Oltre la licenza per utente: come orientarsi nel pricing basato sul consumo nell'era dell'AI

By Mirko Peters · 2026-08-13

Bentornati sul blog di approfondimento del podcast, dove esploriamo a fondo i cambiamenti architetturali, finanziari e strategici che stanno trasformando la tecnologia aziendale. Se di recente vi siete occupati della gestione di uno stack software aziendale, sapete che il terreno sotto i nostri piedi si sta spostando. Per decenni le regole dell'acquisto di software aziendale sono state semplici: s

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Bentornati sul blog di approfondimento del podcast, dove esploriamo a fondo i cambiamenti architetturali, finanziari e strategici che stanno trasformando la tecnologia aziendale. Se di recente vi siete occupati della gestione di uno stack software aziendale, sapete che il terreno sotto i nostri piedi si sta spostando. Per decenni le regole dell'acquisto di software aziendale sono state semplici: si contavano i dipendenti, si acquistava un numero corrispondente di licenze utente, si configurava una dashboard e si sperava che il team la usasse davvero. Oggi questo modello sta crollando. Con l'avanzare dell'AI generativa e dei flussi di lavoro autonomi, stiamo assistendo a una riprogettazione profonda di come il software viene costruito, consumato e, soprattutto, prezzato.

Per capire fino in fondo questa transizione, dobbiamo andare oltre i cambiamenti superficiali ed esaminare i meccanismi finanziari di fondo dell'era post-SaaS. In questo articolo analizzeremo il declino strutturale degli abbonamenti tradizionali basati sulle licenze utente, l'affermarsi dei modelli di prezzo basati sul consumo e sui risultati, come pianificare il budget per i costi variabili di AI e agenti e come affrontare le « tasse sull'AI » dei fornitori, che rischiano di cogliere di sorpresa i budget IT.

Introduzione al passaggio oltre le licenze utente

Per anni il modello di business del software come servizio (SaaS) si è basato su un'unica metrica: il numero di persone. Se la vostra azienda assumeva cinquanta nuovi dipendenti, la fattura del software aumentava in modo prevedibile. I fornitori apprezzavano questo modello perché garantiva ricavi ricorrenti prevedibili, e i team acquisti lo accettavano perché era facile da prevedere. Ma questo modello ha un difetto fatale in un'epoca in cui il software può ragionare, agire ed eseguire attività da solo. Quando un sistema autonomo può svolgere il lavoro di dieci persone senza mai accedere a un'interfaccia utente tradizionale, legare i costi del software al numero di dipendenti smette di avere senso dal punto di vista economico.

Questa realtà ha costretto l'intero settore a un profondo ripensamento. Le organizzazioni non si limitano più ad acquistare strumenti che aiutano i dipendenti a navigare tra le schermate: stanno implementando sistemi che le schermate le aggirano del tutto. Come abbiamo approfondito nell'episodio correlato sulla Death of the UI, stiamo entrando in un'era caratterizzata dai Computer-Using Agents (CUA) e dai flussi di lavoro basati sull'intento. Quando l'interazione principale con il software passa dal clic sui pulsanti all'espressione di un intento in linguaggio naturale, anche l'intera infrastruttura finanziaria del settore software deve cambiare di conseguenza.

Il declino degli abbonamenti SaaS tradizionali

Per capire dove stiamo andando, dobbiamo diagnosticare perché il modello di abbonamento SaaS tradizionale sta cedendo. Storicamente, il prezzo del software presupponeva una correlazione diretta tra tempo di utilizzo, interazione con l'interfaccia e valore per il business. Si acquistava una licenza, un dipendente apriva una dashboard, navigava tra i menu, inseriva dati e generava report. La licenza utente era un indicatore di produttività.

Tuttavia, i moderni agenti AI hanno completamente disaccoppiato la produttività dal tempo che le persone trascorrono davanti allo schermo. Quando un agente autonomo esegue in background un complesso flusso di lavoro ERP composto da più passaggi, nessuna persona è seduta davanti a una dashboard a far salire le metriche di utilizzo. Eppure, il valore generato da quel flusso automatizzato può essere esponenzialmente superiore a quello che un operatore umano otterrebbe manualmente. Continuare a far pagare per utente in questo contesto penalizza l'efficienza. Le aziende che automatizzano con successo si ritrovano a ridurre il personale o a spostare il lavoro umano su attività strategiche a maggior valore; in un modello SaaS tradizionale, questo si tradurrebbe in costi software più bassi per il fornitore, un risultato a cui i fornitori di software sono strutturalmente portati a opporsi.

