Monetizzare l’IA richiede l’allineamento organizzativo

Nel mondo dell’intelligenza artificiale, i modelli di prezzo e le esigenze di monetizzazione del software stanno cambiando rapidamente. Le aziende faticano a misurare i dati, per non parlare di capire come addebitare il loro utilizzo. Stanno distribuendo funzionalità e prodotti che incorporano capacità di IA, spesso senza avere certezza dei costi reali o dell’impatto di tali costi sui loro profitti. Si stanno adattando al colpo di frusta della “SaaSpocalypse”, cercando di capire se l’impatto sulla licenza basata sugli utenti e sulla perdita di posti licenza è o non sta uccidendo il valore del software enterprise.

Manca qualcosa: l’allineamento organizzativo su come monetizzare l’IA, le funzionalità potenziate dall’IA e il valore rilasciato dall’IA. La maggior parte delle iniziative di monetizzazione dell’IA fallisce prima della fatturazione perché nessuno concorda, in tempo, cosa il cliente sta acquistando. 

Le funzionalità o capacità guidate dall’IA vengono lanciate prima che il prezzo sia definito. I ricavi sono imprevedibili a causa di un utilizzo non controllato. I modelli basati su posti (seat) si rompono con gli agenti IA. I costi non misurati dell’IA creano pressione sui margini.

Questi risultati non sono sostenibili. L’IA non ha rotto la determinazione dei prezzi del software. Ha messo in luce disaccordi organizzativi già esistenti. Ora più che mai, la frequenza dei cambiamenti richiede che l’allineamento interdipartimentale supporti l’attenzione dell’organizzazione su ciò che è vantaggioso per i clienti e per il business, non solo per ogni singolo sistema.

La monetizzazione dell’IA è più di un problema di fatturazione: è una sfida di gestione dei diritti d’uso e del controllo dell’utilizzo. Perché una strategia di monetizzazione dell’IA funzioni ovunque sia incorporata, ad esempio nella monetizzazione di dispositivi intelligenti, l’intera organizzazione deve essere allineata su obiettivi comuni. La sfida pratica è collegare tre decisioni che troppo spesso vengono prese separatamente: quale valore riceve il cliente, come quel valore viene misurato e come l’azienda ne cattura i ricavi. Ecco come realizzarlo.

Colmare il divario tra tecnologia e business

Man mano che l’uso da parte dei clienti di licenze software e diritti cambia, cambiano anche i metodi di addebito. I modelli di monetizzazione —tenendo conto di licenze, prezzi e confezionamento—devono adattarsi per riflettere non solo i costi associati all’offerta dell’IA, ma anche i potenziali cambiamenti nel modo in cui le licenze vengono acquistate e utilizzate. I modelli emergenti per l’IA includono:

• Abbonamento combinato + utilizzo (accesso core + consumo),
• Modelli basati su crediti, e
• IA inclusa vs aggiuntiva vs standalone.

Ciò che osserviamo oggi è che il lato tecnologico è spesso in anticipo rispetto al modello di business, senza un’infrastruttura per colmare il divario. VDC Strategy ha recentemente riferito che il 41% delle organizzazioni afferma di stare ancora sperimentando approcci di monetizzazione per l’IA. Queste organizzazioni hanno lanciato i loro prodotti e iniziative ma non hanno ancora stabilito come addebitarli in modo coerente. Nelle conversazioni con i clienti, lo schema è spesso lo stesso: i team di prodotto possono descrivere la capacità dell’IA, i team di ingegneria possono descrivere il motore di consumo, i team finanziari possono vedere l’esposizione ai costi e i team di vendita vogliono una storia semplice. Il problema è che queste visioni non sono sempre unite prima del lancio.

