I dirigenti di tutti i settori stanno investendo in modo deciso sull'IA e il potenziale ritorno è significativo. Quasi tutte le attività prevedono di aumentare gli investimenti in IA nei prossimi anni, ma solo l'1% si definisce realmente matura in questo ambito, ossia con l'IA integrata nei flussi operativi e valutata in base ai risultati ottenuti.

La sfida è innanzitutto funzionale: trasformare un sistema che nasce in modo isolato in una componente strutturale del funzionamento dell'attività. Le attività che riescono in questo passaggio investono nell'infrastruttura dei dati prima ancora di addestrare i modelli, collegano ogni caso d'uso a ritorni sull'investimento (ROI) misurabili e costruiscono meccanismi di feedback che alimentano il miglioramento continuo.

Nelle sezioni che seguono vediamo come i modelli di business basati sull'IA si traducono nella pratica, attraverso scelte di progettazione e assetti operativi che rendono l'IA una vera infrastruttura.

Contenuto dell'articolo

• Che cosa sono i modelli di business basati sull'IA e perché sono importanti?
  
• Quali tipi di modelli di business basati sull'IA stanno trainando la crescita in diversi settori?
  
• Quali componenti fondamentali definiscono un buon modello di business basato sull'IA?
  
• In che modo le attività possono implementare modelli di IA?
  
• Come possono le organizzazioni misurare il successo e il ROI nei modelli di business basati sull'IA?
  
• In che modo Stripe Billing può essere d'aiuto
  

Che cosa sono i modelli di business basati sull'IA e perché sono importanti

Un modello di business basato sull'IA descrive come un'attività utilizza tecnologie di intelligenza artificiale per creare o generare valore economico. Definisce dove l'IA si inserisce nei processi aziendali, che cosa migliora e in che modo questi miglioramenti si traducono in ricavi, maggiore marginalità o riduzione del rischio.

I modelli di business basati sull'IA che funzionano davvero hanno una struttura precisa e responsabilità chiaramente assegnate. Devono chiarire quattro elementi fondamentali:

• Quale problema stiamo risolvendo e come definiamo il successo? Punta a un risultato concreto e ad alto impatto, ad esempio meno falsi rifiuti antifrode, approvazioni dei sinistri più rapide o una maggiore fidelizzazione dei clienti. Definisci metriche chiare, in modo che i progressi siano misurabili.

• Dove si colloca l'IA nell'attività? È integrata nel prodotto, inserita in un ciclo decisionale o a supporto di un flusso operativo? L'IA ha senso solo se interviene direttamente nel flusso di creazione del valore.

• In che modo il miglioramento si traduce in risultati economici? Un modello non è realmente tale finché l'impatto economico non è leggibile. Misura l'effetto dell'IA su tariffe, adozione, fidelizzazione, riduzione dei costi o efficienza del capitale.

• Quali sono vincoli e rischi? Qualità dei dati, costi di inferenza, latenza, conformità normativa e monitoraggio della deriva determinano quanto il modello sia flessibile, sostenibile e difendibile nel tempo.

Tipi di modelli di business basati sull'IA che stanno trainando la crescita in diversi settori

Nel 2025, circa l'88% delle attività dichiara di utilizzare l'IA per almeno una funzione. Alcuni settori stanno registrando un impatto particolarmente rilevante, tra cui i servizi finanziari, i servizi professionali e le tecnologie informatiche. Non si tratta di "aziende basate sull'IA" per definizione, ma di attività che utilizzano l'IA per riprogettare la logica con cui generano ricavi, riducono i costi e allocano il rischio.

Con una diffusione così ampia, si sono affermati alcuni modelli di utilizzo ricorrenti:

AI-as-a-service (AIaaS)

L'AI-as-a-service (AIaaS) è diventata il punto di ingresso per le attività che non hanno convenienza a sviluppare modelli proprietari internamente. Attraverso interfacce di programmazione applicativa (API), le attività possono utilizzare modelli già addestrati per visione artificiale, generazione di testo, traduzione e previsioni. Il modello economico ricalca quello del cloud computing: pagamento per inferenza o per token di utilizzo. Questo approccio abbassa in modo significativo gli ostacoli iniziali, consentendo anche alle start-up di integrare funzionalità avanzate in poche settimane anziché in anni. Circa due terzi dei fornitori di soluzioni di IA operano con un modello B2B, un segnale chiaro che gran parte del valore si sta concentrando sull'infrastruttura e sui servizi abilitanti, più che sugli strumenti rivolti direttamente al cliente finale.

