Il settore del software aziendale sta attraversando una trasformazione radicale nei modelli di pricing, costringendo i Chief Information Officer a ripensare completamente le strategie di negoziazione con i fornitori. L'intelligenza artificiale sta accelerando questo cambiamento, portando all'abbandono del tradizionale modello di licenza per utente in favore di strutture basate sull'utilizzo effettivo o sulle interazioni con gli agenti AI. Si tratta di una rivoluzione che ridefinisce gli equilibri di potere tra vendor e clienti aziendali, con implicazioni finanziarie potenzialmente esplosive.
Dalla licenza per utente al consumo: una rivoluzione inevitabile
Secondo le proiezioni di IDC, entro il 2028 il 70% dei fornitori avrà abbandonato completamente i modelli di pricing basati sul numero di utenti. La motivazione è chiara: con gli agenti AI che sostituiscono rapidamente il lavoro manuale ripetitivo, il valore del software non dipende più dalla quantità di persone che lo utilizzano. Aziende leader come Salesforce e Workday hanno già segnalato questa transizione durante le comunicazioni agli investitori.
Carl Eschenbach, CEO di Workday, ha dichiarato esplicitamente che l'azienda sta spostando l'attenzione "non sul numero di utenti, ma sul fatturato per singolo utente". Un cambio di paradigma che trasferisce il rischio di costi imprevedibili direttamente sui clienti.
L'allarme degli esperti: prepararsi a variazioni di costo significative
Adam Mansfield di UpperEdge avverte che le aziende dovranno affrontare "notevoli fluttuazioni dei costi" già nel prossimo anno. Il caso di Agentforce di Salesforce, che passa dal modello per utente a quello basato sull'utilizzo, è emblematico di questa tendenza. Il problema principale emerge quando le organizzazioni sottoscrivono contratti senza definire chiaramente cosa costituisca una "conversazione" o un'interazione misurabile.
Mansfield riferisce di aziende che stanno esaurendo il volume di conversazioni AI molto più rapidamente del previsto. Senza clausole protettive adeguate, queste organizzazioni si trovano a pagare costi aggiuntivi considerevoli che avrebbero potuto evitare con negoziazioni più accurate in fase iniziale.
Chi si assume il rischio? La nuova asimmetria contrattuale
Sanchit Vir Gogia, analista senior di Greyhound Research, sottolinea come questo cambiamento rappresenti una trasformazione strategica fondamentale, non un semplice aggiustamento. I fornitori stanno essenzialmente trasferendo tutta la volatilità dei costi computazionali dell'AI sui clienti, mentre assorbono i guadagni di produttività generati. Il modello tradizionale prevedibile viene sostituito da unità ambigue come crediti, interazioni ed eventi, spesso progettate intenzionalmente per offuscare il reale scambio di valore.
Gogia evidenzia una criticità strutturale: "I vendor ottengono margini stabili mentre i clienti si accollano il rischio di superamento dei limiti". Questa asimmetria richiede che i dipartimenti acquisti sviluppino competenze tecniche approfondite sui meccanismi AI e sui segnali comportamentali che generano spese, altrimenti i budget possono sfuggire rapidamente al controllo.
Strategie concrete per i CIO nella nuova era del pricing
Aaron Perkins, CEO di Market-Proven AI, avverte che minacciare di cambiare fornitore non è più una tattica efficace. Gli switching cost per sostituire vendor principali sono proibitivi, e in ogni caso tutte le alternative stanno adottando gli stessi modelli basati sull'utilizzo. La vera battaglia si sposta quindi sulla precisione contrattuale.
Gli analisti concordano che definire ogni termine con precisione assoluta è la priorità numero uno. Perkins insiste: "Bisogna fare domande difficili. Chiedere al vendor di spiegare esattamente cosa significa 'utilizzo' nel loro modello". Un backup automatico notturno conta come utilizzo? Il tempo di login passivo viene conteggiato? Queste distinzioni possono tradursi in differenze di costo enormi.
Clausole protettive e periodi di grazia
Una strategia difensiva consiste nell'imporre limiti massimi rigidi al contratto, con l'obobbligo per il vendor di richiedere approvazione scritta prima di permettere qualsiasi superamento. Se il fornitore consente il superamento senza autorizzazione preventiva, dovrebbe assumersi lui stesso il costo aggiuntivo. Jason Anderson di Moor Insights & Strategy suggerisce inoltre di negoziare periodi di grazia di almeno un anno prima dell'applicazione dei nuovi modelli di pricing.
Questo tempo permette alle organizzazioni di misurare accuratamente l'utilizzo attuale e costruire modelli predittivi affidabili. Anderson raccomanda investimenti in capacità FinOps e strumenti di monitoraggio più sofisticati, notando che "il software per misurare l'utilizzo degli agenti sta raggiungendo livelli di maturità adeguati".
Il problema degli agenti autonomi e dei picchi anomali
Gli agenti AI completamente autonomi rappresentano la variabile di pricing più complessa. Quando il vendor controlla il comportamento dell'agente e guadagna di più con l'aumento dell'utilizzo, esistono incentivi perversi ad amplificare l'attività. Anderson prevede che i fornitori proporranno inizialmente pacchetti apparentemente vantaggiosi – "X dollari per un miliardo di token" – ma i problemi emergono quando si superano le soglie iniziali, con tariffe di eccedenza significativamente più alte.
Esiste anche un rischio di sicurezza: così come gli attacchi DDoS fanno esplodere i costi di hosting, i sistemi basati sul consumo possono essere sfruttati da concorrenti o attori malevoli per gonfiare artificialmente le spese. Anderson avverte: "Bot massivi potrebbero colpire un agente di customer service per far aumentare deliberatamente i costi". La soluzione richiede clausole antifrode nei contratti e meccanismi automatici di "interruttore di emergenza" che blocchino l'utilizzo quando vengono rilevati pattern anomali.
La transizione ai modelli di pricing basati sull'utilizzo richiede alle aziende di gestire il consumo di AI con la stessa rigidità con cui controllano le note spese di viaggio, una sfida che ridefinisce il ruolo stesso dei CIO nella governance tecnologica.