Cosa ci racconta la storia di Emma e della startup che giocava a fare la grande
Emma, il chatbot italiano di Egomnia, è durato pochi giorni: le sue risposte assurde hanno inondato i social, rivelando un'ambizione sproporzionata rispetto alle risorse reali dell'azienda.
La scorsa settimana, se non ci siete caduti direttamente, sicuramente avrete intercettato sui social o ascoltato da qualche parte del caso Emma, l’IA italiana che è durata appena pochi giorni, prima che venisse “spenta”. Sul sito ufficiale è comparsa una motivazione formale che poco ha a che fare con quello che stava dilagando in rete, ovvero il diffondersi delle risposte più assurde e ridicole che un chatbot potesse dare, tanto da dar vita a meme che poi sono stati ripresi ovunque. Se nulla di tutto ciò ha interessato i vostri feed, allora vi lascio qui sotto una raccolta dei casi più ilari.
A un certo punto, dopo che i tempi di risposta si erano allungati via via che gli utenti si passavano parola e correvano online per provare direttamente l’assurdità delle risposte del chatbot, il sito è andato in errore, mostrando un laconico 404, e dopo un altro po’ il chatbot è stato disattivato. Al suo posto, il messaggio ufficiale di Egomnia, l’azienda creatrice di Emma, che recitava (con un tono all’apparenza anche un po’ piccato):«Oltre 60.000 chat, grazie per aver giocato con Emma-5». Con quel verbo, “giocato”, quasi a sottolineare velatamente come siano stati gli utenti a usarla in maniera inappropriata. Come a dire: «noi stiamo cambiando l’Italia e voi fate gli stupidini facendo le domande sbagliate».
Ancora più sotto, la spiegazione:«Il rilascio del modello LLM aveva finalità esplorative e sperimentali. L’utilizzo emerso non è stato pienamente in linea con gli obiettivi previsti per questo tipo di test, pertanto abbiamo deciso di sospenderne temporaneamente la disponibilità. Abbiamo comunque raccolto dati sufficienti per lo sviluppo dei prossimi modelli. Stiamo ora cercando tester per Emma-6: se sei interessato, lasciaci il consenso a ricontattarti». Tradotto: tutto è andato secondo i programmi, siete voi che non avete capito niente.
Mi sono avvicinato a questa storia perché tecnicamente ci può dire molto su come funzionano questi modelli. C’è una spiegazione tecnica molto precisa dietro al modo di rispondere apparentemente assurdo di Emma. Spiegazione che invece non si può trovare dietro la decisione di pubblicare un modello così scarsamente addestrato. Ma poi è successa un’altra cosa incredibile: via via che cercavo informazioni sull’azienda e sul suo CEO, sono saltati fuori dei risvolti curiosi che mi hanno riportato alla mente altri grandi, enormi flop marcati made in Italy.
La storia che andrete a leggere riguarda un fenomeno tutto italiano, cioè quello dei personaggi particolari che provano a fare il grande salto cercando di raccontarsi come gli analoghi statunitensi, in un continuo confronto e parallelo che non potrebbe mai esistere. Un fatto che ricorda molto da vicino il caso del Galileo (o Stonex One). Ve lo ricordate? Era lo smartphone che doveva essere “l’iPhone italiano”, lanciato da Francesco Facchinetti nel 2015.
In quell’epoca, l’imprenditore brianzolo Davide Erba e Francesco Facchinetti — allora ancora noto come DJ Francesco — diedero vita a Stonex One, uno smartphone «Made in Italy» che avrebbe dovuto competere con Apple e Samsung a soli 299 euro. La prima edizione limitata — 10.000 unità — fu battezzata #Galileo. La campagna social fu massiccia e l’hype generato enorme, ma il telefono arrivò agli utenti come un prodotto acerbo, tra lanci disattesi e consegne costantemente in ritardo. Per un po’ di tempo sospettammo addirittura che fosse tutta una truffa e che lo smartphone nemmeno esistesse. Poi lo smartphone arrivò, ma non andò esattamente come ci si poteva aspettare.
