AI slop nelle immagini: cos’è, come si riconosce e come usare l’AI senza produrlo

Il 26 ottobre, poco prima di mezzanotte, ho chiesto a un generatore di immagini una foto per il post di un bar che lancia la colazione d’autunno.

Ho scritto il prompt che scrive quasi chiunque la prima volta: barista bellissima, cappuccino perfetto, atmosfera autunnale, «ultra detailed, 8k, masterpiece». In meno di un minuto è arrivata una ragazza da copertina che sorride in camera, con le foglie secche sul bancone, le zucche sul davanzale e una lavagna con scritto, in inglese, «Good Coffee, Good Food, Better Together».

Nessun dito in più, niente scritte storte. Eppure chiunque scorra Instagram l’avrebbe riconosciuta in un secondo per quello che è: AI slop, la poltiglia di immagini fatte in serie con l’intelligenza artificiale che oggi riempie feed, pubblicità e menu.

In questa pagina trovi cos’è, da dove viene, come si riconosce quando le mani sono ormai perfette, quanto costa a un marchio e come usare l’AI per le immagini senza produrlo. Con la prova che abbiamo fatto, i casi dei brand e i dati delle ricerche americane, che su questo tema sono più avanti di noi di un paio d’anni.

Cos’è l’AI slop, detto senza giri

«Slop» in inglese è il pastone che si dà ai maiali. Da un paio d’anni è la parola con cui si indica il contenuto generato con l’intelligenza artificiale in grandi quantità, senza cura, e spinto davanti a persone che non l’hanno chiesto.

La definizione che regge meglio è quella di Simon Willison, il programmatore che nel maggio 2024 ha portato il termine fuori dai forum. Per lui un contenuto è slop se è «generato senza pensarci e messo in faccia a qualcuno che non l’ha chiesto». Il paragone che usa è quello con lo spam: non tutta la pubblicità è spam, e non tutto quello che è fatto con l’AI è slop.

È una distinzione che conviene tenere a mente fin da subito. Slop è il contenuto che nessuno ha guardato davvero prima di pubblicarlo.

In due anni la parola è entrata nei dizionari. Il Merriam-Webster l’ha scelta come parola dell’anno 2025 e la definisce «contenuto digitale di bassa qualità prodotto di solito in quantità per mezzo dell’intelligenza artificiale». Il Macquarie, il dizionario australiano, ha scelto «AI slop» nello stesso anno, e a gennaio 2026 l’American Dialect Society ha votato di nuovo «slop», da sola, perché ormai non serviva più specificare.

La motivazione del Merriam-Webster ha una frase che spiega bene il clima: nel 2025, in mezzo a tutti i discorsi sulle minacce dell’AI, slop ha dato un tono «meno spaventato e più beffardo». La gente ha smesso di temere queste immagini e ha cominciato a prenderle in giro.

Per un’attività è proprio questo il punto. Un’immagine slop non spaventa nessuno: fa ridere, o peggio, fa pensare che dietro quel marchio non ci sia nessuno.

Da dove arriva: il Gesù fatto di gamberi e la fabbrica di Facebook

La prima ondata di slop visivo è nata su Facebook, nel 2024, ed è diventata famosa con un’immagine assurda: Gesù fatto di gamberi. Accanto c’erano anziani di «120 anni» con torte di compleanno fatte da loro, bambini che scolpivano opere impossibili nel legno, soldati feriti con un cartello «oggi è il mio compleanno» e didascalie del tipo «nessuno se n’è accorto».

Jason Koebler di 404 Media, una testata americana indipendente, ha seguito i soldi. Nel suo articolo dell’agosto 2024 racconta che molte di queste pagine erano gestite da creator in India, Vietnam e Filippine, che imparavano il mestiere da tutorial su YouTube e guide vendute su Telegram. In uno di quei video l’insegnante spiega che Facebook «ti paga 100 dollari per 1.000 like» (una cifra sua, non un tariffario di Meta) e che il pubblico migliore è quello americano, perché la pubblicità lì vale di più.

Due ricercatrici di Stanford e Georgetown, Renée DiResta e Josh Goldstein, hanno studiato più di cento di queste pagine. Nel loro studio scrivono che spammer e truffatori, mossi «dal profitto o dalla visibilità, non da un’ideologia», usavano già le immagini AI per crescere. E che il feed di Facebook mostrava quelle immagini a persone che non seguivano le pagine e che spesso non capivano di avere davanti un’immagine generata.

Un anno dopo Koebler ha descritto il fenomeno con una formula che vale ancora: lo slop è un attacco di forza bruta agli algoritmi. Chi lo produce non punta a un’immagine bella, ne pubblica migliaia e lascia che sia il social a scegliere quella che funziona.

Poi è toccato ai video. A fine 2025 Kapwing, un’azienda che fa software di montaggio, ha aperto un account YouTube nuovo e ha guardato i primi 500 video brevi che la piattaforma gli proponeva. Secondo il suo rapporto, 104 erano generati con l’AI e 165 erano «brainrot», cioè video senza senso fatti per tenere incollati allo schermo. È un solo account e un solo esperimento, ma dà l’idea.

A febbraio 2026 un’inchiesta del New York Times, ripresa da altre testate, ha trovato che dopo un video di CoComelon, il cartone per bambini piccoli, più del 40% dei video consigliati in un quarto d’ora conteneva immagini sintetiche, con facce deformate e parti del corpo in più.

