L'era post-SaaS: la fine del software a noleggio? Come l'intelligenza artificiale generativa riduce radicalmente i costi IT, passando dal "come servizio" al "come possiedi"

Da inquilino a proprietario: perché presto torneremo ad essere proprietari del nostro software

La fine dell'economia degli abbonamenti: perché l'intelligenza artificiale generativa sta mandando in frantumi le fondamenta del "Software-as-a-Service".

Per oltre due decenni, nell'economia digitale ha prevalso una regola non scritta: il software non si acquista, ma si noleggia. Il modello "Software-as-a-Service" (SaaS) prometteva flessibilità alle aziende e a provider come Salesforce, HubSpot e Adobe margini di profitto incredibili grazie a canoni di abbonamento illimitati. Ma nel 2024, le massicce correzioni dei prezzi di titoli un tempo di punta del mercato azionario mostrano che questa età dell'oro sta iniziando a cedere. Non si tratta solo di una congiuntura ciclica di mercato, ma del presagio di un cambiamento strutturale fondamentale.

La ragione di questo sconvolgimento è la rapida ascesa dell'intelligenza artificiale generativa. Mentre il SaaS è progettato per affittare soluzioni standardizzate a milioni di utenti, l'IA ora consente l'esatto opposto: la creazione personalizzata di software "on demand". Perché le aziende dovrebbero continuare a pagare costosi canoni mensili per pacchetti di funzionalità smisurati quando possono generare i propri strumenti snelli in pochi secondi utilizzando i LLM (Large Language Models)?

Siamo all'inizio dell'"era post-SaaS". In questa nuova fase, il software si sta trasformando da servizio a risorsa proprietaria. L'attenzione si sta spostando dalle piattaforme centralizzate allo sviluppo interno decentralizzato e basato sull'intelligenza artificiale. Questo promette non solo una drastica riduzione dei costi IT e una maggiore indipendenza dai monopoli tecnologici, ma costringe anche l'intero mercato dei capitali a rivalutare il significato della creazione di valore digitale.

La seguente analisi, suddivisa in 17 punti, evidenzia come questa rottura nel paradigma del software cambierà i mercati, perché la "Digital Ownership" sta vivendo una rinascita e quali strategie le aziende devono ora sviluppare per sopravvivere in un mondo in cui il software non viene più sottoscritto ma generato.

La rottura del paradigma del software

Negli ultimi due decenni, il Software-as-a-Service (SaaS) ha dominato il mondo del business digitale come quasi nessun altro modello. Prometteva ricavi prevedibili per i provider, un'integrazione agile per gli utenti e una democratizzazione delle funzionalità software avanzate. Tuttavia, dal 2024, si sono manifestati segnali crescenti che questo modello stia raggiungendo i suoi limiti economici e strutturali. Performance azionarie come quelle di HubSpot (-45% YTD), Monday.com (-33% YTD) e Salesforce (-20% YTD) sono indicatori di un processo di cambiamento più profondo, non semplici correzioni cicliche del mercato.

Le ragioni sono molteplici. Il modello SaaS prospera grazie a canoni ricorrenti, elevati margini lordi ed economie di scala attraverso un'infrastruttura centralizzata. Tuttavia, questi elementi fondamentali sono sempre più sotto pressione a causa dei progressi nell'intelligenza artificiale generativa, nello sviluppo automatizzato e nelle capacità di elaborazione locale. Le aziende stanno iniziando a chiedersi se continuare a pagare un canone per software che può essere generato o personalizzato utilizzando strumenti di intelligenza artificiale.

La ricetta economica per il successo del SaaS e il suo tallone d’Achille

Il SaaS è emerso come risposta evolutiva all'inefficienza del software tradizionale con licenza. Invece di elevati costi iniziali e complesse commissioni di manutenzione, è stato introdotto un modello di abbonamento, che offre aggiornamenti regolari, accesso al cloud e scalabilità intuitiva. Questo modello ha alimentato un'enorme capitalizzazione di mercato: Salesforce, Adobe, Atlassian e ServiceNow hanno raggiunto margini che in precedenza potevano essere spiegati solo dagli effetti di rete delle piattaforme.

