Il giorno dopo: le aziende di IA si preparano al peggio (mentre altri dicono che non succederà)

Immagina di svegliarti e scoprire che la tua banca non risponde. L’app non si apre, il bancomat è fuori servizio, internet va a singhiozzo. Poi salta la corrente. Al telegiornale, quando riesci a vederlo, qualcuno pronuncia la parola che tutti temevano: IA.

Sembra la trama di una serie distopica. Invece, secondo un report di Axios pubblicato il 9 ottobre, è uno degli scenari su cui le aziende che costruiscono l’intelligenza artificiale si stanno esercitando. In privato.

E la cosa più interessante non è tanto lo scenario in sé, quanto le reazioni che ha generato.

Cosa dice davvero il report di Axios

Il report di Axios sostiene che dirigenti di alto livello di Anthropic, OpenAI e altre aziende del settore stanno simulando il “giorno dopo” un evento catastrofico legato all’IA. Non la catastrofe in sé, ma quello che verrebbe dopo.

Lo scenario considerato più probabile è un attacco informatico su larga scala capace di interrompere:

• l’accesso ai servizi finanziari
• la connettività internet
• servizi essenziali come elettricità e acqua

E dopo l’evento, cosa temono queste aziende? Non solo i danni diretti, ma:

• una reazione popolare violenta contro l’IA e contro chi la sviluppa
• una rivolta politica, con richieste di regole molto più severe
• un Congresso che, sull’onda dell’emergenza, interviene in fretta e con poca competenza tecnica

Per prepararsi, secondo Axios, queste aziende fanno red teaming sugli scenari peggiori (cioè si mettono nei panni dell’attaccante per trovare i punti deboli) e corrono a spiegare la tecnologia ai parlamentari, in modo da influenzare le regole che verranno scritte dopo il primo disastro. Il report aggiunge un dettaglio che fa riflettere: molti addetti ai lavori ritengono che un incidente grave possa avvenire nei prossimi 6-12 mesi.

Le risposte ufficiali sono state caute. OpenAI ha confermato di condurre esercitazioni di preparazione su vari scenari, precisando che questi scenari non sono considerati inevitabili. Anthropic ha preferito non commentare.

💡 Nota: fare simulazioni sugli scenari peggiori non significa aspettarseli. È quello che fanno banche, ospedali e gestori di reti elettriche da decenni. La notizia, semmai, è che le aziende di IA abbiano iniziato a farlo pensando non solo ai danni tecnici, ma alla reazione politica e sociale.

La risposta in TV: “un’enorme esagerazione”

Pochi giorni dopo, nel programma The Claman Countdown di Fox Business, il report è stato commentato da due ospiti: John Sculley, ex CEO di Apple, e David Steinberg, CEO di Zeta Global.

Entrambi hanno detto di non aver letto il report e di non esserne a conoscenza. Ed entrambi si sono mostrati scettici:

• Sculley l’ha definito “un’enorme esagerazione”, aggiungendo che bisognerebbe capire chi sostiene queste tesi.
• Steinberg ha detto che sarebbe “scioccato” se le cose arrivassero a quel punto.

Poi hanno spostato il discorso: le conversazioni reali sull’IA, secondo loro, riguardano come migliorare la vita delle persone, non come distruggerla.

Fin qui nulla di strano. Ma c’è un dettaglio che in trasmissione è passato quasi in secondo piano: Sculley e Steinberg non sono due commentatori esterni. Hanno fondato Zeta Global insieme nel 2007, e Sculley è ancora vicepresidente emerito dell’azienda. Erano in TV, di fatto, anche per parlare del nuovo prodotto di Zeta, presentato il giorno prima del report.

Non dico che siano in malafede. Dico che quando chi vende IA alle aziende commenta un report sui rischi dell’IA, è giusto tenerlo a mente.

E c’è anche un altro punto: nessuno dei due lavora in Anthropic o OpenAI. Quindi la loro reazione non smentisce il report: dice solo che loro non ne sapevano niente.

Il paradosso: chi si prepara e chi minimizza

Mettiamo insieme le due cose:

Il paradosso è questo: le aziende che costruiscono i modelli più potenti si preparano allo scenario peggiore, mentre chi li usa per costruirci sopra prodotti tende a ridimensionarlo.

Non è necessariamente una contraddizione. Chi sviluppa i modelli di frontiera vede da vicino quello che i modelli riescono a fare, comprese le cose che non dovrebbero fare. Chi costruisce prodotti sopra quei modelli vede soprattutto i casi d’uso che funzionano. Sono due prospettive diverse sulla stessa tecnologia.

Ma resta la domanda che dovremmo farci tutti: come sfruttiamo la forza positiva dell’IA senza mettere a rischio i dati sensibili, la sicurezza dei sistemi e le persone?

Il caso concreto: Zeta Global e AthenaOS

Già che ci siamo, vediamo di cosa parlava Steinberg, perché è un buon esempio di come l’IA sta entrando nei processi aziendali.

Zeta Global si definisce una “intelligent AI infrastructure company”: usa l’IA e una grande base di dati sui consumatori per aiutare le aziende a capire i propri clienti e a personalizzare il marketing.

