Quasi 9 aziende su 10 utilizzano attualmente l'intelligenza artificiale (IA) in qualche sezione delle loro operazioni, ma la maggior parte di esse è ancora in fase di sperimentazione o di progetto pilota. I modelli di ricavi funzionano, ma questo non avviene con i margini. Il costo elevato dell'elaborazione, la variabilità dell'utilizzo e e l'imprevedibilità della domanda rappresentano spesso una sfida per chi vuole mantenere un fatturato affidabile. La soluzione non è rappresentata da una metrica o un modello di prezzo unici, ma piuttosto una strategia che collega funzionalità tecniche a risultati misurabili per l'attività.

Di seguito, spiegheremo in che modo le attività affrontano la monetizzazione dell'IA, dalla definizione dei modelli di valore e dei prezzi, fino alla misurazione dell'impatto finanziario.

Contenuto dell'articolo

• Che cos'è la monetizzazione dell'IA e perché è importante
  
• Quali modelli di monetizzazione funzionano meglio per prodotti e servizi IA
  
• In che modo le attività possono identificare i mercati di destinazione per monetizzare l'IA
  
• In che modo le aziende dovrebbero implementare strategie efficaci di monetizzazione dell'IA
  
• Problematiche che devono affrontare le attività nel monetizzare le soluzioni IA
  
• Come misurare e ottimizzare il successo nella monetizzazione dell'IA
  
• In che modo Stripe Billing può essere d'aiuto
  

Che cos'è la monetizzazione dell'IA e perché è importante

La monetizzazione dell'IA trasforma i risultati dei modelli, l'automazione e le informazioni in qualcosa che i clienti valutano abbastanza da pagarla. Ora molte aziende ora costruiscono con l'IA, ma poche sono riuscite a trasformare quell'investimento in un'attività che guadagni effettivamente. Attualmente, investitori e dirigenti cercano i rendimenti invece della sofisticazione dei modelli.

Costruire con l'IA non è economico né prevedibile: i modelli richiedono una potenza di calcolo enorme, insieme ad addestramento, ottimizzazione e funzionamento, che spesso costano di più rispetto allo sviluppo di un software tradizionale. I costi dello storage nel cloud sono elevati, e ogni ricerca, generazione o previsione ha un costo immediato. Ecco perché solo il 58% delle aziende con funzioni di IA ha trovato un modo valido per monetizzarle.

La monetizzazione è il modo in cui le aziende dimostrano che l'IA offre di più di una semplice novità, e rende tutto più veloce, più intelligente o più efficiente, quindi la pena di pagarla.

Modelli di monetizzazione che funzionano meglio per i prodotti e i servizi dell'IA

Per le attività di IA, creare ricavi da qualcosa di dinamico, probabilistico e spesso costoso da gestire rappresenta una sfida unica. Ogni modello di monetizzazione ha uno scopo distinto, ma quello giusto tiene conto del valore per il cliente, dei costi operativi reali e delle strategie per la scalabilità.

Tariffe a consumo

Le tariffe a consumo sono diventate una scelta naturale per l'IA. Il reddito viene generato per ogni chiamata all'interfaccia di programmazione applicazioni (API), immagine o gigabyte elaborato. Ai clienti piace perché il modello sembra equo e flessibile. Ai fornitori piace perché riflette i propri costi variabili; si può tener traccia delle query e delle inferenze per quantificare il costo dell'elaborazione.

Questi modelli collegano i ricavi all'utilizzo e na rendono facile l'adozione in qualsiasi scala. I modelli più efficienti basati sull'uso includono alcune barriere come livelli di utilizzo, limiti o pacchetti di crediti, per offrire un maggiore controllo alle attività e ai clienti.

Modelli in abbonamento e ibridi

Il prezzo in abbonamento è uno strumento potente per l'IA. I piani basati su livelli (ad esempio, Base, Pro, Enterprise) permettono alle attività di differenziare le funzioni e prevedere i ricavi, mentre gli abbonamenti a canone fisso possono generare fatture scarse per gli utenti intensivi e fatture eccessive per quelli meno intensivi.

Molte aziende di IA combinano i modelli per creare i modelli dei ricavi in abbonamento. Addebitano un canone di base per l'accesso e una tariffa basata sull'uso per i consumi che superano una certa soglia. Questo metodo ibrido genera ricavi ricorrenti prevedibili, anche se dimensionati con la domanda.

Tariffe basate sui risultati

Alcune aziende di IA fanno pagare per i risultati, in un modello che combina costo e valore. Ad esempio, "Fin", l'agente AI di Intercom fattura ogni problema risolto con successo. In questo modo i clienti pagano solo quando il modello riesce nello scopo. Questo sposta sul fornitore il rischio delle prestazioni e rafforza la fiducia del cliente.

