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esatto è il classico problema di hype alla gartner adesso siamo nel peak e giu tutti a pensare che le IA facciano miracoli quando esistono e si usano da decenni solo che prima non si chiamavano AI e deep learning ma reti neurali, sistemi non lineari, statistica avanzata, nomi meno fighi sicuro ma alla fine sempre nomi sono.

l'unica cosa che è cambiata è la potenza di calcolo disponibile, ormai chiunque può addestrare un dataset corposo, basta una carta di credito e un account gcp,aws, azure a scelta prima era un attività nettamenente più costosa. inoltre adesso è un fiorire di soluzioni low code / no code che permettono di creare sistemi semplici anche senza troppe skill di programmazione

giusto per farti un esempio,a memoria il primo algoritmo basato su reti neurali che ho sviluppato e messo in produzione in un azienda penso di averlo scritto tra il 2008 e il 2009 una robetta se mi ricordo bene da 3 strati e 37 nodi in back propagation con un paio di GB di dataset per il training ed il training ha occupato un core2quad con xp64 e 8 GB di ram con un raid 0 di dischi a 15k rpm e 8k€ di licenza di matlab(un macchinone per l'epoca) per tipo 90 giorni con la paura che lo script si incatramasse e dovessimo ricominciare da zero