Dale Hopkinson
Responsabile di prodotto senior
Così come il software ha rivoluzionato interi settori con la trasformazione digitale, l'intelligenza artificiale (IA) promette di rimodellare tutti i mercati. Tuttavia, a differenza dei primi tempi del boom del software e del SaaS, le aziende di oggi sanno di dover dare priorità alla responsabilità finanziaria fin dall'inizio.
Lo sviluppo dell'IA comporta un onere significativo in termini di costi, che vanno dall'implementazione iniziale alle operazioni in corso. La pressione per ottenere un ritorno sull'investimento (ROI) misurabile da parte dei dirigenti di alto livello e degli investitori si sta intensificando. Allo stesso tempo, solo il 58% delle aziende che hanno lanciato prodotti o funzionalità di IA sta effettivamente monetizzando l'IA.
La monetizzazione efficace dell'IA richiede una strategia forte e i giusti sistemi di monetizzazione. Solo allora le aziende saranno in grado di realizzare nuovi flussi di entrate dall'IA e accelerare il ROI.
Le dinamiche dei costi nell'IA sono intrinsecamente impegnative
Al contrario, i modelli software e SaaS tradizionali tendono a scalare in modo efficiente. Con l'aumento del numero di utenti, i ricavi crescono in genere in modo proporzionale. Con l'IA, questa ipotesi è meno certa.
L'IA richiede investimenti sostanziali nella ricerca, nel personale qualificato e nell'infrastruttura tecnica necessaria a mantenerla in funzione. In media, le aziende che investono nell'IA sostengono spese di R&S superiori del 20%. Inoltre, i prodotti di intelligenza artificiale presentano un singolare paradosso: ogni interazione con un prodotto IA comporta costi operativi aggiuntivi e significativi.
La comprensione dei costi dell'IA evidenzia il motivo per cui è così importante avere una strategia di monetizzazione dell'IA ben definita.
I fattori di costo nascosti nell'IA
Costi di calcolo
Lo sviluppo dell'IA spesso richiede investimenti ingenti in hardware di calcolo di fascia alta, come GPU e TPU, che sono essenziali per l'addestramento di modelli di apprendimento automatico complessi. Anche se questi costi iniziali sono stati messi in conto, ci saranno comunque costi continui associati ai servizi cloud come AWS, Azure o Google Cloud Platform.
Costi di acquisizione dei dati
Ottenere set di dati rilevanti e di alta qualità per l'addestramento all'apprendimento automatico può essere costoso, sia che si debba acquistare l'accesso a dati etichettati sia che si debbano dedicare risorse all'etichettatura interna dei dati. Bloomberg, ad esempio, ha investito oltre 10 milioni di dollari per sviluppare un Large Language Model (LLM) su misura per le attività finanziarie, basato sui propri dati curati e su quelli di terzi.
Costi di ottimizzazione dei modelli
Sono una voce di spesa significativa, che include sia un grosso costo iniziale sia un costo continuo, necessari per garantire che i modelli utilizzati forniscano le prestazioni previste. I costi sono associati al miglioramento dell'accuratezza delle risposte, alla formazione e alla messa a punto dei modelli.
Licenze per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
L'utilizzo delle funzionalità esistenti, come i modelli GPT di OpenAI, può diventare costoso. I GPT più grandi applicano tutti un modello di prezzo a consumo, il che porta al paradosso delle entrate: più alta è l'adozione degli utenti, più l'azienda deve pagare in costi operativi.
Conformità normativa
Le normative emergenti, come l'AI Act dell'UE, impongono ai fornitori di AI costi aggiuntivi per garantire la conformità. Queste normative richiedono alle aziende di implementare solidi sistemi di gestione del rischio, misure di trasparenza e linee guida etiche. Inoltre, il panorama normativo che circonda l'IA è ancora in evoluzione. Per mantenere la conformità normativa è necessaria una consulenza legale continua e l'adeguamento costante del prodotto.
Alla luce di questi costi, una solida strategia di monetizzazione è fondamentale per compensare le spese e generare entrate che possono essere reinvestite nell'innovazione dell'IA stessa. Questo approccio garantisce una crescita redditizia a lungo termine.
Le 4 P essenziali per la monetizzazione dell'IA
Non riesci a ottenere un ROI dalle tue funzionalità o offerte di IA? Thales e Simon-Kucher collaborano per presentare una guida passo passo alla monetizzazione dell'IA.
Trasforma gli investimenti nell'intelligenza artificiale in profitti
Strategie creative di pricing e packaging possono aiutarti a superare le complessità dei costi dell'IA
Quando è il SaaS è emerso come modello dominante, il processo decisionale si è concentrato sull'alimentare un'iper-crescita, spesso a scapito della redditività immediata. Un'impresa dopo l'altra ha sconvolto il mercato, creando nuove categorie di prodotto e conquistando quote di mercato, con il sostegno degli investitori disposti a finanziare costi elevati. La monetizzazione, inclusi il pricing e la creazione di pacchetti, è stata ampiamente trascurata.
