Il 2025 ha cambiato tutto: perché gli LLM AI non sono più semplici chatbot

Da qualche anno i LLM (Large Language Models) sono raccontati come strumenti di supporto: sistemi capaci di suggerire codice, completare frasi, riassumere documenti o rispondere a domande complesse. Nel 2025 questa descrizione ha smesso di essere sufficiente. Non perché i modelli AI siano diventati improvvisamente “più intelligenti” in senso umano, ma perché è cambiato il modo in cui sono addestrati, integrati e utilizzati.

Il 2025 è stato l’anno in cui i LLM hanno smesso di essere interfacce conversazionali e hanno iniziato ad assumere il ruolo di componenti attive all’interno di sistemi complessi, capaci di pianificare, agire, verificare e correggersi nel tempo. È stato un cambiamento strutturale, non cosmetico, e i suoi effetti si stanno già riflettendo sul modo in cui scriviamo software, facciamo ricerca, produciamo contenuti e affrontiamo i problemi di sicurezza.

LLM: dal “ragionare meglio” al coordinare azioni

Uno dei termini più abusati dell’ultimo anno in campo AI è reasoning. All’inizio, l’attenzione si è concentrata su dimostrazioni spettacolari: modelli che risolvevano puzzle logici, problemi matematici o test formali che in passato sembravano fuori portata. Per molti osservatori, il reasoning è apparso come una sorta di improvviso salto cognitivo.

In realtà, il suo impatto reale è emerso altrove. Il reasoning non ha reso i modelli più “intelligenti” in senso astratto; li ha resi più persistenti e metodici. Attraverso tecniche come RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards), i modelli sono stati addestrati a produrre e valutare passaggi intermedi, a tornare sui propri errori e a mantenere una linea di azione coerente nel tempo.

Un’impostazione che ha avuto un effetto decisivo quando il reasoning risulta combinato con l’uso degli strumenti. Un modello che può eseguire codice, interrogare un file system o consultare una fonte esterna non si limita più a rispondere a una domanda: pianifica una sequenza di operazioni, osserva i risultati e adatta la strategia. È qui che il reasoning ha smesso di essere una curiosità accademica ed è diventato una tecnologia trasformativa.

Nel 2025 i principali approcci si sono basati su:

• Chain-of-Thought (CoT): il modello genera una sequenza intermedia di ragionamento per arrivare a una conclusione più affidabile.
• Tree-of-Thought (ToT): estensione del CoT che esplora scenari multipli in forma di albero, valutando le probabilità di successo di ciascun ramo.
• Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR): addestra il modello a correggere i propri errori in base a risultati verificabili, non solo a feedback umani.

Gli agenti non come promessa futuristica, ma come pattern ingegneristico

Per gran parte del 2024 il termine “agente” è rimasto vago, spesso caricato di aspettative fantascientifiche. Nel 2025, invece, si è affermata una visione più sobria e produttiva. Un agente non è un’entità autonoma che “sostituisce l’essere umano”, ma un sistema basato su LLM che utilizza strumenti in un ciclo iterativo per raggiungere un obiettivo.

Questa definizione apparentemente semplice ha avuto conseguenze enormi. Ha permesso di progettare agenti come si progettano altri sistemi software, valutandone limiti, costi, superfici di attacco e ambiti di applicazione. Ha anche chiarito perché gli agenti funzionano bene in alcuni contesti e molto meno in altri.

Dove il dominio è strutturato, verificabile e orientato a obiettivi chiari — come la programmazione o la ricerca tecnica — gli agenti hanno dimostrato un valore immediato. Dove invece le decisioni richiedono giudizi normativi, ambiguità semantica o accesso incontrollato a dati sensibili, i limiti diventano evidenti.

Quando programmare non significa più scrivere codice

Il cambiamento più profondo del 2025 si è verificato nel modo in cui il software è realizzato. I coding agent non sono semplici evoluzioni degli strumenti di autocompletamento. Sono sistemi in grado di leggere interi repository, eseguire il codice, interpretare errori, modificare l’implementazione e verificare il risultato attraverso test.

La vera svolta, però, non è tecnica ma temporale. Con l’arrivo degli agenti asincroni, lo sviluppo software ha iniziato a funzionare per delega. Un problema viene descritto, l’agente lavora in background per minuti o ore e il risultato arriva sotto forma di modifica concreta, spesso una pull request pronta per essere esaminata.

Uno schema che ha contribuito a trasformare il ruolo del programmatore. Scrivere codice non è più l’attività centrale; lo è diventato definire obiettivi, valutare risultati e controllare la qualità. È un passaggio simile a quello avvenuto con l’automazione industriale: il valore non sta nell’esecuzione, ma nella supervisione. E alla fine non cozza con quello che, ad esempio, Leslie Lamport ha sempre sostenuto.