Tuttavia, il vantaggio economico – il "volano degli abbonamenti" – comporta anche dei rischi. I provider dipendono dall'aggiunta costante di nuove funzionalità per giustificare gli aumenti di prezzo e fidelizzare i clienti. Allo stesso tempo, la pressione sui prezzi è in aumento: quasi tutte le aziende SaaS leader di mercato hanno raddoppiato i loro CAC (costi di acquisizione clienti) negli ultimi cinque anni, mentre i tassi di fidelizzazione netti sono in calo. Ciò significa che il modello è maturo, ma sempre più costoso e saturo.

La generazione di software basata sull'intelligenza artificiale potrebbe mettere in luce questa debolezza strutturale, proprio come il SaaS un tempo sostituì il classico modello di licenza.

L’ascesa dell’“economia di produzione generativa”

Dal 2023 circa, sta emergendo una nuova logica software: la "generazione on-demand" supportata dall'intelligenza artificiale, anziché la distribuzione centralizzata. Modelli di base come GPT-4, Claude e sistemi open source come Mistral o Llama 3.2 consentono la generazione autonoma di codice, la strutturazione dei dati, la progettazione dell'interfaccia utente e l'integrazione nelle infrastrutture aziendali con un intervento umano minimo.

Ad esempio, un'azienda di medie dimensioni può ora utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per specificare, generare e implementare un sistema CRM interno in poche ore, completamente integrato con i sistemi ERP e di comunicazione, senza dover sottoscrivere un abbonamento SaaS esterno. Questa trasformazione ha profonde implicazioni economiche.

La creazione di valore si sta spostando dai canoni di licenza e di servizio alla generazione mirata e una tantum. Il software sta tornando a essere un bene capitale, qualcosa di proprietà dell'azienda anziché essere affittato. Il fulcro economico di questo cambio di paradigma risiede nella riduzione dei costi di transazione, nell'eliminazione della tariffazione centralizzata e nella drastica individualizzazione degli strumenti digitali.

Il vantaggio strutturale dei costi del software personalizzato

Il modello SaaS tradizionale si basa sull'utente medio: offre set di funzionalità uniformi per un ampio target di riferimento. Questo porta inevitabilmente a complessità, sovraccarico e sovraccarico funzionale. Le aziende spesso pagano per moduli che non utilizzano mai, mentre le personalizzazioni essenziali sono possibili solo tramite costosi livelli aziendali o integrazioni.

La generazione di software basata sull'intelligenza artificiale risolve esattamente questo problema. I sistemi analizzano casi d'uso specifici, processi aziendali e strutture dati, quindi generano strumenti personalizzati senza funzionalità superflue. Ciò si traduce in sistemi digitalmente "leggeri" con prestazioni più elevate, minori dipendenze e una migliore governance.

Da una prospettiva economica, questo è il punto chiave: se le aziende pagano una sola volta per applicazione, il Customer Lifetime Value (CLV) dei fornitori SaaS tradizionali si riduce drasticamente. Allo stesso tempo, emergono nuovi modelli di margine – ad esempio per manutenzione, formazione e fornitura di servizi di elaborazione locale – che, tuttavia, seguono strutture di profitto completamente diverse.

Da “Software Stack” a “Software Stream”

L'architettura IT tradizionale segue un modello a livelli: infrastruttura, piattaforma, applicazione. Ogni livello ha un costo e richiede una gestione adeguata. Il SaaS si è posizionato a livello applicativo, astraendo la complessità e garantendo un flusso di cassa costante attraverso strutture di abbonamento.

