Nel 1986 c'era un bambino in Calabria con un VIC-20 attaccato a una televisione in bianco e nero, e un padre che gli chiedeva: quand'è che hai finito, così posso guardarmi le mie cose? Il bambino comprava i giochi in edicola, li registrava sulle cassette, e passava i pomeriggi a cercare l'inizio di un gioco fatto di un pozzo in cui scendere all'infinito, un pozzo che non finiva mai. Quel padre lo immaginava capostazione a Roccella Ionica. Il bambino, invece, sognava internet.
Quel bambino è Giuseppe Miriello, e quando me l'ha raccontato, seduto davanti a me per una puntata di The Cart, mi è venuto da ridere: stava descrivendo pari pari la mia infanzia. Anch'io nel 1986 avevo il VIC-20. Anch'io ero arrabbiato perché il Commodore 64 costava troppo e nessuno me l'ha comprato. Anch'io registravo i giochi sulle cassette. Due bambini, due capi opposti d'Italia, lo stesso identico schermo che lampeggiava nel buio.
Oggi Giuseppe fa l'Innovation Director, ma l'etichetta gli sta stretta. È uno di quelli della prima ora del web italiano, uno che il digitale lo ha visto nascere e ci si è buttato dentro quando ancora non aveva un nome. Si è fatto un'ora di chiacchiere con me, e a un certo punto ha detto la frase che tiene insieme tutto il resto: il 2026 dell'intelligenza artificiale somiglia al 1998 del web. Stesso caos, stesso Far West, stessa caccia disperata a capire cosa diavolo si può vendere con questa roba nuova. Ho deciso di raccontarvi quell'ora, perché dentro c'è molto più di una nostalgia da reduci.
Tutto comincia con una fuga
La storia di Giuseppe parte da una fuga. Il padre non gli voleva pagare gli studi, lui è scappato a Milano, si è iscritto all'università e si è messo a lavorare. Il primo impiego, contabile. È durato poco, perché ha fatto l'unica cosa che a lui veniva naturale: ha automatizzato la contabilità del porto che doveva seguire, e si è fatto licenziare. Lo racconta ancora oggi con una certa soddisfazione, come si racconta una marachella riuscita. Da lì, il web.
E qui arriva la parola che torna in tutta l'intervista: product market fit. Nel 1998 non esisteva un manuale, esisteva la fame. Bisognava inventarsi cosa vendere, e l'aggancio più semplice era andare a fregare i clienti a Pagine Gialle: tu non pagare quattromila a loro, dammene duemila a me che ti faccio il blog. Costruiva motori che da un file XML ti tiravano su il menù e il frontend in HTML, e li vendeva a scuole di danza e agenzie immobiliari. Stava facendo inbound marketing, solo che l'inbound marketing non si chiamava ancora così.
Se avessi saputo che quello che stavo facendo era avanti, probabilmente non avrei fatto una semplice agenzia. Sarei diventato un'altra persona.
Tradotto: i fondatori di HubSpot, Dharmesh Shah e Brian Halligan, hanno costruito un impero su un'intuizione che lui aveva già per le mani, di notte, mentre di giorno andava a vendere blog alle scuole di ballo. Dormiva quattro ore, studiava sui libri di O'Reilly comprati in abbonamento a sessanta euro al mese, e non sapeva di essere in anticipo. È una cosa che fa pensare: essere in anticipo, da soli, senza un nome per quello che fai, non basta. Serve riconoscere il momento. Ed è esattamente il punto in cui siamo oggi.
Il pendolo che torna sempre indietro
La parte più affilata del ragionamento di Giuseppe è una lezione di storia dell'informatica travestita da chiacchiera. L'età, dice lui, non ti rende vecchio, ti rende capace di riconoscere i pattern che hai già visto. E il pattern, qui, è un pendolo.