Inoltre, le strutture di abbonamento rigide erodono i margini di profitto aziendali. Le organizzazioni sono vincolate a pagare per lo « shelfware », cioè licenze assegnate a dipendenti che usano raramente la piattaforma, mentre faticano a ottenere budget per le funzionalità AI native ad alta intensità di calcolo che generano davvero efficienza operativa. Il disallineamento tra abbonamenti a costo fisso e creazione di valore variabile ha reso il modello SaaS tradizionale insostenibile per le aziende lungimiranti.

Comprendere il pricing basato sul consumo e sui risultati

Con la progressiva uscita di scena del modello basato sulle licenze per utente, ne sta emergendo uno nuovo: la tariffazione basata sul consumo e sui risultati. Invece di pagare per l'accesso, le organizzazioni iniziano a pagare per l'utilizzo e per i risultati. In un modello basato sul consumo, i costi variano in funzione dei cicli di calcolo, delle chiamate API, dei token elaborati o delle attività eseguite dai tuoi agenti AI.

Gli analisti di settore prevedono che entro il 2030 fino al 40 per cento della spesa aziendale per SaaS si sposterà verso modelli basati sull'utilizzo o sui risultati, mentre i ricavi tradizionali basati sulle licenze per utente subiranno un forte calo. Le aziende software native dell'AI hanno già adottato questa transizione, legando i propri ricavi direttamente al volume di lavoro elaborato dai loro sistemi. La tariffazione basata sui risultati va oltre: collega i costi direttamente ai risultati di business, come la percentuale di risparmio ottenuto, le richieste di prestito elaborate con esito positivo o le richieste di assistenza clienti risolte senza intervento umano.

Sebbene questo modello allinei la spesa per il software in modo molto più stretto al valore di business effettivo, introduce una nuova serie di sfide finanziarie. A differenza delle fatture mensili o annuali prevedibili del passato, la tariffazione basata sul consumo genera spese variabili che richiedono monitoraggio, previsione e governance sofisticati per evitare il superamento del budget.

Pianificare il budget per i costi variabili di AI e agenti

Passare dalle licenze per utente fisse alla tariffazione AI basata sul consumo è come passare da una bolletta a tariffa fissa a una rete elettrica a consumo misurato. Quando i tuoi agenti AI eseguono flussi di lavoro complessi, ottimizzano le catene di fornitura o interagiscono con i clienti 24 ore su 24, il consumo di calcolo varierà in base all'attività di business, alla domanda stagionale e alla complessità operativa.

Per i responsabili finanziari e IT questo richiede un profondo ripensamento del modo in cui si costruiscono i budget. Non è più possibile affidarsi a un semplice foglio di calcolo sul numero di dipendenti all'inizio dell'anno fiscale. Pianificare il budget per i sistemi guidati dagli agenti richiede invece osservabilità in tempo reale, analisi predittive e pool di allocazione dinamici. Le organizzazioni devono applicare i principi di financial operations (FinOps) specificamente calibrati sui carichi di lavoro AI. Ciò include l'impostazione di limiti di spesa rigidi per i cluster di agenti, il monitoraggio delle tendenze di consumo dei token e la definizione di soglie di avviso quando i flussi di lavoro automatizzati iniziano a consumare risorse di calcolo in modo sproporzionato.

Inoltre, la gestione dei costi non può essere lasciata interamente al reparto finanziario. Architetti tecnici, sviluppatori e product owner devono progettare i flussi di lavoro tenendo conto dell'efficienza dei costi, assicurando che i prompt siano ottimizzati, che le chiamate API ridondanti vengano eliminate e che per le attività di routine si utilizzino modelli leggeri ogniqualvolta non siano necessari modelli fondazionali più pesanti.

