Da Manlio Carlo Soldani 
di Manlio Carlo Soldani, Notaio in Domodossola
Il 28 febbraio 2026, nell’ambito dell’Operazione Epic Fury contro l’Iran, l’esercito americano ha lanciato per la prima volta nella sua storia droni kamikaze a lungo raggio. Si chiamano LUCAS — Low-cost Uncrewed Combat Attack System — e costano 35.000 dollari l’uno. Il drone che abbattono, o il bersaglio che colpiscono, vale spesso venti, cinquanta, cento volte di più.
Pochi mesi prima, a gennaio 2025, una startup cinese chiamata DeepSeek aveva pubblicato un modello di intelligenza artificiale addestrato per 5,6 milioni di dollari con prestazioni comparabili a GPT-4 di OpenAI, che ha richiesto investimenti stimati in oltre 100 milioni di dollari. In un solo giorno, il valore di mercato di Nvidia era evaporato di quasi 600 miliardi di dollari.
Due storie diverse, due settori lontanissimi. Ma la stessa struttura profonda.
Indice dei contenuti
Il meccanismo della disruption: una legge più vecchia del digitale
Clayton Christensen, professore della Harvard Business School, ha descritto per la prima volta questo fenomeno nel 1995, chiamandolo disruptive innovation. La tesi è elegante nella sua semplicità: le tecnologie che distruggono i mercati consolidati non sono quasi mai le più sofisticate. Sono quelle che fanno abbastanza bene ciò che serve, a una frazione del costo. Iniziano dai margini, nelle nicchie che i grandi player ignorano perché non sono abbastanza profittevoli. Poi risalgono, inesorabili.
Non è la Ford Mustang che ha distrutto le carrozze. È stata la Ford Model T del 1908 — brutta, rumorosa, lenta rispetto alle vetture di lusso dell’epoca — a cambiare la storia del trasporto. Non Netflix con le serie premium ha affondato Blockbuster, ma il DVD per posta: inferiore, lento, eppure sufficiente per chi non aveva fretta di vedere l’ultimo film al cinema.
La disruptive innovation è quasi sempre una semplificazione redditizia: meno caratteristiche, meno qualità assoluta, ma abbastanza qualità al prezzo giusto per rendere superfluo il sistema dominante.
LUCAS: la disruption entra in guerra
Il drone Shahed-136 iraniano è il prodotto di un ragionamento brutale e lucido. Vola lento — attorno ai 185 km/h. Ha una gittata di circa 2.000 chilometri. Costa qualche migliaio di dollari. I sistemi missilistici Patriot usati per abbatterlo costano 2-3 milioni di dollari per missile. La matematica della guerra asimmetrica è devastante: con 100 Shahed si possono esaurire le scorte di intercettori di un intero sistema di difesa aerea, che ha richiesto decenni e decine di miliardi per essere costruito.
Per decenni, la dottrina americana si era basata sul principio opposto: poche piattaforme eccezionali, costosissime, quasi insostituibili. L’MQ-9 Reaper supera i 30 milioni di dollari. Il Global Hawk arriva a 220 milioni. Ogni aeromobile è un capolavoro di ingegneria, ma è anche un asset che non puoi permetterti di perdere.
Il conflitto ucraino ha reso impossibile ignorare la contraddizione: la complessità ha un prezzo che la quantità può battere. Gli Stati Uniti hanno catturato uno Shahed danneggiato, lo hanno consegnato a SpektreWorks — una startup dell’Arizona — e hanno detto: costruiscici qualcosa di simile, subito, a basso costo. Il risultato è LUCAS: architettura quasi identica all’originale iraniano, ma con avionics americane, capacità anti-jamming e navigazione migliorata. Costo unitario: 35.000 dollari. Dal debutto pubblico al primo impiego bellico: 43 settimane.
Il comandante del CENTCOM, ammiraglio Brad Cooper, lo ha definito semplicemente “indispensable”.
DeepSeek: la stessa storia, nel silicio
A migliaia di chilometri di distanza e in un dominio apparentemente opposto, si è consumato esattamente lo stesso copione.
OpenAI, Anthropic, Google, Meta hanno costruito negli anni una catena del valore fondata su risorse enormi: enormi parchi di chip Nvidia H100 da 30.000 dollari l’uno, enormi dataset di testo umano, enormi team di ricercatori. Il progetto Stargate — l’infrastruttura AI annunciata dal consorzio OpenAI/SoftBank/Oracle — prevede investimenti fino a 500 miliardi di dollari entro il 2029. Il presupposto implicito: chi ha più risorse, vince.