Allineare i team

Una strategia efficace richiede il coinvolgimento di tutti i team per raggiungere gli obiettivi di business. Fornire valore ai clienti richiede che un’organizzazione si assicuri innanzitutto che tutti gli stakeholder interni siano allineati sulle esigenze interne di pricing (costo, prezzo, sconti) e sui modelli di monetizzazione (come perpetui, in abbonamento, prepagati, postpagati o ibridi basati sull’uso). Una strategia di monetizzazione dell’IA efficace può non solo migliorare la relazione con il cliente, ma alla fine creare un impatto positivo sulla valutazione quando i clienti comprendono chiaramente il valore dei prodotti che acquistano.

The AI Monetization Cube, pubblicato da Tiffany McCormick, direttrice della ricerca di IDC su monetizzazione dell’IA, strategie di pricing e modelli di business, offre un ottimo modo per immaginare gli elementi da considerare per un approccio sistemico alla monetizzazione dell’IA. L’AI Monetization Cube è “un quadro a sei dimensioni, progettato per aiutare le organizzazioni ad affrontare la complessità e l’interdipendenza delle decisioni di pricing dell’IA mentre attraversano le diverse fasi di maturità dell’IA.” Questo approccio richiede la valutazione della metrica di prezzo dell’azienda software (cosa pagano i clienti), del modello di ricavo (modelli di monetizzazione), della strategia go-to-market, della strategia cliente, della promessa di servizio e della base tecnologica (incluse le capacità IA).

Il successo è misurato da quanto bene un’azienda si allinea alle esigenze e alle preferenze di acquisto dei clienti, fornisce valore al cliente e rafforza le relazioni con i clienti che garantiscono ricavi ricorrenti annuali (ARR). Il successo non riguarda le sfumature della tua struttura organizzativa, gli obiettivi di un singolo sistema o i silos nell’azienda. 

Un test utile è semplice: può ogni team spiegare, nella stessa lingua, cosa il cliente sta pagando, come l’uso modifica il costo del servizio e quale comportamento dovrebbe aumentare i ricavi?

Un vero allineamento richiede di riunire tutti coloro che lavorano in ciascuna di queste aree di focus. Due principi guida importanti includono:

Identificare un forte leader del pricing. Un chief pricing officer (o una figura equivalente) può garantire che tutti i team siano allineati agli obiettivi di pricing e monetizzazione dell’IA in modo che benefici sia i clienti sia l’azienda. I team di prodotto, finanza, ingegneria, go-to-market e vendite devono tutti allinearsi a obiettivi condivisi. Una visione unificata, non iniziative dipartimentali isolate, supporta una strategia organizzativa che considera fattori tra cui:

• ciò che ai clienti è promesso e per cui pagano,
• quanto bene la tua infrastruttura misura i dati per addebitarli,
• quanto efficacemente vengono rispettati gli SLA,
• qual è l’impatto dei rapidi cambiamenti negli approcci di licenza,
• quanto bene la tua organizzazione incorpora e offre funzionalità IA, e
• quanto accuratamente addebita la funzionalità (cosa che molte aziende non hanno ancora affrontato).

Non presumere. Ottieni informazioni chiare su ciò che accade a monte e a valle di te, per dipingere un quadro nitido di tutte le iniziative IA nell’organizzazione e di come queste influenzino l’esperienza del cliente. Prenderò in prestito un consiglio dalla mia collega Shinie Shaw, che ha recentemente sottolineato l’importanza critica di allineare persone, prodotto e operazioni quando si tratta di pricing dell’IA. Come ha riassunto: “Non presumere che qualcun altro ne sia responsabile. Metti in discussione lo status quo. Fai le domande.”

