Un ROI inferiore al 5%? Ecco perché dovresti smettere immediatamente di pagare per le funzionalità "basate sull'intelligenza artificiale"

Licenze per l'IA: uno spreco di miliardi di dollari: il nuovo modello di prezzo che sta seminando il panico tra i giganti del software

Attualmente si investono miliardi nell'intelligenza artificiale, eppure la disillusione cresce nei consigli di amministrazione. La ragione non è di natura tecnologica, bensì strutturale: modelli di prezzo obsoleti. Chi paga per agenti di IA autonomi e flussi di lavoro intelligenti utilizzando le stesse licenze per utente o basandosi esclusivamente sul consumo, come avviene per i software tradizionali, spesso finanzia solo la speranza di una maggiore efficienza, senza alcuna garanzia di un valore aggiunto misurabile. Gli studi dimostrano un tasso di fallimento elevato per i progetti di IA e costi incontrollati e in continua crescita nelle unità aziendali. Ma il mercato SaaS sta per affrontare un cambiamento epocale: è alle porte l'era dei prezzi basati sui risultati. Il seguente articolo esamina perché pagare per il semplice accesso è obsoleto, perché molti fornitori resistono al cambiamento e come le aziende più lungimiranti possono ribaltare radicalmente le dinamiche di negoziazione a proprio vantaggio entro il 2026.

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Chi non sa misurare i risultati non fa altro che alimentare le speranze altrui

Il silenzio più imbarazzante in qualsiasi conversazione di vendita sull'IA aziendale si verifica proprio quando qualcuno pone la seguente domanda: quanta parte del vostro budget per l'IA è legata a risultati aziendali misurabili? Non alle funzionalità pubblicizzate come "basate sull'IA" su una scheda prodotto. Non alle licenze assegnate anche se il tasso di utilizzo supera a malapena il dieci percento. Ma ai risultati concreti che compaiono in un report trimestrale, nella misurazione dei tempi di processo o in un registro di miglioramento verificabile. Chiunque risponda a questa domanda con un "non del tutto sicuro" è in buona compagnia. E pagherà un prezzo che va ben oltre l'ovvio.

Il modello di prezzo di un'epoca passata

Il modello di licenza per utente è emerso in un'epoca in cui il valore del software era direttamente proporzionale al numero di utenti umani. Più licenze Salesforce significavano più venditori che registravano le proprie attività. Più licenze Slack significavano più team che comunicavano tra loro. Il rapporto tra accesso e valore non è mai stato perfetto, ma la sua direzione di base era comprensibile: il fornitore addebitava l'accesso e l'acquirente dava per scontato che il valore ne sarebbe derivato.

L'intelligenza artificiale ha scosso profondamente questo presupposto. Quando un agente di IA risolve un ticket di assistenza, estrae dati da un contratto o esamina un documento di conformità, il valore non viene creato da una persona seduta davanti a uno schermo. Viene creato da un flusso di lavoro che potrebbe non avere nemmeno un utente diretto. Addebitare un costo per postazione per una funzionalità di IA è come addebitare un costo per ufficio per l'elettricità: l'unità di misura non ha nulla a che vedere con l'unità di valore.

Eppure, questa è proprio la prassi prevalente nel mercato dell'IA aziendale: una tariffa per utente aggiunta a una licenza di piattaforma esistente, un abbonamento annuale fisso per uno strumento che può produrre risultati che l'acquirente non è in grado di quantificare. Secondo lo Zylo 2026 SaaS Management Index, basato sull'analisi di oltre 40 milioni di licenze SaaS e 75 miliardi di dollari di spesa gestita, il 78% dei dirigenti IT ha segnalato costi imprevisti derivanti da modelli di prezzo basati sull'utilizzo o sull'IA. Non si tratta di un errore di budget da parte delle singole aziende; è un disallineamento strutturale tra il modo in cui l'IA crea valore e il modo in cui i fornitori generano ricavi.