Gestire le "tasse sull'AI" dei fornitori e il rinnovo dei contratti

Mentre i fornitori di software aziendale si affrettano a ribattezzare i propri portfolio legacy come "basati sull'AI", i team di procurement si trovano di fronte a un fenomeno frustrante: la "tassa sull'AI" del fornitore. Anche se il costo di fondo dei large language model e dell'infrastruttura di calcolo continua a calare rapidamente, i fornitori SaaS legacy applicano spesso forti sovrapprezzi, a volte dal 20 al 40 per cento, durante il rinnovo dei contratti, semplicemente perché l'AI conversazionale o le funzionalità di base degli agenti sono state integrate nella piattaforma.

Affrontare questi rinnovi richiede un approccio rigoroso alla negoziazione del software. I team di procurement devono chiedere ai fornitori la massima trasparenza su quale parte del contratto copra l'accesso al software di base e quale il consumo di calcolo AI. Le organizzazioni dovrebbero rifiutarsi di pagare aumenti di prezzo generalizzati giustificati da vaghi miglioramenti dell'AI, a meno che il fornitore non dimostri guadagni di produttività misurabili, tempi di elaborazione ridotti o benefici verificabili dell'automazione dei flussi di lavoro.

Gli acquirenti aziendali dovrebbero inoltre sfruttare la concorrenza tra più fornitori e le architetture API aperte per evitare il vendor lock-in. Se un fornitore tradizionale tenta di imporre una tassa sull'AI ingiustificata, avere un ecosistema API-first consente alla tua organizzazione di sostituire i componenti sottostanti o di indirizzare le attività verso framework di agenti più convenienti, senza compromettere l'intera base operativa.

Sfruttare il capitale di workflow nell'era dell'AI

Nell'era post-SaaS, il tuo vantaggio competitivo non è più determinato dalle applicazioni software standard che acquisti. Ognuno dei tuoi concorrenti ha accesso agli stessi modelli di IA di base e alle stesse piattaforme SaaS commerciali. Il tuo vero elemento differenziante è il tuo capitale di flussi di lavoro: la progettazione, l'automazione e l'orchestrazione unica e proprietaria dei tuoi processi aziendali.

Il capitale di flussi di lavoro rappresenta il know-how istituzionale, le pipeline di dati, i protocolli di sicurezza e le architetture di agenti orientate all'intento che la tua organizzazione costruisce per risolvere le proprie sfide operative specifiche. Quando usi Computer-Using Agents per automatizzare l'inserimento di dati complessi, semplificare l'elaborazione in ERP o accelerare i tempi di risposta ai clienti, stai facendo crescere il tuo capitale di flussi di lavoro. Un'app standard può essere acquistata da chiunque; un ecosistema multi-agente ben calibrato, sicuro e altamente ottimizzato, costruito sui tuoi dati proprietari, è impossibile da replicare per i concorrenti.

Costruire il capitale di flussi di lavoro richiede di spostare il focus organizzativo dall'acquisizione di software all'ingegnerizzazione dei processi. I leader devono mappare dove esistono attriti operativi, individuare dove l'automazione basata su agenti può generare l'impatto maggiore e investire con decisione nell'infrastruttura dati necessaria per alimentare questi sistemi intelligenti con informazioni pulite e in tempo reale.

Conclusione: strategia finanziaria per l'era post-SaaS

L'abbandono delle tradizionali licenze per postazione non è una fluttuazione temporanea del mercato, ma un'evoluzione strutturale permanente, guidata dall'affermarsi di agenti intelligenti, flussi di lavoro orientati all'intento ed economie basate sul consumo. Quando il software passa da strumento passivo, utilizzato con occhi e mani umani, a una forza lavoro digitale composta da agenti autonomi, anche le nostre strategie di budgeting, approvvigionamento e finanza devono adeguarsi di conseguenza.

Le organizzazioni che restano aggrappate a una mentalità basata sulle postazioni rimarranno intrappolate in costi rigidi e sistemi poco flessibili. Al contrario, chi adotta prezzi basati sul consumo, padroneggia la gestione variabile del budget per l'IA e si concentra senza sosta sulla costruzione del proprio capitale di flussi di lavoro otterrà livelli di efficienza e agilità senza precedenti.

Per approfondire come questi sistemi autonomi stanno ridisegnando il software aziendale e cosa significano per la tua architettura, ascolta l'episodio di podcast correlato: Death of the UI. Dotare oggi il tuo team degli approfondimenti giusti è il modo migliore per garantire la resilienza finanziaria e operativa della tua organizzazione nell'era post-SaaS.