Le promesse erano state tante e il prodotto deludente, ma poi arrivò la vera catastrofe: Amoi, l’azienda cinese che assemblava fisicamente il dispositivo, chiuse i battenti, lasciando Stonex senza produzione e i clienti senza aggiornamenti. Il telefono aveva addirittura la pretesa di proporre un nuovo sistema operativo proprietario, CiaoOS, che però mostrava delle grosse problematiche tecniche già alla partenza.
Anche se è presto per dirlo, mi sembra che il caso Emma ricalchi un po’ quella vicenda. Scopriremo infatti che il CEO di Egomnia, Matteo Achilli, è stato più volte raccontato dalla stampa come “lo Zuckerberg italiano”, tanto che si è arrivati a produrre addirittura un film per il cinema incentrato proprio su di lui, un trentaquattrenne che prima di oggi in pochi avevano sentito nominare. Il film parla chiaro già dal titolo: “the_startup”, graficamente reso con uno stile che fa il verso al capolavoro “the social network” di David Fincher. Nel film vengono raccontate le gesta di Matteo Achilli, che viene quindi equiparato ai grandi nomi della Silicon Valley come, appunto, Mark Zuckerberg.
Poi però, per curiosità, sono andato a sbirciare il fatturato di Egomnia, l’azienda che ha fondato e che ha prodotto Emma: 1,2 milioni di fatturato nel 2025 con 30 dipendenti. A meno che non si tratti di una società al cui interno sono annidate altre società dal valore molto maggiore (ma sarebbe strano, visto che esiste già una holding della famiglia Achilli per questo scopo, che però è stata fondata proprio quest’anno, per cui non esistono ancora bilanci da analizzare).
Insomma, tutto questo va oltre l’aspetto tecnico e tocca il punto dolente di quella voglia di fare e di paragonarsi ai grandi miti americani che talvolta connota certi fenomeni tipici del nostro paese. Un’azienda dai grandi principi etici lancia in pompa magna l’IA italiana, in un misto di orgoglio nazionale e slancio patriottico che tanto va di moda in questo periodo. Deve però scontrarsi con una scienza che richiede tempo, risorse e competenze che, semplicemente, non si improvvisano.
Da dove nasce Emma e perché ha fallito clamorosamente
Il film su Matteo Achilli racconta la storia del suo successo, partito dalle corsie di una piscina olimpionica di Roma dove ha tentato la carriera da professionista. Ad aspettarlo fuori dagli allenamenti c’era sempre lei, Emma, fidanzata dell’epoca. Che sia elemento di sceneggiatura o storia vera — il film dichiara da subito l’attinenza ai fatti reali — difficile pensare che il nome del chatbot non nasca da qui.
Emma nasce da Egomnia, azienda fondata nel 2012 dallo stesso Achilli, all’epoca ventenne. Si legge di Egomnia sulla pagina di Wikipedia: “una startup nata con l’obiettivo di favorire l’incontro tra domanda e offerta di lavoro, basato (il social network) su un algoritmo proprietario di ranking dei candidati. Presentata come alternativa italiana a LinkedIn, la piattaforma ha attirato l’attenzione dei media”.
Poi, a un certo punto, la svolta dell’intelligenza artificiale. Tra l’agosto e il settembre del 2025 Achilli fa un corso sull’intelligenza artificiale alla Saïd Business School, che fa parte della University of Oxford. E con un mese di corso sulle spalle ecco l’idea: lanciare l’intelligenza artificiale italiana. Nasce così Emma, arrivata straordinariamente già alla sua quinta versione (sul messaggio pubblicato sulla homepage di Emma si parla già della sesta versione).