A gennaio 2025 DeepSeek ha pubblicato R1: un modello di ragionamento che eguaglia o supera OpenAI o1 su diversi benchmark, sviluppato in 55 giorni con 2.048 chip Nvidia H800 (la versione “declassata” vietata all’export verso la Cina), per un costo dichiarato di 5,6 milioni di dollari. OpenAI aveva speso probabilmente venti volte tanto per raggiungere prestazioni simili.
Il meccanismo tecnico è diverso dal semplice “risparmio”: DeepSeek ha usato la distillazione (addestrare un modello piccolo sui risultati di modelli grandi già esistenti), l’architettura Mixture-of-Experts (attivare solo una frazione dei parametri per ogni query), e ottimizzazioni di basso livello che compensano l’inferiorità hardware. Ha fatto, in sostanza, ciò che LUCAS ha fatto con lo Shahed: ha preso quello che c’era, lo ha studiato, e ha trovato un modo più efficiente di ottenerlo.
Il risultato immediato è stato uno shock finanziario: Nvidia ha perso in un giorno quasi 600 miliardi di capitalizzazione. Non perché il modello di DeepSeek fosse perfetto — ci sono dubbi legittimi sui costi effettivi e sul rispetto della proprietà intellettuale altrui — ma perché aveva dimostrato che la legge dei rendimenti crescenti degli investimenti in AI poteva essere elusa.
Il pattern che si ripete: tre esempi, una struttura
LUCAS e DeepSeek non sono casi isolati. Sono l’ultima istanza di un pattern che si ripete in ogni dominio in cui la complessità e il costo diventano così elevati da creare uno spazio vuoto nella parte bassa del mercato.
SpaceX e il lancio spaziale. Per decenni, mandare qualcosa in orbita era prerogativa di agenzie governative con budget miliardari e razzi usa-e-getta da centinaia di milioni di dollari a missione. SpaceX ha scelto la strada opposta: razzi riutilizzabili, architettura semplificata, produzione in serie. Il Falcon 9 ha ridotto il costo del lancio di oltre il 90% rispetto ai vettori tradizionali. La complessità ingegneristica c’è ancora, ma è concentrata dove serve, non distribuita uniformemente su ogni componente.
Le auto elettriche cinesi e BYD. Il mercato automobilistico occidentale si era consolidato attorno a decenni di investimenti in motori a combustione interna, reti di fornitura globali, brand premium. BYD ha costruito batterie più economiche, architetture più semplici, verticalizzato la produzione. Nel 2024 ha superato Tesla nelle vendite globali di veicoli elettrici. Non perché le auto BYD siano superiori in assoluto alle Mercedes o alle BMW. Ma perché sono abbastanza buone per la grande maggioranza degli acquirenti, a un terzo del prezzo.
I modelli linguistici open source e l’impresa. Meta ha rilasciato Llama come open source. Mistral ha costruito modelli competitivi con team minuscoli. Oggi un’azienda di medie dimensioni può far girare su hardware proprio un modello di linguaggio di ottima qualità, senza pagare API a OpenAI. La spirale dei costi dell’AI proprietaria si sta sgonfiando, non perché OpenAI abbia sbagliato strategia, ma perché la conoscenza accumulata diffonde e si democratizza.
Perché i dominatori non riescono a difendersi?
Christensen aveva una risposta precisa a questa domanda, che chiamava il dilemma dell’innovatore: i leader di mercato non sono stupidi. Vedono arrivare i concorrenti low-cost. Ma non possono rispondere efficacemente, perché farlo significherebbe cannibalizzare i propri prodotti premium, ridurre i margini, distruggere le strutture di costo che li rendono competitivi nel segmento alto.
Raytheon non può vendere missili Patriot a 35.000 dollari — non è il suo modello di business, non è la sua ingegneria, non è la sua struttura organizzativa. OpenAI non può addestrare modelli per 5 milioni di dollari senza rinunciare al vantaggio competitivo che ha costruito con miliardi. Boeing non può costruire razzi riutilizzabili da zero senza mettere in discussione decenni di competenze accumulatesi nella produzione tradizionale.
L’incumbent è prigioniero del proprio successo. Il disruptore è libero proprio perché non ha nulla da perdere.