C’è anche una versione italiana, e la conosci di sicuro se hai figli o nipoti tra i 10 e i 15 anni. Si chiama «Italian brainrot»: Tralalero Tralala, lo squalo con le scarpe da ginnastica, Ballerina Cappuccina, Bombardiro Crocodilo. Personaggi generati con l’AI, con nomi in un finto italiano, che nel 2025 sono finiti su figurine, giocattoli e perfino nei videogiochi.

Il brainrot italiano è slop dichiarato, voluto e assurdo. Funziona proprio perché nessuno lo scambia per vero. I guai dei marchi cominciano quando un’immagine generata si spaccia per una foto.

La prova che abbiamo fatto: stesso bar, due prompt

Provato da noi: il 26 ottobre 2026, con uno dei generatori di immagini che usiamo per i post dei clienti, formato 4:5 (quello dei post Instagram). Stesso soggetto, stesse impostazioni, due prompt diversi. Ognuna delle due immagini è costata pochi centesimi.

Il primo prompt è quello «da principiante», pieno delle parole che girano nei tutorial dal 2023: una barista giovane, bellissima e sorridente che tiene in mano un cappuccino perfetto in un bar accogliente, atmosfera autunnale, luce dorata, «ultra detailed, 8k, masterpiece, hyperrealistic, cinematic lighting», bokeh da sogno, foto premiata.

Guarda cosa è successo. Il modello ha preso ogni parola alla lettera e ha riempito la scena di cliché: la ragazza da copertina con le lentiggini perfette, il sorriso in camera, le foglie d’acero sul bancone (chi lascia foglie secche sul bancone di un bar?), le zucche alla finestra come in un film americano, le candele accese di giorno. E la lavagna con lo slogan in inglese, che nessun bar di quartiere italiano scriverebbe mai.

Non c’è un errore da manuale. Le mani hanno cinque dita, la tazza è una tazza. Il problema è che è un’immagine media, l’immagine che sta al centro di milioni di foto di caffè viste dal modello durante l’addestramento. Ed è di un bar che non esiste.

Il secondo prompt descrive una foto come la descriverebbe un fotografo che entra davvero in un bar: obiettivo da 35 millimetri all’altezza del bancone, le otto del mattino, un cappuccino in una tazza bianca spessa con la schiuma irregolare e un cornetto sul piattino, marmo grigio consumato con qualche briciola, una bustina di zucchero aperta e un tovagliolo accartocciato. Sullo sfondo, fuori fuoco, il braccio del barista che pulisce la lancia del vapore e un giornale piegato. Luce naturale da una finestra a sinistra, colori normali, un po’ di grana, nessuno che guarda in camera, nessuna scritta.

La seconda sembra una foto scattata con il telefono da un cliente. Il giornale, lo zucchero rovesciato, il tovagliolo usato: sono i dettagli che il modello non mette mai da solo, perché per lui sono «difetti».

Attenzione però a non leggere questa prova nel modo sbagliato. La seconda immagine resta un bar inventato. Se la pubblicassi sulla pagina di un bar vero, mostrerei ai clienti un bancone che non è il suo, un cornetto che non vende, una luce che da lui non entra. È meno slop, ma è comunque una finzione, e più avanti, nella sezione sulle cose che conviene non generare, vedrai perché per molte attività la soluzione giusta è un’altra: la foto vera.

Come si riconosce un’immagine slop

Le liste che circolano in rete partono quasi tutte dalle mani: dita in più, dita fuse, unghie mancanti. Erano un ottimo segnale nel 2023. Nel 2026 valgono sempre meno.

Ad aprile 2026, per la giornata internazionale del fact-checking, l’agenzia americana AP ha pubblicato una guida che lo dice chiaramente: dita sbagliate, testi senza senso e oggetti deformati «non sono più così comuni come una volta». A dicembre 2025 Il Post ha raccontato come i modelli abbiano imparato perfino a fare foto brutte, con la grana e i limiti tipici degli smartphone, proprio per sembrare vere.

Quindi conviene ragionare per categorie che durano. I difetti singoli spariranno al prossimo aggiornamento dei modelli.

Le cinque famiglie di errori della Northwestern

Il lavoro più solido su questo tema viene dalla Kellogg School of Management della Northwestern University, dal gruppo di Matt Groh. Hanno diviso i difetti delle immagini AI in cinque famiglie, e sono ancora il modo migliore per guardare un’immagine.

Anatomia. Arti e dita in più o in meno, colli troppo lunghi, denti sovrapposti, occhi vitrei, corpi che si fondono con l’ambiente. Groh consiglia di guardare se le pupille sono rotonde. Ma ricorda anche, con onestà, che «a volte le persone hanno sei dita in una mano».

Stile. Pelle cerosa e lucida, colori troppo saturi, volti troppo levigati, luce sul viso diversa da quella dello sfondo. Groh chiama questo effetto «sheen», la patina. E spiega perché le persone generate sembrano tutte modelle: le persone normali non hanno abbastanza foto di sé in rete per insegnare al modello che aspetto hanno.

Funzione. Oggetti che non potrebbero funzionare: una racchetta con le corde molli, una mano dentro un panino, la cinghia dello zaino che entra nella maglietta. Sono gli errori più difficili da notare e i più rivelatori.

Fisica. Ombre con angoli diversi, riflessi che non corrispondono, scale che non portano da nessuna parte. Uno dei ricercatori, Nakamura, la riassume così: ai modelli manca «la logica della luce, delle ombre e della gravità».