A peggiorare ulteriormente la situazione, il controllo sulla spesa per il SaaS si sta spostando sempre più dal reparto IT: secondo lo stesso rapporto, i reparti aziendali controllano ora l'81% della spesa per il SaaS, mentre l'IT è direttamente responsabile solo del 15%. Allo stesso tempo, la spesa per le applicazioni native dell'IA è aumentata del 108% su base annua, e addirittura del 393% nelle grandi aziende con oltre 10.000 dipendenti. La crescita è reale. La controllabilità, tuttavia, spesso non lo è.

Cosa significa realmente la tariffazione basata sui risultati

La tariffazione basata sui risultati è semplice nel concetto, ma complessa nell'implementazione. Il fornitore viene pagato quando l'acquirente riceve valore, non quando l'acquirente ottiene l'accesso o utilizza i token, ma quando viene raggiunto un risultato aziendale definito.

La differenza tra la tariffazione basata sull'utilizzo e quella basata sui risultati è più significativa di quanto la maggior parte delle valutazioni riconosca. La tariffazione basata sull'utilizzo (per token, per chiamata API, per query) è superiore al modello basato sul numero di postazioni perché è correlata all'attività. Ma l'attività non è valore. Migliaia di chiamate API che producono risultati irrealistici o estrazioni irrilevanti non hanno alcun valore per l'acquirente. La tariffazione basata sull'utilizzo trasferisce il rischio dei costi dal fornitore all'acquirente senza spostare minimamente il rischio di prestazioni.

La tariffazione basata sui risultati modifica entrambi questi fattori. Il fornitore guadagna solo se l'IA fornisce qualcosa che l'acquirente ha definito come prezioso prima dell'inizio della collaborazione. Potrebbe trattarsi di un documento elaborato con una soglia di accuratezza definita, un flusso di lavoro automatizzato con una riduzione misurabile dei tempi di ciclo o un audit di conformità completato con un registro tracciabile. Il risultato viene specificato, i criteri di misurazione vengono concordati e il rapporto commerciale ne consegue.

L'esempio più lampante tratto dalla pratica reale proviene da Intercom: l'azienda addebita 0,99 dollari per ogni ticket di supporto risolto con successo dal suo agente AI, Fin. Bessemer Venture Partners, nel suo "AI Pricing Playbook 2026", descrive questo approccio come il modello di riferimento per la determinazione dei prezzi basata sui risultati. Il modello funziona perché il valore è definibile con precisione: un ticket è considerato risolto oppure no. La metrica è binaria, a prova di manomissione e direttamente collegata a un fattore di costo all'interno dell'organizzazione dell'acquirente.

La logica strutturale sottostante spiega anche perché il modello sia più facile da implementare in alcuni ambiti rispetto ad altri. Gartner ha già previsto che entro il 2025 oltre il 30% delle soluzioni SaaS aziendali includerà componenti basate sui risultati, rispetto al 15% circa del 2022. Simon-Kucher & Partners ha rilevato in un recente studio che l'86% degli acquirenti preferisce modelli di prezzo basati sull'utilizzo o sui risultati rispetto alle tradizionali licenze per postazione. Il mercato sta indicando una direzione chiara. La domanda non è se accadrà, ma con quale rapidità.

Il divario del ROI dell'IA: miliardi spesi senza prove

La necessità di questa trasformazione deriva da dati che dovrebbero essere fin troppo familiari alle unità aziendali responsabili dell'IA. Uno studio approfondito della RAND Corporation ha documentato che oltre l'80% di tutti i progetti di IA nelle aziende fallisce senza produrre i risultati di business promessi: un tasso di fallimento doppio rispetto a quello delle iniziative IT tradizionali. I ricercatori del MIT, in un rapporto separato, hanno riscontrato un tasso ancora più elevato, pari al 95%, per i progetti di IA generativa che non riescono a fornire un ritorno sull'investimento (ROI) misurabile.

