Le startup dell’AI cambiano rotta: dalle demo spettacolari ai prodotti che fanno utili

I fondatori che stavano lavorando a cuffie in grado di leggere i segnali neurali o a strumenti virali per creare presentazioni stanno ricominciando da capo, in una corsa ad alta tensione per la sopravvivenza e la redditività.

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All’inizio del 2023, Tome, la startup di Keith Peiris dedicata alle presentazioni generate con l’intelligenza artificiale, stava crescendo rapidamente. Era diventata lo strumento di produttività più veloce a raggiungere un milione di utenti, come riportato all’epoca da Forbes, un numero poi salito a 25 milioni. Peiris aveva raccolto 80 milioni di dollari da alcuni dei principali investitori della Silicon Valley, tra cui Lightspeed Venture Partners, Coatue, Greylock e il miliardario Reid Hoffman.

Ma alla fine del 2024 Peiris si rese conto di aver costruito l’azienda sbagliata. Si scoprì infatti che la maggior parte delle persone non era disposta a pagare per strumenti in grado di generare splendide presentazioni in pochi minuti. Gli utenti di Tome, per lo più studenti e piccoli imprenditori, utilizzavano principalmente il piano gratuito oppure pagavano un abbonamento mensile da 10 dollari: una cifra lontanissima da quella necessaria a sostenere il business.

Inoltre, la startup non riusciva a conquistare il mercato dei professionisti, come marketer e venditori, perché il software non era collegato ai loro dati e non disponeva del contesto necessario per creare presentazioni davvero efficaci. Gli utenti continuavano ad aumentare, ma il fatturato annuo dell’azienda si era fermato a circa 3 milioni di dollari.

“Parlando con franchezza di Tome, sia la nostra tesi tecnologica sia la nostra cultura aziendale erano ancora molto immature”, ammette oggi Peiris.

Il caso Lightfield

Con circa metà dei finanziamenti ancora disponibili in cassa e un’ampia capacità di Gpu già riservata, Peiris decise di cambiare direzione. “Ci siamo detti: ‘È impossibile che abbiamo perso il treno già al secondo anno. Abbiamo un grande team e molto capitale. Perché non riprovarci?'”, racconta.

Per questo si rivolse al miliardario Stewart Butterfield, che in passato aveva trasformato due tentativi falliti di creare società di videogiochi in aziende iconiche come Slack e Flickr, chiedendogli “preziosi consigli” su come affrontare un pivot. Butterfield gli suggerì di ripartire da zero con un team abbastanza piccolo da poter essere sfamato con due pizze grandi. Ancora più importante, gli disse che avrebbe dovuto ottenere rapidamente una trazione sufficiente con un nuovo prodotto, così da tenere investitori e dipendenti troppo impegnati per guardare al passato. Nel marzo 2025 Peiris chiuse Tome e licenziò la maggior parte dei suoi 70 dipendenti, mantenendo un gruppo di sole sei persone.

Otto mesi dopo lanciò Lightfield, un software basato sull’intelligenza artificiale che aiuta i venditori a gestire le attività più ripetitive, come riassumere le telefonate, scrivere le email di follow-up e tenere traccia delle interazioni con i clienti.

“Abbiamo un grande team e molto capitale. Perché non riprovarci?” (Keith Peiris, ceo di Lightfield)

All’inizio gli investitori non erano entusiasti. Un software per la gestione delle relazioni con i clienti era intrinsecamente più difficile da sviluppare e i venture capitalist mettevano in dubbio l’esperienza di Peiris e del suo cofondatore in questo settore. Tuttavia, si trattava di un’opportunità di business migliore. “Le discussioni sono state molto animate, ma alla fine credo che tutti abbiano condiviso la decisione”, racconta.

Oggi, secondo Peiris, il fatturato dell’azienda cresce dell’80% ogni mese grazie a 1.000 clienti paganti, tra cui Substack, Goodfire e IntentHq. Finora Lightfield è stata costruita interamente utilizzando i fondi raccolti per Tome, ma ora la società è in trattativa per un nuovo round di finanziamento. Tutti gli investitori storici stanno partecipando.

