A Scopone scientifico lo chiamerebbero “sparigliare”. A calcio, invece, tornare ai fondamentali. In pratica: Apple sta entrando in una fase di transizione strategica. Tim Cook ce l’ha chiarissimo e con lui il suo consiglio di amministrazione.
Per questo hanno pensato parecchio e scelto una figura di nuovo CEO relativamente giovane (51 anni) e soprattutto profondamente radicata nell’hardware: John Ternus.
E hanno fatto questo proprio nel momento in cui l’industria è dominata da una corsa frenetica al software che più software di così non si può: i grandi modelli linguistici (LLM). Questo contesto apre due rischi teorici e analiticamente rilevanti: Enshittification da un lato (tra un attimo vediamo cos’è) e la cosiddetta “trappola dell’AI” dall’altro. Mettetevi comodi, perché non saremo brevi.
Chi è Ternus e perché la scelta è razionale
John Ternus, come sappiamo, ha costruito la sua carriera come architetto dell’hardware Apple: iPhone, iPad, AirPods, Apple Watch, la filiera Vision e AR/VR portano il suo marchio ingegneristico. La sua nomina a CEO, con Tim Cook che sale al ruolo di presidente esecutivo a partire dal 1° settembre, viene letta dai media finanziari americani come un segnale inequivocabile: Apple riporta il centro di gravità sul prodotto fisico, dopo un’era dominata dai margini sui servizi, dalla logistica ottimizzata e dalla crescita in abbonamento.
La prima sfida di Ternus è già nominata: non perdere i talenti migliori dell’azienda in un momento di transizione. Ma la sfida più profonda è un’altra, e riguarda il tipo di mercato in cui si trova a operare. Wedbush, D.A. Davidson e Business Insider sottolineano tutti la stessa cosa: la strategia implicita della nomina è “hardware-first AI”, ovvero usare il vantaggio sui chip (la famiglia Apple Silicon), sulla privacy by design e sull’integrazione verticale per far passare tutta l’intelligenza artificiale attraverso i dispositivi dell’azienda, piuttosto che rincorrere OpenAI e Google sul terreno dei grandi modelli proprietari da decine di miliardi di parametri.
È una scelta razionale. È anche una scelta rischiosa. I due scenari che seguono non si escludono a vicenda: anzi, la loro combinazione è precisamente il punto.
La trappola dell’AI: promettere quello che i propri studi smentiscono
La promessa di Ternus è che l’AI sarà al centro del futuro Apple. Peccato che Apple stessa abbia prodotto ricerche che rendono quella promessa più complicata di quanto sembri. La “trappola dell’AI” non è la paura di non investire abbastanza nell’intelligenza artificiale: è il rischio opposto, quello di investire troppa identità e narrazione in una tecnologia che i propri scienziati descrivono come strutturalmente inaffidabile per molti usi.
Il paper interno di Apple intitolato The Illusion of Thinking è diventato un riferimento nel dibattito tecnico globale: i grandi modelli linguistici, inclusi i cosiddetti “large reasoning models”, simulano il ragionamento ma collassano su problemi fuori distribuzione, mostrano varianza elevata e non migliorano semplicemente scalando parametri o token. Uno studio successivo ha mostrato che su puzzle logici e ragionamenti multi-passo la precisione dei principali LLM crolla in modo “devastante”, parola degli stessi ricercatori citati da Guardian e Mashable. Sono gli stessi modelli su cui si basa Apple Intelligence.
La contraddizione è evidente: Apple sa perfettamente i limiti di questa tecnologia, eppure è costretta a costruire su di essa una narrazione competitiva. Il risultato pratico si vede nel caso Siri. La nuova versione dell’assistente, basata sull’architettura denominata Linwood e sui modelli linguistici proprietari Apple Foundations Models, ha accumulato ritardi su ritardi: annunciata per l’autunno 2024, slittata alla primavera 2025, poi ufficialmente rimandata al 2026, con iOS 26.4 come traguardo interno. E anche quella data, secondo Bloomberg e Mark Gurman, è a rischio: iOS 26.4 è stato svuotato di molte funzioni attese, con alcune caratteristiche spostate direttamente a iOS 27.
