamate, le app cloud, i flussi di lavoro digitali e l’automazione. Il pubblico era già preparato e pronto. ChatGPT non ha creato quella domanda, ma l’ha semplicemente soddisfatta al momento giusto.

5. I fondi hanno iniziato ad affluire nel settore dell’intelligenza artificiale come mai prima d’ora

Gli investimenti sono il carburante, e l’IA ne ha ricevuto in abbondanza. La spesa globale per l’IA è balzata da $18 miliardi nel 2014 a $119 miliardi nel 2021, per poi raddoppiare nuovamente poco dopo la pandemia. Si prevedeva che entro il 2025 le aziende avrebbero speso $400 miliardi in infrastrutture per l’IA.

Il segnale più importante di tutti è stato il Progetto Stargate, una partnership da $500 miliardi tra OpenAI, SoftBank, Oracle e MGX, annunciata nel gennaio 2025.

Anche i modelli di business hanno dato i loro frutti. Il modello “freemium più abbonamento”, che abbina un piano gratuito a un piano Pro da $20 al mese, si è rivelato estremamente redditizio. GitHub Copilot genera ora un fatturato superiore a quello di GitHub al momento dell’acquisizione da parte di Microsoft. 92% delle aziende Fortune 500 utilizzano ChatGPT Enterprise e 90% utilizzano GitHub Copilot.

Tutto questo sembra entusiasmante, finché non si considera il rovescio della medaglia: il mondo è ormai sommerso dai contenuti, e l’IA è in grado di generarli tutti. Ciò rende più difficile che mai distinguere ciò che è reale. Proprio come per ogni veleno esiste alla fine un antidoto, anche il mondo dell’IA aveva bisogno di strumenti di rilevamento per garantire la trasparenza.

Strumenti come quelli di TruthScan Rilevatore di deepfake, che verifica immagini, volti, voci e video, e Undetectable AI’s Controllore AI e Rilevatore video AI, che segnalano i testi generati dall’intelligenza artificiale e le immagini manipolate, sono tutti nati proprio da questa stessa esigenza. Man mano che l’intelligenza artificiale migliorava nella creazione di contenuti, il mondo aveva bisogno di strumenti altrettanto efficaci per verificarne l’autenticità.

Il settore della rilevazione è nato nel 2023

Mentre il mondo era impegnato ad ammirare ciò che l'IA generativa era in grado di creare, proprio sotto i suoi occhi si stava formando silenziosamente un secondo settore: quello dedicato a dimostrare ciò che l'IA non aveva creato.

I tempi sono stati serrati. GPTZero è stato lanciato nel gennaio 2023, realizzato da uno studente di Princeton, Edward Tian, che lo ha programmato durante le vacanze invernali. Già nella prima settimana è andato in crash a causa dei 30.000 accessi ricevuti e ha dovuto ricorrere a un intervento di emergenza sul server solo per rimanere online.

Turnitin, il software antiplagio già in uso nelle aule di tutto il mondo, ha aggiunto nel mese di aprile 2023 una propria funzione di rilevamento basata sull’intelligenza artificiale, offrendo agli istituti il primo strumento su larga scala per individuare i lavori degli studenti redatti da programmi automatici.

Anche OpenAI ha cercato di anticipare il problema. Ha rilasciato il proprio classificatore di testo basato sull’IA appena due mesi dopo il lancio di ChatGPT, ma lo strumento non ha mai funzionato bene. Secondo i dati da essa stessa pubblicati, ha identificato correttamente solo il 26% dei testi scritti dall’IA come probabilmente generati dall’IA, mentre nel 9% dei casi ha erroneamente segnalato come generati dall’IA testi scritti da esseri umani.

Il 20 luglio 2023, a meno di sei mesi dal lancio, OpenAI ha ritirato in sordina il classificatore, adducendo come motivo un basso tasso di accuratezza. L'azienda, che possiede la conoscenza più approfondita possibile del proprio modello, non è riuscita a rendere affidabile il sistema di rilevamento e lo ha ammesso pubblicamente.