La prima generazione di startup AI cambia pelle

Cambiare direzione è una componente classica dell’imprenditorialità. Si prova un’idea, non funziona come previsto e se ne tenta un’altra. Di solito, però, questo accade prima che un’azienda raggiunga una trazione significativa e raccolga ingenti capitali. Non è stato così durante la frenesia degli investimenti nell’intelligenza artificiale.

Lightfield fa parte della prima ondata di startup AI che hanno raccolto enormi quantità di capitale per poi allontanarsi da ciò che avevano costruito inizialmente. Alcune hanno compiuto cambi di rotta radicali, abbandonando completamente il prodotto o la visione originaria; altre hanno semplicemente ampliato il proprio focus verso aree più redditizie. La velocità con cui evolve l’AI rende ancora più difficile per le startup mantenere un vantaggio competitivo: i modelli migliorano così rapidamente che il mercato cambia di continuo.

“Man mano che i modelli di frontiera occupano sempre più spazio, credo che vedremo una parte di queste aziende molto promettenti effettuare pivot radicali oppure, più probabilmente, scorporare alcune delle infrastrutture che hanno costruito”, afferma Aditya Agarwal, general partner di South Park Commons, società di venture capital che lavora con fondatori di startup tecnologiche.

Da Pika a Poolside

Pika, per esempio, ha raccolto 135 milioni di dollari per sviluppare un generatore di video basato sull’intelligenza artificiale, ma nel frattempo si è evoluta verso la creazione di agenti AI e avatar. Poolside ha raccolto 620 milioni di dollari per addestrare da zero modelli di AI dedicati alla programmazione, ma alla fine del 2025 ha annunciato il progetto Horizon, un enorme data center nel Texas occidentale da realizzare con CoreWeave. L’iniziativa è poi fallita dopo che Poolside non è riuscita a mettere online i chip entro la scadenza fissata da CoreWeave, come riportato dal Financial Times. L’azienda si è quindi divisa in due società: Pic, dedicata alle infrastrutture, e una seconda focalizzata sullo sviluppo dei modelli.

“Tutto parte da un gruppo di persone che si riunisce attorno a un’ipotesi che potrebbe oppure no concretizzarsi”, afferma Christina Melas-Kyriazi, partner di Bcv. “Questa combinazione di capitale e ambizione ha consentito a queste aziende di seguire percorsi molto più tortuosi rispetto a quanto sarebbe accaduto nelle epoche precedenti”.

La trasformazione di Character AI

Anche Character AI, una delle prime stelle nascenti dell’intelligenza artificiale, si è trasformata profondamente rispetto alla chatbot consumer presentata inizialmente agli investitori. Fondata nel 2021 dagli ex ricercatori di Google DeepMind Noam Shazeer e Daniel De Freitas, la startup aveva raccolto circa 200 milioni di dollari da investitori di primo piano come Andreessen Horowitz per creare personaggi AI ispirati a persone reali e immaginarie con cui chiunque potesse conversare, utilizzando modelli linguistici proprietari. L’obiettivo finale, spiegava Shazeer a Forbes nel 2023, era “dare a tutti accesso all’Agi”.

Nel 2024 Google ha assunto Shazeer e De Freitas e ha ottenuto una licenza sulla tecnologia di Character AI per 2,7 miliardi di dollari. Successivamente è arrivata un’ondata di cause legali, nelle quali si sosteneva che i chatbot dell’azienda avessero incoraggiato adolescenti e minori all’autolesionismo, al suicidio e a conversazioni sessualmente esplicite. Nel maggio 2025 Karandeep Anand, consulente del consiglio di amministrazione ed ex dirigente di lungo corso di Facebook, è diventato ceo.

Oggi tutto questo sembra ormai appartenere al passato. Character AI ha risolto la maggior parte delle cause legali nel gennaio scorso e ha vietato agli utenti sotto i 18 anni di interagire con i personaggi presenti sull’app, una decisione costata 4 milioni di utenti attivi mensili. L’azienda utilizza prevalentemente software open source invece di addestrare propri modelli. Anziché raccogliere capitale di rischio per sviluppare nuovi modelli o finanziare la ricerca, oggi è completamente autofinanziata e di proprietà dei dipendenti. Inoltre sta sperimentando nuovi sistemi di monetizzazione, tra cui pubblicità e acquisti in-app.