Il costo di over-promettere
I numeri interni che circolano tra gli analisti sono impietosi: il “More Personal Siri”, la versione che doveva fare di Siri un assistente contestuale capace di leggere lo schermo e interagire con le app, ottiene tassi di successo ancora intorno al 67-80% su certi task, un risultato lontanissimo dagli standard di fluidità che un’interfaccia Apple deve raggiungere per essere rilasciata. Il vecchio Siri, quello che risponde con un timer o chiama un contatto, funzionava. La nuova architettura ha generato errori nel 30% dei casi nelle versioni beta, costringendo i team a ricominciare da capo.
Questo è esattamente il meccanismo della trappola: Apple non può non fare AI perché il mercato lo richiede e i competitor avanzano, ma l’AI che oggi esiste non raggiunge lo standard di qualità che Apple stessa impone ai propri prodotti fisici. Ternus lo sa meglio di chiunque altro: ha costruito decenni di carriera su hardware che usciva solo quando era perfetto. Ora guida un’azienda che deve spiegare al mercato perché Siri è ancora in ritardo mentre ChatGPT e Gemini avanzano. È come correre una maratona con le scarpe di qualcun altro: OpenAI e Claude hanno cominciato (e continuano) portando sul mercato prodotti “meravigliosi” nel senso che meravigliano quando funzionano. E pace se poi consigliano di fare la pizza con la colla e i sassi, se hanno le allucinazioni, si inventano le bibliografie dei lavori di ricerca e mille altre cose così.
Il punto è che, per chi porta la nuova tecnologia, la capacità di stupire sta in quella volta che funziona, non nelle mille altre volte che va male. Un po’ come vedere proprio figlio al saggio di musica mettere in fila trenta secondi di musica di alto livello, e poi continuare a steccare come se non ci fosse un domani. Per il saggio di fine anno del figlio adolescente va bene, per un solista della Scala no. Apple è il solista, non il figlio adolescente. Che in realtà sta imparando alla grande, il ragazzino, e fa sempre meglio, ma comunque continua a sbagliarne una su tre.
Enshittification: come le piattaforme si autodistruggono lentamente
Il secondo rischio ha un nome meno tecnico ma più evocativo. Cory Doctorow, scrittore e attivista digitale, ha coniato il termine enshittification (e un po’ volgare: vuol dire “trasformazione in feci” usando però un altro termine più colloquiale per “feci”) per descrivere il processo ciclico attraverso cui una piattaforma degrada. Il meccanismo si articola in tre fasi: nella prima la piattaforma cresce attirando utenti con un’esperienza genuinamente buona; nella seconda inizia a privilegiare sé stessa a scapito degli utenti; nella terza si deteriora anche per gli utenti più fedeli, intrappolati nell’ecosistema e senza alternative credibili. Microsoft, Google, Facebook, Amazon, Twitter: hanno tutti percorso questo ciclo in modo più o meno rapido. La domanda che molti osservatori si pongono è se Apple stia imboccando la stessa strada.
I segnali ci sono, e sono documentati. L’App Store è da anni al centro di battaglie normative: in Europa il Digital Markets Act ha imposto aperture che Apple ha accettato a denti stretti, combattendo su ogni dettaglio implementativo, dagli avvisi di sicurezza per le app fuori store fino alle commissioni per i marketplace alternativi. La pressione normativa non si fermerà. Negli Stati Uniti il dibattito antitrust sull’App Store è tutt’altro che chiuso, tanto che quando Elon Musk ha accusato Apple di favorire OpenAI nelle classifiche dello store la risposta dell’azienda ha riacceso un fronte già incandescente.
Il modello dei servizi e la sua doppia natura
Il vero epicentro del rischio enshittification non è però l’App Store in sé: è la trasformazione progressiva di Apple da azienda che vende hardware eccellente ad azienda che vende un ecosistema di sottoscrizioni continue. Apple Music, TV+, Fitness+, iCloud, Apple Arcade, Apple One: la lista si allunga ogni anno. I margini sui servizi sono enormemente superiori a quelli sull’hardware, e questo crea una pressione strutturale che nessun CEO, per quanto orientato al prodotto fisico, può ignorare completamente.
La nomina di Ternus può essere letta in due modi opposti rispetto a questo punto. Nella lettura ottimista, un CEO che pensa in termini di ingegneria hardware riporta al centro l’esperienza utente concreta e frena la deriva verso un modello in cui il cliente è sempre meno un acquirente libero e sempre più un abbonato vincolato. Nella lettura pessimista, i servizi rappresentano già la principale fonte di margini e crescita: Ternus potrebbe mantenere la rotta enshittificante semplicemente perché “funziona” finanziariamente, indipendentemente da quanto peggiori l’esperienza al margine.
