In Librologica c’è chi segue l’evoluzione incessante dell’intelligenza artificiale generativa fin dal lancio originario di ChatGPT. Da allora le novità si sono susseguite con ritmo sostenuto, alimentando un flusso continuo di rilasci, modelli, piattaforme e strumenti che hanno trasformato il settore tecnologico e l’intero mercato della creazione di contenuti. La percezione diffusa è quella di una corsa ininterrotta. Per verificare se questa dinamica corrisponde alla realtà, abbiamo ricostruito e analizzato in modo rigoroso l’andamento cronologico degli annunci pubblici dal 2023 a oggi attraverso un approccio quantitativo, riassunto da due grafici:
Il tracciato giornaliero misura la frequenza delle novità annunciate e indica con chiarezza che il fenomeno presenta fasi riconoscibili e non è uniforme nel tempo. L’attività cresce quando vengono presentati nuovi modelli di punta e si mantiene su livelli medi con aggiornamenti minori e ampliamenti di funzioni. Nel 2023 la crescita procede per due ondate principali: la prima tra marzo e maggio, con il consolidamento della tecnologia generativa nel dibattito pubblico, e la seconda tra settembre e dicembre, periodo in cui si stabiliscono le prime strategie di prodotto su larga scala. Nel 2024 il ritmo aumenta e la distanza tra un picco e l’altro si riduce: da marzo a maggio emergono nuovi modelli multimodali e strumenti dedicati alla produzione di immagini e video, mentre tra settembre e ottobre si registra una nuova crescita dovuta ai cicli di aggiornamento delle piattaforme. Nel 2025 si osserva la fase più intensa: da fine marzo a giugno vengono diffusi aggiornamenti strutturali di modelli già esistenti, nuove generazioni di sistemi video e strumenti integrati nei dispositivi. Il flusso non si interrompe nei periodi intermedi, perché anche nelle zone di minore intensità prosegue una produzione costante di modifiche incrementali e nuove versioni che mantengono attivo il ciclo informativo.
La linea cumulata permette di osservare lo sviluppo complessivo del fenomeno lungo l’intero arco temporale. Il 2023 costituisce la base del trend e indica l’avvio dell’accumulo sistematico di rilasci, con un impulso netto nella seconda parte dell’anno. Il 2024 rafforza la traiettoria di crescita e la distribuzione degli annunci mostra una progressione stabile ma intervallata da salti rapidi nei mesi di massima attività. Il 2025 amplia ulteriormente il volume complessivo e rende visibile un’accelerazione rispetto agli anni precedenti, concentrata soprattutto nella prima metà dell’anno. La salita del grafico cumulato non presenta inversioni e conferma che il flusso di novità tende a crescere nel tempo, con un equilibrio tra grandi lanci a forte impatto e un continuo movimento di aggiornamenti e varianti.
La lettura combinata dei due grafici restituisce una struttura temporale precisa: l’innovazione procede a ondate regolari che si condensano attorno a eventi ricorrenti e periodi di maggiore attenzione del settore. Tra un picco e l’altro rimane attiva una base costante di novità, segno di un settore che evolve in modo continuo e non episodico. I dati mostrano che l’espansione della generative artificial intelligence non deriva da episodi isolati, bensì da una dinamica di crescita stabile sostenuta da un ciclo di sviluppo che distribuisce novità lungo tutto l’anno e le intensifica in finestre ricorrenti.
Relazione tecnica avanzata
L’oggetto dell’analisi è la dinamica temporale delle novità legate all’intelligenza artificiale generativa pubblicate su fonti ufficiali o testate con reputazione consolidata. Il perimetro include lanci di modelli generali e specialistici, release di piattaforme e strumenti applicativi, ampliamenti di disponibilità geografica, aggiornamenti di famiglie modello e funzioni che incidono in modo tangibile sull’uso. Gli elementi informativi sono stati normalizzati su base giornaliera, deduplicando comunicati e riprese stampa riferiti al medesimo rilascio e assegnando un peso proporzionale alla rilevanza: massimo per nuovi modelli e iniziative di sistema, intermedio per estensioni di famiglia e strumenti ad ampia adozione, ridotto per versioni incrementali e rollout scaglionati. Questa ponderazione consente di costruire un indice che non confonde volume mediatico con numero di novità effettive.