Contesto. Cose che non sono impossibili ma che non succedono: un personaggio storico con l’iPhone, un gesto fuori luogo per la cultura o il posto in cui è ambientata la scena.

Nel caso della nostra barista non c’era niente nelle prime due famiglie e quasi tutto nelle ultime due: stile da copertina e un contesto (foglie, zucche, slogan in inglese) che in un bar italiano non sta in piedi.

Gli oggetti che non funzionano: dove guarda davvero la gente

Su Reddit, dove la gente si diverte a smontare le immagini dei brand, i commenti più votati quasi mai parlano di dita.

A ottobre 2026 un utente di r/assholedesign ha segnalato il sito di Couchsurfing, che sotto lo slogan «Case vere. Host veri. Viaggi veri.» usava una foto di persone generate. Il commento più apprezzato prendeva in giro lo sfondo («non hai anche tu uno spazio 3D colorato e vuoto al posto del corridoio?»). Un altro notava che la maniglia interna della porta era staccata, e che di maniglie ce n’erano tre.

Su r/graphic_design, davanti al cartellone di una grande catena di supermercati con un barbecue generato, la gente chiedeva che carne fosse quella sulla griglia e perché fosse già dentro i panini mentre il fuoco era ancora acceso. Il pubblico guarda prima di tutto se la scena ha senso. Le dita, semmai, le conta dopo.

Il colore giallo, il look da film e lo sfondo cremoso

Alcuni segnali sono legati a modelli precisi, e chi usa questi strumenti tutti i giorni li riconosce a colpo d’occhio.

Quando nel 2025 ChatGPT ha cominciato a generare immagini con il suo nuovo modello, gli utenti hanno notato una dominante giallo-seppia su quasi tutto: bianchi che diventano crema, ombre marroni, pelle un po’ itterica. In inglese l’hanno chiamato con un nome poco elegante, «piss filter», e su r/ChatGPT un utente ha chiesto 40 volte di fila di copiare esattamente la stessa foto: a ogni passaggio diventava più gialla e più scura, fino a cambiare la persona ritratta.

Poi c’è il look «cinematografico». La guida ufficiale di OpenAI per i suoi modelli d’immagine, quando spiega come ottenere foto realistiche, consiglia di evitare «luci cinematografiche, color grading drammatico o composizioni stilizzate» e le parole che fanno pensare a un set in studio. Tradotto: quelle sono le impostazioni di serie del look AI, e se non dici altro te le ritrovi.

Lo sfondo sfocato e cremoso, il famoso bokeh, è un altro segnale. Preso da solo va benissimo. Se però tutte le immagini di un profilo hanno lo stesso soggetto nitido su uno sfondo che si scioglie, il sospetto arriva.

Il segnale più forte: è uguale a tutto il resto

A dicembre 2025 la rivista scientifica Patterns ha pubblicato uno studio curioso. I ricercatori hanno messo due modelli a giocare al telefono senza fili: uno genera un’immagine, l’altro la descrive, il primo rigenera dalla descrizione, e così per cento volte. Hanno ripetuto il giro 700 volte.

Quasi sempre le immagini finivano negli stessi posti: una dozzina di soggetti «sicuri» e commerciali, come fari nella tempesta, interni di cattedrali, saloni di palazzi. Gli autori hanno chiamato il risultato «musica da ascensore visiva».

A settembre 2026 TechCrunch ha raccontato lo stesso fenomeno sui menu dei ristoranti, dopo che negli Stati Uniti erano diventati virali alcuni menu con foto di cibo generate. Alex Lisle, di un’azienda che si occupa di rilevare i falsi, ha detto che molti sembrano «il menu di Chili’s del 2015» e che il cibo pare fatto da «un alieno che prova a fare una pizza senza capirne i principi». Lee Rainie, della Elon University, l’ha detta in una riga: l’AI, nelle immagini come nelle parole, tende a «limare gli spigoli».

È per questo che la nostra barista è slop anche senza errori. Un’immagine che somiglia a mille altre è il segnale che dura più a lungo, perché nasce da come funzionano questi modelli: imparano la media e tornano lì appena li lasci liberi.

Nei video

Per i video valgono le stesse regole, più due. La durata: le clip generate sono corte, spesso tra gli 8 e i 10 secondi, e i video più lunghi sono fatti di tanti pezzetti cuciti insieme. Hany Farid, professore a Berkeley e uno dei maggiori esperti di falsi digitali, ha un consiglio secco: se il video dura dieci secondi, sospetta, perché c’è un motivo se è così corto.

L’altro segnale è la continuità. Oggetti che cambiano o spariscono da un’inquadratura all’altra, mani che si fondono con quello che tengono. Nello spot natalizio di Coca-Cola del 2025 gli spettatori più attenti hanno notato camion con ruote in più o fuori posto, e diversi da una scena all’altra.

Quanto siamo bravi a riconoscerle (poco)

Qui arriva la parte che smonta un po’ di sicurezza. Il gruppo della Northwestern ha messo online un test a cui hanno partecipato più di 50.000 persone, con quasi 750.000 valutazioni. Le immagini AI sono state riconosciute nel 76% dei casi, le foto vere nel 74%. Groh l’ha commentato così: siamo «a metà strada tra tirare a indovinare e riconoscerle perfettamente».

Il tempo aiuta: dopo un secondo si indovinava nel 72% dei casi, dopo dieci secondi nell’80%. Ma le immagini del test erano state fatte nel 2024.