Si parte dai mainframe, le grandi macchine IBM, gli AS/400 con le bobine che giravano in azienda: potenza centralizzata, scomoda, da condividere con tutti. Poi arriva Steve Jobs e il personal computing porta il calcolo sulla scrivania, vicino a te, perché è lì che produci. Poi i laptop, perché la potenza te la vuoi portare dietro. E poi, lentamente, il pendolo torna indietro: internet si diffonde, il software diventa SaaS, e oggi Microsoft, Adobe e Salesforce li paghi a canone e ci accedi via rete. Siamo tornati al mainframe. Quarant'anni dopo, accedi a una macchina remota esattamente come faceva chi è venuto prima di te.
E adesso arriva l'AI, che nasce cloudizzata, remota, potente, ma con tre problemi che Giuseppe elenca con la calma di chi i conti li ha già fatti. Il modello economico non sta in piedi: oggi i token costano poco, ma con OpenAI che corre verso la quotazione in borsa e deve sostenere una IPO da capogiro, quanto durerà questo prezzo da saldo? C'è la dipendenza: stai costruendo automazioni su modelli remoti che cambiano in continuazione, e devi prevedere i failure mode, la rete che cade, i token che finiscono. E c'è la privacy: le banche, infatti, l'AI in locale l'hanno portata subito, per controllo e per riservatezza.
La conclusione è quasi inevitabile: il pendolo tornerà indietro un'altra volta, verso il locale. Per far girare un buon modello quantizzato in casa servono RAM a quantità industriali, parliamo di duecento, trecento gigabyte su una sola macchina, e delle GPU. Il consiglio di investimento, mezzo serio e mezzo no, esce da solo: comprate aziende che fanno RAM, e aziende che fanno i server che abilitano l'AI nei data center, tipo Supermicro.
Venti chilowatt vuol dire cinque pannelli da tre sul tetto e una batteria tampone. Con quelli servi centocinquanta utenti, con un modello vicino alle performance di Haiku.
La cosa più interessante vista all'AI Week, racconta, erano proprio questi serverini: assorbono venti chilowatt, che non è poco, ma con cinque pannelli fotovoltaici e una batteria ci servi centocinquanta persone, con un modello di quasi frontiera. ESG, sostenibilità economica, privacy: tre forze che spingono nella stessa direzione. Non succederà domani mattina, perché servono investimenti, tempo, e nessuno ha ancora trovato il product market fit di questa roba. Ma la direzione è quella.
Si impara toccando, non guardando
Giuseppe è uno che impara con le mani. Io per imparare devo toccare, dice, e non lo dice come una posa. Sul suo blog personale c'è un chatbot che risponde al posto suo: lo alimenta con pochi token di Claude Haiku e un database vettoriale Pinecone, una RAG costruita su tutti i contenuti del blog. Quanto tempo gli è costato? Due ore, perché l'ha fatto fare a Claude Code. Su che macchina gira? Una da due euro al mese su Aruba, sito statico, che anche se gli tiri addosso un crawling spinto non cade.
Il punto non è il giocattolo. Il punto è che adesso lui sa. Sa che se gli serve una RAG sui documenti aziendali, senza spingersi a ottimizzare il modello, gli basta prendere un motore vettoriale in locale, farlo parlare via API su una rete privata, e si è portato l'intelligenza in casa. Il microprogetto inutile di oggi è la competenza spendibile di domani.
La stessa logica l'ha già messa in produzione. I primi agenti li ha costruiti due anni fa in Salesforce, agenti che predicono protocolli di cura: qualche decina di migliaia di euro, un system integrator, le licenze, un paio di mesi di lavoro. Funzionano benissimo ancora oggi. La stessa cosa, dice, adesso la rifarebbe con una macchina locale, Claude Code e Pinecone in due ore. Poi ci sono gli agenti di sviluppo, su Claude Code e Codex, con un loro account GitHub: gli assegni un task, loro analizzano, si scaricano il codice, fanno il lavoro, lo pushano e aprono una revisione.
E qui Giuseppe è onesto, che è la cosa che lo rende credibile. Per le modifiche semplici, un ritocco grafico, un elemento di front-end, funziona bene. Per le modifiche serie sul loro Magento Community pesantemente personalizzato, no, non è ancora production ready: la macchina, nei suoi giri pindarici, inietta dipendenze o codice in più che poi qualcuno deve controllare. Risparmi tempo, ma una parte di quel tempo la reinvesti a verificare che non ti abbia infilato una vulnerabilità. La bilancia pende dalla parte giusta, ma di poco.
