L'intelligenza artificiale (IA) è diventata rapidamente una parte familiare delle nostre vite e del lavoro, e le attività e le persone fisiche ora la usano quotidianamente. Sempre più aziende stanno cercando di andare oltre i servizi di IA esistenti per sviluppare sistemi su misura per le proprie operazioni e servizi.

Per contribuire al successo dello sviluppo di IA in un contesto aziendale, tieni conto della fattibilità tecnica, delle operazioni post-sviluppo, dei costi e della monetizzazione. I prodotti di IA, in particolare, possono comportare spese per interfacce di programmazione delle applicazioni (API) e di calcolo fluttuanti in base ai livelli di attività, quindi progetta un modello di fatturazione in linea con le funzionalità del servizio.

In questo articolo, spieghiamo i metodi di sviluppo di IA e i fattori principali da tenere a mente, oltre ai modi per monetizzare in modo efficiente questi prodotti tenendo conto delle tendenze del mercato dell'IA in Giappone.

In sintesi

• Costruire con l'IA si riferisce alla creazione di sistemi e servizi che applicano il machine learning, l'IA generativa e altre tecnologie per automatizzare i processi aziendali, analizzare i dati e generare contenuti.
  
• Lo sviluppo di IA procede per fasi, dalla definizione degli obiettivi e del ritorno sull'investimento (ROI), attraverso la convalida della proof of concept (PoC), fino all'implementazione e all'operatività su vasta scala.
  
• Nello sviluppo di IA, presta attenzione all'accuratezza, alla gestione dei dati, alla sicurezza, ai costi operativi e alle leggi e linee guida giapponesi.
  
• Per monetizzare i prodotti di IA, devi decidere una struttura dei prezzi in base alla frequenza di utilizzo e ai costi operativi e stabilire un sistema che consenta una semplice gestione degli addebiti e della fatturazione al crescere della tua base di utenti.
  

Costruire con gli strumenti di IA

Costruire con l'IA significa utilizzare tecnologie come il machine learning, il deep learning e l'IA generativa per creare sistemi e servizi che automatizzano i processi aziendali, analizzano i dati e generano testi e immagini. Il campo copre le app basate sull'IA ma anche i sistemi di previsione della domanda, le funzionalità di raccomandazione, i chatbot, gli agenti di IA e gli strumenti che supportano le operazioni interne.

Quando sentono il termine "sviluppo di IA", alcune persone potrebbero immaginare la costruzione di un modello di IA partendo da zero. Oggi, i modelli, le API, i servizi cloud e gli strumenti no-code o low-code disponibili offrono altri modi per creare applicazioni. Di conseguenza, chi ha un'esperienza di sviluppo professionale limitata può creare prodotti di IA combinando tecnologie e piattaforme già pronte.

Il completamento di un sistema non è l'obiettivo finale nello sviluppo di IA. Per garantirne l'uso continuo, devi continuare a migliorarlo monitorandone l'accuratezza, la sicurezza, i costi operativi e i livelli di attività. Se hai intenzione di offrire un prodotto di IA a livello commerciale, devi anche pianificare la monetizzazione e la fatturazione sin dalla fase di sviluppo.

Il processo base dello sviluppo dell'IA

Lo sviluppo dell'IA procede per fasi: concettualizzazione, PoC, implementazione e operatività.

La fase concettuale per determinare la direzione dello sviluppo dell'IA

Il primo passo consiste nel definire in modo chiaro il risultato atteso. Prima di decidere il modello di IA e gli strumenti di sviluppo da adottare, considera i seguenti punti:

• Chi lo utilizzerà?
  Identifica gli utenti target del prodotto IA, come singoli utenti o utenti aziendali.
  
• Quali problemi risolverà?
  Identifica i problemi che gli utenti affrontano e chiarisci il valore che il prodotto IA fornirà.
  
• Cosa otterrà?
  Definisci i risultati dell'attività che desideri ottenere, come l'aumento degli utenti, il miglioramento dei tassi di conversione o l'incoraggiamento all'uso continuativo.
  

Ad esempio, quando si sviluppa un servizio IA rivolto ai clienti, imposta obiettivi specifici come aiutare gli utenti a completare le attività più rapidamente o fornire funzionalità che incoraggino l'uso continuativo, anziché puntare semplicemente a "creare un servizio che utilizza l'IA".