Un gioco simile di Microsoft Research, con più di 12.500 persone, è arrivato al 62%. E in uno studio di fine 2025 con immagini fatte da una versione recente di Midjourney, il ricercatore Adrien Pavão ha misurato un’accuratezza del 54% in tutto, praticamente il lancio di una moneta. Più il modello è recente e più l’immagine è scelta con cura, più si scende verso il caso.

C’è una buona notizia. Ad agosto 2026 lo stesso gruppo della Northwestern ha dimostrato che mezz’ora di formazione porta un gruppo di analisti dal 73% all’82%. E il consiglio di Groh è quello che conta per chi lavora nel marketing: la cosa più utile è usare questi strumenti in prima persona, perché chi genera immagini ogni giorno vede prima i difetti.

E i rilevatori automatici? Full Fact, l’organizzazione britannica di fact-checking, ha scritto nella sua guida che non li usa abitualmente perché non li ha trovati affidabili. AP li considera un punto di partenza, non una prova. Bastano piccole modifiche con un normale programma di grafica per far crollare il riconoscimento.

Perché al pubblico non piace, e quanto costa a un marchio

Fin qui sembra un problema da esperti. Ma i dati raccontano che il pubblico si accorge di più di quanto pensiamo, e punisce.

Conta il sospetto, non la verità

Lo studio più utile per chi fa marketing l’ha fatto Raptive, un’azienda americana che gestisce la pubblicità di migliaia di siti, su 3.000 adulti statunitensi nell’estate 2025. Quando le persone credono che un contenuto sia fatto con l’AI, che lo sia davvero o no, lo giudicano il 48% meno affidabile, il 57% meno autentico, e dichiarano il 60% in meno di legame emotivo. Gli annunci pubblicitari accanto a quel contenuto perdono il 14% di intenzione d’acquisto.

Anna Blender, una delle autrici, l’ha riassunto così: se la gente sospetta che qualcosa sia stato fatto con l’AI, lo considera peggiore in automatico. Per un’attività conta l’impressione che l’immagine lascia. Una foto vera che sembra generata paga lo stesso prezzo.

Gli spot AI si ricordano meno

NielsenIQ, uno dei maggiori istituti di ricerca sui consumi, ha misurato anche l’attività cerebrale di circa 150 persone mentre guardavano pubblicità. Le persone riconoscevano d’istinto la maggior parte degli spot generati e li trovavano più fastidiosi, noiosi e confusi. Anche quelli fatti bene attivavano meno la memoria. E le immagini di bassa qualità chiedevano più fatica e distraevano dal messaggio.

Gli italiani sono tra i più diffidenti

Per noi c’è un dato che vale più degli altri. In un sondaggio YouGov su 17 Paesi, solo il 39% delle persone si diceva a suo agio con immagini di prodotto generate o modificate con l’AI. L’Italia era tra i Paesi più a disagio: il 60% o più degli italiani si dice a disagio con le immagini di prodotto modificate con l’AI.

Il Pew Research Center, nel 2025, ha trovato che circa metà degli adulti italiani è più preoccupata che entusiasta dell’AI, tra le quote più alte dei 25 Paesi studiati.

Negli Stati Uniti il fastidio cresce

Ad agosto 2026 Gallup, ripreso da MediaPost, ha chiesto agli americani della pubblicità fatta con l’AI. Il 79% ne aveva vista almeno una nell’ultimo mese, e il 49% aveva sentimenti negativi. Tra i 18 e i 29 anni i contrari erano il 66%.

Lo IAB, l’associazione americana della pubblicità digitale, a gennaio 2026 ha misurato la distanza tra chi fa la pubblicità e chi la guarda. L’82% dei dirigenti pubblicitari crede che i giovani tra i 16 e i 43 anni apprezzino gli annunci generati. Lo pensa il 45% dei giovani. La distanza era di 32 punti nel 2024 ed è salita a 37. Un 30% della Generazione Z definisce «non autentici» i marchi che usano l’AI.

Anche il Pew, negli Stati Uniti, ha trovato lo stesso salto tra le generazioni: se scoprissero che un dipinto è fatto con l’AI, ne penserebbe peggio il 66% degli under 30 e il 36% degli over 65.

Le persone vogliono saperlo

Getty Images ha intervistato più di 30.000 persone in 25 Paesi. Quasi il 90% vuole sapere se un’immagine è stata creata con l’AI, e il 76% è d’accordo con una frase che dice tutto: «sta arrivando il punto in cui non so più dire se un’immagine è vera».

Uno studio di Yahoo e Publicis del 2024 ha trovato che, quando la dichiarazione dell’uso dell’AI viene notata, la fiducia nell’annuncio sale del 73% e quella nell’azienda del 96%. Elizabeth Herbst-Brady di Yahoo l’ha spiegato così: alla gente importa meno che un marchio usi l’AI e di più capire quando la usa.

L’altro lato: l’AI fatta bene funziona

Sarebbe facile concludere che l’AI nelle immagini è da evitare e basta. I dati dicono un’altra cosa.

Kantar, un altro grande istituto di ricerca, ha analizzato 356 spot fatti con l’AI generativa e ha trovato che i risultati si distribuiscono come quelli degli spot tradizionali. Ci sono quelli belli e quelli brutti, nella stessa proporzione. Lynne Deason di Kantar ha detto che contano ancora le basi: un’idea, un po’ di coraggio, il marchio al centro.