Uno studio di Forbes del 2025, che ha coinvolto diverse migliaia di dirigenti in tutto il mondo, dipinge un quadro altrettanto sconfortante: meno dell'uno per cento dei dirigenti globali intervistati ha dichiarato che la propria organizzazione aveva ottenuto un significativo ritorno sull'investimento (ROI), definito come un aumento della redditività o un risparmio sui costi superiore al 20%. Solo il tre per cento ha riportato un ROI moderato, compreso tra il 10 e il 20 per cento. La stragrande maggioranza, oltre il 53 per cento, ha descritto rendimenti tra l'uno e il cinque per cento. Allo stesso tempo, il 39 per cento dei dirigenti ha indicato la misurazione del ROI come una delle maggiori difficoltà.

Questo divario di misurazione non è solo un problema analitico. È un problema di incentivi strutturali. Se il fatturato del fornitore non è legato ai risultati dell'acquirente, nessuna delle due parti ha un incentivo strutturale a diagnosticare perché un'implementazione non funziona. Il fornitore ha guadagnato. L'acquirente ha ottenuto l'accesso. Il fatto che non sia successo nulla di misurabile è un problema di tutti, e di nessuno una priorità.

Lo schema si ripete con una certa regolarità: prima, l'intelligenza artificiale è stata acquistata sotto la pressione dell'opinione pubblica, senza una chiara definizione di successo. Poi, sono state create dashboard interne, piene di metriche di attività senza alcun collegamento con il conto economico. E infine, è arrivato il primo rinnovo del contratto, e nessuno è stato in grado di spiegare per cosa stessero effettivamente pagando. Bessemer Venture Partners lo spiega bene nel suo manuale: il posizionamento basato su un ROI "morbido", che funzionava ancora nel 2025 con il motto "adozione dell'IA a qualsiasi costo", ora si scontra con la realtà del ciclo di rinnovo del 2026, e le semplici promesse non bastano a rinnovare i contratti.

Perché i fornitori rifiutano il modello e cosa rivela questo

Le obiezioni sollevate dai fornitori contro la tariffazione basata sui risultati sono prevedibili e rivelatrici. Il repertorio standard comprende tre argomenti: i risultati sono difficili da definire, la predisposizione interna dell'acquirente influenza i risultati e il fornitore non può controllare tutte le variabili. Tutte e tre le obiezioni sono fattualmente corrette. Nessuna di esse, tuttavia, costituisce un argomento valido per continuare a pagare per un'intelligenza artificiale che non produce risultati.

Chiunque analizzi onestamente queste argomentazioni riconoscerà il vero segnale: un fornitore che si rifiuta di collegare i prezzi ai risultati sta rivelando la propria fiducia nel prodotto. Se l'IA funziona, una strategia di prezzi basata sui risultati è più redditizia per il fornitore, non meno. Guadagna con ogni implementazione di successo, l'acquirente diventa un cliente di riferimento con risultati quantificabili e i costi di vendita per l'implementazione successiva diminuiscono significativamente. I fornitori che rifiutano questo modello sono spesso quelli il cui prodotto offre demo impressionanti ma solo risultati di produzione mediocri.

Un punto di vista critico, tuttavia, merita di essere preso in considerazione. Parloa, un fornitore di IA specializzato in IA conversazionale, sostiene che, sebbene la tariffazione basata sui risultati possa sembrare promuovere interessi reciproci, in pratica spesso traduce i guadagni di efficienza dell'azienda in ricavi per il fornitore. Se un agente IA funziona così bene da ridurre significativamente i costi di processo, il fornitore partecipa in modo sproporzionato a questo valore in un modello basato sui risultati, anche se potrebbe aver contribuito solo in minima parte ai miglioramenti di efficienza sottostanti. Questa tensione è reale e spiega perché molti esperti considerano i modelli ibridi la soluzione più pragmatica: una tariffa base che copre i costi della piattaforma e di implementazione, combinata con tariffe basate sui risultati che scalano in base al valore fornito.