Nel mondo post-SaaS, questi livelli si fondono. L'intelligenza artificiale generativa non solo genera codice, ma orchestra anche dinamicamente l'infrastruttura (ad esempio, AWS, Azure, server on-premise). Le applicazioni non vengono più installate, ma sintetizzate in base alle esigenze. L'idea di un'azienda che mantenga contratti software fissi sembra anacronistica in questo scenario.

Il "flusso software" si riferisce a strumenti fluidi, generati in base alle situazioni, che emergono da dati e modelli: di breve durata, ma ottimizzati con precisione per uno scopo specifico. Questa transitorietà contraddice il pensiero tradizionale dei reparti IT, ma riduce il costo totale di proprietà (TCO) nel lungo periodo.

Impatto sulle strategie aziendali e sui meccanismi di mercato

Quando il software torna a essere un prodotto proprietario, l'equilibrio di potere tra fornitori e utenti cambia. Le aziende riprendono il controllo sulla sua progettazione, ma contemporaneamente perdono l'accesso all'innovazione condivisa che il SaaS ha reso possibile attraverso il suo database collettivo.

Per i provider SaaS, questo significa riposizionarsi, passando da orchestratori di prodotti a orchestratori di piattaforme. In futuro, non venderanno più software, ma piuttosto la capacità di configurare, gestire e proteggere generatori di software basati sull'intelligenza artificiale. La concorrenza si sta quindi spostando dalla complessità delle funzionalità alla competenza sui modelli e alla sovranità dei dati.

Dal punto di vista del mercato, questo sviluppo sta portando a una disaggregazione dei monopoli tecnologici consolidati. Molti piccoli modelli di intelligenza artificiale o sistemi open source specializzati stanno assumendo il controllo di funzioni precedentemente centralizzate. Questo riduce le barriere all'ingresso, ma crea anche ecosistemi più frammentati. Gli effetti di rete rimangono rilevanti, ma più nello spazio dei dati e dei modelli che a livello di applicazioni concrete.

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L'intelligenza artificiale come fattore di produzione nell'economia del software

Rivoluzione post-SaaS: come i generatori di intelligenza artificiale ridefiniranno la proprietà del software e i modelli di business entro il 2035

Gli economisti parlano sempre più spesso di "capitale di automazione della conoscenza", una nuova forma di capitale che riproduce sistematicamente la conoscenza. L'intelligenza artificiale sta diventando un fattore di produzione che non sostituisce il lavoro, ma aumenta esponenzialmente la capacità intellettuale. In questo senso, la generazione di software è una forma di automazione della conoscenza stessa.

Ciò significa che le aziende non investono più principalmente nel personale IT, ma in competenze di intelligenza artificiale e reti di dati. In futuro, il valore di un'azienda sarà misurato maggiormente dalla sua capacità di tradurre i processi interni in software utilizzando l'intelligenza artificiale. Di conseguenza, lo stack IT tradizionale sta perdendo il suo ruolo centrale e il confine tra sviluppo software e strategia aziendale si sta assottigliando.

Il ruolo del movimento open source

L'open source è il fondamento architettonico invisibile di questa nuova fase. Modelli come Llama, Mistral e Falcon consentono il controllo locale sui processi di generazione del codice, riducendo così drasticamente le barriere all'ingresso. L'innovazione della community sta sostituendo sempre più i framework proprietari integrati nelle dipendenze SaaS.

Da una prospettiva economica, questo crea un paradosso: l'open source consente un'enorme creazione di valore senza generare direttamente ricavi. Allo stesso tempo, i sistemi free-to-owner costringono i provider affermati a concentrarsi sulla qualità del servizio, sull'architettura di sicurezza e sull'integrazione, aspetti che in precedenza erano marginali ma che ora costituiscono fattori di differenziazione chiave.

Ciò sposta anche il focus della competizione: dalla diversità funzionale a un'economia basata sulla fiducia. Il software generato dall'intelligenza artificiale diventerà adatto all'adozione di massa solo se gli utenti saranno in grado di comprenderne, verificarne e controllarne il comportamento riproduttivo.

