Il panorama tecnologico globale sta attraversando una trasformazione che Garry Tan, Presidente e CEO di Y Combinator, tra i primi acceleratori di startup a livello internazionale, definisce senza precedenti. In un dialogo approfondito con Andrew Warner per la serie The Next New Thing (Mixergy), Tan ha descritto una realtà in cui le startup AI nel 2026 operano su scale di efficienza che riscrivono le leggi del software. Il mutamento in atto non è solo incrementale, ma rappresenta un salto quantico nel modo in cui il valore viene creato e distribuito nel mercato globale.
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L’anomalia della crescita: “Mai successo prima nel software”
Il dato più eclatante che emerge dall’analisi di Tan riguarda la velocità con cui le nuove imprese raggiungono la maturità finanziaria. Il CEO di Y Combinator osserva una tendenza sistematica: “Stiamo vedendo regolarmente aziende YC con 10 o 20 persone raggiungere i 10 o 20 milioni di dollari di fatturato all’anno in 10 o 20 mesi”. Questa progressione non è solo un traguardo eccezionale, ma segna un punto di rottura storico: “È una cosa che letteralmente non è mai successa prima nel software”.
Per contestualizzare questa accelerazione, Tan confronta i dati attuali con le performance storiche del programma:
- In passato, la crescita media dei ricavi durante il batch di 12 settimane era del 2-4% settimanale.
- Oggi, la media è salita a una costante del 10-20% ogni settimana.
- Quello che una volta era considerato un risultato aspirazionale — crescere del 10% a settimana — è diventato lo standard per l’intero gruppo.
Questa esplosione è dovuta al fatto che il software non è più un semplice supporto opzionale. Tan sottolinea che oggi i clienti percepiscono chiaramente come l’integrazione di strumenti basati sull’intelligenza artificiale possa “colpire direttamente il bilancio o creare un prodotto o servizio migliore immediatamente”, rendendo la decisione d’acquisto un “must have istantaneo”.
Il caso Case Text: superare la “carrozza senza cavalli”
La traiettoria di Case Text, azienda specializzata in tecnologia legale, funge da pilastro per comprendere come le startup AI nel 2026 abbiano superato i limiti iniziali dei modelli linguistici. Tan ricorda come, all’inizio, i Large Language Models (LLM) fossero visti con scetticismo: “Era come una carrozza senza cavalli, se vogliamo… un’anomalia. Potevi guardarla e dire: beh, forse funzionerà. Ma è soprattutto un giocattolo e nessuno lo userà mai davvero”.
Il punto di svolta per il fondatore Jake Keller è arrivato quando ha smesso di porre all’AI domande troppo ampie, passando a quella che oggi chiamiamo context engineering. Tan descrive Keller come “il primo uomo sulla luna” in questo campo, capace di scomporre compiti complessi in frammenti piccoli e gestibili.
L’impatto sul business è stato radicale grazie alla capacità di analizzare enormi volumi di dati, come avvenuto in una dimostrazione che utilizzava le email del caso Enron. Tan spiega che l’AI ha dimostrato di poter cogliere sfumature umane complesse: “Potevi chiedergli di battute ironiche fatte dal CEO e sarebbe stato in grado di discernere se avessero fatto una battuta sulla loro frode in questo modo particolare”. Questa capacità di dimostrare un valore immediato e indiscutibile agli avvocati ha accorciato i cicli di vendita da oltre un anno a meno di un mese.
L’ingegnere “200x” e la verticalizzazione dell’AI
La competizione con i giganti come Google o OpenAI non spaventa Tan, che vede nelle piccole startup i veri motori dell’adattamento economico. La chiave è l’applicazione dei modelli di frontiera a problemi specifici e frammentati, come il settore dei consulenti HVAC.
In questo contesto, la figura dello sviluppatore sta cambiando radicalmente. Tan cita il caso del team di Claude Code, dove il 95% del codice è scritto dall’AI stessa. Questo non significa la fine del programmatore, ma la sua elevazione: “Ogni ingegnere che lavora su Claude Code sta facendo da solo il lavoro di 20 persone”. Per Tan, questa combinazione è imbattibile: “Prendi le tue capacità [da 10x] e ci metti sopra un moltiplicatore 20… saresti letteralmente un ingegnere 100x o addirittura 200x”.
Questa efficienza permette di servire nicchie di mercato precedentemente trascurate. Tan osserva che persino giganti come Apple non riescono a correggere bug elementari nei propri calendari digitali. “Se questo è vero per Apple, come potresti mai immaginare che una persona che lavora nel settore HVAC possa mai avere accesso a un buon software? Questa è la differenza oggi: puoi averlo ora e può essere personalizzato per te”.
Y Combinator: “Tornare a essere Google”
Sotto la leadership di Tan, YC ha intrapreso una drastica semplificazione per concentrarsi nuovamente sul suo nucleo originario. La metafora utilizzata da Tan è potente: “Alphabet è fantastica, ma noi torneremo a essere Google. È mille volte più facile essere Google che far funzionare Alphabet”. Questo ha significato abbandonare strutture burocratiche e divisioni separate come il fondo Continuity per rimettere al centro il rapporto diretto tra partner e fondatori.
Tan ha ridefinito il ruolo dei 15 partner generali dell’acceleratore: non sono più “consulenti da campo estivo”, ma investitori a vita. “Vogliamo che le persone abbiano il controllo diretto del proprio destino… avere almeno una persona a YC che sai che ha fatto il giuramento di guardarti le spalle e prendersi cura di te per tutta la vita dell’azienda”.
Questo approccio sta attirando una nuova ondata di talenti giovanissimi. Tan riporta che la presenza di fondatori tra i 18 e i 22 anni è aumentata di oltre il 100% anno su anno. Questo accade perché le grandi aziende tecnologiche (Fang) hanno smesso di assumere ai ritmi del passato, spingendo i giovani più ambiziosi verso l’imprenditoria.
La sfida consumer e l’AI come Supporto Umano
Mentre il B2B corre, Tan vede opportunità altrettanto significative nel mercato consumer, nonostante sia storicamente meno razionale. Un segnale forte viene dal modo in cui le persone interagiscono con i modelli linguistici: “Le persone trattano ChatGPT come un consulente, o come uno psichiatra o un terapista”.
Esempi come Rosebud AI, un diario digitale intelligente co-fondato dal compagno di batch di Tan, Chris Bader, mostrano la strada per le startup AI nel 2026. Tan vede in queste app la capacità di colmare vuoti di accessibilità: “È super interessante… le persone pagano per questo. Ha una ritenzione molto alta… sta sostituendo una cosa più costosa, che è un terapista, e lo fa in molti modi meglio perché è più accessibile”.
La visione di Tan è quella di un mondo in cui l’automazione porta all’abbondanza. Egli paragona l’impatto attuale dell’AI a un evento sismico che molti stanno ancora ignorando: “C’è stato un terremoto… c’è un grattacielo tagliato a metà e tutte le tubature dell’acqua sono rotte… e le persone si comportano come se non fosse successo”. La realtà è che, secondo Tan, ovunque si guardi oggi c’è l’opportunità di costruire qualcosa di migliore: “Questa è di gran lunga la migliore epoca nella storia delle startup per fondarne una”.
Il successo dipenderà dalla capacità di iniettare la propria voce e visione nel processo creativo, evitando di produrre contenuti mediocri o “slop”. La tecnologia è il co-pilota, ma il timone rimane nelle mani di chi sa interpretare i bisogni reali degli utenti.