Lo spot natalizio di Coca-Cola del 2025, quello con orsi polari e camion generati, nei test di System1 ha preso il punteggio massimo, 5,9 stelle, con il 71% di reazioni di felicità contro una media della categoria del 36%. Online, intanto, la gente lo prendeva in giro. Sono vere tutte e due le cose: chi lo guarda in un test si emoziona, chi lo trova nel feed cerca il difetto.

E c’è uno studio del Journal of Advertising Research che riguarda il lusso: dire che un’immagine è fatta con l’AI peggiora la reazione del pubblico, perché sembra che il marchio abbia fatto meno fatica. Ma il danno si riduce molto se l’immagine è davvero creativa.

La sintesi che tengo io è questa. Un’immagine media, prima, costava un fotografo e un pomeriggio, e qualcuno si fermava a chiedersi se ne valeva la pena. Oggi costa un quarto di credito, e quella domanda non se la fa più nessuno.

I casi dei marchi: cosa è andato storto

I casi famosi servono perché ognuno mostra un errore diverso.

Coca-Cola: l’AI al posto della tradizione

A novembre 2024 Coca-Cola ha rifatto con l’AI il suo spot natalizio storico, «Holidays Are Coming» del 1995. Le reazioni, riportate da NBC News, sono state durissime: «senz’anima», «privo di qualsiasi creatività». Alex Hirsch, l’autore del cartone Gravity Falls, ha scritto che la Coca-Cola è rossa perché è fatta con il sangue degli artisti rimasti senza lavoro.

Nel 2025 l’azienda ci ha riprovato, con animali al posto delle persone. Il responsabile marketing, al Wall Street Journal, ha parlato di oltre 70.000 clip generate e poi rifinite da artisti, e di un lavoro fatto in circa un mese invece che in un anno. Nei test è andato meglio, come hai letto nella sezione sui dati. Online, di nuovo, polemiche.

La lezione: in un periodo come il Natale, in cui il prodotto vero è il calore, il pubblico legge l’AI come un risparmio.

McDonald’s Olanda: l’idea era sbagliata

A dicembre 2025 McDonald’s ha pubblicato nei Paesi Bassi uno spot generato di 45 secondi sul Natale come «il periodo più terribile dell’anno». Secondo NBC News, è stato tolto pochi giorni dopo, tra commenti come «inquietante», «montato male», «così cinico». La casa di produzione ha detto che ci avevano lavorato dieci persone per cinque settimane.

Un commento riportato da NBC ha centrato il punto: che sia fatto con l’AI o no, è proprio una cattiva idea per uno spot. L’AI ha solo reso più visibile un messaggio sbagliato.

Toys “R” Us e Guess: persone che non esistono

Nel 2024 Toys “R” Us ha presentato a Cannes un film di un minuto girato con Sora, il generatore video di OpenAI, sulla storia del suo fondatore da bambino. Un commento riportato da NBC dice che con attori veri sarebbe sembrato «mille volte meno inquietante».

Nell’agosto 2025 Guess ha pubblicato su Vogue America una pubblicità con modelle generate. Le lettrici intervistate da ABC hanno risposto con frasi semplici: «Questo non mi fa venire voglia di comprare niente», «Sulle riviste vogliamo vedere persone vere».

Valentino: dichiarare non basta

Il caso italiano più forte è di dicembre 2025. Valentino ha lanciato un progetto con nove artisti, cinque dei quali con l’AI, per una borsa da oltre 2.000 dollari. Il video più criticato mostrava modelle che uscivano da una borsa e braccia che diventavano il logo. Come racconta Il Fatto Quotidiano, i commenti andavano da «inquietante» a «scadente» e «deludente da una casa di moda couture».

L’uso dell’AI era dichiarato. Non è servito. Anne-Liese Prem, di un’agenzia di tendenze, ha spiegato che a far arrabbiare era l’idea di cosa quella tecnologia sostituisce, più della tecnologia in sé. Per un marchio che vende il lavoro a mano, l’AI visibile sembra un risparmio travestito da innovazione.

Willy Wonka a Glasgow: l’immagine che promette quello che non c’è

Il caso più istruttivo per una piccola attività è di febbraio 2024. A Glasgow un evento ispirato alla fabbrica di cioccolato di Willy Wonka è stato pubblicizzato con immagini AI piene di colori, caramelle giganti e scritte senza senso. Biglietti fino a 35 sterline. Le famiglie hanno trovato un capannone quasi vuoto con qualche decorazione. L’evento è stato chiuso a metà del primo giorno, è intervenuta la polizia e sono stati offerti rimborsi a 850 persone.

È il rischio di ogni immagine generata che mostra un posto, un piatto, una stanza d’albergo, un prodotto: il cliente poi arriva, e confronta.

La lezione che li tiene insieme

Mettendo in fila i casi, l’AI funziona male quando finge la realtà (persone, prodotti, luoghi, eventi) o quando sostituisce in modo visibile il lavoro delle persone in un marchio che vive di artigianalità, calore o lusso.

Funziona meglio quando è dichiarata e palesemente fantastica, o quando lavora dove non si vede: uno sfondo, una texture, un ritocco. All’inizio del 2026 alcuni marchi americani, come racconta Marketing Brew, hanno perfino usato l’AI per prendere in giro lo slop, e il pubblico ha apprezzato.

Le regole: cosa chiedono i social e la legge

C’è poi un aspetto che molti non conoscono: dal 2026 l’etichetta «fatto con l’AI» può comparire anche se non la metti tu.