Economia delle infrastrutture e dell'energia nell'era dell'intelligenza artificiale

Un aspetto spesso sottovalutato: i costi infrastrutturali di questo nuovo ordine mondiale. Mentre i provider SaaS hanno beneficiato dei data center centralizzati, la generazione di intelligenza artificiale sta portando a nuove dinamiche energetiche.

L'addestramento di modelli di grandi dimensioni continua a richiedere molte risorse, ma l'inferenza, ovvero l'applicazione di questi modelli, sta diventando sempre più efficiente. La potenza di calcolo locale (edge ​​computing) e i modelli personalizzati riducono i requisiti di larghezza di banda, aumentano la privacy dei dati e riducono i costi.

Ciò potrebbe portare alla formazione di nuove catene del valore regionali: data center locali ottimizzati per le medie imprese, compilatori di intelligenza artificiale specializzati, sistemi di test automatizzati e partnership energetiche. Dal punto di vista economico, ciò creerebbe un settore produttivo di intelligenza artificiale decentralizzato, paragonabile alla rivoluzione industriale degli anni '80 del XIX secolo, quando la produzione di energia elettrica fu localizzata e democratizzata.

Mercati del lavoro e cambiamenti nelle competenze

Il passaggio dal SaaS alla produzione di software generativo ha anche enormi conseguenze sulle politiche del mercato del lavoro.

– I ruoli tradizionali di amministrazione IT stanno diventando meno importanti man mano che l'infrastruttura si ridimensiona automaticamente.
– Gli sviluppatori software stanno passando dall'essere autori di codice a progettisti di processi e responsabili della qualità per i sistemi generativi.
– Gli analisti aziendali stanno acquisendo importanza poiché la loro competenza in materia può essere direttamente tradotta in prompt generativi.

Ciò crea un mercato del lavoro ibrido tra il dominio tecnico e il pensiero strategico. I sistemi educativi focalizzati sulla formazione in programmazione lineare dovranno adattarsi: abbandonando la sintassi e puntando sulla comprensione dei sistemi, l'etica, il monitoraggio e l'architettura dei prompt.

Mercati dei capitali e logica di valutazione

I mercati dei capitali stanno già iniziando a scontare questo cambiamento. Le aziende SaaS stanno perdendo multipli di valutazione perché gli investitori si aspettano che la transizione verso strumenti basati sull'intelligenza artificiale indebolisca la stabilità dei margini.

Mentre le aziende SaaS tradizionali hanno raggiunto un moltiplicatore EV/Vendite di 8-12, per molti provider questo valore è sceso al di sotto di 6 dal 2024. Allo stesso tempo, stiamo assistendo a valutazioni crescenti per le startup di infrastrutture di intelligenza artificiale specializzate in orchestrazione, monitoraggio di modelli o generazione di codice.

Ciò segnala che il capitale non è più alla ricerca di semplici ricavi ricorrenti, bensì del controllo sulla logica produttiva del futuro.

Proprietà digitale: il ritorno dei diritti di proprietà

Un elemento narrativo avvincente è il ritorno del concetto di proprietà digitale. Nel sistema SaaS, le aziende pagavano per l'utilizzo, non per la proprietà. L'intelligenza artificiale generativa cambia questo: quando un'azienda sviluppa il proprio strumento, ne possiede il codice, la struttura dati e la logica funzionale.

Ciò apre nuove possibilità per asset software commerciabili, gestione interna della proprietà intellettuale e monetizzazione di singoli componenti di codice. Il software sta tornando a essere una commodity: individualizzato, unico e intercambiabile.

Gli economisti potrebbero parlare di una "riprivatizzazione del capitale digitale". Al posto dei monopoli di piattaforma, stanno emergendo migliaia di microecosistemi di strumenti specializzati. Questa tendenza è in contrasto con le precedenti strategie di piattaforma e potrebbe portare a uno smantellamento del potere tecnologico centrale nel lungo termine.