Al contrario, ciò che sta accadendo con l'IA riflette una maturazione dell'industria tecnologica. L'attenzione si è concentrata fin da subito su come monetizzare l'IA e ottenere un ritorno sugli investimenti. Le aziende di successo sono costrette a essere creative con i prezzi e il packaging per trasformare gli investimenti in profitti. Stanno progettando intenzionalmente le opzioni che riflettono le esigenze dei clienti, i modelli di utilizzo e la disponibilità a pagare.
Non esiste ancora uno standard di monetizzazione comprovato per l'IA. La monetizzazione dell'IA è un processo in evoluzione che richiede adattabilità.
Secondo un rapporto di Emergence, un'importante società di venture capital, questi sono i principali modelli di prezzo nel mercato dell'IA:
Modelli di prezzo favoriti nell'IA
Come trovare un modello di prezzi per l'IA allineato alla tua strategia Go-To-Market
Approfondiamo i dettagli della ricerca e dell'applicazione dei modelli di pricing dell'IA.
Il primo passo consiste nell'identificare la metrica appropriata su cui basare la strategia di pricing dell'IA.
Le metriche di pricing principali sono:
- Metriche statiche
- Metriche di utilizzo
- Metriche di risultato
Dopo aver individuato una metrica efficace, il passo successivo consiste nell'abbinarla a un modello di prezzo appropriato. È importante comprendere le implicazioni commerciali di ciascun sistema di determinazione dei prezzi. Date un'occhiata alla nostra guida qui sotto. Vedrai che alcune metriche sono più semplici da misurare ma portano a una monetizzazione inferiore, mentre altre possono offrire una maggiore stabilità ma non riflettono accuratamente la disponibilità a pagare dei clienti. Valutando attentamente ciascuno di questi elementi è possibile scegliere un approccio ai prezzi dell'IA che si allinei al meglio con gli obiettivi aziendali più ampi.
Scelta di un modello di pricing per l'IA
1. Metriche statiche
Modello di prezzo forfettario per l'intelligenza artificiale
I prezzi sono legati a una singola unità di misura statica, come ad esempio per utente (postazione), per set di funzioni o per numero di istanze di installazione. I prezzi forfettari sono comunemente venduti attraverso i classici livelli di abbonamento. Ad esempio, è possibile acquistare l'accesso per un utente con un set di funzionalità ristretto, oppure per 10 utenti con un set di funzionalità più ampio e per 100 utenti con l'accesso completo a tutte le funzionalità.
Allo stesso tempo, le postazioni utente e le funzionalità non devono necessariamente essere in un bundle. Alcuni fornitori di IA offrono modelli più flessibili in cui i clienti possono scegliere un livello di abbonamento e aggiungere postazioni utente in base alle necessità. Ad esempio, un piccolo team potrebbe aver bisogno di funzionalità avanzate, ma solo per una manciata di utenti, mentre un'organizzazione più grande potrebbe avere bisogno di funzionalità di base per molti utenti. Scorporando le postazioni dai livelli di funzionalità, i fornitori possono utilizzare i prezzi a metrica statica per soddisfare una gamma più ampia di esigenze dei clienti e potenzialmente catturare più segmenti di mercato.
2. Metriche di utilizzo
Modello di determinazione dei prezzi a consumo per la monetizzazione dell'intelligenza artificiale
Questo modello addebita i clienti in base all'utilizzo del servizio di IA, come il numero di chiamate API, la quantità di dati elaborati o le risorse computazionali consumate. La tariffazione basata sull'uso consente alle aziende di allineare i costi all'utilizzo effettivo, il che è particolarmente importante per la tariffazione dell'IA, perché è probabile che i costi operativi aumentino con il consumo delle risorse.
Questo modello si basa su due concetti fondamentali: i token e la misurazione dell'uso. Gli utenti acquistano in anticipo token che vengono scalati quando interagiscono con le diverse funzionalità dell'intelligenza artificiale. La misurazione dell'utilizzo tiene traccia del numero di token consumati da ciascun cliente nel corso del tempo. Quando i clienti esauriscono i loro token, possono acquistarne altri. In questo modo il fornitore ottiene un flusso di reddito ricorrente senza esercitare un'iniziale pressione eccessiva all'acquisto di grandi volumi.