Creare l’infrastruttura per supportare l’allineamento

L’allineamento organizzativo per le iniziative IA deve essere supportato da un’infrastruttura efficace. Altrimenti, “allineamento” rimane un’aspirazione piuttosto che un modello operativo. I seguenti elementi sono essenziali per il lavoro di ogni team e per l’azienda, nel complesso:

• Dati di monetizzazione: I dati di monetizzazione mostrano come i clienti acquistano prodotti e funzionalità, inclusi durante le prove, l’adozione, le vendite, la conversione, l’onboarding e il rinnovo. Una monetizzazione incentrata sull’utente consente a un’azienda tecnologica di: segnalare chi sta usando cosa, dove e quando (inclusi picchi di utilizzo stagionali o basati su progetti); collegare le licenze agli utenti; scalare le licenze utente e fornire accesso per funzionalità, prodotto e suite; e combinare l’accesso utente con modelli basati su dispositivi, condivisi e di utilizzo.
• Approfondimenti sull’uso: La capacità di misurare e analizzare l’uso e il consumo dell’IA è al centro della strategia di monetizzazione e dei diritti d’uso dell’IA, consentendo definizioni di tariffa flessibili per tutte le applicazioni IA (sia in ambienti online che offline, o isolati). I clienti che desiderano guidare e misurare il proprio consumo hanno bisogno di controllo di bilancio. I dati accurati devono essere forniti per la fatturazione, il reporting e il riconoscimento dei ricavi.
• Imballaggio flessibile: Mettere la configurazione nelle mani degli acquirenti e raggruppare i prodotti in modo flessibile permette ai produttori di soddisfare le diverse esigenze dei clienti man mano che si adattano ai loro bisogni di IA. Un approccio basato su crediti, con prezzi legati a una tabella di tariffe, offre ai clienti scelte di consumo flessibili, con la possibilità di aumentare l’uso secondo necessità.
• Processo quote-to-cash efficace: L’intero processo QTC deve essere snellito per gestire e convalidare i diritti, la conformità delle licenze e l’uso, con una singola fonte di verità su ciò che è posseduto rispetto a ciò che è utilizzato. Strumentazione e integrazione dovrebbero tracciare licenze e utilizzo, fornire l’applicazione dei diritti nelle applicazioni SaaS connesse e nelle soluzioni IA, con una conformità e un’applicazione efficaci basate su API che si integrano con i sistemi CRM e di fatturazione.
• Incentivi alle vendite: Una struttura di compensazione delle vendite chiara e semplificata che coinvolge il personale di vendita e lo premia per la comprensione delle esigenze software in evoluzione dei clienti — e per la fornitura delle funzionalità e dei pacchetti che i clienti desiderano.

Insieme, questi elementi costituiscono lo scheletro operativo per la monetizzazione dell’IA: definire il valore, misurare il consumo, controllare i diritti e collegare il risultato ai sistemi commerciali.

Verifica della prontezza alla monetizzazione dell’IA

Nessuna funzionalità IA dovrebbe essere rilasciata senza una verifica di prontezza alla monetizzazione che confermi che:

• La metrica di valore dell’IA è stata definita,
• Prodotto, finanza, ingegneria, vendite e operazioni concordano su quella metrica,
• L’uso fatturabile e non fatturabile può essere misurato,
• L’uso si mappa ai diritti e ai controlli di bilancio,
• L’imballaggio e il prezzo riflettono il valore per il cliente e il costo di fornitura,
• I flussi di lavoro quote-to-cash e di ricavo sono collegati, e
• Esistono evidenze dei clienti per convalidare le ipotesi di pricing.

Allineare ora per il futuro successo della monetizzazione dell’IA

La spinta verso l’innovazione IA è chiara. Le strategie di business devono raggiungere le capacità tecnologiche. Farlo richiede un allineamento organizzativo. Per iniziare:

• Definisci la tua metrica di valore,
• Implementa il monitoraggio dell’uso fin dall’inizio,
• Allinea il pricing prima del lancio, e
• Convalida con i clienti.

Unire i team permetterà alle aziende tecnologiche di concentrarsi sull’innovazione, monetizzare il loro software in modo efficace, semplificare le operazioni e accelerare il business complessivo. Le aziende stanno correndo per misurare l’uso dell’IA. I vincitori saranno coloro che per primi concordano su quale valore viene monetizzato, per poi costruire l’infrastruttura commerciale e tecnica per catturarlo in modo equo.