Meta: l’etichetta può arrivare da sola

Su Facebook e Instagram dal luglio 2024 esiste l’etichetta «AI info», che ha sostituito la vecchia «Made with AI» dopo le proteste dei fotografi che se la trovavano su foto vere con piccoli ritocchi. Meta la mette leggendo i metadati che molti strumenti inseriscono nei file, secondo standard come il C2PA (una sorta di carta d’identità digitale del file, che registra come è nato).

Con un aggiornamento del giugno 2026, Meta ha annunciato che comincerà a riconoscere in automatico anche le inserzioni create o modificate con strumenti AI di altre aziende, e ad aggiungere l’etichetta nella sezione «Informazioni su questa inserzione». Quindi un’immagine fatta con Midjourney, ChatGPT o Higgsfield e caricata in una campagna può essere segnalata come AI anche se tu non l’hai dichiarato. Meta precisa che l’esperienza può cambiare da regione a regione per motivi legali.

YouTube, TikTok e Pinterest

Dal marzo 2024 YouTube chiede di dichiarare i contenuti realistici alterati o sintetici: un volto sostituito, una voce generata, un palazzo vero che va a fuoco, un evento realistico inventato. Non serve per i contenuti chiaramente fantastici o animati, per i filtri e le correzioni di colore, né se l’AI ha solo aiutato a scrivere il copione. Da luglio 2025 i video prodotti in serie e ripetitivi non sono monetizzabili.

TikTok chiede di etichettare i contenuti AI realistici e sta provando un’impostazione per vederne meno nel proprio feed.

Pinterest, da ottobre 2025, permette di ridurre i contenuti generati nelle categorie dove sono più diffusi, come bellezza, moda, arredamento e, da dicembre, cibo. È la piattaforma che John Oliver, nella puntata di Last Week Tonight dedicata allo slop nel giugno 2025, aveva indicato come una delle più invase.

L’AI Act europeo, dal 2 agosto 2026

Dal 2 agosto 2026 si applica l’articolo 50 dell’AI Act, la legge europea sull’intelligenza artificiale. Due cose interessano chi fa comunicazione.

La prima riguarda chi fa gli strumenti: i contenuti generati devono essere marcati in un formato leggibile dalle macchine, così da essere riconoscibili come artificiali. È il motivo per cui molte immagini hanno già filigrane invisibili, come SynthID di Google.

La seconda riguarda chi usa gli strumenti, quindi anche un’agenzia o un’attività. Chi pubblica un «deep fake» deve dichiarare che il contenuto è generato o manipolato. Per la legge è un deep fake un’immagine, un audio o un video che somiglia a persone, oggetti, luoghi o eventi esistenti e che potrebbe sembrare autentico. Per le opere palesemente artistiche, creative o satiriche l’obbligo si riduce a segnalarlo in un modo che non rovini l’opera.

Non è consulenza legale, e i casi concreti vanno valutati uno per uno. Ma la lettura pratica è questa: una foto realistica di un prodotto, di un locale o di una persona che sembra vera rientra facilmente nella definizione, un’illustrazione evidentemente disegnata no.

La legge italiana 132 del 2025

In Italia c’è la legge 132 del 2025 sull’intelligenza artificiale, in vigore dal 10 ottobre 2025. Ha introdotto il reato di illecita diffusione di contenuti generati o alterati con l’AI (articolo 612-quater del codice penale): chi diffonde senza consenso immagini, video o voci falsificati con l’AI, capaci di ingannare e causando un danno ingiusto a una persona, rischia da uno a cinque anni.

Un dettaglio che in rete trovi spesso sbagliato: nelle bozze della legge c’era l’obbligo di un bollino «IA» sui contenuti audiovisivi, ma nel testo finale non c’è. Molti articoli ne parlano ancora come se fosse in vigore.

C’è poi una conseguenza sul diritto d’autore. L’articolo 25 tutela le opere dell’ingegno umano «anche laddove create con l’ausilio» dell’AI, purché siano il risultato del lavoro intellettuale dell’autore. Un’immagine generata con un prompt di due righe, senza un vero contributo creativo, rischia di non essere tua nel senso pieno del termine.

Come usare l’AI per le immagini senza produrre slop

Arrivati qui, potrebbe sembrare che il consiglio sia di non usarla. Non lo è. In DNA usiamo i generatori di immagini ogni giorno, anche per questo blog, e le illustrazioni che vedi in questa pagina sono fatte con l’AI.

La differenza sta in alcune scelte, tutte semplici da spiegare e meno semplici da rispettare quando hai fretta.

Prima l’idea, poi lo strumento

Il titolo con cui Adweek, la principale rivista americana di pubblicità, ha commentato lo spot della vodka Svedka al Super Bowl 2026 è perfetto: lo spot «dimostra che l’AI non è un’idea». Se togliendo l’effetto della tecnologia non resta un messaggio, il problema sta nell’idea.

Prima di aprire il generatore chiediti cosa deve capire chi guarda l’immagine, in un secondo, mentre scorre. Se non lo sai, nessun prompt ti salverà.

Le cose vere restano vere

Questa è la regola che conta di più per un’attività locale. Il prodotto che vendi, il tuo locale, i tuoi piatti, le persone che lavorano con te, i tuoi clienti: si fotografano. Anche con il telefono.

Su r/marketing, nella discussione su un’azienda che aveva generato modelli con la sindrome di Down per una campagna inclusiva, il commento più votato diceva: se fai marketing a persone, su persone, per persone, usa persone. Un altro spiegava che quando scopri che è AI, il messaggio passa da «mi vedono» a «mi hanno simulato».