È proprio questa lacuna ad aver dato impulso a questa categoria. Gli strumenti di rilevamento sviluppati appositamente per risolvere questo problema, anziché essere semplicemente aggiunti a un prodotto già esistente, hanno iniziato a migliorare rapidamente. E parallelamente è emersa una seconda categoria correlata: l’umanizzazione.

Se la scrittura generata dall’intelligenza artificiale presenta un’impronta statistica rilevabile, c’è chi desidera strumenti in grado di individuarla e chi invece preferisce strumenti che la smussino, in modo che il testo risulti nuovamente naturale. È proprio questa la premessa alla base di un Umanizzatore AI, riscrivere i testi generati dall'intelligenza artificiale in modo che risultino naturali, come se fossero stati scritti da una persona.

Nel 2026, questa attività si era ormai trasformata in un vero e proprio settore consolidato, ben oltre una semplice moda passeggera dettata dal panico. Il sistema di rilevamento ora copre testi, immagini, video e audio. Le istituzioni vi fanno affidamento quotidianamente. E la sua esistenza è dovuta a un motivo molto semplice: nel momento in cui la generazione di contenuti è diventata così sofisticata da ingannare le persone, la verifica è diventata necessaria tanto quanto la generazione stessa.

Perché l'intelligenza artificiale è diventata popolare

L'intelligenza artificiale ha raggiunto questa popolarità per tre ragioni fondamentali.

Accessibilità e usabilità

Questo è, senza dubbio, il motivo principale. Prima di ChatGPT, l’intelligenza artificiale sembrava un sogno lontano, qualcosa a cui solo gli esperti potevano accedere. Per iniziare, bisognava imparare TensorFlow, Python e una miriade di strumenti da riga di comando.

Poi è arrivato ChatGPT e ha cambiato tutto. Bastava digitare una domanda in inglese semplice, o nella propria lingua madre, per ottenere immediatamente una risposta articolata. Anche la strategia di prezzo ha contribuito al successo. Chiunque avesse accesso a Internet poteva provare GPT-3.5 gratuitamente, mentre gli utenti più esperti potevano abbonarsi a ChatGPT Plus per $20 al mese, un prezzo di gran lunga inferiore a quello di qualsiasi software specializzato precedente.

L'API è diventata inoltre notevolmente più conveniente, con un calo dei costi pari a 83% tra luglio 2023 e luglio 2025, il che ha reso realistico per le startup svilupparci soluzioni su larga scala.

By June 2023, the mobile app launched, and ChatGPT’s iOS app was downloaded 16 million times in just two months, highlighting the growing demand for an iOS app development company to create accessible AI-powered mobile experiences. It wasn’t just accessible to nearly everyone. It was genuinely easy to use.

Produttività e personalizzazione

Chiunque abbia effettivamente utilizzato l'IA sul posto di lavoro ha percepito il cambiamento in termini di produttività. In media, i lavoratori che utilizzano l'IA generativa risparmiano 5,4% delle loro ore settimanali, ovvero circa 2,2 ore su una settimana lavorativa di 40 ore, e i dipendenti che utilizzano attivamente l'IA sono 33% più produttivi.

La programmazione ne è l’esempio più lampante. In un test condotto su 95 programmatori professionisti, GitHub Copilot ha permesso loro di portare a termine i compiti con una velocità superiore del 55,8%. E non si limita solo alla programmazione. Uno studio condotto da Stanford e dalla Banca Mondiale ha esaminato 18 attività lavorative comuni e ha rilevato che l’intelligenza artificiale ha ridotto i tempi di completamento in media di oltre il 60%.

