Tra marzo e metà aprile 2026 Anthropic si è trovata a fronteggiare un’ondata crescente di proteste da parte degli utenti, convinti che le prestazioni di Claude, la famiglia di modelli di intelligenza artificiale su cui l’azienda ha costruito la propria offerta, fossero peggiorate.

Il malcontento si è diffuso rapidamente su GitHub, X e Reddit, dove diversi post hanno iniziato a circolare con grande risonanza.

Secondo gli utenti, Claude sarebbe diventato meno affidabile nel seguire istruzioni complesse, meno coerente nel ragionamento, più incline a interrompere i compiti prima di completarli e più esposto ad allucinazioni, errori e contraddizioni. Nello specifico, al centro delle critiche ci sono due prodotti diversi ma strettamente legati all’ecosistema di Anthropic.

Da un lato c’è Claude Code, lo strumento di programmazione AI lanciato il 24 febbraio 2025, particolarmente avanzato perché non si limita a suggerire codice, ma può agire come un vero agente autonomo, leggendo file, scrivendo codice ed eseguendolo direttamente nell’ambiente di sviluppo.

Dall’altro c’è Claude Opus 4.6, il modello di punta presentato il 5 febbraio 2026 per il ragionamento complesso, il coding agentico e i compiti articolati di lunga durata.

I problemi riscontrati

Tra le segnalazioni più dettagliate e discusse c’è quella pubblicata su GitHub il 2 aprile 2026 da Stella Laurenzo, Senior Director nel gruppo AI di AMD, una delle principali aziende al mondo nel settore di CPU e GPU. Il suo post ha avuto un impatto particolare perché non si limitava a una lamentela personale, ma si presentava come un’analisi estesa del comportamento di Claude Code, basata su 6.852 file di sessione, 17.871 blocchi di pensiero e 234.760 chiamate agli strumenti.

Secondo Laurenzo, tra la fine di febbraio e l’inizio di marzo si sarebbe verificato un cambiamento sostanziale nel modo in cui Claude Code affronta i problemi complessi. In precedenza, il modello avrebbe seguito un approccio “search-first”, cioè orientato prima alla ricerca del contesto: esplorava più file, raccoglieva informazioni e costruiva una comprensione più ampia del problema prima di intervenire. Questo tipo di comportamento è generalmente considerato più solido nei flussi di lavoro di ingegneria avanzata, perché riduce il rischio di errori dovuti a una visione troppo limitata del contesto.

Nella fase successiva, invece, secondo la sua analisi, Claude Code avrebbe iniziato a comportarsi in modo più “edit-first”, intervenendo più rapidamente sui file senza aver prima raccolto abbastanza informazioni. Laurenzo interpreta questo cambiamento come un possibile segnale di minore profondità di ragionamento: il modello leggerebbe meno prima di agire, tenderebbe più spesso a scegliere la soluzione più semplice, richiederebbe maggiore supervisione umana, si fermerebbe prematuramente più spesso e mostrerebbe in certi casi comportamenti evasivi, come richieste di permesso non necessarie o esitazioni operative.

Il punto centrale della sua critica è che, nei compiti di ingegneria più complessi, il ragionamento esteso non rappresenta un semplice miglioramento accessorio, ma una condizione essenziale per rendere il modello davvero utile. Per questo, secondo Laurenzo, Claude Code sarebbe regredito al punto da non essere più affidabile, se non addirittura “inutilizzabile”, per alcuni lavori di ingegneria avanzata.

Anche Dimitris Papailiopoulos, responsabile della ricerca presso Microsoft, ha riportato esperienze dirette molto negative tramite un post su X. In particolare, segnala che anche impostando il livello di “sforzo” al massimo, il modello continua a comportarsi in modo approssimativo: ignora istruzioni, ripete errori e produce risultati frustranti.

La risposta di Anthropic

In un post di follow-up sulla stessa questione di GitHub, Boris Cherny, responsabile di Claude Code, ha ringraziato Laurenzo per la cura e la profondità dell’analisi, ma ne ha contestato la conclusione principale.

Il responsabile, infatti, ha sottolineato che quanto riportato dalla Laurenzo è una modifica riguardante solo l’interfaccia utente, che nasconde il processo di pensiero del modello riducendo la latenza, ma “non influisce sul processo di pensiero in sé”, sui “budget di pensiero” o sul funzionamento interno del ragionamento esteso. La percezione di un cambiamento nelle prestazioni potrebbe essere stata influenzata anche da altre due modifiche introdotte da Anthropic su Opus 4.6.