Nel nostro lavoro con gli studi medici e odontoiatrici abbiamo una regola fissa: niente pazienti generati e niente immagini prima e dopo. Quando ci serve il volto di una persona vera del cliente, prendiamo un fotogramma vero da un suo video, mai un viso rifatto o generato.

L’AI dove non finge

Ci sono molti usi in cui l’AI fa un ottimo lavoro senza ingannare nessuno.

Le illustrazioni dichiarate, come quelle di questo blog: uno stile disegnato, sempre uguale, che nessuno scambierebbe per una foto. Gli sfondi e le scenografie dietro un prodotto fotografato davvero, controllando a mano che etichetta, colore e forma del prodotto siano rimasti identici. Le texture, i motivi, gli elementi grafici. Le prove di un’idea prima di uno shooting vero.

Scrivi il prompt come un fotografo

Quando un’immagine realistica serve davvero, la prova che hai visto nella sezione sul bar dice quasi tutto. La lista di parole magiche («8k, masterpiece, ultra detailed») è un’abitudine nata con i modelli del 2023, che con i modelli di oggi fa più danni che altro.

La guida ufficiale di OpenAI consiglia di scrivere il prompt come se si stesse scattando una foto vera, in quel momento, e di chiedere esplicitamente la grana della realtà: pori, rughe, tessuti consumati, imperfezioni. Suggerisce anche un ordine: prima la scena, poi il soggetto, poi i dettagli, poi i vincoli. La documentazione di Google per Nano Banana dice la stessa cosa con altre parole: più sei preciso, più controlli il risultato. E consiglia di correggere un’immagine con richieste successive invece di rigenerarla da capo.

In pratica, nel prompt metti:

• dove sei e a che ora (un bar di quartiere alle otto, non «un bar accogliente»);
• da dove guardi (altezza del bancone, obiettivo normale);
• da dove arriva la luce (una finestra a sinistra, non «luce cinematografica»);
• due o tre dettagli disordinati che in una foto vera ci sarebbero;
• cosa non vuoi (nessuno che guarda in camera, nessuna scritta).

Su Midjourney esiste un’impostazione, lo stile «raw», che riduce l’abbellimento automatico. Il look patinato, insomma, è una scelta di serie che si può abbassare.

Riferimenti invece di aggettivi

Jamey Gannon, una art director americana che lavora con Midjourney, in un’intervista del marzo 2026 ha detto che cerca di evitare il prompt il più possibile. Lavora con immagini di riferimento scelte con cura, perché il modello tende a fare la media di tutto quello che gli dai: se gli dai riferimenti confusi, ottieni una media confusa.

Per un marchio è anche la strada della coerenza. Gli stessi riferimenti e la stessa ricetta danno immagini che si riconoscono, uscita dopo uscita. È quello che facciamo con le illustrazioni del blog: un prompt fisso per lo stile, con i colori di DNA, e cambia solo la scena.

Sistema il colore e aggiungi il testo dopo

Se usi ChatGPT, controlla la dominante gialla e correggi il bilanciamento del bianco con qualsiasi programma di fotoritocco, anche quello del telefono.

Le scritte (prezzi, insegne, slogan, nomi dei piatti) mettile dopo, in grafica, con il tuo carattere. I modelli del 2026 scrivono molto meglio di prima, ma basta una lettera sbagliata su un prezzo per far sembrare sciatto tutto il post.

Fallo vedere a qualcuno che non l’ha generato

Prima di pubblicare, guarda l’immagine per dieci secondi pieni: la ricerca della Northwestern dice che il tempo da solo alza la precisione dal 72% all’80%. Poi falla vedere a una persona che non l’ha generata e che non sa niente del prompt. Se dice «sembra AI», per il tuo pubblico lo è, e i dati di Raptive ti hanno già detto quanto costa.

Dichiara quando serve, e non nascondere

Se l’immagine è realistica e potrebbe essere scambiata per vera, dichiaralo. Te lo chiede la legge europea nei casi di deep fake, te lo chiedono le piattaforme, e i dati dicono che quando la dichiarazione è chiara la fiducia sale. Non togliere i metadati per nascondere l’origine: è il modo più veloce per trasformare un’immagine innocua in una piccola truffa.

Quando conviene non generare affatto

Mettendo insieme i casi e le ricerche, ci sono situazioni in cui un’immagine generata fa quasi sempre più danni che altro.

Le persone vere e i testimonial. Clienti, pazienti, dipendenti, una comunità che vuoi rappresentare. Qui ci sono di mezzo la fiducia, l’AI Act e, se usi il volto di qualcuno senza consenso, il codice penale.

Il prodotto che vendi. Forma, colore, materiale, etichetta. Secondo YouGov, sei italiani su dieci o più sono a disagio con le immagini di prodotto modificate con l’AI, e su molti marketplace un prodotto diverso dalla foto è un reso garantito.

I luoghi che il cliente poi vedrà. Il tuo ristorante, le camere del tuo B&B, la tua palestra, il tuo negozio. Il caso di Glasgow insegna che il confronto arriva sempre.

Il cibo. Le ricerche citate da TechCrunch dicono che il cibo generato quasi realistico fa più impressione di quello palesemente finto. E chi va al ristorante vuole vedere il piatto che mangerà.

I risultati. Prima e dopo, trasformazioni, risultati di un trattamento. In ambito sanitario ed estetico è anche una questione di correttezza verso chi legge.

