Per capire che cosa potrebbe succedere all’economia dell’intelligenza artificiale nei prossimi anni, può essere utile partire da un settore che con l’AI, apparentemente, ha poco a che fare: la moda.
Per anni il mercato dell’abbigliamento ha mostrato una dinamica piuttosto evidente. Da una parte sono cresciuti i grandi marchi del lusso e quelli di nicchia, da Hermès a Moncler, capaci di vendere prodotti molto caratterizzati a prezzi elevati. Dall’altra hanno conquistato spazio operatori come Zara, H&M e, più recentemente, Shein, con prezzi bassi, grandi volumi e una capacità sempre maggiore di produrre e distribuire rapidamente.
Nel mezzo, invece, la fascia media si è progressivamente assottigliata.
Non necessariamente perché i suoi prodotti fossero peggiori. Il problema era che un buon prodotto a un prezzo ragionevole aveva smesso di essere una proposta sufficientemente distintiva. Internet aveva reso più facile confrontare prezzi e alternative, mentre l’abbondanza dell’offerta aveva aumentato la concorrenza.
La forma che emergeva era quella di una clessidra: crescita agli estremi e progressivo svuotamento del centro.
Con l’intelligenza artificiale potrebbe ripresentarsi una dinamica simile, ma il meccanismo sarebbe diverso. Non sarebbe soltanto la domanda dei consumatori a determinare la forma del mercato, ma la capacità delle aziende di assorbire l’AI e trasformarla in un vantaggio reale.
È qui che la metafora del metabolismo diventa interessante.
Il problema, infatti, non è soltanto quanto costa utilizzare l’intelligenza artificiale. È quanto costa a un’organizzazione assimilarla.
Una piccola azienda può provarla rapidamente: sottoscrive uno strumento, costruisce un’automazione, cambia un processo e, se non funziona, torna indietro. Una grande azienda ha un’organizzazione molto più complessa, ma anche una capacità di assorbimento maggiore: può distribuire investimenti, infrastrutture e competenze su migliaia di persone.
La posizione più scomoda è quella di mezzo.
L’azienda media è abbastanza grande perché una nuova tecnologia debba passare da IT, sicurezza, compliance, dati e budget. Ma spesso non è abbastanza grande da sostenere una propria infrastruttura o distribuire facilmente i costi.
Può così accadere un paradosso: l’AI è relativamente facile da sperimentare per chi è molto piccolo e più sostenibile per chi è molto grande, mentre nel mezzo aumenta il costo necessario per trasformarla in valore.
Non interessa quindi tanto sapere quante aziende dichiareranno di utilizzare l’intelligenza artificiale. Ormai lo fanno quasi tutte. La domanda interessante è un’altra: quanto costa ottenere un vantaggio reale dall’AI?
Anche il modo in cui vengono venduti i servizi sta andando nella stessa direzione.
Anthropic, per esempio, ha ridotto il prezzo della licenza aziendale di Claude, ma ha eliminato i token inclusi nel prezzo: l’utilizzo effettivo del modello viene quindi conteggiato separatamente.
È un po’ come se il nostro operatore telefonico ci dicesse: «Buone notizie, da oggi l’abbonamento costa molto meno». E poi aggiungesse: «Ah, dimenticavo: pagherete ogni byte di dati che trasferite».
Il prezzo della linea scende, ma la bolletta può salire.
La questione diventa ancora più interessante quando l’AI smette di essere uno strumento che risponde a una richiesta e diventa un agente che utilizza altri strumenti, compie azioni e lavora autonomamente. A quel punto l’AI non è più soltanto un software da acquistare: diventa una capacità da consumare.
Per una parte della sua storia recente, questa capacità è stata anche fortemente sovvenzionata. Se i prezzi dovessero avvicinarsi progressivamente al costo reale del calcolo, una parte del vantaggio iniziale delle aziende più piccole potrebbe ridursi.
Rimarrebbe però qualcosa che il denaro non compra: la velocità.
Una piccola azienda può cambiare processo rapidamente e sperimentare senza dover modificare un’intera infrastruttura organizzativa. Una grande può sostenere costi enormi perché riesce a distribuirli su una scala molto più ampia.
E la media? È qui che il metabolismo rischia di incepparsi.
La soluzione non è necessariamente diventare più grandi. E nemmeno aspettare che i fornitori tecnologici confezionino l’AI in prodotti sempre più semplici da comprare.
È quello che abbiamo fatto con molte tecnologie precedenti: ERP, e-commerce, cloud. Una volta diventate accessibili a tutti, hanno aumentato l’efficienza delle aziende. Ma proprio per questo sono diventate infrastrutture, e quindi commodity.
Con l’intelligenza artificiale la domanda dovrebbe essere diversa.
Non soltanto: «Come posso usare questo strumento per fare meglio quello che faccio già?»
Ma: «Se posso ripensare completamente il modo in cui lavoro, che cosa dovrei fare in modo diverso?»
Per un’azienda media potrebbe significare creare piccoli gruppi autonomi, con un budget limitato e la libertà di sperimentare. Non per costruire subito qualcosa di definitivo, ma per capire rapidamente che cosa funziona.
Si sceglie un processo, lo si affida a un piccolo gruppo e gli si dà qualche settimana per provare. Se emerge qualcosa di interessante, allora entrano in gioco IT, sicurezza e gli altri sistemi di controllo.
Prima si dimostra il valore, poi si costruisce l’infrastruttura.
È un modo diverso di pensare l’innovazione: creare dentro l’azienda piccole unità capaci di muoversi con la velocità di una piccola impresa, utilizzando però le risorse di una grande organizzazione.
Perché il vero vantaggio dell’AI, probabilmente, non arriverà dall’utilizzo dello stesso strumento che utilizzano tutti gli altri.
Arriverà dalla capacità di assimilarla, trasformarla e farla diventare parte di un’organizzazione diversa da quella che esisteva prima dell’intelligenza artificiale.
Ed è forse questa la metrica con cui dovremmo iniziare a misurare qualsiasi investimento nell’AI.
Non soltanto quanto costa comprarla.
Ma quanto costa assimilarla e trasformarla in valore.
Perché se il vantaggio che state ottenendo dall’intelligenza artificiale è disponibile a tutti i vostri concorrenti, allo stesso prezzo e sullo stesso sito, che cosa avete davvero comprato?
Forse avete comprato uno strumento.
Ma non necessariamente un vantaggio competitivo.