Coding agent e sviluppo software evoluto

Guardando al 2026, il coding non è più “scrivere codice a mano”: i modelli possono operare su interi repository grazie a 3 livelli tecnici:

• Analisi statica: parsing del codice, costruzione del grafo delle dipendenze, identificazione di pattern e vulnerabilità.
• Execution sandbox: ambiente isolato per eseguire script, simulare test e generare output affidabili senza rischi per il sistema reale.
• Test-driven generation: il modello genera codice, esegue test automatici e corregge errori fino al superamento dei criteri di successo definiti.

Si tratta di un’architettura che permette di delegare compiti complessi, trasformando il ruolo umano in supervisione, definizione di obiettivi e controllo qualità. L’uso combinato di GPT-like reasoning e strumenti esterni ha creato pipeline di sviluppo più veloci e robuste.

Gestione dei rischi e “YOLO mode”

La maggiore autonomia degli agenti ha introdotto sfide di sicurezza e affidabilità:

• Gli agenti prudenti richiedono conferme continue; gli agenti aggressivi agiscono senza supervisione.
• L’uso di modalità ad alto rischio (“YOLO mode”) aumenta produttività ma espone a fallimenti sistemici, soprattutto quando agenti hanno accesso a dati personali, riservati o strumenti esterni. YOLO è l’acronimo di “You Only Live Once”, un’espressione nata nel linguaggio colloquiale che indica un atteggiamento impulsivo e poco conservativo, in cui si accetta il rischio pur di agire rapidamente. Applicato ai sistemi AI, significa “procedi e basta”, anche quando le conseguenze non sono completamente prevedibili.

Dal punto di vista tecnico, la mitigazione richiede sandboxing avanzato, policy di accesso dinamico e monitoraggio continuo dei log operativi, approcci oggi sempre più integrati negli LLM enterprise.

Il riequilibrio globale dei modelli open weight

Un altro aspetto cruciale del 2025 è stato il cambiamento degli equilibri nell’ecosistema open source. Per anni si è dato quasi per scontato che i modelli più avanzati sarebbero arrivati principalmente da laboratori occidentali. I progressi dei modelli open weight cinesi hanno smentito questa narrativa.

Non si è trattato solo di raggiungere buoni punteggi nei benchmark, ma di dimostrare che efficienza, ottimizzazione e apertura possono convivere. Così l’agone dell’AI è diventata una questione apertamente geopolitica, legata alla sovranità tecnologica e al controllo delle infrastrutture computazionali.

Nel 2025 è diventato evidente che l’innovazione nell’AI non segue più un asse unico. La diffusione dei modelli open weight ha accelerato innovazioni hardware-software:

• Quantization e pruning per ridurre latenza e memoria necessaria.
• Fine-tuning con RLHF/RLVR per adattare modelli generali a task specifici.
• Pipeline modulari che separano reasoning, pianificazione ed esecuzione.

Questi approcci hanno reso possibile ottenere prestazioni simili ai modelli proprietari su infrastrutture limitate, cambiando il panorama della ricerca e dello sviluppo in AI a livello internazionale.

Interfacce multimodali: immagini, testo e browser

Nel 2026, i modelli non si limitano più al testo: l’editing di immagini via prompt ha reso i modelli accessibili a un pubblico ampio, traducendo intenzioni in trasformazioni visive senza competenze artistiche. L’integrazione nei browser, inoltre, permette agli agenti di raccogliere dati in tempo reale, generare report e aggiornare sistemi online.

Tuttavia, questa potenza aumenta le superfici d’attacco: accesso ai dati personali, possibilità di eseguire azioni non autorizzate, interazioni con API esterne. La sicurezza resta una sfida aperta, con necessità di policy di controllo rigorose e sistemi di auditing automatico.

Task lunghi e workflow persistenti

I task complessi richiedono che il modello mantenga stati temporali coerenti e riferimenti a risultati intermedi. Così, si è iniziato a implementare alcune tecniche chiave:

• Memory management distribuita: strutture che conservano contesto su ore o giorni.
• Checkpoint e versioning: permettono rollback in caso di errori.
• Metric-driven feedback loop: l’agente valuta autonomamente i progressi rispetto a obiettivi misurabili.

Tutti meccanismi che hanno reso possibile affidare a un LLM task di ore senza supervisione costante, con output verificabili e riproducibili.

Conclusione: il 2025 come linea di demarcazione

In definitiva, il 2025 non è stato l’anno in cui l’intelligenza artificiale è diventata “cosciente” o “umana”. È stato l’anno in cui è diventata operativa, persistente e integrata nei sistemi reali.

Da questo punto in avanti, la domanda centrale non sarà più cosa può fare un modello, ma in quale architettura lo stiamo inserendo, con quali limiti, controlli e responsabilità. I modelli continueranno a migliorare, ma il vero campo di innovazione — e di rischio — sarà il modo in cui colleghiamo i modelli “con il resto del mondo“.