I momenti in cui vendi calore. Natale, ricorrenze, ringraziamenti, lutti, eventi della comunità. Coca-Cola, McDonald’s e Valentino hanno mostrato che lì l’AI visibile sembra un modo per risparmiare sui sentimenti.

Se gestisci un’attività locale, c’è un’osservazione su Reddit che mi è rimasta in testa. Nella discussione di r/graphic_design intitolata «L’AI mi ha fatto affezionare al design umano fatto male», più di 3.400 persone hanno votato un post che diceva: davanti a una grafica brutta ma fatta a mano, oggi penso almeno «non è AI». Un utente ha scritto che preferisce mille volte i furgoni degli idraulici con la grafica improvvisata ai «mostri generati con l’AI» che vede sui mezzi di elettricisti e traslocatori.

Le foto vere della tua attività, anche fatte con il telefono, oggi valgono più di prima. Sono la cosa che l’AI non può darti. È anche il motivo per cui, quando lavoriamo per un cliente, partiamo dalle sue foto e non da immagini di repertorio.

Quando lo stile AI funziona apposta

Per completezza: esiste anche un uso dell’AI che punta proprio sull’effetto artificiale, e funziona.

L’Italian brainrot è il caso più evidente. Nel 2025 Kalshi, una piattaforma americana di scommesse sugli eventi, ha mandato in onda durante le finali NBA uno spot generato volutamente caotico e ironico. Almond Breeze, Equinox e Dollar Shave Club, a inizio 2026, hanno usato l’AI per prendere in giro lo slop stesso.

Il punto comune è che nessuno di questi contenuti finge di essere vero. Il pubblico sta allo scherzo perché lo scherzo è dichiarato. Il fastidio arriva quando un’immagine finge.

Funziona anche l’AI che non si vede: Kantar ha trovato che quando è usata in post-produzione o in modo poco evidente, gli spot rendono come quelli tradizionali. Quello che la gente punisce è la sensazione di essere presa in giro, o trascurata.

La lista di controllo prima di pubblicare

Questa è la lista che usiamo per le immagini generate, ricavata dalle ricerche citate in questa pagina. Le prime voci sono quelle che restano valide anche con i modelli nuovi.

1. Ogni oggetto funziona? Maniglie, posate, schermi, cinghie, ruote, bicchieri: niente che si fonda o che non potrebbe funzionare.
2. La luce è una sola? Ombre nella stessa direzione, riflessi e specchi coerenti, gravità rispettata.
3. Le linee tornano? Piastrelle, finestre, scaffali e scale devono seguire la stessa prospettiva.
4. È plausibile qui e adesso? Luogo, stagione, cultura, abbigliamento: niente zucche americane in un bar italiano.
5. Il prodotto è identico a quello vero? Forma, colore, etichetta e logo. Se no, si rifà partendo da una foto reale.
6. Mani, denti, orecchie, piedi. Conta dita e arti, guarda denti e orecchini.
7. Occhi. Pupille rotonde, riflessi coerenti con la luce, sguardo non vuoto.
8. Pelle. Niente effetto cera o plastica: pori e piccoli difetti devono esserci.
9. Tutti troppo belli o tutti uguali? Volti da modella, stesso viso in tutta la serie, comparse fotocopiate.
10. Serve davvero una persona generata? Se rappresenta clienti, pazienti o dipendenti, usa una persona vera.
11. Dominante gialla? Bianchi color crema e ombre marroni: correggi il bilanciamento del bianco.
12. Look da film? Luce drammatica e colori spinti in una scena che dovrebbe essere normale.
13. Sfondo cremoso ovunque? Varia inquadrature e profondità di campo nella serie.
14. Lo sfondo si scioglie? Dettagli impastati, architetture impossibili, insegne illeggibili.
15. Somiglia a mille altre? Se sì, cambia punto di vista, luce, riferimenti.
16. Ogni scritta è giusta? Meglio aggiungerle dopo, in grafica.
17. Logo e colori del marchio sono esatti? Il modello non deve reinterpretarli.
18. Nei video, la continuità regge? Oggetti che cambiano tra un’inquadratura e l’altra, mani che si fondono.
19. Dieci secondi e una seconda persona. Se qualcuno dice «sembra AI», ricomincia.
20. Va dichiarata? Se è realistica e può sembrare vera, sì. E i metadati non si tolgono.
21. L’idea regge senza l’effetto? Se togliendo la tecnica non resta niente, il problema è l’idea.

Se curi da solo i social della tua attività, ti possono servire anche la guida ai caroselli Instagram per le aziende, dove spieghiamo come costruiamo i nostri, e quella su come ottimizzare le immagini per la SEO su WordPress. Se invece le immagini ti servono per le inserzioni, leggi la guida sulle campagne Facebook e Instagram per le aziende.

E se ti interessa il lato delle parole, abbiamo scritto una guida gemella su come riconoscere ed evitare l’AI slop nei testi, con la stessa ricerca e una prova fatta con due modelli di scrittura.

Torno alla barista di mezzanotte. Il generatore non ha sbagliato niente: ha fatto esattamente quello che gli avevo chiesto. Era il prompt a non dire niente di vero. Lo slop nasce lì, prima ancora del modello, quando nessuno ha deciso cosa mostrare e perché. Se vuoi capire come usare bene le immagini della tua attività, vere o generate, raccontaci cosa fai: ti scriviamo su WhatsApp.