Punti Chiave
- Il pricing per postazione dell'IA spesso nasconde sprechi significativi — le organizzazioni tipicamente pagano per 500 postazioni ma ottengono valore solo da 200 utenti attivi
- La vera struttura dei costi dell'IA (calcolo, token, recupero) varia drasticamente per utente, rendendo i modelli per postazione disallineati con l'effettiva erogazione di valore
- I modelli basati sull'utilizzo allineano meglio la spesa con il valore aziendale, assicurando che paghi solo per l'IA che il tuo team consuma attivamente
Facciamo un calcolo che probabilmente nessuno nella tua organizzazione ha ancora fatto.
La tua azienda ha 500 dipendenti. Stai valutando strumenti di IA. Quello che piace al tuo team costa 30 € per utente al mese.
Sono 180.000 € all'anno.
Ma ecco cosa i calcoli non ti mostrano: entro sei mesi, forse 100 di quelle persone useranno lo strumento regolarmente. Altre 150 accederanno occasionalmente. Le restanti 250 dimenticheranno che esiste.
Il costo effettivo per utente attivo quando solo il 40% delle postazioni viene effettivamente utilizzato — più del doppio del prezzo di listino.
Stai pagando 180.000 €. Stai ottenendo valore da forse 60.000 € di postazioni.
Il resto è spreco — ma è spreco invisibile, sepolto in una voce di budget che sembra funzionare come previsto. Questa è l'economia nascosta del pricing per postazione dell'IA, e sta costando alle aziende molto più di quanto si rendano conto.
Come siamo arrivati qui
Il pricing per postazione aveva senso per il software tradizionale. Quando compravi una licenza CRM o una suite di produttività da ufficio, stavi comprando l'accesso a uno strumento statico. Ogni utente consumava più o meno le stesse risorse. Il costo marginale per servire l'utente #500 era quasi identico a quello dell'utente #5.
Quindi i fornitori addebitavano per postazione, i clienti budgetavano per postazione, e tutti capivano il modello.
Poi è arrivata l'IA, e tutti hanno semplicemente... continuato a usare lo stesso modello di pricing. Ha reso la transizione familiare. Le aziende sapevano come budgetare. I fornitori sapevano come vendere.
Ma l'economia dell'IA è fondamentalmente diversa, e forzarla in un modello per postazione crea problemi che si accumulano nel tempo.
Il disallineamento degli incentivi dei fornitori: Quando i fornitori ti vincolano a contratti per postazione, i loro ricavi sono assicurati indipendentemente dal successo della tua implementazione. Sono incentivati a vendere licenze, non a guidare il coinvolgimento profondo e quotidiano che effettivamente trasforma il tuo business.
La vera struttura dei costi dell'IA
Ecco cosa succede veramente quando qualcuno usa uno strumento di IA:
Risorse di calcolo: Ogni query consuma risorse di calcolo. I grandi modelli linguistici girano su costose infrastrutture GPU, e quell'infrastruttura costa denaro ogni volta che elabora una richiesta. Le domande semplici costano meno. Le analisi complesse costano di più.
Elaborazione dei token: I modelli di IA addebitano per token — grosso modo, parole — sia in input che in output. Una domanda veloce potrebbe usare qualche centinaio di token. Un'analisi di documento potrebbe usarne decine di migliaia.
Costi di recupero: Quando l'IA cerca nella tua knowledge base per trovare informazioni rilevanti, neanche quello è gratuito. Un recupero più sofisticato significa risposte migliori, ma anche costi più alti.
Un utente intensivo che esegue 50 query complesse al giorno potrebbe consumare 100 volte le risorse di qualcuno che fa una semplice domanda a settimana. Ma con il pricing per postazione, pagano lo stesso importo.
Questa disconnessione tra prezzo e costo crea incentivi strani per tutti i soggetti coinvolti.
Cosa ti costa veramente il pricing per postazione
Oltre al prezzo di listino, il pricing per postazione dell'IA ha diversi costi nascosti che non compaiono nella tua analisi iniziale.
La tassa del rollout. Non puoi permetterti di dare a tutti l'accesso a 30 € a testa, quindi inizi con un team pilota. Poi ti espandi a un altro dipartimento. Poi un altro. Ogni espansione richiede approvazione del budget, cicli di procurement e capitale politico. Quando l'IA raggiunge tutta la tua organizzazione, hai speso mesi in attriti burocratici che un diverso modello di pricing avrebbe evitato del tutto.