La serie temporale giornaliera nasce aggregando per ciascuna data la somma dei pesi degli eventi ricadenti in quel giorno. Poiché i grandi rilasci generano spesso attività nei giorni adiacenti, viene modellato un contributo additivo a basso impatto per micro-annunci collocati in una finestra simmetrica attorno all’evento principale. L’ipotesi operativa è che vicino a un picco si distribuiscano aggiornamenti minori con intensità media proporzionale alla grandezza del rilascio. L’obiettivo è restituire l’effetto di contesto tipico dei cicli di lancio, in cui documentazione, beta e disponibilità per scaglioni definiscono un bordo temporale riconoscibile.
Per il grafico di intensità giornaliera la serie pesata è sottoposta a levigatura tramite kernel gaussiano normalizzato. La convoluzione produce una curva continua che conserva strutture e cluster principali e attenua le fluttuazioni di singolo giorno. La finestra effettiva è pari a più volte la deviazione standard del kernel; oltre tale raggio il contributo diventa trascurabile. Alternative come mediane mobili o kernel asimmetrici sono state considerate in fase esplorativa per accentuare spigoli o anticipare segnali; in questo lavoro si privilegia una levigatura isotropa e stabile che non introduce sfasamenti temporali rilevanti.
Il grafico cumulato deriva dall’integrazione nel tempo dell’indice giornaliero pesato. La somma cumulata fornisce la traiettoria dell’accumulo di novità: tratti a pendenza maggiore coincidono con finestre in cui l’intensità è elevata, tratti a pendenza minore indicano fasi di fondo. La combinazione delle due viste consente di stimare sia l’ampiezza relativa dei cluster sia il loro contributo al quadro d’insieme.
La coerenza del segnale è stata verificata su tre piani: controllo delle date con le fonti primarie; deduplicazione di annunci preparatori e rilasci effettivi evitando doppi conteggi; sensibilità dei risultati rispetto a variazioni moderate dei parametri (ampiezza della finestra e intensità del contributo di contesto). La posizione dei massimi e la struttura dei cluster restano stabili entro intervalli ragionevoli dei parametri; le differenze riguardano la finezza del profilo, non l’ordine temporale degli episodi.
L’andamento per anni mostra sequenze regolari. Nel 2023 l’attività cresce tra primavera e fine anno, con un impulso netto nella seconda parte. Nel 2024 compaiono due onde ravvicinate tra primavera e inizio autunno. Nel 2025 la fase di massima intensità si colloca tra fine marzo e metà giugno, seguita da una ripresa nell’ultima parte dell’anno. La base di fondo rimane attiva anche nei mesi più tranquilli grazie a aggiornamenti e ampliamenti di disponibilità.
Nella linea cumulata questi pattern si traducono in rampe riconoscibili intervallate da tratti a crescita regolare. Il profilo finale indica un accumulo consistente, superiore alla semplice somma di episodi isolati. Durante la fase esplorativa sono stati generati grafici ausiliari (profili settimanali e mensili, heatmap mese/anno, separazione trend–dettaglio con mediana mobile, spettro di potenza) per validare la lettura dei due grafici principali, senza introdurre ipotesi aggiuntive.
Le principali limitazioni riguardano l’incompletezza fisiologica di qualunque campionamento storico e la variabilità dei criteri con cui le fonti descrivono novità e disponibilità. Per mitigare questi aspetti si è data priorità a comunicazioni ufficiali e coperture che riportano data certa e oggetto verificabile. La ponderazione per classi di rilievo riduce l’effetto del rumore circostante e mantiene il focus sugli eventi con impatto d’uso.
Il risultato è una lettura temporale che quantifica intensità e accumulo in modo riproducibile. La curva giornaliera consente di individuare quando l’attività cresce e con quale ampiezza, mentre la curva cumulata mostra il peso complessivo delle fasi più dense. Le due viste chiariscono che le novità procedono per ondate ricorrenti su un fondo stabile lungo l’intero periodo analizzato.