I prezzi basati sui risultati funzionano quando l'impatto è facile da quantificare, ad esempio se viene evitata una frode, si risparmiano ore di lavoro o si generano contatti. Tuttavia, richiede trasparenza e un tracciamento approfondito dei dati.

Monetizzazione diretta o indiretta

Inizialmente, molte aziende preferiscono fatturare indirettamente i costi dell'IA inserendo funzioni IA nei prodotti esistenti. Un'analisi recente condotta su 44 aziende software ha rilevato che circa il 60% ha lanciato l'IA sotto forma di funzioni integrate. Tuttavia, man mano che i costi e il valore diventano più chiari col tempo, molti si spostano su un pagamento diretto dell'utilizzo, o per funzioni avanzate.

Con l'evolversi dei modelli di tariffazione dell'IA, è probabile che si realizzi un migliore equilibrio tra i vantaggi per il cliente e i costi del fornitore. Per ora, i modelli migliori permettono ai clienti di pagare in proporzione a ciò che viene offerto dall'IA.

In che modo le attività possono identificare i mercati di destinazione per monetizzare l'IA

Trovare il mercato giusto per un prodotto di IA inizia dalla comprensione del valore che viene creato. Molte aziende iniziano concentrandosi sulla tecnologia e su ciò che può fare, ma è più utile sapere chi in effetti trarrà vantaggio dal prodotto.

Trovare un problema misurabile

L'IA risolve nel tempo qualcosa di costoso o la cui amministrazione è pesante. I settori che vedono una rapida adozione includono finanza, e-commerce e assistenza ai clienti, e spesso gestiscono grandi volumi di dati o compiti ripetitivi, e presentano risultati misurabili.

Mappare il centro acquisti

Ogni attività deve comprendere la propria clientela.

Le vendite di intelligenza artificiale a livello enterprise provengono spesso da due fonti:

• Acquirenti aziendali: direttori operativi (COO), direttori finanziari (CFO) o responsabili di prodotto che si concentrano su prestazioni e risparmi

• Valutatori tecnici: direttori tecnici (CTO) o analisti di dati che si concentrano su affidabilità, conformità e integrazione

Per realizzare una vendita devi conoscere le loro esigenze. Ad esempio, un responsabile finanziario deve giustificare la spesa e un responsabile tecnico la deve convalidare.

Convalida con progetti pilota

Realizza piccoli progetti pilota nelle aree più remunerative del tuo prodotto. Puoi monitorare l'uso, i rinnovi e le espansioni per farti un'idea più chiara del valore.

Segui l'urgenza

I mercati si creano più velocemente dove si presenta una lacuna nell'efficienza, ad esempio perdite causate da frodi, contatti mancati o tempi di inattività. Creare un'IA remunerativa significa eliminare i punti deboli e rafforzare ciò che funziona già.

In che modo le aziende dovrebbero implementare strategie efficaci di monetizzazione dell'IA

Molte attività di IA falliscono perché non hanno costruito dei sistemi (ad esempio, fatturazione, reportistica, monitoraggio dell'utilizzo) in grado di gestire la natura variabile della fornitura dell'IA. Per implementare strategie efficaci di monetizzazione dell'IA, devi considerare cosa funzionerà per la tua azienda e per il tuo cliente.

Inizia da ciò che puoi effettivamente misurare

Scegli un'unità di prezzo, che può essere in abbonamento o basato sull'uso, che rifletta il modo in cui i clienti vedono il valore e come tengono traccia dei costi, ad esempio ticket risolti, documenti elaborati o chiamate API effettuate. L'unità dovrebbe corrispondere al modo in cui le persone usano l'IA, pur essendo abbastanza stabile per i team finanziari.

Per affrontare questo problema, molte aziende scelgono un modello di monetizzazione ibrido. I pacchetti di crediti o i livelli di volume offrono prevedibilità pur mantenendo i ricavi legati all'operatività.

Considera la fatturazione come parte del prodotto

Non puoi monetizzare l'IA senza informazioni adeguate sulla tua attività. Tieni traccia dell'utilizzo: cosa è stato generato, quanto, quando e per chi. Devi acquisire i costi in tempo reale per vedere se un maggiore utilizzo genera in effetti più profitto.

Molte aziende di IA utilizzano per questo le infrastrutture esistenti invece di costruirle da sé. Stripe Billing, ad esempio, permette ai team di misurare l'uso e gestire modelli di prezzi ibridi e fatturare su scala globale.

Conserva le prove per la vendita

I team di vendita e per il successo del cliente hanno bisogno di dati reali. Ecco perché ogni colloquio con un cliente dovrebbe concentrarsi sui risultati, come tempo risparmiato, aumento delle conversioni e riduzione degli errori. Mantieni visibili quei dati nella dashboard o in un report.

Problematiche che devono affrontare le attività nel monetizzare le soluzioni IA

Nonostante abbiano superato gli ostacoli tecnici della costruzione attraverso l'IA, molte aziende non hanno ancora capito come far funzionare gli aspetti economici.

