Lo spegnimento di Sora, appena annunciato da OpenAI, non ci rattristi troppo. Si tratta di un segnale, in realtà, di maturazione del mercato: OpenAI, l’azienda di ChatGPT, ormai mira a servizi AI, sempre più di tipo aziendale, che possa monetizzare e lascia lo spazio del video generativo a chi vuole fare sul serio, con un approccio specialistico.
Insomma: fare video con AI smette di essere una curiosità per utenti annoiati o ‘smanettoni’ e diventa, con chiarezza, un ramo di business.
I numeri ci raccontano che il prodotto di OpenAI bruciava circa un milione di dollari al giorno in costi computazionali (tempo e memoria necessarie a un algoritmo per elaborare un input), mentre il totale dei ricavi in-app nell’intero ciclo di vita è stato di soli 2,1 milioni di dollari.
Gli utenti attivi erano crollati sotto i 500.000 dopo un picco iniziale, con tassi di retention, la percentuale di clienti che un’azienda mantiene in un periodo specifico, in questo caso 30 giorni, scesi a cifre singole.
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Il fallimento che ridefinisce il video generativo AI
Il dato più interessante però non sono i numeri, ma il tipo di fallimento al quale è andato incontro OpenAI con il suo prodotto.
“Sora è il case study perfetto: un giocattolo meraviglioso che suscita stupore al primo utilizzo ma che non riesce a trasformare quell’emozione in un’abitudine d’uso” spiega Nicola Bigi, Presidente di TIWI Studio.
Gli utenti si divertivano a generare clip surreali, a “ghiblificare” qualunque cosa, a mettere Pikachu in situazioni assurde — ma si trattava di consumo ludico puro, senza alcuna integrazione in un flusso di lavoro reale. La piattaforma era diventata anche una macchina di violazioni del copyright, con utenti che replicavano a raffica proprietà intellettuali generando (anche) un problema culturale e legale.
Nicola Bigi spiega il fallimento di Sora: “Sora non è fallita perché la tecnologia non funzionava, ma perché OpenAI ha costruito un palcoscenico senza costruire un teatro — cioè senza un ecosistema in cui quella capacità generativa risolvesse problemi concreti per persone che producono video professionalmente”.
Dalla meraviglia alla funzione
In pratica, hanno ammesso che generare video per l’intrattenimento di massa è una voragine economica quando non è ancorata a un modello di business preciso.
La lezione è chiara: il video generativo AI deve smettere di essere un testo che parla di sé stesso (guardate cosa sa fare l’AI!) e deve diventare un testo che parla del mondo (guardate cosa l’AI può fare per voi).
La transizione — dall’auto-referenzialità alla funzionalità — è il vero passaggio di fase, ed è esattamente ciò che distingue una tecnologia che desta curiosità da un ramo di business maturo.
Come cambia il mercato del video generativo AI
Lo dimostra il lancio, lo scorso marzo, di AI Video Hub, da parte del portale Fiverr, spazio dedicato a una rosa selezionata di registi e creator specializzati in video fatti con AI, a cui i brand possono commissionare spot, contenuti social e trailer di film.
Siamo davanti alla fine del modello “piattaforma generalista che offre il giocattolo a tutti” e l’inizio del modello “marketplace che connette talento specializzato a domanda reale”.
AI Video Hub riunisce un roster selezionato di registi AI indipendenti — Billy Boman, che ha lavorato per Google e Universal Music Group da Stoccolma; i Dor Brothers, autori del primo film AI virale di Snoop Dogg con oltre 20 milioni di views in 48 ore; Julien Nicaud, regista della campagna globale Dave & Buster’s. Fiverr ha costruito un’installazione di 30 piedi su una collina di Los Angeles che ricorda la scritta Hollywood — una provocazione calcolata da parte di chi scommette che il futuro del brand storytelling non sarà costruito a immagine di Hollywood.
Hollywood non è il vero bersaglio
“Per decenni, i video aziendali sono stati alla mercé del modello produttivo di Hollywood: troupe numerose, agenzie imponenti, budget elevati e mesi di preavviso”, ha affermato Matti Yahav, CMO di Fiverr. “Questo modello sta rompendo. I registi di questo hub stanno realizzando lavori che non hanno nulla da invidiare a quelli di uno studio tradizionale, e lo fanno più velocemente, in modo più efficiente e a una frazione del costo”.
“Non credo che Fiverr possa scardinare il modello di Hollywood, ma può scardinare qualcosa di altrettanto importante: Madison Avenue” l’opinione di Bigi. Come osserva lucidamente l’Hollywood Reporter, la vera disruption non riguarda la produzione cinematografica ma il mondo della pubblicità, che non è mai riuscito a servire efficacemente le piccole e medie imprese per evidenti vincoli economici. Le case automobilistiche hanno budget di marketing enormi; i concessionari no. Ed è lì che il modello Fiverr diventa potente.
Le nuove figure del video generativo AI
Non ci troviamo quindi davanti alla nascita del ‘regista AI che sostituisce Spielberg’ ma davanti alla nascita di una nuova figura professionale ibrida: il director-prompter, qualcuno che unisce sensibilità visiva, comprensione del brand e maestria nell’orchestrare strumenti generativi. Non è un tecnico e non è un regista tradizionale: è un creativo operativo, qualcuno che sa tradurre un’intenzione comunicativa in un linguaggio che la macchina può interpretare e rendere visivamente coerente.
“Il contenuto di qualità ‘senza budget a sette cifre’ è già realtà per spot da 30 secondi, contenuti social e brand film. Ma per un lungometraggio narrativo, con archi emozionali complessi, continuità visiva su 90 minuti, e quella cosa sfuggente che è la direzione degli attori, no, siamo ancora lontani. La qualità non è solo risoluzione e fluidità — è coerenza interna del mondo che stai costruendo, e lì il regista umano resta insostituibile, almeno per ora” chiarisce ancora Bigi.
