Secondo un'analisi di Forrester, oltre quattro leader aziendali su cinque prevedono di aumentare i budget software nei prossimi dodici mesi, mentre l'82% dei decision maker IT si aspetta budget più ampi per il 2027. Questo incremento non è solo frutto di una maggiore fiducia negli investimenti tecnologici, ma anche di un cambiamento strutturale nei modelli di pricing dei software AI.
Il pricing a consumo dei software AI aumenta l'incertezza sui costi
I vendor di software si stanno spostando dalle tradizionali licenze per utente verso modelli basati su token o crediti, introducendo variabili come la selezione del modello, la dimensione del contesto, la lunghezza dell'output e il tempo operativo degli agenti. Questo rende le uscite molto più imprevedibili. Come sottolinea Sharyn Leaver, Chief Research Officer di Forrester, "i leader aziendali non stanno più pianificando un ritorno alla stabilità, ma un futuro in cui la volatilità è costante". Esempi concreti includono GitHub, che a giugno ha spostato i piani Copilot verso la fatturazione a consumo, OpenAI, che ad aprile ha aggiunto posti a pagamento per Codex, e Anthropic, che ha rimosso Fable 5 dagli abbonamenti standard a causa della domanda difficile da prevedere.
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Investimenti mirati per migliorare la qualità dei dati
Il rapporto di Forrester identifica due aree chiave su cui le aziende possono concentrare i budget 2027: la costruzione di contesto machine-readable e conoscenza aziendale, e l'aumento della visibilità del brand nei motori di risposta. L'AI può svolgere un ruolo cruciale nel marketing e nelle esperienze rivolte ai clienti, così come l'uso di dati sintetici, previa verifica. Come evidenziato nell'articolo sulla Cina e l'IA, le PMI italiane rischiano di restare indietro se non riescono a gestire i costi crescenti del software AI. L'investimento mirato, piuttosto che la spesa indiscriminata, è la chiave: "Le organizzazioni che supereranno le altre nel 2027 non saranno quelle che spendono di più in AI, ma quelle che investono nelle fondamenta che rendono l'AI efficace", conclude Leaver. Per approfondire, si veda il report originale su TechRadar.
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