Ecco alcuni degli ostacoli che le attività incontrano nel cercare di monetizzare l'IA:

• Dimostrare il ritorno sull'investimento (ROI): gli acquirenti vogliono risultati concreti, ma sono pochi i fornitori che pubblicano quei dati. Questo rende difficile stabilire il prezzo e favorire l'adozione.

• Gestione imprevedibile dei costi: i costi dell'IA per le attività sono spesso mutevoli. Quando l'utilizzo aumenta, i costi dell'elaborazione possono superare i ricavi. I clienti, invece, temono la variabilità delle fatture. Le aziende gestiscono questo problema impostando limiti d'uso, crediti prepagati o avvisi che favoriscono la prevedibilità per entrambe le parti.

• Favorire l'adozione: anche se i progetti pilota hanno successo, spesso le implementazioni sono in ritardo. Integrare l'IA nei flussi di lavoro quotidiani richiede formazione e riprogettazione. Ogni 1 $ speso per la costruzione di un modello può richiedere 3 $ per la gestione delle modifiche.

• Costruire fiducia e conformità: le decisioni riguardo all'IA coinvolgono dati, regolamentazione e responsabilità. Offrire trasparenza sul modo in cui funzionano i modelli e sulla conservazione dei dati ti offre un vantaggio competitivo.

Come misurare e ottimizzare il successo nella monetizzazione dell'IA

Dopo il lancio, la tua attenzione dovrebbe concentrarsi sul profitto e sulla fidelizzazione. Molte aziende di IA rischiano di aumentare i costi insieme ai ricavi quando i costi dell'inferenza rimangono elevati o i prezzi sono basati sui posti di lavoro anziché sull'utilizzo o sui risultati. Scalare ricavi e costi con lo stesso ritmo è quella che gli analisti definiscono la "trappola del margine dell'IA”.

Ecco alcune tattiche che possono aiutare la tua attività a evitare questa trappola.

Misurare gli indicatori giusti

Se vuoi lanciare un'attività redditizia nell'IA, ti servono informazioni aggiornate.

Crea un sistema che tenga traccia in tempo reale dei dati delle aree più importanti. Queste sono:

• Mix di ricavi e crescita: monitora la quota del fatturato totale che proviene dalle funzioni IA e quanto rapidamente sta crescendo. Molte aziende stanno scoprendo che le funzioni IA costituiscono una quota ampia e crescente dei loro ricavi ricorrenti annuali (ARR).

• Adozione e rinnovo: valore nel tempo del cliente (CLTV) e tasso di associazione ti dicono se il prodotto è prezioso per i clienti. Dati recenti suggeriscono che, con modelli IA correttamente calibrati, è possibile aumentare del 15–20% la soddisfazione del cliente e del 5–8% i ricavi dell'attività.

• Utilizzo ed economia delle unità: monitorare come l'utilizzo cresce rispetto al costo dell'elaborazione per determinare se la spesa vale la pena. Il margine lordo per modello e segmento di clientela è un indicatore valido di una monetizzazione sostenibile.

Usa i dati per affinare i prezzi

Quando analizzi i dati, fai attenzione ai modelli e adegua di conseguenza i livelli, le soglie di utilizzo e i pacchetti di crediti. Assicurati di farlo regolarmente. Le aziende che esaminano i prezzi dell'IA trimestralmente, non annualmente, ne sfruttano il valore più rapidamente e mantengono più remunerativi i margini.

La monetizzazione dell'IA è un processo continuo che cambia in base a ciò che i clienti usano, a quanto pagano e a quanto costa l'erogazione del servizio.

In che modo Stripe Billing può essere d'aiuto

Con Stripe Billing puoi gestire addebiti e clienti come preferisci, dai semplici addebiti ricorrenti a quelli a consumo, fino ai contratti negoziati con il reparto commerciale. Inizia ad accettare pagamenti ricorrenti in tutto il mondo in pochi minuti, senza bisogno di scrivere codice, oppure crea un'integrazione personalizzata usando l'API.

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.

• Espanderti a livello globale: aumenta la conversione offrendo ai clienti i metodi di pagamento che preferiscono. Stripe supporta oltre 100 metodi di pagamento locali e oltre 130 valute.

• Aumentare i ricavi e ridurre il tasso di abbandono: migliora l'acquisizione dei ricavi e riduci il tasso di abbandono involontario con Smart Retries e le automazioni del flusso di lavoro di recupero. Gli strumenti di recupero di Stripe hanno aiutato gli utenti a recuperare ricavi per oltre 6,5 miliardi di USD nel 2024.

• Aumentare l'efficienza: utilizza gli strumenti modulari di Stripe per la gestione delle imposte, la rendicontazione dei ricavi e i dati per unificare più sistemi di ricavi in uno solo. Si integrano facilmente con software di terze parti.

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