Il problema del razionamento. Qualcuno deve decidere chi ottiene postazioni e chi no. Questo significa che qualcuno sta decidendo chi ha accesso agli strumenti di produttività e chi no. I tuoi lavoratori della conoscenza più pagati probabilmente ottengono postazioni. I tuoi dipendenti in prima linea — quelli che rispondono alle chiamate dei clienti, elaborano ordini e fanno onboarding di nuovi dipendenti — probabilmente no. Le persone che potrebbero beneficiare di più dell'assistenza IA sono spesso le ultime a ottenerla.
L'effetto shelfware: Stai pagando per 500 postazioni, ma non hai alcun meccanismo per riallocare le licenze inutilizzate a persone che potrebbero effettivamente usarle. Quella coordinatrice marketing che ha richiesto l'accesso, l'ha usato due volte e l'ha dimenticato? Stai ancora pagando per la sua postazione. E probabilmente non lo sai nemmeno.
Il tetto di budget. A un certo punto, raggiungi il numero massimo di postazioni che la finanza approverà. Sei bloccato a quel numero anche se la domanda lo supera, anche se il ROI ne giustificherebbe di più. Il modello di pricing crea un tetto artificiale alla creazione di valore.
Il problema dell'IA ombra. I dipendenti che non ottengono postazioni trovano workaround. Usano account ChatGPT personali. Incollano dati aziendali in strumenti gratuiti. Trovano modi per ottenere assistenza IA che l'IT non può vedere, governare o proteggere. Il tuo pricing per postazione ha appena spinto dati sensibili fuori dal tuo controllo.
I calcoli che nessuno fa
Ecco un esercizio che vale la pena fare prima del tuo prossimo acquisto di IA.
Guarda i tuoi attuali strumenti software che addebitano per postazione. Per ognuno, calcola la percentuale di utenti con licenza che usano attivamente lo strumento ogni mese. Per la maggior parte del software aziendale, questo numero è tra il 40% e il 70%.
Ora applica la stessa percentuale al tuo pricing dell'IA. Se stai pagando per 500 postazioni e ti aspetti il 50% di utilizzo attivo, stai davvero pagando 60 € per utente attivo, non 30 €.
Ma peggiora. Tra gli utenti attivi, il coinvolgimento varia enormemente. Alcune persone usano l'IA costantemente. Alcune la usano una volta a settimana. Quando ne tieni conto, il costo effettivo per uso significativo potrebbe essere di 100 € o più per utente.
Avresti approvato questo acquisto a 100 € per utente? Probabilmente no. Ma è quello che stai effettivamente pagando.
L'alternativa: pricing basato sull'utilizzo
C'è un altro modello che sta guadagnando terreno, specialmente tra le aziende native dell'IA: addebitare ciò che le persone effettivamente usano.
La logica è semplice. L'IA ha costi marginali reali. Il pricing basato sull'utilizzo allinea il prezzo che paghi con il valore che ricevi e i costi che il fornitore sostiene. Gli utenti intensivi pagano di più perché ottengono di più. Gli utenti leggeri pagano di meno. I non utenti non pagano nulla.
Questo cambia l'economia in diversi modi importanti.
Rimuovere le barriere all'ingresso: Questo modello crea una dinamica "prova prima di comprare" all'interno della tua stessa organizzazione. Poiché non c'è penalità iniziale per aggiungere un utente, puoi concedere l'accesso a tutta l'azienda immediatamente. Questo permette la scoperta organica di casi d'uso che non avevi mai previsto.
Tutti possono avere accesso. Quando aggiungere un utente non costa nulla finché non usa effettivamente lo strumento, puoi dare a tutta la tua organizzazione l'accesso dal primo giorno. Nessun razionamento. Nessuna decisione su chi merita l'innovazione. Tutti possono scoprire cosa fa l'IA per loro.
Il costo segue il valore. Se un team sta usando l'IA intensamente, è presumibilmente perché sta ottenendo molto valore. Paghi di più, ma ottieni di più. Se un team non la sta usando, non stai pagando per quello. Il budget fluisce naturalmente dove c'è il valore.