La prima risale al 9 febbraio, quando il modello è passato al cosiddetto “pensiero adattivo” come impostazione predefinita. In questa modalità Claude decide automaticamente quanto ragionare prima di rispondere, modulando la profondità del processo in base alla difficoltà del compito, con l’obiettivo di trovare un equilibrio tra qualità, velocità e costo. Nella documentazione ufficiale, Anthropic indica proprio il pensiero adattivo come configurazione consigliata per Opus 4.6, mentre il vecchio sistema manuale basato su un budget fisso di token di ragionamento viene considerato superato e destinato a essere eliminato.

La seconda modifica è stata introdotta il 3 marzo, quando Anthropic ha impostato per Opus 4.6 uno livello di “sforzo medio” come configurazione predefinita. In pratica, il modello tende così a usare i token in modo più parsimonioso, con il rischio però di penalizzare le risposte più complesse.

In un post pubblicato su X il 6 marzo, Cherny ha dichiarato che questa scelta era stata adottata per contenere l’eccessivo consumo di token, e quindi anche i maggiori costi di elaborazione ed energia che ne derivano. Secondo l’azienda, questo intervento rappresentava il miglior compromesso tra intelligenza del modello, latenza e costo per la maggior parte degli utenti.

Ha poi chiarito che la modifica era stata segnalata nel registro degli aggiornamenti e che, al momento dell’aggiornamento, all’apertura di Claude Code compariva una finestra di dialogo che consentiva agli utenti di disattivarla. Per questo, a suo dire, non si è trattato di un intervento nascosto, ma di una scelta comunicata apertamente dall’azienda.

Cherny ha aggiunto che l’azienda intende sperimentare in futuro un’impostazione predefinita con un livello di “sforzo più elevato” per aziende con abbonamenti Teams ed Enterprise. L’obiettivo è permettere risposte più approfondite, anche accettando un maggiore consumo di token e tempi di risposta più lunghi, a fronte di entrate che possano coprire i costi dell’elaborazione.

Ipotesi e contraddizioni

Da qui nasce la domanda centrale della controversia: se davvero Claude è cambiato, quali potrebbero essere le ragioni di questo presunto depotenziamento? Tra le ipotesi più discusse emergono soprattutto la carenza di capacità di calcolo e il forte aumento dell’utilizzo di Claude, che negli ultimi mesi ha messo sempre più sotto pressione l’infrastruttura di Anthropic.

In tutto il settore, le aziende di intelligenza artificiale si trovano ad affrontare i costi crescenti delle unità di elaborazione grafica (GPU), ovvero processori specializzati fondamentali per eseguire i complessi calcoli su cui si basano i modelli AI, oltre a limitazioni nell’espansione dei data center, poiché la domanda di sistemi di intelligenza artificiale “agente” cresce più rapidamente di quanto l’infrastruttura possa sostenerla.

Sebbene Thariq Shihipar, membro del team tecnico di Claude Code, abbia dichiarato pubblicamente  che l’azienda non degrada i propri modelli per gestire meglio la domanda, diversi segnali indicano che il gruppo stia comunque facendo i conti con vincoli di capacità più marcati rispetto ad alcuni concorrenti.

Negli ultimi mesi, infatti, l’aumento dell’utilizzo di Claude ha messo sotto pressione l’infrastruttura di Anthropic, contribuendo a causare interruzioni di servizio e spingendo l’azienda a rendere più restrittivi i limiti d’uso di Claude nelle ore di punta, una scelta che ha alimentato ulteriori proteste tra gli utenti.

In un altro post su X, Thariq Shihipar ha spiegato che, per gestire la crescente domanda, l’azienda ha reso più restrittivi i limiti di utilizzo su cinque ore per gli abbonati Free, Pro e Max, lasciando però invariati i limiti settimanali complessivi. In pratica, nelle fasce orarie di maggiore affluenza (tra le 15:00 e le 21:00 italiane) gli utenti possono consumare più rapidamente la quota di utilizzo disponibile per una sessione, cioè il margine massimo di richieste che il sistema consente in quella finestra temporale. In altri momenti della giornata, invece, la stessa sessione di cinque ore permette di fare più lavoro prima di raggiungere il limite.

Anthropic continua a parlare di sessioni da cinque ore, ma non spiega con precisione quante richieste o quanta capacità di utilizzo ci siano davvero dentro quella finestra. Per questo, anche se il limite sulla carta non cambia, nella pratica può esaurirsi più rapidamente nelle ore di punta e durare di più negli altri momenti della giornata.

