Il 2025 verrà ricordato come l’anno in cui l’Intelligenza Artificiale ha finalmente superato la fase dell’hype per radicarsi nell’effettiva diffusione commerciale e tecnologica. I modelli sono diventati più potenti, le applicazioni più sofisticate e le promesse hanno iniziato a trasformarsi in prodotti tangibili. Eppure, in questa fase di maturazione accelerata e feroce competitività, non tutte le giovani promesse sono riuscite a resistere alla pressione del mercato. Se da un lato il settore ha visto nascere nuovi unicorni, dall’altro diverse startup di rilievo hanno dovuto chiudere i battenti, vittime di un mix letale di mancanza di interesse da parte degli investitori, di una debole compatibilità tra prodotto e mercato, o di inefficienze e crisi interne. La parabola di queste aziende svela le sfide cruciali che attendono chiunque tenti di innovare in un campo così volatile.
Uno dei casi più emblematici di fallimento è stato quello di Builder.ai, un’azienda che per quasi un decennio ha incarnato la promessa dello sviluppo di app automatizzato tramite IA. Fondata nel 2016, l’azienda si presentava come una piattaforma capace di assemblare applicazioni completamente funzionanti con un coinvolgimento umano minimo, quasi magico. Tuttavia, il divario tra la narrativa di marketing e la realtà operativa ha rapidamente eroso la fiducia: indagini successive hanno rivelato che una parte significativa del lavoro di sviluppo, attribuito all’intelligenza artificiale, veniva in realtà gestito manualmente da team offshore. Questa discrepanza etica e operativa, unita a crescenti incongruenze nei ricavi, un debito operativo in aumento e gravi controversie con i creditori, ha innescato una rapida spirale che ha portato l’azienda alla procedura d’insolvenza. Il fallimento di Builder.ai è un monito sulla sostenibilità delle promesse di automazione totale quando la tecnologia non è ancora matura.
Sulla stessa linea, anche CodeParrot, una startup di strumenti di sviluppo IA finanziata da YC, ha dovuto chiudere a metà del 2025. L’idea di convertire elementi di design grafico, come schermate Figma e mockup di interfaccia, direttamente in codice React o full-stack era un concetto potente e le prime dimostrazioni avevano impressionato gli sviluppatori. Nonostante il potenziale, il prodotto non è mai riuscito a produrre codice con l’affidabilità e la qualità richieste per l’implementazione a livello di produzione. L’azienda si è trovata bloccata in un continuo “inferno di pivot”, cambiando frequentemente rotta per adattarsi a un modello di business sostenibile, diluendo così l’attenzione e confondendo gli investitori. La sua nicchia di mercato è stata rapidamente saturata da una concorrenza agguerrita, tra cui giganti come GitHub Copilot e agenti di codifica basati su LLM sempre più performanti, rendendo insostenibile il suo vantaggio.
Il fallimento nel raggiungere un solido adattamento prodotto-mercato (product-market fit) è stato fatale anche per Subtl.ai e Astra. Subtl.ai, specializzata nell’automazione della conoscenza tramite GenAI (Intelligenza Artificiale Generativa), ha sviluppato strumenti utili per interrogare documenti interni e procedure operative tramite linguaggio naturale. Nonostante un iniziale successo nello sperimentare la tecnologia, molte aziende non sono riuscite a convertirsi a piani a lungo termine, citando problemi di accuratezza o la complessità nell’integrazione con ampie basi di documenti preesistenti. Con le condizioni di finanziamento che si sono inasprite nel 2025, la mancanza di un capitale rinnovato ha obbligato i fondatori a interrompere le operazioni.
Astra, focalizzata sull’intelligenza delle vendite basata sull’IA, mirava a risolvere il problema delle pipeline aziendali lente, analizzando chiamate e dati CRM per fornire insight sulle trattative. Tuttavia, l’azienda ha dovuto affrontare una serie di ostacoli interni ed esterni: divergenze tra i co-fondatori hanno portato a una scissione organizzativa che ha ritardato tappe fondamentali del prodotto. Allo stesso tempo, si è scontrata con la sfida dei lunghi cicli di vendita tipici delle grandi aziende e la crescente cautela riguardo alla privacy dei dati e ai rischi di “allucinazione” dei modelli, elementi che ricevevano maggiore attenzione da parte delle autorità di regolamentazione.
Il caso di Humane rappresenta forse il fallimento più pubblicizzato e discusso dell’anno. Questa startup di hardware per l’IA di consumo, fondata da ex veterani Apple e caricata di aspettative, aveva immaginato un futuro senza smartphone, un futuro dominato dal suo AI Pin, un dispositivo indossabile in grado di proiettare interfacce sulla mano dell’utente e fungere da assistente personale in tempo reale. Nonostante l’enorme ondata di marketing e pubblicità, il lancio del prodotto è stato disastroso. L’AI Pin è stato afflitto da gravi problemi tecnici: breve durata della batteria, surriscaldamento, risposte incoerenti e un caso d’uso fondamentalmente poco chiaro. L’integrazione tra hardware e IA si è rivelata molto più complessa del previsto, richiedendo un’inferenza in tempo reale che il dispositivo non era in grado di sostenere in modo affidabile. Le recensioni negative sono state unanimi e, con i tassi di reso alle stelle, la società ha di fatto cessato le attività, vendendo il suo business AI Pin e la proprietà intellettuale a HP Inc. per 116 milioni di dollari.
Altri fallimenti hanno evidenziato la difficoltà di raggiungere una crescita sostenibile in un mercato in rapida evoluzione. Wuri, un’altra startup finanziata da YC, ha chiuso dopo aver lottato contro elevati costi di acquisizione clienti e una forte concorrenza di wrapper di IA, prodotti simili privi di differenziazione tecnologica proprietaria. Il fondatore ha sottolineato come la velocità vertiginosa dello sviluppo dell’IA abbia reso impossibile fare affidamento su esperienze e strategie tradizionali, richiedendo un’adattabilità che l’azienda non è riuscita a mantenere.
Infine, la chiusura di Locale.ai, specializzata in intelligence operativa e analisi geospaziale per la logistica, ha messo in luce il lato umano e lo stress del mondo delle startup. Sebbene l’azienda avesse generato un fatturato discreto e acquisito clienti internazionali, i co-fondatori hanno raggiunto un grave stato di esaurimento (burnout) dopo anni di lavoro ininterrotto e faticosi periodi economici. Pur intravedendo nuove opportunità nel campo dell’automazione delle vendite tramite IA, hanno preso la difficile e responsabile decisione di chiudere l’azienda, restituendo il capitale agli investitori e aiutando i clienti nella transizione verso altre soluzioni.
La storia di queste sette startup cadute nel 2025 è un promemoria essenziale: l’intelligenza artificiale è un settore maturo e spietato, dove l’innovazione da sola non basta. La trasparenza operativa, la solidità del prodotto rispetto alle esigenze reali del mercato e la capacità di sostenere il ritmo frenetico della concorrenza sono i veri pilastri su cui si fonda la sopravvivenza nell’era dell’IA diffusa.