Vale la pena risolvere oggi un problema che domani non esisterà più?

Con l’AI accade già. Con l’AI molte aziende investono tempo e risorse per aggirare limiti tecnici che pochi mesi dopo scompaiono con l’uscita di un nuovo modello. Il rischio è di trovarsi con workflow inutili, strumenti superati e debito tecnico difficile da sostenere. Ciò che oggi sembra un problema tecnico, domani potrebbe non esistere più, e i soldi spesi per aggirarlo diventano un costo senza ritorno.

Il fenomeno avvistato oltreoceano

Negli Stati Uniti questo fenomeno è stato chiamato Constraint Decay Principle. L’idea è che vincoli che oggi sembrano insormontabili, come memoria ridotta, lentezza o costi elevati, tendono a dissolversi con le versioni successive dei modelli. È accaduto con piattaforme come Runway, che aveva investito molto per aggirare i limiti di rendering dei modelli video del 2023. Soluzioni complesse e costose che si sono rivelate superflue con l’arrivo di nuovi modelli. Le legaltech avevano creato sistemi per far verificare contratti e documenti all’AI con controlli multipli. Quando i modelli sono migliorati, quei controlli non servivano più, ma intanto il software era già stato costruito e i costi restavano a carico delle aziende.

L’Europa e l’Italia

Il contesto europeo è diverso. Qui non vediamo startup che spendono milioni in workaround, ma aziende che usano l’AI soprattutto per ottimizzare processi esistenti. Customer care, marketing, analisi dati. È in questi ambiti che il principio della decadenza dei vincoli si applica in modo diretto. Nel customer care, un’azienda che oggi investe per far ricordare a un chatbot le ultime dieci conversazioni rischia di scoprire tra sei mesi che i modelli ricordano da soli. Nel marketing, tool interni che correggono lo stile dei testi potrebbero essere inutili con i prossimi LLM. Nell’analisi dei dati, dashboard che traducono comandi naturali in query SQL potrebbero essere rimpiazzate da modelli che lo fanno direttamente.

I limiti che contano davvero

Il principio della decadenza dei vincoli non significa che le aziende possano attendere passivamente. Significa distinguere tra limiti passeggeri e problemi strutturali.
I primi riguardano velocità, costi e capacità di memoria. È probabile che vengano superati con i prossimi modelli. I secondi riguardano governance dei dati, sicurezza, privacy, bias, trasparenza. Questi non spariranno con GPT-5 né con GPT-6.

Una scelta strategica

Per le imprese italiane la vera domanda non è se il prossimo modello sarà più veloce o più economico. È come costruire soluzioni che restino valide anche quando i limiti tecnici di oggi saranno superati. Significa sperimentare in modo pragmatico senza immobilizzare budget su workaround destinati a scomparire, concentrando gli investimenti su ciò che l’AI non risolverà da sola con dati di qualità, governance solida, capacità di integrare i modelli nei processi decisionali. Ed è qui che serve un salto di livello. Non basta usare l’AI per guadagnare efficienza nei processi esistenti. La vera opportunità è immaginare modelli di business nuovi, non solo innovazioni incrementali. Le aziende che si limitano a fare meglio ciò che già fanno rischiano di inseguire, quelle che ripensano prodotti, servizi e relazioni con i clienti possono invece sfruttare l’AI come leva di trasformazione. Per esempio, un retailer può usare l’AI non solo per rispondere più in fretta alle domande dei clienti, ma per ridisegnare la relazione con loro, offrendo esperienze personalizzate che prima non erano possibili.

Conclusione

Il principio della decadenza dei vincoli ci ricorda che l’AI evolve a una velocità che non ha precedenti. Per le aziende italiane questo significa non farsi intrappolare da problemi effimeri ma puntare su ciò che resta. La vera differenza competitiva non sarà data dal superare i limiti temporanei dei modelli, ma dalla capacità di costruire strategie resilienti e durature intorno a ciò che l’AI non può correggere da sola.