Il tempo dedicato ai compiti di scrittura è sceso da 80 minuti a 25. Gli insegnanti risparmiano circa 6 ore alla settimana e i lavoratori con competenze inferiori registrano un aumento della produttività fino a 14%, il che sta gradualmente livellando il campo di gioco tra i diversi livelli di competenza.

Anche la personalizzazione è altrettanto importante. Le persone apprezzano le esperienze che sembrano pensate su misura per loro, e l’intelligenza artificiale rende tutto questo facile su larga scala. Nell’e-commerce, i motori di raccomandazione aumentano il valore medio degli ordini dal 10 al 15%, incrementano i tassi di clic del 21% e riducono l’abbandono del carrello del 25%.

Anche le aziende B2B registrano risultati altrettanto positivi, con tassi di conversione più elevati dell’80% grazie alla personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale.

Questo si riflette anche nella vita quotidiana, sia al lavoro che a scuola. Gli studenti completano i saggi e i compiti più velocemente grazie a un Scrittore di saggi. Gli autori di contenuti e i blogger realizzano post ottimizzati per la SEO con un Scrittore SEO.

Chi cerca lavoro invia candidature più mirate utilizzando il nostro Applicatore di lavori AI. Questi strumenti continuano a essere utilizzati perché garantiscono risultati concretamente misurabili: compiti svolti più rapidamente, contenuti di qualità superiore, un maggior numero di interviste, una maggiore produttività.

Diffusione virale e copertura mediatica

Quando ChatGPT è stato lanciato, è diventato virale quasi immediatamente. Tutti volevano vantarsi di come questo strumento avesse permesso loro di risparmiare ore nella scrittura di codice, nel completamento dei compiti o nella stesura di post per il blog.

Allo stesso tempo, l’arte generata dall’intelligenza artificiale si stava diffondendo sui social. Le creazioni fotorealistiche di Midjourney riempivano i feed di Instagram, mentre DALL-E produceva immagini impressionanti e, a volte, esilaranti. TikTok ha amplificato tutto questo.

Nel corso del 2023 e del 2024, i contenuti relativi all'intelligenza artificiale erano onnipresenti sulla piattaforma e, nel periodo di massimo successo, l'hashtag ##ai da solo ha raggiunto circa 5 miliardi di visualizzazioni su 750.000 post in un solo mese.

Anche la copertura mediatica ha seguito lo stesso andamento. Tra la fine del 2022 e il 2023, CNBC, CNN, Fox e MSNBC hanno pubblicato quotidianamente articoli sull’IA. Espressioni come “IA generativa”, “modelli di IA”, “sicurezza dell’IA” e “IA responsabile” hanno iniziato a comparire ovunque.

I primi titoli dei giornali esprimevano stupore per le potenzialità dell’IA. Verso la metà del 2023, l’attenzione si è spostata sui rischi: perdita di posti di lavoro, imbrogli nelle scuole, deepfake e manipolazione elettorale. Sceneggiatori e attori di Hollywood hanno indetto uno sciopero in parte a causa dell’IA, artisti e autori hanno intentato cause legali e l’UE ha accelerato l’adozione della legge sull’IA per anticipare il problema.

Popolarità dell'IA per regione

L'intelligenza artificiale non si è diffusa in modo uniforme in tutto il mondo, e il divario tra i vari paesi mette in luce un aspetto che i titoli dei giornali, incentrati sugli Stati Uniti, solitamente trascurano.

Gli Stati Uniti sono all’avanguardia in termini di investimenti e diffusione delle imprese, attirando circa $286 miliardi di investimenti privati nell’IA solo nel 2025 e producendo i modelli all’avanguardia più significativi rispetto a qualsiasi altro Paese. Tuttavia, l’utilizzo a livello di popolazione racconta una storia diversa.

Gli Stati Uniti, infatti, si collocano ben al di fuori della top 20 mondiale per quanto riguarda l'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale da parte della gente comune, nonostante dominino il settore aziendale e quello della ricerca.