Affari normativi, sicurezza e cambiamento istituzionale

Quanto più il software diventa personalizzato e decentralizzato, tanto più complessa diventa la sua governance. La protezione dei dati, il controllo di qualità, la responsabilità e le normative sulle licenze devono essere ripensate. Quando l'intelligenza artificiale genera software, sorge spontanea la domanda: chi è responsabile degli errori funzionali?

Le istituzioni di regolamentazione – dall'UE al Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti – stanno iniziando a sviluppare nuove categorie: "AI-Generated Software Accountability", "Model Transparency Act", "Auditable Code Frameworks". Questi standard potrebbero in ultima analisi determinare l'accesso al mercato.

In questo caso l'Europa ha un potenziale vantaggio: la sua attenzione alla protezione dei dati, alla tracciabilità e all'equità potrebbe costituire la base per standard di produzione dell'intelligenza artificiale affidabili ed esportabili.

Lo scenario strategico futuro fino al 2035

Uno scenario plausibile per il 2035:

1. Le aziende dispongono di generatori di intelligenza artificiale interni che sintetizzano applicazioni software su richiesta.
2. Le funzionalità SaaS generiche (CRM, HRM, Collaborazione) sono concesse in licenza come modelli, non come piattaforme.
3. Manutenzione, sicurezza e ottimizzazione energetica stanno diventando nuovi settori di servizi.
4. Il software viene sviluppato su base progettuale, in modo temporaneo e iterativo.
5. La sovranità dei dati e la competenza nei modelli stanno sostituendo la fedeltà al marchio come fattore chiave di successo.

Ciò non significa la fine del SaaS, ma la sua trasformazione: da "as-a-service" a "as-you-own".

Conseguenze macroeconomiche a lungo termine

Quando il mercato del software passa da modelli di abbonamento a modelli di proprietà, ciò influisce anche sugli indicatori macroeconomici.

• Gli investimenti aziendali in attività immateriali sono in aumento, mentre le spese operative sono in diminuzione.
• Le statistiche nazionali sull'innovazione dovrebbero includere il software generato dall'intelligenza artificiale come bene capitale.
• L'economia digitale sta spostando la creazione di valore dalle piattaforme incentrate sugli Stati Uniti alla produzione regionale e distribuita.

Questa dinamica è simile al passaggio da un'economia manifatturiera a un'economia basata sulla conoscenza, solo che questa volta rientra nel regno dell'intangibile.

Dimensione sociale: autonomia invece di dipendenza

A lungo termine, non si tratta solo di efficienza. L'era post-SaaS simboleggia la riconquista dell'autodeterminazione digitale. Quando organizzazioni, amministrazioni pubbliche o singoli individui possono di nuovo creare e gestire autonomamente il software, emerge una nuova forma di sovranità tecnologica.

Questa è anche una questione politica: chi definisce gli strumenti digitali, chi controlla gli aggiornamenti, l'accesso ai dati e le integrazioni? Il software generato dall'intelligenza artificiale riporta a un controllo decentralizzato e democratizzato sulla tecnologia, a patto che non venga nuovamente monopolizzato da modelli proprietari.

Dall'affitto alla costruzione del tuo

Il SaaS non scomparirà, ma sta perdendo il suo status di intoccabile. La combinazione di pressioni sui costi, automazione dell'intelligenza artificiale e crescente desiderio di flessibilità sta mettendo a dura prova le fondamenta dell'attuale capitalismo del cloud.

Tra dieci anni, il software potrebbe tornare a essere ciò che era una volta: uno strumento personalizzato, solo che questa volta verrebbe generato e non codificato a mano.

Le aziende che adottano questa logica fin da subito possono non solo ridurre i costi, ma anche acquisire indipendenza strategica. Per investitori, autorità di regolamentazione e tecnologi, questo segna l'inizio di una nuova fase nell'economia digitale: un'era in cui il software non viene più noleggiato, ma prodotto in modo situazionale, intelligente e autonomo.

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