Un lavoro che in passato mi prendeva cinque giorni l'ho fatto in due ore. Poi ho impiegato altre quattro o cinque ore per metterlo a posto. È production ready? No, non lo è.
Anche il design del suo blog è nato così: Claude Design ha preparato il pacchetto di lavoro, Claude Code l'ha implementato, e poi una parte del controllo se l'è fatta a mano. Perché anche in modalità agentica, con un verificatore che controlla l'aderenza al design e un programmatore che lo realizza, le due macchine che si palleggiano il lavoro lasciano sempre delle crepe: la modalità giorno e notte che sballa, i font che ballano. È il livello in cui non puoi ancora lasciarle sole.
Il deepfake, l'uncanny valley e un legislatore in ritardo
C'è un pezzo dell'intervista che vale per chiunque lavori con i contenuti. I founder dei brand sono diventati influencer, parlano tantissimo sui social, e Giuseppe quei contenuti li raccoglie, li passa dentro Whisper per trasformarli in testo, e poi una catena di agenti ne estrae lista prodotti, ingredienti, modalità d'uso. Quella roba va ad arricchire le schede prodotto, con un beneficio diretto sulla pagina e sulla SEO.
Il passo successivo è clonare i founder per fargli fare le live e i video. Esperimenti seri, già fatti. Il problema non è il video, che è contestuale, ti mostra il prodotto in mano. Il problema è l'audio quando lo porti in un'altra lingua: la traduzione in francese, inglese, tedesco è perfetta, il lip sync pure, ma la pronuncia resta metallica, meccanica, e non passa l'uncanny valley, quella soglia oltre la quale il finto sembra vero. Tecnicamente, dice, ci si arriva in sei mesi.
Ma c'è il quadro normativo, ed è lì che la corsa si inceppa. È in studio una norma, anche al Garante per la privacy, secondo cui tutto ciò che è generato con l'AI, i voiceover, le immagini dei prodotti, dovrà essere marcato come deepfake. Da un punto di vista tecnico ci arriviamo; da un punto di vista normativo siamo abbondantemente indietro, e non è ancora chiaro come queste tecnologie vadano usate a tutela del cliente e non contro di lui.
Ed ecco che torna il 1998. Allora potevi spammare keyword dentro una pagina e fregare i motori di ricerca; oggi TikTok e Instagram sono pieni di contenuti deepfake costruiti con questo meccanismo, che per ora generano reddito e quindi sono un business che sta in piedi. Discutibile, ma in piedi. Finché non arriva la standardizzazione, che arriva sempre dopo, e qualcosa dovrà cambiare. Stessa storia, vestito nuovo.
Chi assumere, e cosa dare in mano al team
Gli ho chiesto come forma il suo team su questa roba. La risposta è secca e controintuitiva: non lo forma. Non sono un insegnante, non c'è una struttura di knowledge transfer interno. C'è un criterio di assunzione: scegliere persone con una struttura mentale di autoformazione costante e una curiosità vera verso lo strumento. Il resto viene da sé, perché chi è fatto così si mette a giocare con le console di Claude e ChatGPT da solo, di sera, come faceva lui sui libri di O'Reilly.
Una nota pratica che vale oro per ogni azienda. Claude Pro a tutti? Assolutamente no. A livello aziendale servono le versioni business, di Claude e di OpenAI, perché solo così il dato viaggia in forma vettoriale e non in chiaro, e non va ad allenare gli algoritmi. È l'unico modo per stare a norma. Altrimenti, dice ridendo ma non troppo, il DPO ti schianta. E avrebbe ragione.
Il paradosso di Jevons, ovvero non essere il cavallo
Quando gli ho chiesto se tutto questo ci farà perdere posti di lavoro, Giuseppe ha tirato fuori un paradosso che pochi conoscono, il paradosso di Jevons: più la tecnologia aumenta la disponibilità di una risorsa, più cresce la domanda di quella risorsa. Sembra un controsenso, e invece è la storia.