Il paradosso della dipendenza dall’AI esterna
C’è una terza dimensione di rischio, meno citata ma non meno rilevante: Apple ha scelto di non competere direttamente sui grandi modelli proprietari, ma di integrare i modelli migliori disponibili tramite accordi con OpenAI e in parte con Anthropic. Un po’ perché è in ritardo, ma un po’ anche per scelta strategica. Una scelta che riduce l’esposizione alla trappola speculativa (costruire un modello da zero costa miliardi e non garantisce nulla) ma introduce una dipendenza nuova e potenzialmente costosa.
Il cuore dell’intelligenza dell’ecosistema Apple, in questo scenario, è nelle mani di aziende terze che possono cambiare licenze, alzare prezzi o modificare la road-map in qualsiasi momento. È un rischio strategico non banale per un’azienda che ha costruito la propria identità sull’integrazione verticale totale, dal silicio al software. Ternus, che quella verticalità l’ha vissuta dall’interno per tutta la carriera, è probabilmente la persona più consapevole di questa tensione. Resta da vedere se sarà anche quella capace di risolverla.
Il vantaggio nascosto di arrivare in ritardo
Va detto anche l’altro lato della storia, perché l’equilibrio lo richiede. Il fatto che Apple non abbia costruito un proprio modello LLM di “frontiera” (cioè i più grossi) potrebbe rivelarsi, nel medio termine, una delle mosse più astute dell’industria. Mentre Microsoft, Google e Meta spendono decine di miliardi in data center e consumo energetico per addestrare modelli sempre più grandi, Apple punta su un’architettura “on-device” che sfrutta il vantaggio competitivo di Apple Silicon, la fiducia degli utenti sulla privacy e una base installata di oltre un miliardo di dispositivi.
Siccome Apple è il singolo più grande “mediatore” tra le piattaforme cloud e gli utenti (nel senso che i suoi dispositivi sono quelli usati dagli utenti per accedere ai servizi, che devono sottostare ai vincoli e ai limiti imposti da Apple sui suoi apparecchi), per questo non sarebbe logico per Apple andare a competere fuori dalla sua area creando nuovi modelli, mentre può tranquillamente fare il “doganiere” e far pagare pedaggio per accedere alle AI, concentrandosi sull’aumentare la qualità e il vantaggio dei suoi apparecchi rispetto a quelli della concorrenza.
Se la ricerca interna di Apple ha ragione, e la via verso una vera intelligenza artificiale generale richiede innovazioni architetturali profonde piuttosto che semplicemente più parametri, allora Ternus potrebbe essere paradossalmente la figura più adatta a difendere l’azienda dalla corsa agli armamenti LLM: un CEO che considera l’AI uno strumento “assistentistico” integrabile nell’hardware di qualità, e non il fine ultimo dell’intera strategia aziendale.
Il conto arriva alla fine
La questione centrale, però, rimane aperta. La capacità di Ternus di tenere insieme hardware eccellente, narrazione AI credibile, ecosistema di servizi in crescita e pressione normativa crescente sarà messa alla prova in tempi relativamente brevi. I concorrenti non aspettano: Amazon ha già Alexa Plus con capacità conversazionali avanzate, Google e Microsoft spingono sull’integrazione AI nei dispositivi consumer, e persino i produttori Android di fascia alta stanno erodendo il vantaggio percettivo di iPhone su certi segmenti.
Apple ha vinto molte scommesse improbabili nella sua storia. Ha perso il mercato dei personal computer ed è sopravvissuta. Ha ignorato per anni il mercato degli smartphone e poi li ha reinventati. Ha costruito un ecosistema chiuso in un’epoca di open source e ne ha fatto una virtù.
Ternus eredita un’azienda con una cassa da capogiro, una base di utenti fedelissima e un vantaggio tecnologico sull’integrazione silicio-software che non ha eguali. I rischi dell’enshittification e della trappola AI sono reali, ma non sono destini scritti: sono possibilità che dipendono dalle scelte che verranno fatte nei prossimi due o tre anni. La partita è aperta.