Prodotti in abbonamento basati sull'IA

Le attività di software stanno trasformando piattaforme Software-as-a-Service statiche in sistemi che migliorano autonomamente nel tempo. Una piattaforma di marketing che apprende dai dati delle campagne, oppure un sistema di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) che prevede e gestisce l'abbandono prima che si verifichi, non vende semplicemente l'accesso a un software: vende un ciclo di feedback cumulativo. Il modello di ricavi rimane quello tradizionale con canoni mensili o annuali, ma aumentano la fidelizzazione e il potere di determinazione dei prezzi, perché il prodotto continua a migliorare senza richiedere maggiore impegno da parte degli utenti. Le aziende più evolute trattano oggi le prestazioni dei modelli come un fattore chiave di rinnovo, misurando il valore incrementale che ogni segmento di clienti ottiene grazie al livello di IA.

Tariffe basate sui risultati

Nei settori in cui le prestazioni sono cruciali, come il rilevamento delle frodi, l'ottimizzazione delle campagne pubblicitarie o l'instradamento logistico, i fornitori stanno passando a tariffe basate sui risultati. In questi casi, il cliente può corrispondere una percentuale dei risparmi ottenuti o dei ricavi recuperati, anziché un canone fisso. Questo approccio riduce il rischio per i clienti e premia la precisione per i venditori. Funziona solo quando i risultati sono misurabili, ma quando questa condizione è soddisfatta crea un allineamento commerciale immediato tra l'accuratezza del modello e la crescita dei ricavi.

Monetizzazione dei dati e servizi di analisi

Le organizzazioni che dispongono di dataset proprietari utilizzano l'IA per estrarre e offrire analisi e informazioni strutturate a terzi. Un produttore può anonimizzare i dati dei macchinari per fornire benchmark di manutenzione predittiva, oppure un'azienda di tecnologie per l'agricoltura può analizzare dati satellitari per stimare le rese a supporto delle compagnie assicurative. Questo modello trasforma un centro di costo interno, la raccolta dei dati, in una fonte di ricavi, a condizione che l'attività sia in grado di garantire fiducia, riservatezza e tutela della privacy.

Modelli freemium e di rete

Nel caso degli strumenti rivolti ai clienti basati su IA generativa, i meccanismi di crescita contano quanto i ricavi. I livelli gratuiti attirano gli utenti e, al tempo stesso, ogni query o immagine contribuisce all'addestramento del modello, migliorando la qualità del servizio per i clienti paganti. Il funnel di conversione è alimentato dall'utilizzo: si crea così un ciclo auto-rinforzante in cui acquisizione dei dati e crescita degli utenti coincidono.

Modelli integrati ed ecosistemi

Nei settori più maturi, l'IA è integrata in prodotti già esistenti o viene utilizzata per migliorare sistemi consolidati. I costruttori automobilistici integrano algoritmi di assistenza alla guida negli allestimenti premium, i venditori al dettaglio inseriscono raccomandazioni basate su IA nei punti vendita digitali e le banche utilizzano l'IA per determinare il rischio in tempo reale. In questi modelli, l'IA non è un prodotto a sé stante: è ciò che rende il prodotto competitivo. Alcune attività vanno oltre, trasformando il proprio stack di IA interno in una piattaforma per terzi e monetizzando l'accesso tramite API o marketplace condivisi.

Componenti fondamentali che definiscono un buon modello di business basato sull'IA

I team che ottengono valore reale dall'IA hanno costruito sistemi ripetibili che collegano i modelli ai risultati e all'operatività. Ecco gli schemi ricorrenti:

Iniziano dai risultati aziendali

I progetti di IA che valgono la pena iniziano con un obiettivo che conta davvero per l'attività. Il successo è un cambiamento misurabile su una voce del conto economico di profitto e perdite (P&L). L'obiettivo viene messo nero su bianco e condiviso, così che i team di prodotto, dati e finanza lavorino verso lo stesso traguardo.

I dati sono pronti per la produzione

I buoni modelli nascono da dati affidabili. Questo significa copertura completa dei segnali rilevanti, schemi coerenti, tracciabilità documentata e dati sempre aggiornati. Le organizzazioni più mature centralizzano la fonte di verità, standardizzano le pipeline e riutilizzano le stesse funzioni tra addestramento e inferenza, così che il modello lavori sulle stesse definizioni in sviluppo e in produzione.

Gestiscono i modelli come prodotti

Un modello che non puoi mettere in produzione, monitorare o aggiornare non è un prodotto. Le realtà con prestazioni migliori automatizzano il percorso dall'addestramento al rilascio, monitorano accuratezza e pattern di errore e conservano lo storico delle versioni, in modo da poter spiegare "che cosa è cambiato" quando le prestazioni si spostano. Questi modelli vengono riaddestrati o le soglie vengono aggiornate senza creare discontinuità.

Integrano l'IA nei punti decisionali

L'adozione dipende dalla pertinenza. I team più efficaci integrano l'IA direttamente nei flussi in cui avvengono decisioni e transazioni, non in dashboard separate. Gli output sono progettati per supportare l'azione: una lista ordinata, una prossima azione suggerita, un chiaro esito di approvazione o rifiuto. Spiegazioni sintetiche e indicazioni integrate nel prodotto consentono di utilizzare il risultato senza interrompere il lavoro operativo.