Pensate al passaggio dalla carrozza all'automobile. Il bene che viene messo fuori gioco è la mobilità personale a cavallo. Ma l'automobile costa una frazione, va più lontano, ti muove di più: e così la domanda di mobilità è esplosa. Chi guidava le carrozze non è rimasto a piedi, ha iniziato a guidare le automobili. Chi ferrava i cavalli ha iniziato ad aggiustare i motori. L'unico a cui è andata male, in questa storia, è il cavallo, che è finito a prosciutto.
L'importante, in questo mondo, è non essere il cavallo.
È la frase che metto in mano a ogni ecommerce manager, IT manager, marketing manager che mi chiede da che parte tirare. L'AI è un tema trasversale, va aggredito subito: chi gestisce un ecommerce può usarla per produrre contenuti, immagini, schede prodotto, intere landing page, form per la customer acquisition, e quindi tocca anche il CRM. Può analizzare i dati, autoprodurre i report che oggi gli portano via giornate intere, fare analisi comparativa sulla SEO dei concorrenti con strumenti come DataForSEO, agganciati via MCP, a pochi centesimi. Chi non impara a usare tutto questo si troverà nei guai, perché le richieste delle aziende non caleranno, aumenteranno. Non meno persone: persone migliori.
Il caos è una scala
Gli ho chiesto, alla fine, cosa lo spaventa. Disinformazione, legislatore in ritardo, scuola che non forma, sistema-paese fermo. La risposta è stata: niente. Non per spavalderia, ma per una questione di sguardo.
Tutti vedono la stessa cosa, dice, il caos. Il punto è come lo interpreti. Se per te il caos è mancanza di certezza e di controllo, e questa cosa ti fa paura, sei già incamminato verso i guai, perché lo vivrai male. Ma il caos non è per forza un pericolo. Il caos è anche una scala, e ti lascia salire, se hai il coraggio di farlo, proprio mentre gli altri restano fermi a guardare in basso per paura dell'altezza. Sì, è una citazione del Trono di Spade. Era sfuggita pure a lui, che pure l'ha visto tutto.
L'insight con cui mi ha salutato è di quelli che ti restano addosso. OpenAI che si quota in borsa, con la stampa finanziaria che ne scrive da settimane. Andrej Karpathy, uno dei nomi più pesanti dell'AI mondiale, che lascia l'orbita di OpenAI e passa in Anthropic. Due segnali che dicono la stessa cosa: è iniziata una corsa alle armi vera. Siamo usciti dalla fase moonshot dell'intelligenza artificiale, quella delle promesse, e siamo entrati in quella delle infrastrutture che si vendono e si strutturano. I grandi player si stanno allineando, e quando gli americani mettono i soldi in questo modo, vuol dire che la tecnologia è matura per usarla davvero.
Chi non lo sta facendo oggi è praticamente morto a galla.
Mettetevi a studiare questi strumenti adesso, a usarli, a sporcarvi le mani. Non perché è di moda, ma perché stanno diventando il centro di pezzi importanti del business, e quelle cose lì non le puoi lasciare agli altri. È lo stesso consiglio che un ragazzo col VIC-20 si darebbe oggi, se potesse tornare al 1998 con la testa di adesso. E la cosa bella è che, in un certo senso, è proprio quello che è successo: due bambini con lo stesso schermo lampeggiante, ritrovatisi trent'anni dopo a un tavolo, a dirsi che il film, in fondo, è sempre lo stesso. Basta solo decidere di non essere il cavallo.
Noi, in ICT Sviluppo, questo mestiere lo facciamo così: mettendo le mani nei progetti complessi e portando in produzione quello che regge, non quello che fa scena in una demo. Il resto, come direbbe Giuseppe, è imparare a salire la scala.
Puoi ascoltare tutte le puntate del podcast andando sulla pagina dedicata The Cart, il podcast di ICT Sviluppo