I nuovi “walled gardens” dell’AI: quando i dati diventano recinti

Negli ultimi mesi il web sta cambiando più velocemente di quanto molti si rendano conto.
L’arrivo dell’intelligenza artificiale generativa ha aperto un nuovo capitolo nell’economia dei dati: un capitolo in cui i grandi player non competono più solo sui prodotti, ma sul controllo dell’informazione.

È qui che nascono i cosiddetti “walled gardens”, letteralmente “giardini recintati”.
Spazi digitali chiusi, dove dati, contenuti e interazioni restano sotto il controllo di chi possiede la piattaforma.

Quello che fino a poco fa era un web aperto, oggi si sta frammentando in ecosistemi proprietari.
E capire questa dinamica è essenziale per ogni azienda che voglia restare visibile e competitiva nell’era dell’AI.

Che cosa sono i walled gardens

Il termine walled garden non è nuovo: veniva usato già nei primi anni 2000 per descrivere piattaforme come Facebook o Apple, che mantenevano il controllo totale sull’ambiente in cui gli utenti interagivano.

Oggi però il concetto assume una nuova dimensione: quella dei dati per l’intelligenza artificiale.

Ogni grande piattaforma sta costruendo un proprio “giardino” — un ecosistema chiuso dove solo alcuni modelli AI o partner strategici possono accedere alle informazioni, ai contenuti o ai flussi di interazione.

In pratica:

• i dati non sono più pubblici,
• le API vengono limitate,
• l’accesso ai modelli di linguaggio è regolato da accordi commerciali e licenze.

Chi è dentro, cresce.
Chi resta fuori, non viene più visto.

Esempio 1: Amazon chiude le porte ai LLM esterni

Ad agosto 2025 Amazon ha annunciato che avrebbe bloccato l’accesso ai propri dati da parte di modelli di linguaggio esterni (LLM) come quelli di OpenAI o Anthropic.

La motivazione ufficiale? Proteggere la privacy dei clienti e la proprietà intellettuale dei contenuti.
La realtà strategica è un’altra: mantenere il vantaggio competitivo del proprio ecosistema.

Amazon sta infatti lavorando a un suo modello interno, addestrato solo sui dati di Amazon Web Services, Prime Video e Alexa.
Un “AI layer” completamente chiuso, che diventa più preciso e potente man mano che interagisce con utenti e venditori, senza mai condividere quei dati all’esterno.

È un caso emblematico: i dati diventano asset esclusivi, non risorse comuni.

Esempio 2: Google limita l’accesso alle SERP per i modelli AI

Anche Google ha cambiato radicalmente approccio.
Nel 2025 ha introdotto Google AI Mode, una modalità di ricerca ibrida che unisce risultati generativi e tradizionali.
Nello stesso tempo, però, ha iniziato a restringere l’accesso dei crawler AI di terze parti alle sue SERP.

Tradotto: i modelli linguistici esterni non possono più “leggere” i risultati di ricerca di Google (posso accedere solo ai primi 10 risultati) per alimentare i propri sistemi.

Questo segna la fine del web come spazio aperto all’apprendimento dei modelli.
La conoscenza, che un tempo era indicizzabile da chiunque, ora è filtrata, concessa o negata a seconda di accordi e partnership.

Esempio 3: OpenAI e Walmart, l’alleanza strategica

Nel frattempo, si moltiplicano gli accordi selettivi tra big tech e grandi brand.
Uno dei più emblematici è la partnership tra OpenAI e Walmart.

Grazie all’intesa, i clienti di Walmart possono interagire direttamente con ChatGPT per cercare prodotti, creare liste della spesa personalizzate e ricevere suggerimenti d’acquisto.
Dietro le quinte, però, ChatGPT accede a dati esclusivi dell’ecosistema Walmart, non disponibili ad altri modelli o aziende.

È un altro esempio di walled garden:
un’integrazione privilegiata, chiusa, in cui due attori condividono conoscenza e valore, ma solo tra loro.

Esempio 4: Meta, Apple e TikTok chiudono le loro API

Meta ha ridotto l’accesso alle proprie API per i dataset pubblici.
Apple non consente ancora ai modelli generativi di interagire con Siri o con i dati utente.
TikTok, dal canto suo, ha iniziato a filtrare le richieste provenienti da agenti AI per proteggere i propri algoritmi di raccomandazione.

In sintesi, tutti stanno chiudendo i cancelli dei propri giardini.
Ogni piattaforma diventa un’isola con regole, accessi e linguaggi propri.

Perché i walled gardens stanno nascendo (di nuovo)

Dietro questa tendenza ci sono tre forze principali:

1. Il valore dei dati.
   L’AI funziona solo se può accedere a grandi quantità di dati di qualità.
   Controllare i dati significa controllare l’intelligenza.
2. La necessità di protezione.
   I big tech devono tutelare privacy, copyright e modelli di business basati su contenuti proprietari.
3. Il vantaggio competitivo.
   Con ecosistemi chiusi, le aziende possono offrire esperienze AI più integrate, ma anche più controllate — decidendo chi entra, cosa vede e cosa può fare.

Il risultato?
Un web che da “aperto per natura” diventa un insieme di spazi privati con regole d’ingresso.

L’impatto per le aziende

Per le imprese che vogliono usare l’AI in modo strategico, questo cambiamento è decisivo.
Non basta più essere presenti online: serve diventare leggibili.

Se un modello AI non può accedere liberamente ai contenuti del tuo sito, quei contenuti devono essere strutturati, organizzati e collegati semanticamente, in modo che possano essere interpretati anche in ambienti chiusi.

In altre parole:
nel mondo dei walled gardens, non sopravvive chi urla di più, ma chi si fa capire meglio.

DOME: costruire valore dentro (e oltre) i giardini chiusi

Il framework DOME nasce proprio da questa consapevolezza.
In un web dove i dati sono sempre più frammentati, DOME aiuta le aziende a costruire una conoscenza coerente, strutturata e leggibile dall’AI, indipendentemente dall’ecosistema in cui si trovano.

Attraverso le sue quattro fasi — Define, Organize, Make, Evaluate — permette di:

• trasformare contenuti dispersi in una base informativa collegata;
• creare un linguaggio unico tra persone, sistemi e modelli;
• garantire compliance, trasparenza e tracciabilità dei dati;
• progettare esperienze AI-native che funzionano dentro i nuovi confini digitali.

DOME aiuta le aziende a non subire il cambiamento, ma a progettare valore nel cambiamento.

Il web che verrà: da aperto a leggibile

Il web aperto, quello dei link e dei motori di ricerca, sta lasciando il posto a un web leggibile, dove ciò che conta non è essere trovati, ma essere compresi.

I walled gardens non sono un’anomalia: sono la nuova normalità.
E in questa nuova normalità, la sfida per le aziende non è “entrare” in tutti i giardini, ma costruire una conoscenza così ben strutturata da poter dialogare con qualunque AI, ovunque si trovi.

Conclusione

Il digitale non è più un luogo aperto e neutro. È una costellazione di giardini chiusi, dove i big tech decidono chi può entrare e a quali condizioni.
Per le aziende, il rischio è restare fuori da queste conversazioni.

Ma la soluzione non è competere con i giganti, bensì progettare un linguaggio di conoscenza chiaro, strutturato e adattivo — una base solida che renda l’organizzazione leggibile dai modelli, dagli utenti e dai partner.

È questo il senso dell’approccio AI-native: non aggiungere tecnologia, ma costruire architetture di senso capaci di evolvere nel tempo.

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