Il web ha raggiunto un momento critico nel suo sviluppo: il volume di articoli, post e recensioni generate autonomamente dai Large Language Models ha superato la produzione totale di contenuti testuali creati da autori umani. Questo sorpasso volumetrico, attestato da diverse analisi di mercato e proiezioni accademiche tra la fine del 2024 e l'inizio del 2025, ridefinisce la natura stessa della rete. Ciò che prima era un archivio di esperienze e conoscenze umane sta rapidamente diventando un ecosistema dominato da testi automatizzati, prodotti per ragioni puramente economiche e algoritmiche.
La causa principale del sorpasso risiede nella scalabilità quasi gratuita degli strumenti di AI generativa. Dopo il rilascio di modelli API avanzati, gli SEO specialists e le fattorie di contenuti hanno potuto generare in poche ore il volume di articoli che in precedenza richiedeva mesi di lavoro umano. L'obiettivo primario di questa produzione di massa non è informare, ma intercettare le query dei motori di ricerca a basso volume e saturare nicchie tematiche specifiche. La maggior parte di questo output è caratterizzato da una qualità mediocre, da scarsa originalità e da ripetizioni semantiche, create unicamente per manipolare gli algoritmi di indicizzazione.
Questa saturazione ha innescato una crisi esistenziale per i motori di ricerca. Google, in particolare, è costretto a lanciare aggiornamenti e filtri sempre più aggressivi (come i continui core update focalizzati sullo spam e sull'autorità) per cercare di distinguere la voce umana autorevole dal rumore algoritmico. Il problema è che, essendo i modelli AI sempre più bravi a mimare la sintassi umana, il confine tra "contenuto di valore" e "contenuto generato in massa" diventa indistinguibile anche per gli algoritmi di classificazione. L'efficacia della ricerca diminuisce, creando un generale effetto nebbia digitale che erode la fiducia degli utenti nell'informazione online.
Le implicazioni di questo mutamento vanno oltre il mero ranking di ricerca e toccano l'ambiente informativo stesso. L'AI non sta solo producendo articoli, ma sta creando un web dove la maggior parte dei dati disponibili è di natura artificiale. Questo pone un serio problema per la prossima generazione di AI: se i futuri modelli verranno addestrati su un corpus di dati composto prevalentemente da testi generati da AI precedenti (il fenomeno noto come model collapse), si rischia una regressione della qualità e della creatività dell'AI stessa, un loop autoreferenziale privo di contatto con l'esperienza umana.
Alla fine, il sorpasso volumetrico è un sintomo di una profonda svalutazione: il mercato ha deciso che, per la maggior parte delle esigenze informative, il testo umano non merita più il costo della sua produzione.