Come monetizzare l'IA generativa: produttività vs. pricing
Le imprese possono monetizzare l'IA generativa in diversi modi. Gli utenti della tecnologia possono impiegarla per migliorare la produttività. I fornitori della tecnologia – le "piattaforme" – possono generare profitti applicando un'efficace politica di prezzo. Infine, i fornitori delle attrezzature di supporto vendono l'hardware di base necessario per utilizzare la tecnologia. Questi percorsi di monetizzazione sono strettamente collegati.
Il mercato ha rapidamente individuato le società leader tra i fornitori di attrezzature, come dimostra la performance registrata quest'anno da NVIDIA, che produce le unità di elaborazione grafica (GPU) essenziali per l'IA. Individuare le strategie vincenti tra le piattaforme e gli utenti è molto più complicato. Tuttavia, le aziende di questi due gruppi stanno iniziando ad adottare diversi approcci per trasformare gli aumenti di produttività in profitti.
Secondo le previsioni di alcune imprese, l'IA potrebbe favorire miglioramenti della produttività nell'ordine del 20-30%. Mentre alcune società di alto profilo si sono concentrate sugli esuberi di personale, sono molto più numerose quelle che stanno studiando come aumentare la produzione a parità di dipendenti. Ad esempio, l'IA può svolgere in teoria molte mansioni di routine che richiedono tempo, permettendo ai professionisti di generare maggior valore per i loro datori di lavoro.
I possibili guadagni di produttività dipenderanno dal costo della tecnologia. Ad esempio, un'azienda che voglia migliorare del 25% la produttività di un dipendente che guadagna 100.000 dollari all'anno si troverà di fronte una proposta di valore del tutto diversa a seconda che la soluzione tecnologica per quel lavoratore costi 5.000 o 20.000 dollari. Di conseguenza, in questa fase dell'evoluzione della tecnologia, molti investitori stanno concentrando la propria attenzione sulle politiche di prezzo applicate dai fornitori di IA.
Per le piattaforme di IA, la ricerca del giusto prezzo è in parte dettata dal costo dell'infrastruttura informatica. La tecnologia sottostante all'IA è molto dispendiosa, poiché la disponibilità di infrastrutture critiche come le GPU è ancora estremamente limitata. Di conseguenza, i fornitori di IA devono contemperare le aspettative di produttività dei loro clienti con i costi sostenuti per servirli.
Tre strategie di prezzo generali
Benché la commercializzazione dell'IA sia ancora agli inizi, assistiamo già all'emergere di tre strategie di prezzo fondamentali. Comprendendo le dinamiche di queste strategie, gli investitori possono valutare se i diversi tipi di imprese sono sulla buona strada per trarre profitto dalla tecnologia.
Servizi in abbonamento. Le aziende in grado di integrare le funzioni di IA per migliorare i prodotti esistenti avranno accesso immediato a una base di clienti potenzialmente redditizia. Microsoft sta già battendo questa strada, vendendo a 30 dollari al mese/utente un servizio chiamato Copilot, che aggiunge capacità di IA alle applicazioni della suite Microsoft 365. Alcuni investitori avevano stimato inizialmente un prezzo molto più basso. Perché Microsoft ha deciso di far pagare più del previsto? I clienti erano forse disposti a pagare di più, visti i guadagni di produttività già superiori alle attese? Oppure per Microsoft la tecnologia si è rivelata più onerosa del previsto? È troppo presto per dirlo, ma potrebbe trattarsi di entrambe le cose. Google sta seguendo una strategia simile, avendo recentemente annunciato un prezzo di 30 dollari al mese/utente per il servizio Duet AI associato alle applicazioni aziendali G Suite.
Servizi à la carte. Le sempre più numerose aziende che adottano le tecnologie di IA avranno bisogno di maggiori infrastrutture di calcolo per eseguire le relative query. Riteniamo che molte sceglieranno di sfruttare le piattaforme IA native dei fornitori di cloud come Amazon.com, Google e Microsoft. Dato che il loro utilizzo può essere sporadico e che l'infrastruttura di IA è molto costosa, i fornitori di cloud potrebbero decidere, a nostro avviso, di far pagare il servizio in base all'uso. OpenAI è stato il pioniere di questo modello di consumo, applicando ai clienti aziendali un prezzo basato sul numero di "token" utilizzati, dove ogni token rappresenta circa 750 parole. Microsoft, partner infrastrutturale (e investitore di minoranza) di OpenAI, ha dichiarato che il 2% della crescita del suo cloud Azure nel terzo trimestre arriverà dal consumo di IA generativa.
Servizio come funzionalità incorporata. Alcuni fornitori potrebbero integrare le funzionalità di IA nei prodotti senza applicare inizialmente una maggiorazione di prezzo. Questa strategia mira ad accrescere il valore del prodotto con l'aggiunta dell'IA come ulteriore funzionalità. Alla fine, l'impresa potrebbe imporre un aumento generalizzato dei prezzi, giustificato dal valore aggiunto mediante l'IA. Adobe ha storicamente utilizzato questo approccio con i suoi prodotti Creative Cloud e Acrobat. Questa strategia di prezzo è spesso la più sensata per i prodotti venduti ai consumatori e alle piccole imprese, che potrebbero esitare a pagare di più per un servizio che potrebbero non utilizzare. Una volta incorporate le nuove funzionalità di IA nel loro flusso di lavoro, questi acquirenti potrebbero essere più disposti ad accettare un aumento di prezzo in un secondo momento.
L'enigma delle aziende rivolte ai consumatori
Gli investitori che cercano profitti significativi dai chatbot rivolti ai consumatori potrebbero rimanere delusi. I motori di ricerca e risposta di base, come ChatGPT e Bard di Google, sono già diventati prodotti standardizzati. Le aziende che dominano gli spazi rivolti ai consumatori – dispositivi di consumo, motori di ricerca su Internet, social network – dovranno dimostrare di saper impiegare l'IA in modo creativo per creare valore per i consumatori. Apple ha annunciato l'intenzione di sviluppare un proprio chatbot, mentre Google sta valutando la possibilità di utilizzare questi strumenti per fornire un elenco più mirato di risposte alle domande.
Questi prodotti basati sull'IA, a nostro avviso, non si prestano a un'agevole monetizzazione; è più facile che in futuro siano utilizzati per produrre annunci pubblicitari mirati, come già fanno attualmente queste piattaforme. Dal punto di vista dei consumatori, tali prodotti saranno visti come miglioramenti finalizzati alla loro fidelizzazione, anziché come un flusso incrementale di ricavi.
Con lo sviluppo della tecnologia, anche le strategie di prezzo sono destinate a evolvere. Acquisendo una chiara comprensione delle strategie di monetizzazione, gli investitori avranno più frecce al loro arco per distinguere le aziende brave solo a farsi pubblicità da quelle avviate a utilizzare l'IA per generare utili in grado di sostenere i rendimenti degli investimenti.