Il problema di Emma-5 è nei numeri. Ma prima di citarli, vale la pena spiegare cosa sono i parametri di un modello linguistico: sono, in sostanza, le connessioni interne della rete neurale — i “pesi” che il modello impara durante l’addestramento e che gli permettono di capire il linguaggio, associare concetti, generare frasi coerenti. Più parametri significano, in linea generale, più capacità di cogliere sfumature, gestire ragionamenti complessi e produrre risposte affidabili.
Emma-5, di parametri, ne ha 550,4 milioni. Un numero che suona grande, ma che impallidisce di fronte ai modelli con cui inevitabilmente viene confrontata. Mistral Large 2, il modello di punta della francese Mistral AI — oggi uno dei principali campioni europei dell’intelligenza artificiale — è costruito su 123 miliardi di parametri, circa 220 volte di più. E Mistral è, per gli standard del settore, già considerato un modello “compatto”.
I grandi modelli americani operano su scale ben diverse: sebbene OpenAI non abbia mai rilasciato dettagli tecnici ufficiali, report indipendenti e fughe di notizie suggeriscono che GPT-4 utilizzi un’architettura a circa 1,76 trilioni di parametri. Anthropic e Google non hanno mai reso pubblici i numeri di Claude e Gemini. Il punto, però, non è la gara ai trilioni: è che Emma-5, per ammissione esplicita di Egomnia stessa nei disclaimer tecnici, era un modello sperimentale non destinato a usi professionali — e presentarlo come alternativa alla “tirannia americana” dell’IA nel Manifesto di lancio era, prima ancora che un errore tecnico, un errore di comunicazione.
Riporta il quotidiano “Il Foglio” che lo stesso Achilli avrebbe dichiarato, incalzato sui social: «Ha pochi gigabyte di dataset e parametri». Una cosa che si sapeva certamente anche prima di lasciarla a briglia sciolta sul mercato.
Il risultato di quel numero scarso di parametri è proprio quello che abbiamo toccato con mano nel periodo di vita pubblica di Emma: argomenti senza correlazione, risposte che sembravano mettere insieme porzioni di frasi completamente a caso. In fondo — l’abbiamo già visto — i modelli di linguaggio che usiamo tutti i giorni sono dei grandissimi modelli probabilistici che rispondono mettendo in ordine, una dopo l’altra, le parole secondo un calcolo statistico. È un po’ l’evoluzione alla milionesima del T9 dei primi Nokia, che proponevano automaticamente la parola che aveva la più alta probabilità di venire dopo quella che stavi scrivendo.
Dunque senza un addestramento adeguato, che fissa “i pesi” e le probabilità con cui due argomenti devono essere correlati, rimane soltanto un sistema che sa effettivamente scrivere in italiano, tutto qui. Se poi gli chiedi quanto fa due più due oppure se pesa più un chilo di piombo o di piume, ti risponde in maniera completamente sbagliata, perché sta mettendo insieme pezzi di risposte non correttamente correlati alla domanda.
Questo, d’altro canto, ci dice moltissimo su quanto sono sofisticati i sistemi che invece utilizziamo ogni giorno per fare praticamente qualsiasi cosa. Era questo lo scopo iniziale di questa Insalata, prima che la mia ricerca scoperchiasse un’altra storia incredibile. Aver avuto la possibilità di interagire con Emma ci ha reso coscienti del lavoro incredibile che è stato fatto con i vari ChatGTP e analoghi. Oggi ci lamentiamo di qualche sporadica allucinazione e qualche risposta non proprio precisa, ma siamo probabilmente partiti da lì, dallo stato in cui oggi ci è stata presentata Emma.
A voler fare le cose fatte bene, avremmo dovuto seguire l’esempio di Mistral, azienda francese che ha all’attivo molti strumenti di intelligenza artificiale di ottimo livello. Quella è la vera sovranità europea sulla quale dobbiamo puntare. Europea e non italiana, perché lo sforzo richiesto, se è già difficile da sopportare per l’intera Europa, figuriamoci per l’Italia, che tra l’altro è anche tremendamente indietro su questo punto. Siamo però così affascinati dal mito di quell’“italians do it better” e accecati dalla presunzione di poter fare, con il minimo sforzo, quello che agli altri ha richiesto anni di lavoro, che pensiamo di poter mettere sul mercato un prodotto così dopo un corso universitario di un mese e qualche altro mese di lavoro.
