Un’analisi su oltre 64.000 siti generati con l’AI mostra stili ricorrenti tra i modelli. Ecco perché servono competenze, obiettivi chiari e istruzioni precise.
I Siti web creati con l’AI possono sembrare pronti all’uso oltre che già perfetti nell’intento richiesto. Ma è davvero originale e adatto a chi lo userà? Non sempre. Quando le istruzioni sono vaghe e manca una direzione progettuale, l’AI tende a riproporre combinazioni visive familiari: colori, caratteri e impaginazioni che ricorrono spesso nei suoi risultati. Risultato: Siti web tutti uguali, almeno secondo pattern e strutture note.
Un’analisi di oltre 64.000 siti generati con modelli di AI (fatta da DesignArena che è il punto di riferimento per quel che riguarda il mondo AI applicato al design dei siti web) ha individuato stili visivi ricorrenti. Il dato più interessante non è soltanto che alcuni siti si assomigliano: è che queste somiglianze possono rimanere riconoscibili anche quando cambiano modello e richiesta. In altre parole, l’AI può adattarsi al prompt, ma parte spesso da schemi appresi.
Che cosa si intende per “stile” di un modello AI?
Per stile si intende l’insieme delle scelte visive che tendono a ripetersi nei siti generati: per esempio palette di colori, tipografia, struttura della pagina e disposizione degli elementi. Non significa che ogni sito creato dallo stesso modello sia uguale agli altri.
Significa che, osservando molti risultati, possono emergere delle preferenze ricorrenti.
Nell’analisi vengono descritti, per esempio, siti chiari con caratteri serif e corsivi per alcuni modelli OpenAI, interfacce scure con dettagli viola per Anthropic, dashboard blu navy con barre laterali per Google e impaginazioni più vistose per Meta. Sono descrizioni sintetiche di tendenze, non etichette valide per ogni singolo progetto.
L’immagine che accompagna l’analisi mostra anche un dettaglio utile: richieste molto diverse possono produrre pagine che conservano elementi riconoscibili dello stile associato al modello. Una richiesta generica, come «crea un sito», lascia ampio spazio alle impostazioni predefinite; una richiesta più dettagliata restringe le possibilità, ma non sostituisce automaticamente una vera strategia di design.
Come hanno verificato se gli stili sono riconoscibili
Per controllare che i profili stilistici non fossero soltanto impressioni visive, i ricercatori hanno usato il vettore di stile di un modello per ordinare circa 300 siti per ciascun modello. Quei siti non erano stati usati per costruire il profilo. La domanda era: se il profilo descrive davvero uno stile, tra i risultati più simili dovrebbero comparire più spesso altri modelli dello stesso laboratorio?
I numeri riportati nel grafico indicano quante volte i siti dei modelli dello stesso laboratorio compaiono tra i primi 20 risultati rispetto a quanto ci si aspetterebbe per caso. Il confronto con gli altri laboratori aiuta a capire se il profilo individua una somiglianza specifica o una tendenza più generale.
| Modello usato per il profilo | Altri modelli dello stesso laboratorio | Modelli di altri laboratori |
|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | 4,1× | 0,8× |
| GPT-6 Sol | 4,0× | 1,2× |
| Muse Spark 1.3 | 3,4× | 1,1× |
| GLM-5.3-Flash | 3,0× | 1,5× |
| DeepSeek-V4-Flash-0731 | 2,3× | 0,8× |
| Kimi K3 | 1,8× | 1,3× |
| Qwen3.7 Max | 1,4× | 1,4× |
| Claude Opus 5.5 | 1,4× | 1,1× |
| Mistral Large 4 | 1,3× | 1,0× |
| Grok 4.7 | 0,6× | 1,4× |
Per esempio, il profilo di Gemini 3.8 Flash ha fatto comparire altri modelli dello stesso laboratorio tra i risultati più spesso del livello casuale: 4,1 volte, contro 0,8 volte per i modelli di altri laboratori. Per GPT-6 Sol il confronto è 4,0 contro 1,2; per Muse Spark 1.3 è 3,4 contro 1,1.
Grok 4.7 è l’eccezione più evidente nel grafico: il suo profilo trova i modelli dello stesso laboratorio 0,6 volte rispetto al caso, mentre i modelli di altri laboratori arrivano a 1,4 volte. Questo non dimostra che il modello non abbia uno stile; indica che, in questa prova, il suo profilo non ha riconosciuto in modo particolare i modelli della stessa famiglia.
I numeri dimostrano che i siti AI sono tutti uguali?
No. I risultati non dicono che ogni sito generato da un modello sia identico, né che un certo stile sia migliore di un altro. Mostrano una tendenza statistica: in questo test, alcuni profili visivi hanno richiamato più spesso pagine prodotte da modelli dello stesso laboratorio.
È una distinzione importante. Un singolo sito può essere molto diverso dalla media. Inoltre, i numeri dipendono dai siti inclusi nel test, dalle richieste date ai modelli e dal modo in cui vengono misurate le somiglianze. Il grafico è quindi un indizio interessante sulle abitudini dei modelli, non un verdetto universale sulla qualità del web design generato dall’AI, ma una chiara indicazione.
Perché senza competenze di settore l’AI rischia di produrre un sito generico
L’intelligenza artificiale non sa automaticamente chi sono i clienti di un’attività, che cosa li convince o quali informazioni devono trovare per prime. Può generare una pagina plausibile, ma non sempre capisce quale sia il problema concreto da risolvere.
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Immaginiamo di chiedere: «Fammi un sito moderno». Il risultato potrebbe essere gradevole, ma generico. Per una pizzeria, invece, è importante trovare subito menu, orari, indirizzo e modalità di consegna. Per uno studio dentistico può essere decisivo rendere semplice la prenotazione e spiegare con un linguaggio rassicurante i servizi per adulti e bambini.
La differenza non sta solo nel prompt più lungo. Sta nel sapere quali informazioni servono, a chi ci si rivolge e quale azione il sito deve facilitare. Sono valutazioni che richiedono conoscenza del settore, del pubblico, della territorialità e degli obiettivi del progetto.
L’AI è un aiuto, non un sostituto della progettazione
I siti web creati con l’intelligenza artificiale possono far risparmiare tempo e aiutare a esplorare idee. L’analisi delle ricorrenze stilistiche, però, ricorda che la velocità non equivale all’originalità: senza una direzione chiara, il modello può affidarsi a pattern già appresi e produrre una soluzione gradevole ma poco distintiva.
Il ruolo di chi progetta non scompare. Diventa ancora più importante saper definire il problema, dare istruzioni pertinenti e valutare il risultato. L’AI può costruire una bozza; sono la conoscenza del settore e le scelte progettuali a trasformarla in un sito utile, riconoscibile e adatto alle persone.
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