Fino a poco tempo fa, i prezzi basati sul consumo hanno faticato a penetrare realmente nel mercato. Ma le dinamiche di costo uniche e la necessità di monetizzare l'IA potrebbero spingere i prezzi a consumo oltre il punto di svolta. Il consumo risolve la sfida principale della redditività dell'IA, ovvero che il successo (misurato dall'adozione da parte degli utenti) crea un onere di costo per il fornitore. I modelli a consumo offrono una soluzione: addebitando il costo in base all'utilizzo, i fornitori possono assicurarsi di essere compensati per il valore che l'IA fornisce, evitando uno scenario in cui i costi operativi elevati intaccano il ritorno sugli investimenti.
3. Metriche di risultato
Modelli di prezzo basati sul valore o sui risultati che il cliente ottiene grazie all'IA
Utilizzando metriche basate sui risultati o sul valore, gli addebiti si basano su un risultato tangibile e ottenuto grazie all'utilizzo della soluzione di IA, come ad esempio un risparmio sui costi, un aumento dei ricavi o una maggiore efficienza. Questo modello allinea l'IA al successo del cliente. Tuttavia, può essere complesso da implementare e misurare.
Per implementare prezzi basati sul valore, è essenziale misurare le metriche di performance e calcolare il valore generato. Occorre quantificare gli indicatori, come l'aumento dei ricavi, i risparmi sui costi o il miglioramento della produttività, concordati da entrambe le parti fin dall'inizio.
Dopo aver misurato il miglioramento delle prestazioni, è necessario un metodo per tradurre questi miglioramenti in termini monetari. Potrebbe trattarsi di una percentuale del valore creato o di un compenso fisso legato a soglie di performance predefinite. Le revisioni e gli aggiustamenti periodici delle prestazioni sono tipicamente parte integrante di questo modello, e sono essenziali per garantire un prezzo equo in base ai risultati che cambiano nel tempo.
Questo modello è uno dei modi più complessi e creativi di prezzare un prodotto ed è stato a lungo considerato irrealistico. Tuttavia, poiché i prodotti di IA promettono di apportare cambiamenti trasformativi agli utenti, questa potrebbe essere l'occasione giusta per riconsiderare i prezzi basati sul valore o sul risultato.
La rapida evoluzione dell'IA richiede flessibilità dei prezzi
La tecnologia dell'intelligenza artificiale si sta sviluppando a un ritmo così rapido che il modo in cui oggi si definiscono i prezzi e i pacchetti è destinato a cambiare. Ecco perché l'agilità è particolarmente importante per l'evoluzione delle strategie di monetizzazione dell'IA:
- Proposizione di valore incerta: Il valore dell'IA risiede spesso nella sua capacità di ottimizzare i processi e generare efficienze che inizialmente possono essere difficili da quantificare. Un modello flessibile consente di adeguare i prezzi man mano che il valore reale della componente AI diventa più chiaro.
- Esigenze diverse dei clienti: I clienti B2B hanno esigenze e budget differenti. Un approccio flessibile permette di adattare l'offerta a diversi segmenti di clienti, massimizzando la portata e il potenziale di guadagno.
- Rapida evoluzione dell'IA: Il panorama dell'IA è in continua evoluzione. Un modello flessibile consente di adattare i prezzi e la creazione di nuovi pacchetti per tenere il passo con nuove funzionalità e casi d'uso.
Le aziende devono pianificare le operazioni di pricing con la massima flessibilità, sapendo che qualsiasi metrica di pricing decidano di monetizzare potrebbe cambiare in futuro.
Operativizzazione dei modelli di prezzo dell'IA
Strumenti e processi per rendere operativa la strategia di monetizzazione dell'IA
Abbiamo dimostrato l'importanza di una solida strategia di monetizzazione dell'IA per accelerare la redditività. Abbiamo anche esplorato vari modelli di prezzo e discusso di come navigare nel panorama dell'IA in continua evoluzione richieda agilità.
Passiamo ora agli strumenti e ai processi per rendere operativa la strategia di monetizzazione dell'IA. Molte aziende cadono nella trappola di pensare di poter utilizzare sistemi aziendali esistenti come la fatturazione, i CRM e le piattaforme di gestione degli accessi per mettere insieme la monetizzazione. Ma queste piattaforme hanno i loro punti di forza fondamentali, scollegati dalla monetizzazione dell'IA. Con il settore dell'IA così focalizzato sul ROI, è più importante che mai assemblare il corretto stack tecnologico che supporterà tutte le operazioni, compresa la monetizzazione. Per questo motivo, consigliamo vivamente di creare un hub di monetizzazione che abbia come fulcro le funzionalità di licensing e gestione dei diritti d'uso. Una piattaforma di questo tipo ti consentirà di controllare l'accesso degli utenti, implementare modelli di prezzo flessibili e automatizzare i flussi di lavoro, il tutto con l'obiettivo di trasformare l'investimento nell'IA in una fonte di profitto.
