Adozione AI: aziende e fornitori alla ricerca del modello di pricing

Nonostante la crescente domanda di strumenti di AI, il mercato fatica a trovare un modello di pricing efficace. A due anni dal debutto di ChatGPT, i fornitori non hanno ancora stabilito un metodo di tariffazione che convinca le aziende ad adottare queste tecnologie su larga scala. I modelli tradizionali di abbonamento mensile per utente, simili a quelli dei software SaaS, si scontrano con il costo elevato della computazione necessaria per far funzionare l’AI. Il risultato? Prezzi spesso considerati troppo alti rispetto al valore percepito.

AI pricing: alcuni esempi

Microsoft

Un esempio è Microsoft 365 Copilot, il cui prezzo di 30 dollari al mese per utente ha suscitato perplessità tra i CIO. Molti ritengono che i fornitori abbiano sopravvalutato la disponibilità delle aziende a pagare di più per le funzionalità AI. Secondo Greg Meyers, Chief digital & technology officer di Bristol Myers Squibb, un anno fa i prezzi erano “completamente fuori scala”. I fornitori stanno quindi sperimentando nuovi modelli di prezzo.

Microsoft sta testando un modello basato sul consumo con Copilot Chat, che consente di pagare solo per l’effettivo utilizzo, abbassando la barriera d’ingresso per le aziende. Tuttavia, resta il problema della scalabilità: le imprese sono ancora riluttanti a estendere queste tecnologie a tutta l’organizzazione. A complicare il quadro c’è la possibilità che le aziende sviluppino strumenti AI interni.

Principal Financial ha già replicato alcune delle funzioni di Copilot a un costo significativamente inferiore.

Google e AWS

Google ha modificato il suo piano Workspace Business Standard, riducendo i costi complessivi e includendo le funzionalità AI di Gemini in un’unica offerta.

AWS, invece, sta promuovendo il suo servizio Bedrock, che consente di accedere ai modelli di AI più avanzati con tariffe pay-as-you-go, a partire da pochi centesimi per interazione. In questo scenario frammentato, la sfida per i fornitori è trovare un equilibrio tra accessibilità e sostenibilità economica.

L’adozione dell’AI in Europa: dati e tendenze attuali

Secondo gli ultimi dati Eurostat (gennaio 2025), l’adozione dell’AI nelle aziende europee è in crescita, ma con notevoli differenze tra settori e paesi. I settori finanziario, manifatturiero e sanitario sono quelli in cui l’implementazione dell’AI è più avanzata, mentre molte PMI faticano ancora a giustificare l’investimento iniziale. Le aziende citano come principali ostacoli: costi elevati, mancanza di competenze interne e difficoltà nel misurare il ritorno sull’investimento.

A livello geografico, il Nord Europa sta trainando l’adozione, con paesi come Danimarca e Finlandia che mostrano tassi di implementazione AI superiori alla media UE. L’Italia e la Spagna, pur registrando progressi, si trovano ancora in una fase intermedia, mentre in alcuni paesi dell’Est Europa l’adozione rimane limitata. La necessità di politiche di incentivo e di formazione specializzata è sempre più evidente per evitare che il divario digitale si ampli ulteriormente.

Le ultime innovazioni AI e il loro impatto sulla produttività

Mentre il mercato cerca di stabilire modelli di pricing sostenibili, la tecnologia AI sta avanzando rapidamente. I Reasoners e gli agenti AI avanzati stanno portando miglioramenti concreti alla produttività aziendale. Ad esempio, OpenAI o3 introduce un modello di AI più avanzato che simula catene di ragionamento più strutturate, migliorando la qualità delle risposte e la capacità di problem-solving. Il principio di “pensare prima di parlare” applicato a o3-mini permette di generare analisi più coerenti e di valore, avvicinandosi all’AI decisionale.

Anche sul fronte dell’AI open source ci sono sviluppi rilevanti: DeepSeek sta emergendo come un’alternativa altamente efficiente ai modelli proprietari, riducendo i costi computazionali e aprendo nuove opportunità per le aziende che vogliono sperimentare soluzioni personalizzate. L’impatto di queste innovazioni si riflette già sui dati macroeconomici.

Secondo il report OCSE (novembre 2024), l’AI potrebbe incrementare la produttività totale dei fattori tra 0,25 e 0,6 punti percentuali all’anno, con un impatto sulla produttività del lavoro stimato tra 0,4 e 0,9 punti percentuali nei prossimi dieci anni. Tuttavia, queste proiezioni non considerano l’accelerazione recente: la realtà potrebbe superare le aspettative.

Strategie per le aziende: come prendere decisioni informate sull’AI

L’AI rappresenta un investimento complesso, che richiede alle aziende di bilanciare i costi con il potenziale aumento della produttività. In questo contesto, l’AI Act dell’Unione Europea introduce obblighi significativi per le imprese, tra cui la necessità di alfabetizzare i dipendenti sull’uso sicuro e responsabile dell’AI. Le aziende devono quindi integrare nei loro piani di adozione anche programmi di formazione interna per garantire conformità e massimizzazione dell’efficacia degli strumenti AI.

Per ottimizzare le decisioni, le imprese dovrebbero:

• Analizzare le proprie esigenze aziendali, identificando le aree in cui l’AI può apportare un valore concreto senza impatti finanziari sproporzionati.
• Sperimentare prima di adottare su larga scala, sfruttando modelli basati sul consumo per testare l’efficacia degli strumenti AI.
• Investire in competenze interne, sviluppando programmi di alfabetizzazione all’AI per rispondere ai vincoli normativi dell’AI Act e massimizzare il ritorno sull’investimento.
• Evitare la dipendenza da un singolo fornitore, esplorando soluzioni open source o modulari che garantiscano flessibilità e controllo sui costi.

L’AI sta ridefinendo la produttività aziendale, ma le imprese devono affrontare il mercato con una strategia chiara. Valutare attentamente i modelli di pricing, le capacità tecnologiche e l’impatto economico sarà essenziale per ottenere un vantaggio competitivo sostenibile.