La storia di Achilli e della sua Egomnia
Nel film basato sulla storia di Achilli, si vede un ragazzo pieno di ambizione che vive in una famiglia modesta, con molti problemi. Famiglia che deve fare molti sacrifici per far studiare il figlio alla Bocconi, a Milano. La retorica del giovane meritevole che si spacca la schiena per ottenere il successo però è un po’ in conflitto con quanto si apprende dalla pagina di Wikipedia, dove si dice che “Achilli è nato a Roma in una famiglia benestante. Ha studiato economia all’Università Bocconi di Milano, abbandonandola senza riuscire ad ottenere il titolo (drop-out). Ha invece conseguito una laurea triennale in informatica presso l’Università telematica internazionale “UniNettuno”, col voto di 91/110”.
Nel 2012, quindi a vent’anni, fonda Egomnia, l’alternativa italiana a LinkedIn (e ci risiamo con l’ossessione di spernacchiare i prodotti di successo statunitensi). In qualche modo riesce a ritagliarsi una sua visibilità perché, sempre citando Wikipedia, “nel 2012 la rivista Panorama Economy gli dedica la copertina, definendolo «lo Zuckerberg italiano». È stato incluso nella serie documentaria The Next Billionaires prodotta dalla BBC ed è intervenuto in numerose conferenze internazionali, tra cui TEDx e Startup Grind”.
Nel 2017 arriva il film su di lui, un ragazzo di (all’epoca) 25 anni che ha fondato un’azienda. Il film, disponibile su RaiPlay, è diretto da Alessandro D’Alatri e non è nemmeno di cattiva fattura, anzi. La storia però si riduce a un canovaccio un po’ banale: Achilli è una giovane promessa del nuoto agonistico, ma l’allenatore favorisce un suo compagno meno talentuoso, ma figlio di uno sponsor importante. Achilli allora capisce che in Italia ce la fanno solo i raccomandati e decide di fondare Egomnia.
Eccolo qui, dunque, il fuoco che arde dentro Achilli e che lo porta a fondare Egomnia prima e a puntare su Emma dopo. A guardare però il fatturato della società si rimane un po’ spaesati. Anche Wikipedia lo dice: ”In seguito all’uscita del film, alcuni articoli di stampa sollevarono dubbi sulla coerenza tra l’ampia visibilità mediatica ricevuta da Egomnia e i risultati effettivamente conseguiti dalla startup.”.
Egomnia infatti, dopo un picco di poco più di due milioni di fatturato nel 2023, è scesa costantemente fino agli 1,2 milioni del 2025. Un po’ pochino per l’azienda che avrebbe dovuto insegnare agli americani come si fanno i modelli di linguaggio.
Le AI europee che fanno sul serio
Se vogliamo capire come si costruisce davvero la sovranità tecnologica europea nell’intelligenza artificiale, basta guardare a quello che sta succedendo in Francia e in Germania: anni di lavoro, investimenti enormi e competenze accumulate pazientemente. Mistral AI è stata fondata nel 2023 da Arthur Mensch, già ricercatore di Google DeepMind, e da ex-ricercatori di Meta — Timothée Lacroix e Guillaume Lample. Non tre studenti con un corso universitario sulle spalle, tre ricercatori usciti dai laboratori più avanzati al mondo.
Nel settembre 2025 Mistral ha concluso un round di finanziamento da 1,7 miliardi di euro che ha portato la valutazione della società a 11,7 miliardi, con ASML — il colosso olandese della microelettronica — come investitore principale con una quota dell’11%. Quello di ASML non è semplicemente un investimento a fini speculativi: ASML produce infatti le macchine a luce ultravioletta estrema indispensabili per la produzione dei chip avanzati di Intel, Samsung e Apple, e ha firmato con Mistral un accordo di collaborazione a lungo termine per integrare l’AI nei propri sistemi di produzione.