Rendono i costi comprensibili

Ogni modello ha un costo operativo e un ritorno atteso. Le organizzazioni più solide sono in grado di rendere entrambi trasparenti: quanto costa erogare le previsioni, cosa cambia quando l'accuratezza migliora e come questo si riflette su crescita dei ricavi, riduzione delle perdite o minore impiego di lavoro manuale. La funzione amministrativa può verificare i calcoli, mentre il prodotto vede chiaramente come volumi e prestazioni incidono sulla marginalità.

Introducono controlli che crescono con il sistema

Prima di estendere un caso d'uso, i team valutano come il modello si comporta sui diversi segmenti, documentano i dati utilizzati e mantengono tracciabilità di input, output e versioni del modello. Definiscono politiche di accesso e conservazione dei dati e sottopongono a revisione le modifiche rilevanti prima del rilascio. Questo approccio consente di mantenere affidabili i sistemi anche quando aumentano la complessità, il traffico e il livello di rischio.

In che modo le attività possono implementare modelli di IA?

Molte attività riescono ad addestrare un modello che funziona in fase di test. Molte meno riescono a farlo funzionare in produzione. Le attività che riescono a colmare questo divario di implementazione seguono uno schema coerente.

Scegli casi d'uso misurabili

A partire dal 2025, circa una attività su tre è riuscita a espandere l'IA oltre i progetti pilota. Le attività che ci sono riuscite condividono spesso un tratto comune: iniziano da aree dell'attività in cui dati e misurazione sono già presenti. Si tratta di domini con input, risultati ed economia chiaramente definiti. Partire da questi ambiti offre ai team cicli di feedback rapidi e dati di ROI affidabili.

Investi fin da subito nel livello dati

Molti insuccessi possono essere ricondotti a dati incoerenti o incompleti. Le organizzazioni con prestazioni migliori concentrano gli sforzi sull'architettura dei dati: unificano le fonti, standardizzano gli schemi e costruiscono pipeline continue che alimentano sia l'addestramento sia l'inferenza.

Sviluppa in modo selettivo e acquista in modo strategico

Le attività operano su un ampio spettro di modelli di business e sistemi basati sull'IA. I modelli comuni, come visione, traduzione o trascrizione, vengono spesso concessi in licenza tramite API. I sistemi proprietari, invece, vengono in genere sviluppati internamente solo quando si basano su dati unici o incidono direttamente sulla creazione di valore centrale dell'attività. Le organizzazioni più avanzate affrontano questa scelta come una decisione di progettazione economica, non come una decisione tecnica.

Rendi operativo il modello prima di espanderti

L'attivazione del servizio è un processo. Esegui rilasci in modalità di esecuzione parallela affiancati ai sistemi esistenti, confronta le previsioni con i risultati reali e affina le soglie prima di automatizzare le decisioni. Una volta raggiunta la stabilità, integra il modello nel flusso transazionale o nel flusso di lavoro. Da quel momento, la manutenzione diventa ordinaria: monitora la deriva, riaddestra sui dati più recenti e rivaluta regolarmente le prestazioni.

In che modo le organizzazioni possono misurare il successo e il ROI nei modelli di business basati sull'IA

Le attività che considerano l'IA una capacità aziendale partono dalla definizione del valore, prima ancora di addestrare il primo modello. L'impatto viene poi misurato in modo sistematico dopo il rilascio in produzione. L'approccio è chiaro.

Definisci linee di base chiare

I team documentano il punto di partenza: perdite da frodi nei pagamenti, tassi di conversione, ore di lavoro manuale o altri indicatori rilevanti. In questo modo, ogni miglioramento diventa misurabile e la funzione amministrativa può valutare se il modello si ripaga nell'arco di mesi o di trimestri.

Monitora metriche concrete

I benefici si concentrano tipicamente in tre aree: crescita dei ricavi (migliore conversione o fidelizzazione), riduzione dei costi (automazione o minori errori operativi) e riduzione del rischio (frodi, conformità normativa, perdite su credito).

Le attività verificano i costi completamente. Calcolo, etichettatura dei dati, manutenzione e monitoraggio si sommano, e ignorarli distorce il ROI. Le attività con esperienza valutano le operazioni modello come parte dell'economia unitaria.

Monitora e condividi i risultati

I responsabili mantengono in tempo reale dashboard sull'impatto sull'attività, sui costi di riqualificazione e sulle prestazioni dei modelli. Condividono i dati internamente, così che gli stakeholder abbiano fiducia nei risultati.

In che modo Stripe Billing può essere d'aiuto

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Stripe Billing può aiutarti a:

• Offrire tariffe flessibili: rispondi più rapidamente alle richieste degli utenti con modelli di prezzo flessibili, ad esempio a consumo, a livelli, a tariffa fissa più costi aggiuntivi. Billing supporta inoltre i coupon, le prove gratuite, le ripartizioni pro rata e i componenti aggiuntivi.

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