Il cambiamento strutturale nel mercato SaaS

La resistenza di molti fornitori consolidati ai nuovi modelli di prezzo può essere spiegata anche dall'architettura finanziaria del classico modello di business SaaS. La tariffazione basata sul numero di licenze garantiva una durata contrattuale residua lunga e prevedibile – il cosiddetto Remaining Performance Obligation (RPO) – poiché i clienti sottoscrivevano contratti pluriennali per un numero fisso di licenze. I modelli basati sull'utilizzo e sui risultati comprimono questa certezza di pianificazione in due direzioni: la durata dei contratti si accorcia perché gli acquirenti sono restii a impegnarsi in volumi di utilizzo che non possono prevedere. Inoltre, il rapporto tra spesa vincolata e spesa flessibile si sposta a favore della flessibilità dell'acquirente.

Le conseguenze sulla valutazione sono immediate. Nei primi mesi del 2026, una massiccia rivalutazione del mercato del software ha innescato un crollo che ha spazzato via quasi mille miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato per le aziende del settore. L'indice di riferimento SaaS è sceso del 6,5% nel corso del 2025, mentre l'S&P 500 è cresciuto del 17,6%. Il multiplo mediano del fatturato per le aziende di software è crollato da oltre sette volte a meno di cinque volte in poco più di un anno. Al contrario, le aziende che hanno implementato modelli di prezzo ibridi hanno registrato una crescita del fatturato superiore del 38% e una fidelizzazione del fatturato netto superiore del 38% rispetto ai fornitori di servizi in abbonamento puri, secondo una ricerca di LEK Consulting.

Bloomberg prevede che i modelli di prezzo basati su abbonamento potrebbero diminuire dall'attuale 60% a circa il 30% di tutti i modelli software entro un decennio, mentre i modelli basati sui risultati occuperanno progressivamente lo spazio lasciato libero. Gartner stima che entro la fine del 2026 il 70% delle aziende preferirà i modelli di prezzo basati sull'utilizzo a quelli basati sul numero di postazioni. La direzione di questo cambiamento non è ambigua; solo la velocità rimane incerta.

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Cosa devono richiedere gli acquirenti prima della firma del prossimo contratto

Chiunque stia valutando piattaforme di intelligenza artificiale per le aziende ha bisogno di un solido framework per implementare concretamente una strategia di prezzo basata sui risultati. Il primo e più importante passo consiste nel definire il risultato prima dell'inizio della valutazione, non come una promessa astratta di efficienza, ma come una metrica specifica e misurabile, collegata a un processo aziendale già in uso. Questo potrebbe includere il numero di documenti elaborati quotidianamente, il tempo medio del ciclo di revisione, il tasso di errore nell'estrazione dei dati o la produttività dei controlli di conformità. Se tale misurazione non è possibile con l'infrastruttura esistente, è necessario prima crearla o scegliere un punto di partenza diverso.

Il secondo passo consiste in un periodo di validazione sui dati aziendali. Non si tratta di una demo in un ambiente di test con dati di esempio preparati appositamente per una presentazione, bensì di un'implementazione nel loro ambiente di produzione, connessa ai loro sistemi e in esecuzione sui documenti e flussi di lavoro effettivamente utilizzati in produzione. Le aziende che strutturano le valutazioni in questo modo evitano il calo di prestazioni che spesso blocca i programmi di intelligenza artificiale dopo i primi successi, perché hanno già validato le prestazioni in produzione prima di impegnare un budget.

Il terzo passo riguarda la struttura contrattuale stessa: prezzi che scalano in base al valore, non al consumo. La struttura ideale prevede un impegno di base che copra i costi della piattaforma e dell'implementazione, integrato da commissioni basate sulle prestazioni che aumentano man mano che l'IA genera risultati misurabili. Questo garantisce al fornitore entrate prevedibili per le attività di implementazione, mentre la crescita del contratto è legata alla crescita del valore per l'acquirente. Il rischio per l'acquirente è limitato. Il potenziale del fornitore è illimitato, ma vincolato alle prestazioni.