Ecco una panoramica dei punti di forza e dei limiti di ciascuno dei sistemi principali dello stack tecnologico aziendale.
Piattaforme di fatturazione
- Punti di forza: Semplifica la fatturazione e la riscossione dei pagamenti, garantendo transazioni finanziarie senza intoppi.
- Limitazioni: Si concentra principalmente sull'elaborazione dei pagamenti, non gestisce l'accesso alle funzionalità o l'esperienza utente legata ai diversi modelli di prezzo.
CRM
- Punti di forza: Gestisce le interazioni e le relazioni con i clienti, aiuta a identificare le opportunità di upsell e cross-sell.
- Limitazioni: Non controlla l'accesso alle funzioni o i modelli di prezzo, rendendo difficile collegare direttamente le attività di CRM alla crescita dei ricavi.
Sistemi di gestione degli accessi
- Punti di forza: Fornisce un livello base di controllo sull'accesso degli utenti, assicurando che questi ultimi possano accedere solo alle funzionalità autorizzate.
- Limitazioni: I sistemi di gestione degli accessi non sono progettati per risolvere i casi d'uso in cui l'accesso ai prodotti e alle caratteristiche (SKU) è automatizzato da un sistema ERP/CPQ/fatturazione.
Piattaforme di monetizzazione sviluppate internamente
- Punti di forza: Spesso sono considerate il modo più semplice per iniziare. Non ci si affida a un fornitore esterno e si può costruire esattamente ciò che serve per i propri casi d'uso.
- Limitazioni: I requisiti del sistema aumentano rapidamente, richiedendo investimenti significativi per lo sviluppo e la manutenzione.
Hub di monetizzazione con funzionalità di licensing e definizione dei diritti
- Controllo degli accessi alle funzionalità: Creazione di livelli di accesso su misura per ogni livello di prezzo. In questo modo è possibile offrire livelli di prodotto personalizzati per soddisfare le diverse esigenze dei clienti in termini di budget, incentivando questi ultimi a scegliere i livelli più alti.
- Modelli di licenza dinamici: Crea flessibilità per l'implementazione di vari modelli di prezzo, tra cui piani di abbonamento, prezzi differenziati e modelli di fatturazione basati sull'uso.
- Flussi di lavoro automatizzati: Agisce come unica fonte di verità, supportando il provisioning degli utenti e la fatturazione.
- Approfondimenti basati sui dati: Fornisce dati preziosi sull'utilizzo effettivo delle funzionalità e sul comportamento dei clienti, aiutando a identificare opportunità di vendita di upgrade a livelli superiori e di moduli aggiuntivi, nonché a ottimizzare i modelli di prezzo e a fornire indicazioni su quali funzionalità sviluppare in futuro.
Una piattaforma di monetizzazione con funzionalità di gestione dei diritti va oltre la semplice elaborazione dei pagamenti (fatturazione) o la gestione delle relazioni con i clienti (CRM). Fornisce gli strumenti per controllare direttamente l'accesso ai prodotti e alle funzionalità, implementare modelli di prezzo flessibili e automatizzare i flussi di lavoro che generano profitti.
Sentinel è la soluzione leader di mercato per la monetizzazione dell'IA
Sentinel è un pioniere nella monetizzazione dell'IA, con una comprovata esperienza nell'aiutare aziende leader nell'IA a proteggere e trarre profitto dalle loro innovazioni: tra queste aziende annoveriamo Lunit AI, che crea soluzioni di intelligenza artificiale per il rilevamento del cancro, e Alchera, leader nella tecnologia di riconoscimento facciale.
Sentinel fornisce una piattaforma di monetizzazione del software per l'AI che consente di operativizzare qualsiasi modello di prezzo con la tecnologia delle licenze e automatizza l'ordine del software e la gestione delle modifiche durante il ciclo di vita dell'abbonamento. Questo flusso di lavoro garantisce un processo standard dall'ordine all'esecuzione del software, assicurando che gli utenti ricevano l'accesso solo alle funzionalità, ai prodotti e ai servizi per i quali hanno effettivamente pagato. La tecnologia di protezione di Sentinel garantisce che solo gli utenti autorizzati possano sbloccare l'accesso, massimizzando la sicurezza e prevenendo l'uso eccessivo, il sottoutilizzo e persino la pirateria.
La gestione dei diritti a livello centrale e con un'unica fonte di verità crea una chiara visibilità su come i clienti utilizzano i loro acquisti. Questo data set unico è una fonte di opportunità di guadagno che alimenta la strategia di up-sell e cross-sell. Questo aggiunge un ulteriore livello di monetizzazione cruciale per ottenere un forte ritorno sugli investimenti nell'IA.
