Ottimizzare la monetizzazione tramite IA è diventato un prerequisito fondamentale sia per le aziende native IA, sia per quelle produttrici di software già consolidate. Entrambe sono alla ricerca del modo migliore per misurare l'utilizzo, gestire i costi e stabilire prezzi che siano convenienti per i clienti senza compromettere la sostenibilità delle attività. Stanno anche cercando di capire come evolvere la propria infrastruttura di monetizzazione per adattarsi ai cambiamenti della strategia di prezzo.

Le opinioni comuni su se costruire o acquistare un software aziendale sono piuttosto semplici: se l'obiettivo è risolvere un problema strettamente correlato al prodotto che potrebbe offrire un vantaggio competitivo, allora è meglio costruirlo internamente. Al contrario, se il problema non è strettamente legato al prodotto, l'acquisto di uno strumento è la strada migliore.

Ma nell'era dell'IA, l'infrastruttura di monetizzazione non si presta a questa dicotomia. La definizione dei prezzi è ormai diventata un elemento centrale del design dei prodotti, influenzandone lo sviluppo, il lancio sul mercato, nonché l'utilizzo da parte dei clienti e il valore che ne traggono. Le aziende oggi aggiornano i prezzi con la stessa frequenza con cui introducono nuove funzionalità, e il ritmo per entrambi è in costante accelerazione.

È difficile sostenere che creare da zero e mantenere una soluzione di addebito sia fondamentale per l'offerta di un'azienda basata sull'IA, né che rappresenti l'uso più efficiente delle scarse risorse ingegneristiche disponibili. Allo stesso tempo, trovare strumenti flessibili e in grado di adattarsi a questo ritmo può rivelarsi una sfida.

Sempre più aziende di fronte al dilemma tra acquistare e costruire optano per una terza strada, un'opzione ibrida: elevano la strategia di prezzo al rango di funzione strategica del prodotto e investono le risorse di programmazione necessarie per gestirla. Tuttavia, non costruiscono la gamma di tecnologie partendo da zero, bensì scelgono infrastrutture flessibili e modulari che permettono ai team di concentrarsi sulle decisioni cruciali.

Ecco due scenari comuni che abbiamo riscontrato quando le aziende valutano come affrontare la propria infrastruttura di tariffe, e come questo approccio ibrido si manifesti nella pratica.

L'incoerenza dei prezzi costringe le startup a muoversi rapidamente

Le aziende di IA possono sbagliare i prezzi principalmente in due modi: offrendo un prezzo inferiore al costo di erogazione del servizio o non riuscendo a monetizzare appieno il valore ottenuto dai clienti. Abbiamo collaborato con aziende in entrambe le situazioni:

Questi squilibri di prezzo possono risultare particolarmente dannosi per le startup agli inizi, che dispongono di risorse limitate e che possono essere prosciugate in un baleno da un utente particolarmente dispendioso. Inoltre, dal momento che le risorse ingegneristiche sono scarse, gli aggiustamenti di prezzo potrebbero andare a discapito della realizzazione di nuovi prodotti.

L'acquisto di un'infrastruttura di addebito di base ha aiutato Chipp a muoversi con la velocità necessaria per il proprio prodotto e per il livello raggiunto dall'azienda, ma questo non significa aver relegato la gestione dei prezzi a una funzione di back office. Hanno infatti progettato in autonomia la propria struttura dei prezzi personalizzata, prestando attenzione ai margini da addebitare sui token, e mantenendo la flessibilità per ulteriori ottimizzazioni future.

La creazione di una gamma di tecnologie di addebito completa potrebbe diventare un'opzione percorribile, anche per le startup appena nate, grazie agli avanzamenti nell'IA. Con un solo programmatore per la codifica, si sottraggono meno risorse dal prodotto principale. Tuttavia, la manutenzione e l'adattabilità futura di questi sistemi rappresentano sfide aperte. Se è più facile sviluppare un sistema di addebito in grado di rispondere alle esigenze attuali, creare una soluzione flessibile e a bassa manutenzione a lungo termine continua a essere una sfida impegnativa.