C’è però una sfumatura importante che Christensen non aveva previsto completamente: nella versione contemporanea della disruption, il low-cost non è più necessariamente inferiore. LUCAS non è peggio dello Shahed: è meglio, con sistemi anti-jamming e capacità di coordinamento in sciame. DeepSeek non è peggio di OpenAI o1 su molti benchmark: in alcuni casi è migliore. La disruption si è evoluta: non parte più dal basso per risalire, parte già a un livello di qualità comparabile, con il solo vantaggio del costo. Questo accelera enormemente il ciclo di sostituzione.
L’acceleratore invisibile: l’intelligenza artificiale sulla disruption
C’è una variabile nuova in questa equazione, che Christensen non poteva considerare negli anni Novanta: l’AI stessa sta accelerando la disruption di ogni altro settore.
Gli strumenti di AI generativa consentono a team piccoli di fare ciò che richiedeva organizzazioni grandi: progettare componenti, simulare scenari, scrivere codice, analizzare dati, ottimizzare processi. SpektreWorks, la startup che ha costruito LUCAS, ha impiegato pochi mesi dove il Pentagono tradizionale avrebbe impiegato anni. Non solo perché aveva mandato più liberato dalla burocrazia, ma perché gli strumenti a disposizione — incluse le AI per la progettazione assistita — moltiplicano la produttività dei team piccoli in modo che non aveva precedenti.
La stessa dinamica vale nel diritto, nella medicina, nella consulenza, nell’istruzione. Un professionista singolo con accesso a strumenti AI adeguati può oggi fare ciò che richiedeva un team. Questo non elimina la necessità di expertise umana — anzi, la valorizza — ma abbassa drasticamente la barriera d’ingresso in mercati che erano protetti dalla complessità e dal costo degli investimenti iniziali.
Cosa cambia per chi opera in contesti consolidati
Per chi lavora in settori caratterizzati da alta complessità regolamentare, barriere d’ingresso elevate e investimenti storici significativi — e la professione notarile rientra certamente in questa categoria — questo scenario pone domande concrete che non è prudente rimandare.
La prima domanda non è “verrà sostituita la mia professione?”. È una domanda più sottile: quale parte del valore che genero oggi è protetta dalla complessità, e quale è protetta dalla mia competenza reale?
La complessità — burocratica, tecnica, relazionale — è una barriera temporanea. L’AI e la tecnologia a basso costo la stanno erodendo sistematicamente, un processo alla volta. La competenza — la capacità di giudizio, la responsabilità giuridica, la fiducia del cliente, la funzione pubblica di certificazione — è una barriera strutturale, legata non al costo di esecuzione ma al valore intrinseco della funzione.
Il notaio che usa AI per istruire pratiche, redigere bozze, analizzare documenti non è minacciato dall’AI: ha semplicemente spostato il proprio tempo verso le funzioni ad alto valore aggiunto. Quello che rischia è il professionista che considera la complessità operativa — il tempo necessario per fare ciò che la tecnologia potrebbe fare più velocemente — come fonte di reddito protetta.
La seconda domanda è strategica: come si risponde alla disruption senza diventare la sua vittima?
La risposta che LUCAS suggerisce è controintuitiva: non resistendo con risorse maggiori, ma adottando la logica del disruptore prima che arrivi dall’esterno. Il Pentagono non ha aspettato che qualcuno costruisse LUCAS per loro — ha capito il pattern, ha trovato la startup giusta, ha tolto i freni burocratici. Il risultato è stato una capacità nuova in 43 settimane.
Una legge senza eccezioni
C’è una regola nella storia dell’innovazione che si è dimostrata robustissima: nessun sistema — militare, economico, professionale — è protetto indefinitamente dalla barriera del costo e della complessità. Prima o poi, qualcuno trova un modo per fare abbastanza bene ciò che il sistema fa perfettamente, a una frazione del costo. E quando lo trova, il sistema dominante ha già perso il vantaggio.
LUCAS è stato costruito con componenti off-the-shelf, da una startup sconosciuta, in meno di un anno. DeepSeek ha usato chip di seconda scelta e tecniche note per costruire un modello che compete con i migliori al mondo. SpaceX ha messo in crisi Boeing con razzi riutilizzabili. BYD ha scalato il mercato EV con batterie più economiche.
Il pattern è sempre lo stesso. Cambia il dominio. Cambia il protagonista. La struttura rimane.
La domanda che ciascuno di noi, in qualunque settore, dovrebbe porsi non è “sono al sicuro dalla disruption?”. È: “sto costruendo valore sulle fondamenta che resistono, o su quelle che si stanno sgretolando?”
Manlio Carlo Soldani
Notaio in Domodossola
Studio Notarile Soldani e Carraro — Via Camillo Prampolini n. 14, Domodossola
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