Le economie più piccole e più ricche hanno intrapreso la strada opposta. Gli Emirati Arabi Uniti sono al primo posto al mondo per utilizzo dell’IA a livello di popolazione con 64%, seguiti da Singapore con quasi 61% e dalla Norvegia con oltre 46%. Questi paesi hanno investito sin dall’inizio nelle infrastrutture per l’IA e hanno reso questi strumenti parte integrante della vita quotidiana dei cittadini, non solo dei flussi di lavoro aziendali.

Cina e India sono in testa in una categoria diversa: l'implementazione aziendale su scala nazionale. Entrambi i paesi segnalano che l'intelligenza artificiale è attivamente utilizzata in un numero di aziende compreso tra 57 e 58%, superando gli Stati Uniti su questo specifico indicatore, grazie alla spinta proveniente dal settore manifatturiero, dall'e-commerce e dalle iniziative di digitalizzazione del settore pubblico.

Anche l'India è diventata uno dei mercati in più rapida crescita per ChatGPT, superando i 100 milioni di utenti attivi settimanali nel 2026, in seguito al lancio di un piano ChatGPT Go a costo ridotto, creato appositamente per quella regione.

L’Europa si colloca in una posizione intermedia, con una situazione che varia da paese a paese. Danimarca, Finlandia e Svezia registrano tassi di adozione da parte delle imprese ben al di sopra della media dell’UE, mentre le disposizioni relative ai rischi elevati previste dalla legge dell’UE sull’IA, che entreranno in vigore nell’agosto 2026, stanno spingendo il resto del blocco verso un approccio più cauto, incentrato sulla conformità, per quanto riguarda l’implementazione.

Anche il Brasile e l’America Latina in generale mostrano un forte slancio, con un’adozione in rapida crescita soprattutto nei settori del servizio clienti e dei servizi finanziari.

Il quadro che ne emerge è semplice: la popolarità dell’IA non dipende solo da chi sviluppa i modelli migliori, ma anche da quali governi e culture hanno reso questi strumenti facili, economici e comuni da usare nella vita quotidiana.

Cronologia della reazione negativa

Ogni ondata di diffusione così rapida finisce per incontrare resistenza, e il contraccolpo nei confronti dell’IA è arrivato quasi con la stessa rapidità con cui era cresciuta la sua popolarità.

Tutto è iniziato nelle aule scolastiche. A gennaio 2023, i distretti scolastici da Seattle a Parigi avevano bloccato completamente ChatGPT, preoccupati da un’ondata di saggi scritti dall’intelligenza artificiale. Molti di quei stessi distretti hanno revocato il divieto nel giro di un anno, una volta resisi conto che bloccare l’accesso non ne impediva l’uso, ma lo spostava semplicemente fuori dalla piattaforma e fuori dalla vista.

A metà del 2023, anche Hollywood si è unita al movimento. La Writers Guild of America ha indetto uno sciopero nel maggio 2023, ponendo le tutele relative all’IA tra le richieste principali, e la SAG-AFTRA ha seguito l’esempio a luglio; entrambe hanno espresso preoccupazioni riguardo all’uso dell’IA da parte degli studi cinematografici per generare sceneggiature o riprodurre le sembianze degli artisti senza consenso né compenso. Gli scioperi sono durati mesi e si sono conclusi con la stipula di alcuni dei primi contratti di lavoro negli Stati Uniti a trattare esplicitamente il tema dell’IA generativa.

Le controversie legali non si sono fatte attendere. Nel corso del 2023 e del 2024, scrittori, artisti visivi e testate giornalistiche hanno intentato una serie di cause in materia di diritto d’autore contro le aziende che si occupano di intelligenza artificiale, sostenendo che i dati utilizzati per l’addestramento fossero stati estratti dalle loro opere senza autorizzazione.

Getty Images ha citato in giudizio Stability AI. Il New York Times ha citato in giudizio OpenAI e Microsoft. Molti di questi casi sono ancora pendenti in tribunale.