Dall’altra parte del Reno, la tedesca Aleph Alpha ha percorso una strada diversa ma ugualmente seria: fondata nel 2019 a Heidelberg, ha costruito i propri modelli con un’architettura pensata esplicitamente per la residenza dei dati in territorio europeo e per la piena “leggibilità” dei pesi — le due condizioni che governi e istituzioni europee richiedono come requisito minimo per non dipendere da infrastrutture americane. A livello comunitario, intanto, la Commissione Europea ha finanziato con 52 milioni di euro il progetto OpenEuroLLM, a cui partecipano oltre 20 istituzioni di ricerca, aziende tecnologiche e centri di calcolo ad alte prestazioni da tutta Europa — tra cui il Barcelona Supercomputing Center e lo stesso Aleph Alpha. Questa è la scala a cui si gioca la vera partita, fatta di investimenti miliardari e anni di lavoro. Non mesi o investimenti modesti.
Se volessimo andare ancora più a fondo, dovremmo parlare anche di H Company, fondata a Parigi (sì, sempre in Francia, non c’è bisogno di andare a paragonarsi sempre ai soliti noti americani) nel 2023 da Laurent Sifre e da veterani di Google DeepMind. Nel maggio 2024 ha chiuso il più grande seed round europeo nella storia dell’IA: 220 milioni di dollari, con investitori del calibro di Eric Schmidt, Amazon e Bernard Arnault. H Company non costruisce un chatbot generalista, ma agenti AI specializzati nell’esecuzione autonoma di compiti complessi.
Ed ecco la sorpresa: il suo modello Holo3, rilasciato nel marzo 2026, ha superato GPT-5.4 e Claude Opus 4.6 sul benchmark OSWorld-Verified. L’aggiornamento Holo3.1 di giugno, un modello da 35 miliardi di parametri e non 500 milioni, è in grado di operare autonomamente su uno smartphone Android — aprire app, compilare moduli, navigare interfacce — completando correttamente quasi 8 compiti su 10 in test standardizzati, un risultato che supera la maggior parte dei modelli concorrenti (79,3% nel test Android World).
Cosa ci racconta la storia di Emma e di una Startup che voleva giocare a fare la grande
La storia di Emma ci ha fatto ridere, poi riflettere, e alla fine ci ha insegnato qualcosa di più importante di qualsiasi risposta sbagliata che il chatbot abbia mai dato. Ci ha mostrato — in modo involontariamente didattico — quanto lavoro invisibile si nasconda dietro gli strumenti che usiamo ogni giorno senza pensarci.
Ogni volta che ChatGPT risponde in modo sensato, ogni volta che Claude capisce il contesto di una domanda complessa, ogni volta che Gemini elabora un documento lungo senza perdersi, c’è dentro anni di addestramento, centinaia di ricercatori, miliardi di parametri e infrastrutture che consumano l’energia di piccole città. Emma, suo malgrado, è diventata il metro di misura di tutto questo. E forse è la cosa più utile che poteva fare.
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Franco Aquini
Credo che la storia di Emma racconti un problema molto più grande di una startup che fallisce. In Italia continuiamo a essere affascinati dal mito del "genio" capace di cambiare tutto da solo, quando l'innovazione nasce quasi sempre da un ecosistema fatto di ricerca, università, capitale paziente e una politica industriale di lungo periodo.
Così finiamo per inseguire chi racconta meglio la propria storia, invece di costruire le condizioni perché centinaia di ricercatori e imprese possano innovare davvero.
La vera politica industriale non consiste nel trovare il prossimo presunto Zuckerberg italiano da finanziare, ma nel creare un sistema capace di riconoscere il merito tecnico, sostenere la ricerca e moltiplicare le opportunità per chi ha competenze reali. Quando uno Stato punta tutto sull'eccezione, spesso finisce per perdere la regola.