Il quarto passaggio, spesso trascurato, riguarda la responsabilità del fornitore per la tempistica di implementazione. Se la determinazione del prezzo è basata sui risultati, ma l'implementazione richiede nove mesi prima che si possano misurare i risultati, il modello è basato sui risultati solo in teoria, ma in pratica rappresenta un classico spreco di tempo e risorse. La piattaforma dovrebbe essere operativa entro pochi giorni, non mesi, in modo che la misurazione dei risultati possa iniziare tempestivamente e consentire una decisione di acquisto ponderata entro un singolo ciclo di bilancio.

La prova del rinnovo: cosa distingue il 2026 dal 2025?

I contratti di intelligenza artificiale che scadranno nel 2026 e nel 2027 sono quelli in cui si può indicare un numero e dire: "Ecco cosa abbiamo ottenuto". Nessuna dashboard piena di metriche di attività. Nessun report sull'utilizzo. Un risultato che corrisponde al business case che ha giustificato l'acquisto.

Questo scenario si sta concretizzando proprio ora. Nella primavera del 2026, Salesforce ha registrato 800 milioni di dollari di ARR (Annual Recurring Revenue, fatturato ricorrente annuo) da Agentforce, basato su 29.000 contratti a risultato: un dato che dimostra la redditività commerciale del modello su larga scala. Dall'altro lato, gli acquirenti sono sempre più spesso accompagnati, nelle trattative di rinnovo, da direttori finanziari che richiedono prove concrete del ROI e un'economia unitaria sostenibile. Il mercato delle promesse sull'IA, che ha ricevuto ingenti finanziamenti nel 2023 e nel 2024, si sta ora scontrando con il mercato dei risultati dell'IA, che si definirà nel 2026.

Il vantaggio della tariffazione basata sui risultati va oltre la semplice commercializzazione. Questo modello funge da imperativo strutturato per quel tipo di implementazione disciplinata che la maggior parte dei programmi di intelligenza artificiale trascura. Quando il fornitore viene pagato solo per i risultati, ogni discussione sulla qualità dei dati, l'architettura di integrazione, l'accettazione da parte degli utenti e la progettazione dei processi avviene prima dell'implementazione, non dopo la prima revisione trimestrale fallita. L'incentivo per una preparazione accurata non è morale, ma finanziario. Questo è di gran lunga il meccanismo più affidabile.

Implicazioni strutturali per l'azienda

La tariffazione basata sui risultati è molto più di un semplice modello commerciale. Trasforma la logica organizzativa interna di entrambe le parti contraenti. Dal lato del fornitore, questo modello implica che la capacità di misurare i risultati debba diventare parte integrante del prodotto, e non un semplice elemento secondario per il team di assistenza clienti. I fornitori che prendono sul serio questo aspetto creano dashboard che mostrano all'acquirente il valore fornito in tempo reale: tempo risparmiato, qualità migliorata, rischio ridotto. Questa visibilità diventa di per sé un fattore di differenziazione in un mercato in cui le capacità tecnologiche stanno diventando sempre più omogenee.

Dal punto di vista dell'acquirente, il modello richiede un investimento iniziale nella misurabilità, un aspetto che molte organizzazioni tendono a evitare. Chi non ha monitorato sistematicamente i tempi di processo non può concordare sulla riduzione del ciclo come parametro contrattuale. Sebbene inizialmente questo possa sembrare un ostacolo, in realtà rappresenta un filtro utile. Le organizzazioni che non sono in grado di definire parametri per i contratti basati sui risultati, in genere non riescono nemmeno a scalare con successo le implementazioni di IA, a prescindere dal modello di prezzo. Il requisito di misurazione impone il livello di maturità operativa che sarebbe comunque essenziale per un utilizzo produttivo dell'IA.

Il manuale di Bessemer Venture Partners riassume in modo conciso la logica fondamentale: l'IA non monetizza l'accesso, bensì i risultati. Aziende come Intercom, EvenUp e Leena AI stanno allineando i loro modelli organizzativi e di vendita al lavoro effettivamente svolto: ticket risolti, documenti completati e revisioni finalizzate. Le aziende vincenti faranno pagare per ciò che la loro IA genera, non per i costi o per l'accesso concesso. Il parametro di calcolo non è semplicemente una decisione di fatturazione, ma un impegno verso ciò che si valuta, il valore del sistema e ciò che si è disposti a dimostrare con i risultati ottenuti.