“Gran parte delle nostre energie è concentrata sul capire come evitare il tradizionale schema del ‘raccogli fondi, raccogli fondi, raccogli fondi, cresci, cresci, cresci e poi un giorno vedremo se questo è davvero un business'”, afferma Anand. “Per me è fondamentale una crescita sostenibile accompagnata dalla monetizzazione”.

L’azienda sta inoltre puntando con decisione su nuove forme di intrattenimento interattivo che vanno oltre il testo, come storie audio generate dall’AI, fumetti e microdrammi, brevi serie video prodotte con il supporto dell’intelligenza artificiale. Gli utenti possono anche conversare con i personaggi protagonisti delle storie. “Il nostro obiettivo è ampliare i modi in cui le persone possono vivere questa esperienza, perché non tutti amano scrivere continuamente”, spiega Anand.

Secondo lui, però, parlare di “pivot” è eccessivo. “Direi piuttosto che si tratta di un’evoluzione”.

Patronus AI punta sugli agenti

È così che descrive il proprio cambiamento strategico anche Patronus AI, startup di San Francisco specializzata nella valutazione dei modelli di intelligenza artificiale. Nata per sviluppare sistemi in grado di individuare errori fattuali e segnalare risposte che violavano il copyright, la società ha raccolto 20 milioni di dollari da investitori di primo piano come Lightspeed Venture Partners. Fondata dagli ex ricercatori di Meta AI Anand Kannappan e Rebecca Qian, entrambi inseriti nella classifica Forbes 30 Under 30, Patronus aveva anche sviluppato benchmark per misurare le prestazioni dei modelli AI nei settori finanziario, medico e legale.

Con il progressivo spostamento dell’industria verso gli agenti AI, la startup ha iniziato ad addestrare i cosiddetti “modelli del mondo digitale”: repliche di sistemi interni e siti web utilizzate per verificare la capacità degli agenti di completare attività come ordinare su DoorDash o prenotare un volo. Le simulazioni di Patronus aiutano a migliorare gli agenti premiando le risposte corrette e penalizzando gli errori.

Oggi l’azienda si definisce un “frontier lab”. Secondo il ceo Anand Kannappan, queste repliche rappresentano ormai il 70% del fatturato e hanno attirato come clienti alcune delle principali società di intelligenza artificiale. Dopo il lancio del nuovo prodotto, Patronus ha chiuso un round da 50 milioni di dollari con una valutazione di 400 milioni. “Credo sia estremamente importante continuare a reinventarci e a ripensare continuamente ciò che facciamo”, afferma.

Wispr AI: dal sogno hardware al software

Per altri, invece, cambiare rotta è stato indispensabile per sopravvivere. I cofondatori di Wispr AI, Tanay Kothari e Sahaj Garg, entrambi laureati a Stanford, trascorsero sei mesi sviluppando un paio di cuffie capaci di trasformare i segnali neurali e il linguaggio silenzioso di una persona in testo e voce. Dopo tre anni e 14 milioni di dollari raccolti, decisero infine che il progetto non avrebbe funzionato. Inoltre erano stati scoraggiati dai clamorosi fallimenti dell’hardware consumer basato sull’intelligenza artificiale, come l’AI Pin di Humane.

Nel 2024 decisero quindi di abbandonare il dispositivo hardware, licenziarono la maggior parte dei loro 40 dipendenti e concentrarono tutte le risorse sul software di dettatura vocale basato sull’AI che avevano sviluppato originariamente per quelle cuffie. “Avevamo un ufficio di oltre 2.000 metri quadrati con appena cinque persone al suo interno”, ha scritto Kothari in un post dedicato al racconto di quel cambiamento.

“Abbiamo smesso di inseguire il sogno della fantascienza e abbiamo iniziato a costruire ciò di cui le persone avevano davvero bisogno”.

Tanay Kothari, ceo di Wispr Flow

Oggi l’app di dettatura vocale Wispr Flow conta centinaia di migliaia di utenti attivi ogni giorno e cresce del 40% mese su mese. “Abbiamo smesso di inseguire il sogno della fantascienza e abbiamo iniziato a costruire ciò di cui le persone avevano davvero bisogno”, conclude il post.