Devi inoltre valutare il ROI confrontando i costi operativi e di sviluppo con i ricavi o l'utilizzo che il prodotto dovrebbe generare. Valutare la fattibilità commerciale in fase di pianificazione può aiutarti a decidere se procedere con il PoC e lo sviluppo completo.

La fase di PoC per verificare la fattibilità

Una volta chiariti gli obiettivi e le idee durante la fase concettuale, il passo successivo è condurre un PoC. In questa fase, la convalida su piccola scala aiuta a determinare se le funzionalità IA previste sono fattibili e offrono precisione ed efficacia sufficienti prima di procedere allo sviluppo su vasta scala.

Ad esempio, quando si sviluppa l'IA per la previsione della domanda, testa con quale precisione prevede la domanda effettiva in base ai dati storici. Se l'IA è progettata per rispondere alle richieste dei clienti, verifica se fornisce risposte adeguate alle domande previste e se riduce il tempo dedicato dai rappresentanti a rispondere alle richieste.

In base ai risultati del PoC, esamina le funzionalità, i dati e la strategia di sviluppo secondo necessità e decidi se il progetto è pronto per un'implementazione su vasta scala.

La fase di implementazione per creare un prodotto IA

Una volta confermato ciò che il PoC può ottenere, potrai creare un prodotto IA che può essere eseguito in un ambiente di produzione. In questa fase, integra i modelli IA e le API sviluppando al contempo le funzionalità necessarie per l'uso reale, tra cui un'interfaccia utente, un database, funzioni di autenticazione e l'integrazione con i sistemi esistenti.

Per garantire un funzionamento stabile con l'aumento del numero di utenti, tieni conto della velocità di elaborazione, della sicurezza, della gestione dei dati e dei costi operativi. Le API di IA e le piattaforme cloud possono diventare più costose all'aumentare dell'attività. Pertanto, crea il sistema tenendo a mente l'uso effettivo.

Dopo l'implementazione, testa le risposte dell'IA, i risultati delle previsioni, l'usabilità del sistema e le prestazioni complessive prima del deployment e del passaggio all'operatività su vasta scala.

La fase operativa di miglioramento continuo

I prodotti IA richiedono un miglioramento continuo dopo il rilascio tramite il monitoraggio dei modelli di attività e della qualità dell'output. Attingendo alle metriche di utilizzo e al feedback degli utenti, esamina la precisione delle risposte e la velocità di elaborazione per migliorare l'usabilità dal punto di vista dell'utente.

Inoltre, quando vengono aggiornati i modelli di IA o i servizi esterni in uso, il contenuto e la precisione delle relative risposte per la stessa domanda potrebbero cambiare. Verifica regolarmente che il sistema continui a funzionare in modo corretto dopo il lancio e modifica le impostazioni o le capacità se necessario.

Le tecnologie e gli ambienti necessari per lo sviluppo di IA

Le tecnologie e gli ambienti necessari per lo sviluppo di IA variano in base alla scalabilità del prodotto e alle funzionalità da implementare. Questa sezione illustra i principali componenti tecnici e le configurazioni utilizzate:

Linguaggi di programmazione

Nello sviluppo di IA, i linguaggi di programmazione creano modelli di IA ed elaborano dati. Python è ampiamente utilizzato per questo lavoro grazie alla sua ricchezza di librerie per il machine learning e l'analisi dei dati.

Quando si crea un prodotto di IA end-to-end, è possibile utilizzare altri linguaggi a seconda dell'applicazione. Ad esempio, JavaScript è usato per le interfacce dei servizi web, mentre C++ è comune nei sistemi che richiedono un'elaborazione ad alta velocità.

Ambienti di sviluppo e risorse di calcolo

Lo sviluppo di IA può avvenire in ambienti locali, infrastrutture cloud, server dedicati e altre risorse. Per sviluppi su scala relativamente piccola, è sufficiente un PC. I progetti che coinvolgono grandi set di dati o la collaborazione con più persone spesso traggono vantaggio da una configurazione cloud.

L'addestramento dell'IA e l'elaborazione dei dati richiedono anche risorse di calcolo come CPU, GPU, memoria e spazio di archiviazione. Sono consigliate GPU ad alte prestazioni, specialmente per l'addestramento di modelli personalizzati e la gestione di grandi quantità di dati. Al contrario, le API di IA esistenti eliminano la necessità di eseguire il modello internamente, il che può ridurre i requisiti di calcolo su larga scala.