Per cercare di ridurre la pressione nelle ore più affollate, a marzo Anthropic ha lanciato una promozione temporanea per gli utenti Free, Pro, Max e Team, escludendo i piani Enterprise. In pratica, fuori dalle ore di punta i limiti di utilizzo venivano raddoppiati, così da spingere più persone a usare Claude nei momenti di minore traffico.

Questa storia complicata e forse non correttamente gestita produce almeno due effetti distinti ma strettamente intrecciati. Il primo è un peggioramento percepito del prodotto da parte di molti utenti; il secondo, forse ancora più rilevante nel lungo periodo, è una progressiva erosione della fiducia. A essere contestata, infatti, non è soltanto la qualità di Claude, ma anche la trasparenza con cui l’azienda comunica cambiamenti, limiti di utilizzo, ottimizzazioni interne e scelte legate alla capacità computazionale.

Poche settimane fa in un articolo della nostra newsletter avevamo riportato le dichiarazioni del CEO  John Ridding che aveva affermato: “Stiamo promuovendo massicciamente l’adozione e l’alfabetizzazione dell’IA in tutta l’organizzazione del FT. Stiamo sviluppando una gamma di prodotti e servizi basati sull’intelligenza artificiale per i nostri lettori: strumenti per interrogare le notizie e gli archivi del FT, ricerca semantica, riepiloghi, e trasformazione audio delle nostre storie”.

In linea con queste parole pochi giorni fa  il Financial Times ha introdotto il suo primo strumento di intelligenza artificiale: Ask FT, un nuovo chatbot IA generativo capace di rispondere alle domande degli abbonati.

Similmente ai generici assistenti AI come ChatGPT, Copilot o Gemini, risponde alle richieste degli utenti, ma in questo caso possono attendersi risposte derivate solo ed esclusivamente da contenuti pubblicati e presenti negli archivi del Financial Times e quindi sulle specifiche tematiche al centro delle attività del giornale; ogni risposta generata da Ask FT include collegamenti ipertestuali alla fonte e fornisce riepiloghi delle informazioni utilizzate.

Attualmente, Ask FT è disponibile solo per alcune centinaia di abbonati al livello FT Professional ed è destinato a professionisti e istituzioni aziendali.

Il chatbot si basa su Claude, un modello linguistico di grandi dimensioni sviluppato da Anthropic, ma questa scelta potrebbe essere soggetta a cambiamenti futuri.

Lindsey Jayne, Chief Product Officer del FT, ha affermato: “Abbiamo condotto una serie di test interni e li abbiamo utilizzati per migliorare il modo in cui addestriamo il modello e scriviamo il codice. In questo primo gruppo di 500, stiamo monitorando ogni domanda e risposta, nonché il feedback degli utenti”.

La maggior parte degli abbonati dovrà ancora attendere per poter provare il chatbot, dato che Ask FT rimarrà in fase beta ancora fino alla fine dei test di valutazione.

Ma il giornale inglese non è l’unico in fase di cambiamento: il The New York Times ha infatti annunciato che con l’aiuto dell’intelligenza artificiale sarà presto anche in versione audio.

Quasi ad anticipare quest’innovazione A.G. Sulzberger, editore del The New York Times, in un’intervista, da noi approfondita,  aveva dichiarato a febbraio “Riesci a immaginare un mondo in cui ogni articolo che scriviamo viene automaticamente trasformato in audio e ogni podcast che creiamo viene automaticamente trasformato in testo? Possiamo ed è emozionante. Renderà il nostro giornalismo più accessibile a più persone che mai”.

Questa iniziativa mira a trasformare il New York Times in una delle principali aziende di news audio a livello globale, la voce narrante è stata sviluppata in collaborazione con un’azienda specializzata in intelligenza artificiale, la cui identità è rimasta riservata.

Il cambiamento è già in corso. A partire da questa settimana, il 10% del sito web sarà disponibile in formato audio per gli utenti dell’app del giornale. L’obiettivo è aumentare questa percentuale al 75%, includendo tutte le notizie pubblicate e le numerose app associate al giornale ha dichiarato Stephanie Preiss, vicepresidente e direttore generale della divisione audio e TV.

Inizialmente, gli articoli saranno narrati dalla stessa voce robotica, ma il Times spera di offrire in futuro un’esperienza personalizzata che potrebbe permettere agli utenti di scegliere lo stile di voce preferito o selezionare gli articoli da ascoltare.

Anche se la maggior parte dei testi sarà automatizzata, il giornale prevede che il 15-20% degli articoli audio sarà narrato dai giornalisti che li hanno scritti.