Gli strumenti che alimentano il nuovo ecosistema
Intanto per i marketer delle aziende e dei loro brand nasce una filiera di mestieri diversi. Il primo è certamente quello dei video generativi veri e propri: si parte da testo, immagini o reference visuali e si ottiene una clip. Runway, uno dei riferimenti per chi vuole un ambiente più vicino all’editing e alla prototipazione creativa che non alla semplice generazione da prompt, Adobe Firefly, Kling e Pika (al netto di Sora, che sparisce il 26 aprile, almeno nella versione che conosciamo) che presidia la nicchia dei contenuti brevi, veloci, spesso più adatti a social e test creativi che a filmati lunghi.
Tra i più avanzati, inoltre, c’è Google Veo, uno dei pochi a generare nativamente audio insieme al video e più economico di Runway e Adobe Firefly. Il cinese Kling, infine, si sta ritagliando uno spazio con la generazione simultanea di immagini e suono in un solo passaggio. È il tipico servizio da usare quando si vuole un video da prompt con resa visiva alta.
La produzione industriale dei video parlati
Il secondo mestiere è la produzione industriale di video parlati, usata per formazione, sales, onboarding, customer care, e localizzazione linguistica. In questa fascia dominano HeyGen, punta su video con avatar, voice cloning, 175 lingue e dialetti, generatori di voice over e traduzione, e Synthesia, che resta il nome più forte nel segmento enterprise, mentre Invideo occupa una posizione intermedia, più vicina alla produzione rapida per il digital marketing e i social media adatto a chi ha bisogno di una ‘fabbrica’ di creatività, script e adattamenti.
Il ruolo della post-produzione
Molto apprezzato è infine Da Vinci, una suite di montaggio e post-produzione che usa diversi modelli; gratis nella versione base.
Perché il video generativo AI cambia la grammatica dei brand
Per le aziende e i loro brand quindi si apre una nuova fase. Ne è convinto Bigi, ma non nel modo in cui la si racconta di solito. “La narrazione dominante dice: ‘ora costa meno fare video’. Per alcuni versi sarà vero, ma è la parte meno interessante della storia. Non è solo una questione di risparmio — è un cambio di paradigma nella grammatica stessa della comunicazione video di brand.
La fase nuova che si apre è una rivoluzione della frequenza e della sperimentazione. Una piccola e media azienda poteva permettersi di produrre due o tre video all’anno, ciascuno frutto di mesi di lavorazione. In quel modello, ogni video è un investimento ad alto rischio: se il concept non funziona è stato ‘bruciato’ budget. Con i nuovi strumenti le aziende e i loro brand possono produrre decine di varianti e testarle (quasi) in tempo reale.
I segnali di domanda e le sfide aperte
Le ricerche relative alla creazione di video AI sono cresciute del 66% nella seconda metà del 2025 come sottolineato nell’ultimo Business Trends Index di Fiverr, il che indica che la domanda non è più esplorativa ma operativa. I brand stanno passando dal chiedersi “potremmo usare l’AI per i video?” al chiedersi “con quale regista AI lavoriamo?”.
Per Nicola Bigi le sfide cruciali sono tre: l’autenticità percepita, sfida della proprietà intellettuale e la distinzione.
Il pubblico sta sviluppando rapidamente un’alfabetizzazione visiva che gli permette di riconoscere il ‘look AI’. “C’è un rischio concreto di quello che chiamo uncanny branding: il brand che usa AI video senza consapevolezza stilistica rischia di sembrare generico, freddo, o peggio — furbo” spiega. I brand più intelligenti useranno l’estetica generativa come cifra stilistica dichiarata, non come trucco per risparmiare.
Proprietà intellettuale e valore umano nel video generativo AI
La lezione Sora — che per default generava contenuti usando materiale protetto da copyright, a meno che i titolari dei diritti non facessero opt-out attivo — dovrebbe far riflettere ogni brand director. Chi commissiona un video AI deve sapere su cosa è stato addestrato il modello, e come tutelarsi.
Infine, quando tutti hanno accesso agli stessi strumenti generativi, il differenziale competitivo torna a essere quello di sempre: l’idea, la visione, la capacità di raccontare qualcosa che risuona. La tecnologia democratizza l’esecuzione ma non democratizza il talento narrativo.
“È per questo che il modello Fiverr — che punta su un roster curato, non su una piattaforma self-service — è più interessante di Sora: riconosce che tra il prompt e il risultato finale c’è un’intelligenza umana insostituibile, e la valorizza” racconta Bigi.
Dove va davvero il business dei video AI
Già perché la domanda per i marketer delle aziende e dei loro brand – soprattutto quelli più ‘piccoli’ che non hanno media e/o canali di proprietà – è dove mettere i video dopo averli fatti?
Il comunicato di Fiverr mostra che anche questa dimensione sta crescendo. Youtube, Instagram e TikTok sono pronti ad accogliere a braccia aperte i video fatti con l’AI, ma chiedono di renderli riconoscibili, etichettarli come tali. Se li giudicano poco originali e troppo seriali, però, potrebbero bloccarne la diffusione e la monetizzazione.
La sfida della generazione AI di video si sposta quindi sul lato business e sulle filiere professionali, per i marketer delle aziende e dei loro brand, si aprono strade nuovi e possibilità fino a poco tempo fa inedite, ma attenzione: il differenziale competitivo non cambia ed a fare la differenza sarà, ancora di più, la capacità di raccontare e l’investimento delle aziende e dei loro brand nella costruzione di vere e proprie media company.