Framework e librerie

Framework e librerie supportano attività tra cui la creazione di modelli, l'addestramento e l'elaborazione dei dati nello sviluppo di IA. Le funzioni comunemente utilizzate sono già disponibili, quindi non è necessario scrivere programmi partendo da zero.

Esempi rappresentativi includono PyTorch e TensorFlow per il machine learning e il deep learning, e Pandas e NumPy per l'analisi dei dati. Per l'IA generativa, in genere gli sviluppatori si affidano a kit di sviluppo software (SDK) per le API di IA, oltre a framework che supportano lo sviluppo di agenti di IA, come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e LangChain, che recuperano fonti esterne e le incorporano nelle risposte.

Il mercato dell'IA in espansione e la sua adozione aziendale in Giappone

Si prevede che le aziende giapponesi continueranno a investire nello sviluppo della tecnologia IA.

Secondo il White Paper del 2025 sull'informazione e sulle comunicazioni del Ministero degli Affari Interni e delle Comunicazioni, il mercato nazionale dei sistemi IA ha raggiunto gli 1,34 trilioni di ¥ nel 2024, con un aumento del 56,5% rispetto all'anno precedente. Si prevede che il mercato continuerà a crescere, raggiungendo la cifra stimata di 4,19 trilioni di ¥ entro il 2029.

Le aziende utilizzano sempre più l'IA generativa per una serie di attività, tra cui programmazione, riepilogo del testo, marketing e assistenza clienti. Anche se finora molte iniziative si sono concentrate sull'affrontare la carenza di manodopera e sul miglioramento dell'efficienza operativa, il Paese potrebbe vedere un maggiore slancio per nuovi servizi basati sull'IA.

Punti da tenere a mente per lo sviluppo di IA

Nello sviluppo di IA, presta attenzione agli aspetti tecnici oltre che alla gestione dei dati, all'output del sistema e alle normative giapponesi.

Stabilire se l'IA è necessaria

Sebbene l'IA sia comoda, non è la soluzione perfetta per ogni sfida. Quando semplici diramazioni condizionali o i sistemi esistenti sono sufficienti, l'introduzione dell'IA può rendere più complessi lo sviluppo e le operazioni.

Prima di scegliere un approccio di sviluppo, stabilisci se il prodotto che stai creando necessita di accuratezza e flessibilità o se sarà sufficiente un sistema convenzionale.

Presta attenzione alla qualità e alla gestione dei dati

L'accuratezza delle previsioni e delle analisi dell'IA dipende molto dalla qualità dei dati di addestramento. Se il set di addestramento contiene informazioni obsolete, inaccurate o distorte, potrebbe influire negativamente sull'output e sul processo decisionale dell'IA.

Quando gestisci le informazioni dei clienti o i dati interni, limitali allo stretto necessario e decidi in anticipo i metodi di archiviazione e le autorizzazioni di accesso. Stabilisci fin dalle prime fasi dello sviluppo quali input verranno forniti all'IA e come verranno gestiti.

Non fidarti ciecamente delle risposte dell'IA

L'IA è brava a generare testi che sembrano plausibili, ma i contenuti non sono sempre accurati. Le sue risposte potrebbero contenere informazioni non veritiere, o la risposta potrebbe variare in base a come viene formulata la domanda.

È particolarmente rischioso prendere decisioni basate esclusivamente sulle risposte generate dall'IA in campi come i contratti, la finanza e l'assistenza sanitaria in cui l'accuratezza è una preoccupazione principale. Decidi in anticipo quali attività lasciare all'IA e quali richiedono una revisione umana.

Esamina le leggi e le normative giapponesi e le linee guida relative all'IA

Durante lo sviluppo e la fornitura di IA in Giappone, inizia verificando le leggi e le normative pertinenti per i dati e i servizi coinvolti, come la legge sulla protezione delle informazioni personali e la legge sul diritto d'autore.

La legge sull'IA è entrata in vigore nel 2025 per promuovere la ricerca, lo sviluppo e l'uso dell'IA affrontando al contempo i rischi associati. Sono state pubblicate anche le linee guida per gli operatori aziendali sull'IA per le attività che utilizzano l'IA. Quando offri servizi basati sull'IA, tieniti informato su queste regole e linee guida giapponesi:

Monetizzazione dei prodotti di IA

Per sostenere un prodotto di IA come attività, tieni conto insieme dello sviluppo, dei prezzi e dei ricavi. Poiché le tariffe API e i costi di elaborazione dell'IA potrebbero aumentare con l'utilizzo, scegli un approccio di determinazione dei prezzi adatto al tuo prodotto.