Lo squilibrio di potere e chi lo sfrutta

Chiunque comprenda le dinamiche di potere nell'attuale mercato degli appalti per l'IA riconoscerà una temporanea asimmetria che favorisce gli acquirenti meglio preparati. La concorrenza tra i fornitori di IA è diventata estremamente intensa in diverse categorie, mentre i tassi di rinnovo dei programmi pilota sono sotto pressione. I fornitori che nel 2025 vendevano solo con promesse, ora stanno negoziando proroghe con clienti che vogliono vedere risultati tangibili. Questo crea una posizione negoziale che non esisteva nel 2024.

Gli acquirenti che oggi si presentano alle trattative di appalto con definizioni chiare dei risultati attesi, un quadro di riferimento per la dimostrazione del valore e una struttura contrattuale ibrida si trovano in una posizione negoziale nettamente più forte rispetto a coloro che si presentano con una semplice specifica funzionale e una stima approssimativa dell'utilizzo. I dati – il 78% di costi imprevisti, l'80% di fallimenti di progetto, meno dell'1% di ROI significativo – forniscono loro l'argomentazione più convincente. La metodologia fornisce lo strumento.

Ciò è particolarmente vero per le aziende di medie e grandi dimensioni che stanno investendo ingenti somme in applicazioni native per l'IA senza aver prima creato la corrispondente infrastruttura di governance. Il report di Zylo mostra che la spesa per applicazioni native per l'IA nelle grandi aziende è aumentata di quasi il 400% – spesso tramite carte di credito aziendali e note spese – prima ancora che i team IT possano reagire. Il cosiddetto effetto "IA ombra" non è un fenomeno marginale, ma una caratteristica strutturale dell'attuale ciclo di adozione, che diventerà pienamente evidente durante i negoziati di rinnovo nel 2026 e nel 2027.

Oltre la determinazione del prezzo: il periodo di maturazione più ampio

Ciò che sta accadendo nel mercato degli acquisti di IA non è solo un fenomeno isolato legato ai prezzi. Si tratta della maturazione di una tecnologia, che segna il suo passaggio dalla fase sperimentale a quella produttiva. Il report Google Cloud AI ROI 2025, basato su un sondaggio globale condotto su oltre 3.400 leader aziendali, descrive una nuova fase di maturità dell'IA, la cosiddetta "era agentica", in cui gli agenti IA operano autonomamente entro parametri definiti per fornire risultati aziendali misurabili. L'88% dei leader nel settore dell'IA agentica che hanno riportato ritorni concreti in questo studio si distingue dalla maggioranza principalmente per un aspetto chiave: la capacità di misurare con precisione i risultati e di allinearli agli obiettivi strategici.

La tariffazione basata sui risultati è l'espressione commerciale di questa maturità. Presuppone ciò che le implementazioni di IA mature già richiedono: definizioni chiare dei processi, elevata qualità dei dati, un'architettura di integrazione pulita e strumenti di misurazione direttamente collegati ai risultati aziendali. Le aziende che intraprendono questa strada pagheranno meno per le speranze e più per l'impatto. Non si tratta di una visione romantica di un'economia tecnologica più equa, bensì di una descrizione realistica di quali strutture contrattuali sopravvivranno ai prossimi cicli di rinnovo.

La vera questione per gli acquirenti non è più se la determinazione dei prezzi basata sui risultati sia la strada giusta. Gartner, Bloomberg, Simon-Kucher, Bessemer Venture Partners e le preferenze di acquisto dell'86% degli acquirenti puntano tutti nella stessa direzione. La questione cruciale è se i loro processi di approvvigionamento possano essere adattati con sufficiente rapidità per sfruttare il potere contrattuale offerto da questa fase di maturazione nel breve termine, prima che il mercato si consolidi nuovamente e i fornitori possano tornare a dettare le condizioni.

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