Anche le autorità di regolamentazione si sono attivate, sebbene con un ritmo più lento rispetto alla tecnologia stessa. L’UE stava già elaborando la propria legge sull’IA prima ancora che ChatGPT esistesse, ma la reazione dell’opinione pubblica nei confronti dell’IA generativa ha accelerato notevolmente i tempi.

Le disposizioni della legge relative ai rischi elevati entreranno in vigore nell’agosto 2026, regolamentando formalmente le modalità di sviluppo, implementazione e divulgazione dei sistemi di IA in tutta l’UE. Gli Stati Uniti hanno adottato un approccio più flessibile in confronto, con un piano d’azione federale sull’IA introdotto nel gennaio 2026 che privilegiava l’innovazione rispetto alle restrizioni, mentre i singoli Stati hanno iniziato ad approvare le proprie leggi in materia di lavoro e divulgazione relative all’IA per colmare il vuoto normativo lasciato dalla normativa federale.

Nulla di tutto ciò ha intaccato la popolarità dell’IA. Anzi, la sua diffusione ha continuato a crescere nonostante tutti i titoli dei giornali su cause legali e scioperi. Tuttavia, ha cambiato per sempre il tono del dibattito, che è passato da “guardate cosa è in grado di fare” a “chi è responsabile quando qualcosa va storto”.”

2026: la situazione attuale

A quattro anni dal lancio di ChatGPT, i numeri hanno continuato a crescere in modi che pochi avrebbero previsto alla fine del 2022.

OpenAI ha confermato che ChatGPT aveva superato il miliardo di utenti attivi settimanali alla fine di luglio 2026, raggiungendo tale traguardo con circa sette mesi di ritardo rispetto all'obiettivo interno originario dell'azienda, ma risultando comunque uno dei prodotti di consumo più rapidi della storia a raggiungere tale dimensione.

All'inizio dell'anno il fatturato annualizzato ha superato i $25 miliardi e OpenAI ha concluso un round di finanziamento che ha portato la valutazione dell'azienda a $852 miliardi.

Anche il panorama competitivo non ha più nulla a che vedere con quello del 2023. Gemini di Google e Claude di Anthropic hanno entrambi ridotto notevolmente il divario: secondo quanto riferito, i ricavi di Claude nel settore aziendale avrebbero superato quelli di OpenAI in alcuni segmenti del mercato aziendale, nonostante ChatGPT continui a detenere la quota complessiva maggiore del traffico dei consumatori.

Quella concorrenza ha favorito il ritmo dei progressi, ma ha reso la situazione meno prevedibile per tutti coloro che cercano di stare al passo.

L'adozione da parte delle aziende è ormai diventata una pratica quasi consolidata, piuttosto che un esperimento. Circa 88% delle aziende intervistate a livello globale utilizzano attualmente l'intelligenza artificiale in almeno una funzione aziendale, più del doppio rispetto al 2023.

All’interno della maggior parte delle aziende, il dibattito si è spostato dal “dovremmo utilizzarlo?” al “come possiamo gestirlo?”, ed è proprio per questo che gli strumenti di rilevamento, verifica e divulgazione sono passati dall’essere una questione di nicchia a diventare una componente standard dell’attività commerciale online.

E i confini continuano a spostarsi. L’IA agentica, ovvero quei sistemi in grado di pianificare ed eseguire attività articolate in più fasi con una supervisione minima, è passata dall’essere un concetto di ricerca a qualcosa che le aziende stanno attivamente implementando all’interno dei flussi di lavoro reali.

Non è ancora del tutto maturo, ma la direzione è abbastanza chiara da indurre la maggior parte del settore a considerarlo ormai come la prossima grande svolta, proprio come è avvenuto con il testo generativo nel 2022 e con la generazione di immagini nel 2021.