Abbonamenti

Un abbonamento è un metodo di fatturazione che prevede l'impostazione di una tariffa fissa, come un addebito mensile o annuale. Funziona bene per gli strumenti di scrittura basati sull'IA e i servizi di supporto aziendale utilizzati su base continuativa. Poiché rende i guadagni più facili da prevedere, puoi pianificare le operazioni in corso in modo più efficace.

Tuttavia, senza limiti di utilizzo, gli utenti intensivi possono comportare maggiori spese relative alle API e mettere sotto pressione i profitti. Implementa misure tra cui limiti di utilizzo in base alle necessità o addebiti aggiuntivi oltre una soglia definita.

Addebito a consumo

L'addebito a consumo è un metodo in cui si paga in base al consumo. Il prezzo è determinato da fattori come il numero di richieste API di IA, i token, le immagini generate e il volume dei dati elaborati.

Per i prodotti in cui le API di IA e i costi di calcolo aumentano con l'utilizzo, questo approccio alla determinazione dei prezzi può aiutare a gestire le spese in modo più rigoroso. Uno svantaggio è che i pagamenti mensili possono essere più difficili da prevedere per gli utenti perché gli addebiti fluttuano.

Pagamento in base all'uso

Come suggerisce il nome, il pagamento in base all'uso è un metodo di pagamento in cui paghi ogni volta che utilizzi il servizio. Questo è ideale per i servizi necessari in modo intermittente, come la creazione di report di IA, la generazione di immagini e l'analisi dei dati. Per i prodotti che non si basano sull'addebito ricorrente, è un approccio semplice per la determinazione dei prezzi.

Addebito ibrido

Il modello ibrido combina più metodi di fatturazione. Ad esempio, potresti impostare un costo mensile come tariffa base e addebitare una tariffa aggiuntiva per l'attività oltre una determinata soglia.

Poiché garantisce un flusso di reddito mensile stabile consentendo al contempo ai ricavi di crescere con un maggiore utilizzo, questo metodo di fatturazione si adatta bene ai prodotti di IA.

Come scegliere il modello di addebito giusto per il tuo prodotto IA

L'idoneità dei diversi metodi di addebito per i prodotti IA dipende dalla natura del servizio, da come vengono sostenuti i costi e dai modelli di utilizzo. Ecco uno schema dei punti principali da considerare nella scelta di un modello di addebito:

Allineamento con la struttura dei costi del prodotto

Per i servizi che coinvolgono API di IA ed elaborazione computazionale, in cui i costi aumentano parallelamente al consumo, è appropriato un addebito basato sull'utilizzo o ibrido. Per i servizi in cui le fluttuazioni dei costi legate all'attività sono minime, è più indicato un modello di abbonamento a tariffa fissa.

Diamo un'occhiata alle spese previste per l'offerta di prodotti IA:

Facilità di gestione del budget per i clienti

Nella scelta di un modello di addebito, tieni conto dei costi dell'attività e della chiarezza con cui gli utenti possono comprendere le tariffe. Se non capiscono chiaramente quanto costerà il servizio, potrebbero evitarne l'uso o esitare ad adottarlo fin dall'inizio.

Soprattutto per i prodotti IA B2B, prezzi chiari semplificano l'ottenimento di finanziamenti interni e abbassano la barriera all'acquisto.

Poiché i metodi di pagamento più semplici per gli utenti variano da persona a persona, offrire più opzioni di prezzo e lasciare che gli utenti scelgano è una considerazione fondamentale.

Semplificazione di addebito e fatturazione per i prodotti IA

Con la crescita dei prodotti IA, aumenta anche l'impegno necessario per gestire i piani, monitorare l'utilizzo, calcolare le tariffe ed emettere le fatture. Soprattutto con l'addebito ibrido e basato sull'utilizzo, la gestione manuale può diventare complicata poiché gli importi fatturati devono essere calcolati in base al consumo.

Strumenti specializzati come Stripe Billing possono ridurre in modo significativo il carico di lavoro amministrativo per l'addebito e la fatturazione.

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Domande frequenti sullo sviluppo dell'IA