L'8 ottobre, all’evento Zeta Live 2026, l’azienda ha presentato AthenaOS, che chiama “sistema operativo di intelligenza aziendale”. L’idea in sintesi:

• Si parte dall’obiettivo, non dall’applicazione. Dici ad Athena (l’interfaccia conversazionale) cosa vuoi ottenere, e il sistema mette insieme dati, applicazioni e azioni necessarie.
• Ogni decisione migliora la successiva. Il sistema lavora in un ciclo continuo: sapere, decidere, agire, imparare dal risultato.
• Contesto condiviso tra sistemi diversi, inclusi strumenti di partner come Palantir Foundry e OpenAI.
• Athena MCP, una versione “headless” che porta l’intelligenza di Zeta dentro ChatGPT, Claude, Gemini e altri ambienti.

In trasmissione Steinberg ha descritto l’obiettivo come collegare in tempo reale inventario, marketing, logistica e produzione. Ha anche affermato che il 51% delle aziende Fortune 100 affida i propri dati a Zeta e ha citato tra i clienti BMW.

Un dettaglio che in TV non è emerso: secondo il comunicato ufficiale, AthenaOS è ancora in beta interna limitata, con beta pubblica prevista entro fine anno e disponibilità generale nel primo trimestre 2027. Quindi parliamo di una promessa, non ancora di un prodotto che si può comprare.

Il nodo economico: quanto costano davvero i token?

La parte più interessante dell’intervista, almeno per chi sviluppa con l’IA tutti i giorni, è stata quella sui costi.

Chi usa i modelli via API paga a token, cioè in base alla quantità di testo elaborato. Più l’IA lavora, più paghi. Per un’azienda che vuole mettere agenti IA dentro ogni processo, questo significa costi variabili e difficili da prevedere. E infatti molte aziende guardano a questi servizi con prudenza proprio per questo motivo.

Le due risposte sono state diverse:

Sculley: il mercato risolverà il problema. Il costo dei token è un fenomeno transitorio. L’open source e la concorrenza faranno scendere i prezzi.

Steinberg: togliamo il problema dal tavolo. Dentro AthenaOS il cliente non paga i token. Zeta usa i propri modelli di inferenza (gli Athena Inference Model, sviluppati con Fireworks su base NVIDIA Nemotron) e offre un prezzo fisso invece di uno variabile. Il cliente sa in anticipo quanto spenderà.

Su Sculley ho pochi dubbi: è già successo. Ne ho parlato nell’articolo su DeepSeek V4: modelli open con prestazioni da primo della classe e costi molto più bassi stanno già mettendo pressione sui prezzi.

La proposta di Steinberg è più interessante, ma va letta bene. Il prezzo fisso non elimina il costo dei token: lo sposta dal cliente al fornitore. Zeta può permetterselo perché usa modelli più piccoli e specializzati, e scommette che i suoi costi di calcolo scenderanno più in fretta di quanto salga l’uso da parte dei clienti. Per il cliente è comodo. Per Zeta è una scommessa sul futuro dei costi dell’inferenza. Non a caso, l’azienda ha annunciato anche di aver iniziato a lavorare con partner a un chip dedicato.

La visione di lungo periodo

Steinberg ha chiuso citando Jensen Huang, CEO di NVIDIA: secondo lui, “la vera economia di Internet sta per iniziare”.

Il ragionamento è questo: i grandi modelli diventeranno sempre più simili tra loro e sempre meno costosi. Il valore si sposterà nello strato che sta sopra i modelli: quello che li collega ai dati e ai processi di un’azienda specifica. E il vantaggio di Zeta, secondo Steinberg, è una base dati che offre una conoscenza delle intenzioni dei consumatori che nessun’altra azienda al mondo possiede.

Qui la conversazione torna al punto di partenza, anche se nessuno in studio l’ha notato. Un’IA che sa meglio di chiunque altro cosa vogliono comprare milioni di persone è esattamente il tipo di sistema in cui sicurezza dei dati e governance non sono un dettaglio. Il comunicato di AthenaOS, per correttezza, insiste molto su identità, permessi, governance e sovranità dei dati. Ma è proprio il genere di sistema che, nel “giorno dopo”, finirebbe sotto la lente dei regolatori.

E il mercato, intanto? Il titolo Zeta, secondo i dati citati in trasmissione, è salito del 65% da inizio anno e del 70% nell’ultimo anno. Gli investitori, evidentemente, sono più vicini all’ottimismo di Steinberg che alla prudenza di Axios.

Conclusione: chi decide come si racconta il rischio?

Riassumo quello che abbiamo visto:

• I laboratori di IA più importanti si preparano, in silenzio, a un disastro che considerano probabile e alla reazione politica che ne seguirebbe.
• Chi vende prodotti costruiti sull’IA lo considera un’esagerazione e preferisce parlare di crescita, efficienza e costi.
• Entrambe le cose possono essere vere allo stesso tempo.

Quello che mi lascia perplesso è che il racconto del rischio sia in mano quasi solo a chi ha un interesse economico, in un senso o nell’altro. I laboratori hanno interesse a mostrarsi responsabili e a influenzare le regole future. Le aziende che costruiscono sopra i modelli hanno interesse a rassicurare clienti e investitori. E noi, utenti e sviluppatori, ci troviamo in mezzo, a cercare di capire quanto preoccuparci.

Forse la risposta più sensata è anche la più noiosa: prepararsi al peggio non è allarmismo, è buona ingegneria. Lo facciamo con i backup, con i piani di disaster recovery, con i test di sicurezza. Non vedo perché l’IA dovrebbe essere un’eccezione.

E tu da che parte stai? Ti sembra più credibile chi si prepara al “giorno dopo” o chi dice che non arriverà mai? Scrivimelo nei commenti.

Fonti: Axios, comunicato Zeta Global su AthenaOS, intervista Fox Business.