Il futuro della popolarità dell'IA

In questo momento, la prossima grande frontiera è rappresentata dai visori e dai dispositivi indossabili. L'intelligenza artificiale si sta espandendo nel mondo fisico e virtuale, non limitandosi più a rimanere dietro uno schermo. Aziende come Google, Meta e Apple stanno lavorando a occhiali e visori basati sull'intelligenza artificiale in grado di vedere ciò che vedi, sentire ciò che senti e offrirti assistenza in tempo reale.

Il mercato della realtà virtuale è balzato da $35 miliardi nel 2023 a $45 miliardi nel 2024, con oltre 14 milioni di visori venduti. L’intelligenza artificiale è già in grado di generare interi ambienti virtuali, creare personaggi intelligenti e adattare dinamicamente le esperienze; il solo settore dei giochi in realtà virtuale potrebbe raggiungere i $45 miliardi entro il 2027.

La realtà aumentata, abbinata all'intelligenza artificiale, sta introducendo l'assistenza intelligente nella vita quotidiana: sovrapposizioni di traduzioni in tempo reale, riconoscimento degli oggetti con recupero immediato delle informazioni, navigazione contestuale e applicazioni industriali quali la manutenzione e la formazione del personale.

Questi occhiali intelligenti potrebbero rendere l'intelligenza artificiale diffusa quanto gli smartphone, ma integrata nella vita quotidiana in modo ancora più naturale.

Guardando più in là, verso il 2030, il passo avanti più significativo sarà probabilmente il raggiungimento della piena maturità dell'IA agente. Oggi, l'IA ha ancora bisogno di una guida passo dopo passo da parte di un essere umano.

La tendenza è quella di un'intelligenza artificiale in grado di pianificare, eseguire e gestire autonomamente flussi di lavoro complessi, comportandosi non tanto come uno strumento da utilizzare, quanto piuttosto come un collega a cui affidare dei compiti.

La fase successiva del rilevamento

Man mano che l’intelligenza artificiale migliora nella creazione di testi, immagini, video e persino nell’esecuzione autonoma di compiti, diventa sempre più difficile distinguere ciò che è stato creato da un essere umano da ciò che è stato creato da una macchina. È proprio per questo che il rilevamento e la trasparenza sono oggi più importanti che mai.

Esistono alcuni strumenti realizzati appositamente per questo momento. TruthScan controlla i deepfake e verifica immagini, volti, voci e video.

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Domande frequenti

Conclusione

Allora, quando è diventata popolare l'intelligenza artificiale? Ufficialmente, in quel periodo di otto settimane tra agosto e novembre 2022, ma il suo successo si fonda su 70 anni di ricerca, fallimenti, perseveranza e momenti di svolta che alla fine si sono concretizzati tutti contemporaneamente.

Quando è diventata popolare l’IA generativa? In due ondate: la prima nell’agosto 2022, quando l’arte generata dall’IA ha sconvolto il mondo vincendo un concorso in occasione di una fiera statale, e la seconda nel novembre 2022, quando ChatGPT ha reso l’IA accessibile a chiunque disponga di una connessione a Internet.

Ciò che ha reso gli anni '20 di questo secolo diversi da ogni decennio precedente non è stata una singola cosa. È stata la giusta tecnologia, l'hardware giusto, la giusta quantità di dati e il momento culturale giusto, tutti questi elementi che si sono verificati contemporaneamente.

E l’intelligenza artificiale non ha semplicemente vissuto un boom per poi svanire. Ha continuato a rivelarsi utile, non solo nei laboratori o nelle dimostrazioni tecnologiche, ma anche nella vita di tutti i giorni: nella scrittura, nella programmazione, nell’arte, nella ricerca di lavoro, nell’organizzazione del lavoro. Questo boom è in atto solo da pochi anni, eppure abbiamo già assistito a così tanti cambiamenti. Vale la pena chiedersi cosa ci riserveranno i prossimi anni.

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