L'adozione non viene penalizzata. Con il pricing per postazione, l'adozione di successo significa pressione sul budget. "Tutti vogliono l'accesso" diventa un problema da risolvere. Con il pricing basato sull'utilizzo, l'adozione è semplicemente... adozione. Scala naturalmente.
Il budget diventa prevedibile in modo diverso. Puoi impostare tetti di spesa che garantiscono il tuo costo mensile massimo. Conosci il tuo tetto. Ciò che varia è quanto valore estrai entro quel tetto.
La checklist del CFO
Se stai valutando strumenti di IA, ecco le domande da fare:
Qual è il vero costo per utente attivo? Non accettare il prezzo di listino. Stima tassi di adozione realistici e fai i calcoli sul costo effettivo.
Cosa succede quando vogliamo espanderci? C'è un percorso naturale verso il rollout aziendale, o ogni espansione richiederà una nuova battaglia di budget?
Come gestiamo l'utilizzo variabile? Se un team usa l'IA dieci volte più di un altro, il modello di pricing lo accomoda? O stiamo sussidiando gli utenti leggeri con il budget degli utenti intensivi?
Qual è il costo della non adozione? Se il 40% delle postazioni rimane inutilizzato, cosa significa per il nostro ROI effettivo? Come cambierebbe la nostra decisione?
Ci sono controlli sulla spesa? Per i modelli basati sull'utilizzo, possiamo impostare tetti? Ricevere alert? Prevenire costi fuori controllo?
Cosa fanno i dipendenti senza accesso? Se limitiamo le postazioni, le persone stanno trovando workaround? Qual è il costo di sicurezza dell'IA ombra?
Un modo diverso di pensarci
La vera domanda non è "quanto costa l'IA?" È "quanto costa l'IA rispetto al valore che crea?"
Il pricing per postazione rende questo calcolo più difficile del necessario. Paghi un importo fisso indipendentemente da quanto valore estrai. Il prezzo è prevedibile, ma il ROI è opaco.
Il pricing basato sull'utilizzo lega il costo direttamente all'attività. Se stai pagando di più, è perché le persone lo stanno usando di più. Se lo stanno usando di più, presumibilmente stanno trovando valore. Il prezzo varia, ma la relazione tra costo e valore è chiara.
Puoi pagare dei perfettamente prevedibili 180.000 € all'anno per uno strumento che offre 50.000 € di valore. La voce di budget sembra pulita. Il ROI è terribile.
Per i CFO abituati alla prevedibilità dei modelli per postazione, il pricing basato sull'utilizzo può sembrare incerto. Ma costi prevedibili non sono la stessa cosa di valore prevedibile.
La transizione
L'industria si sta muovendo verso il pricing basato sull'utilizzo, lentamente. Le principali piattaforme cloud funzionano già così. I servizi di IA basati su API funzionano così. Il modello per postazione è un residuo di un'era in cui l'economia del software era diversa.
Se stai valutando strumenti di IA oggi, probabilmente hai opzioni. Alcuni fornitori addebitano ancora per postazione. Altri sono passati a modelli basati sull'utilizzo. Alcuni offrono approcci ibridi.
La risposta giusta dipende dalla tua organizzazione. Se sei sicuro che ogni postazione sarà usata intensamente, il modello per postazione potrebbe funzionare bene. Se ti aspetti un'adozione variabile — che è la realtà per la maggior parte delle organizzazioni — i modelli basati sull'utilizzo meritano seria considerazione.
Come minimo, fai i calcoli. Calcoli veri, non calcoli del fornitore. Tieni conto di tassi di adozione realistici. Considera il costo del razionamento e il costo delle licenze inutilizzate. Includi il problema dell'IA ombra.
Quando fai quei numeri, il modello per postazione "prevedibile" spesso sembra molto meno attraente di quanto appariva nella prima slide della presentazione di vendita.
JoySuite usa pricing basato sull'utilizzo con utenti illimitati. Tutta la tua organizzazione ottiene l'accesso dal primo giorno — nessun razionamento, nessuna decisione su chi merita l'innovazione. Paghi per l'IA che usi effettivamente, con lo Scudo Budget per controllare i costi. E con funzionalità progettate per le aziende, il valore si misura in risultati reali, non in postazioni acquistate.