Quando la complessità aziendale cresce nel tempo, si riscontra un aumento di pressione sull'infrastruttura di addebito e sulle risorse ingegneristiche

Per risolvere le problematiche di tariffazione menzionate, molte aziende abbandonano il semplice abbonamento a favore di un qualche tipo di addebito in base all'utilizzo. Un sondaggio del 2025 condotto su circa 2.000 aziende globali ha rivelato che il 92% delle aziende IA con modelli di addebito a consumo ha cambiato modello di tariffazione almeno una volta. Elena Verna, Head of Growth di Lovable, ricorda di aver effettuato ben 10 aggiornamenti ai prezzi nel corso del suo primo anno nell'azienda.

In altre parole, definire il sistema di tariffe perfetto in un'unica soluzione non basta. Le aziende hanno bisogno di infrastrutture in grado di evolversi con loro durante la crescita e il lancio di nuovi prodotti. Retell AI, un'azienda specializzata nella vendita di agenti di assistenza IA, aveva inizialmente adottato un sistema interno per tracciare le variabili necessarie a emettere fatture accurate. Tuttavia, con la crescita, questo approccio si è rivelato insostenibile: il loro team di 16 persone dedicava troppo tempo alla gestione delle fatture, mentre gli errori minavano la fiducia dei clienti e la mancanza di una fatturazione automatica si traduceva in elevati tassi di mancati pagamenti.

Dotarsi della giusta infrastruttura di base, come ha fatto alla fine Retell, permette a un piccolo team responsabile dell'addebito di gestire le esigenze di un'azienda in rapida espansione. ElevenLabs, in rapida espansione per presenza geografica e linea di prodotti, è riuscita in questo intento con Stripe, avvalendosi di un solo programmatore dedicato.

ElevenLabs non ha esternalizzato la monetizzazione o trattata come un elemento di secondo piano rispetto alla sua strategia di prodotto. L'ha infatti integrata fin da subito nel suo sviluppo e ha lanciato in concomitanza nuovi modelli di monetizzazione, tra cui un nuovo modello basato sui crediti legato all'utilizzo che addebita l'esatto numero di token IA consumati.

Allo stesso tempo ha sviluppato su un'infrastruttura che ha assorbito parte della complessità associata alla rapida espansione: un motore per le imposte integrato per supportare nuove aree geografiche, uno strumento di analisi integrato per monitorare le prestazioni e un motore per il riconoscimento dei ricavi per gestire la contabilità per competenza. Questa solida base ha evitato che piccole modifiche ai prezzi si trasformassero in enormi progetti ingegneristici. Il tempo dedicato alla programmazione è stato quindi impiegato per le decisioni sui prezzi, uniche per il loro prodotto, anziché per reinventare soluzioni di fatturazione e riscossione.

In che modo Stripe e Metronome possono essere d'aiuto

Un'infrastruttura di addebito solida non serve a relegare le decisioni in materia di tariffe al back office, ma ad aiutare le aziende a massimizzare l'impatto delle proprie risorse ingegneristiche, assicurandosi che queste siano concentrate su aspetti legati a prodotti e tariffe in grado di fare la differenza.

Stripe offre l'infrastruttura di monetizzazione più completa sul mercato: in questo modo puoi addebitare ai clienti gli importi desiderati per poi gestirli come preferisci, recuperando al contempo più ricavi, automatizzando i flussi di lavoro e accettando pagamenti a livello globale.

All'inizio dell'attività, durante il percorso per scalare o in fase di trasformazione del modello di monetizzazione, abbiamo la soluzione giusta per ogni tua esigenza: Stripe Billing supporta abbonamenti e ricavi ricorrenti, mentre Metronome, un prodotto Stripe, gestisce modelli di tariffazione ibridi e basati principalmente sull'utilizzo, nonché contratti incentrati sulle vendite; il tutto all'interno di una piattaforma unificata con supporto nativo per pagamenti, fatturazione, imposte e riconoscimento dei ricavi.

Se desideri discutere della tua strategia di prezzo e dell'infrastruttura necessaria per supportarla, contatta il nostro team.

Risorse aggiuntive

Scopri in che modo Stripe e Metronome stanno collaborando allo sviluppo congiunto:

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• Punti di svolta nel mondo reale in materia di prezzi da Intercom, Lovable e altri ancora
  
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