Mike Jerich, Presidente e CEO di Flexera – Serie di Interviste

Mike Jerich, Presidente e CEO di Flexera, è un dirigente di tecnologia aziendale con oltre 25 anni di esperienza che coprono software, servizi cloud, comunicazioni e leadership go-to-market. È entrato in Flexera come Presidente nel maggio 2025 ed è stato nominato Presidente e CEO nel luglio 2026 nell’ambito di una successione di leadership pianificata, dopo aver contribuito ad avanzare la strategia di piattaforma dell’azienda, l’ecosistema dei partner e la posizione di mercato. Prima di Flexera, Jerich è stato CEO di HungerRush e Chief Revenue Officer presso ServiceMax e FinancialForce, mentre ruoli di leadership precedenti includevano Global Head of Sales & Marketing presso IPC Systems, Chief Commercial Officer presso IntelePeer e Head of Indirect Channels presso Level 3 Communications. La sua carriera si è concentrata sul far crescere aziende tecnologiche enterprise, costruire organizzazioni di vendita globali, sviluppare strategie di canale e partnership, e guidare la crescita in ambiti SaaS, software, dati e attività basate sul cloud.

Flexera è una società di gestione tecnologica focalizzata ad aiutare le imprese a comprendere, governare e ottimizzare spese e rischi in ambienti IT sempre più complessi. La sua piattaforma Flexera One riunisce IT asset management (ITAM), FinOps, gestione SaaS, ottimizzazione dei costi cloud e gestione dei costi AI, fornendo alle organizzazioni una visione unificata di asset tecnologici, utilizzo, costi, contratti e rischi su cloud, SaaS, software, hardware e AI. La piattaforma è supportata dal Technology Intelligence Platform di Flexera e da Technopedia, il suo catalogo proprietario di dati tecnologici che copre milioni di prodotti tecnologici. Flexera afferma di servire più di 50.000 clienti in tutto il mondo e sta posizionando sempre più la sua piattaforma come un sistema di intelligenza per gestire le spese e i rischi tecnologici man mano che le imprese adottano servizi cloud e AI su scala più ampia.

Hai trascorso gran parte della tua carriera facendo crescere aziende tecnologiche enterprise attraverso vendite, partnership e leadership go-to-market, e hai ricoperto il ruolo di presidente di Flexera per più di un anno prima di diventare CEO. In che modo questo background influenzerà le tue priorità di leadership mentre Flexera entra nella sua prossima fase di crescita guidata dall’AI?

I ruoli di leadership che ho ricoperto nelle aziende tecnologiche enterprise hanno influenzato profondamente il mio attuale stile di leadership, rafforzando l’importanza della collaborazione, della responsabilità e di un approccio orientato all’azione. Questa spinta all’azione non è mai stata così importante come lo è oggi nel contesto dell’AI.

È facile lasciarsi coinvolgere dalla rapidità con cui l’Enterprise AI sta evolvendo, quindi il mio ruolo di CEO è garantire che la nostra crescita guidata dall’AI sia ponderata, strategica e comprovata. Prioritizzando ciò di cui i clienti hanno bisogno per svolgere meglio il proprio lavoro, offriamo ai nostri ingegneri spazio per innovare ma forniamo anche una chiarezza assoluta. L’hai visto nei media: è molto facile cadere nel caos a causa di spese AI incontrollate e iniziative concorrenti. Come CEO, il mio compito è assicurarmi che rimaniamo concentrati nell’aiutare i nostri clienti a gestire i costi tecnologici.

Avere lavorato a stretto contatto con la leadership, i clienti e i partner di Flexera sin da maggio 2025, quali opportunità o sfide hai individuato che hanno maggiormente influenzato la strategia AI a lungo termine dell’azienda?

Nei ultimi anni abbiamo discusso su come dare senso alle spese tecnologiche, prima con hardware, software, SaaS e poi con il cloud. L’AI è ora parte di quello stack tecnologico. Si inserisce perfettamente nel nostro modo di vedere le cose perché, in fin dei conti, un cliente ha bisogno di una visione unificata dell’intero stack: una chiara panoramica di dove sta spendendo, come interpretare tali spese e, soprattutto, come agire di conseguenza. le notizie di “AI bill overspending” che vedi nei media sono qualcosa di cui sentiamo parlare ogni giorno. Le organizzazioni di tutti i settori stanno attivamente cercando di comprendere le spese AI e di capire da dove provengono tali costi.

Lavorare a stretto contatto con i clienti e i partner di Flexera ha reso chiara l’opportunità: le spese tecnologiche stanno diventando più difficili da vedere, gestire e ottimizzare man mano che l’AI si espande tra team e sistemi. Questa consapevolezza ha plasmato la nostra strategia, fornendo ai leader una visione affidabile dell’intero stack tecnologico.

Flexera sta posizionando Flexera One come una piattaforma unificata per gestire la tecnologia su applicazioni, agenti AI, modelli, piattaforme dati, infrastruttura cloud e calcolo. Come appare nella pratica la gestione tecnologica unificata per una grande impresa?

Nella pratica, la gestione tecnologica unificata funziona solo se si dispone di una visione unica su tutte le aree di spesa. Senza di essa, il team di gestione degli asset IT vede le licenze software, il team cloud vede le visualizzazioni FinOps e un altro team è probabilmente alle prese per capire le spese dei token AI. Quindi, se un CFO chiede “quanto spendiamo in tecnologia e siamo sotto controllo?”, potresti ricevere tre risposte diverse da tre report differenti. In termini semplici, sarebbe come guidare un’auto e vedere solo il contagiri senza l’indicatore di carburante o la spia di avviso motore.

Con Flexera One, le aziende ottengono una visione unificata del loro stack tecnologico, così, indipendentemente da quale leader richieda l’analisi, esiste una base completa e visibile da utilizzare per prendere decisioni lungo l’intero ciclo di vita di un investimento.

La spesa per l’IA può essere distribuita tra abbonamenti software, consumo di token, piattaforme dati, unità di elaborazione grafica e infrastruttura cloud. Dove le organizzazioni stanno attualmente riscontrando le maggiori lacune?

Abbiamo osservato questo in modo schiacciante nel nostro recente rapporto State of ITAM, in cui la visibilità completa sull’intero patrimonio IT è scesa al solo 36%, ovvero 7 punti percentuali in meno rispetto all’anno precedente. La più grande lacuna è la visibilità frammentata. All’interno di una singola transazione, un flusso di lavoro agentico può toccare più asset tecnologici, ma tali costi sono spesso tracciati separatamente da team diversi. Quando le organizzazioni non riescono a vedere l’intero quadro, è difficile comprendere il vero costo e valore di un’iniziativa IA.

Stiamo anche osservando un cambiamento nel modo in cui le organizzazioni pensano all’economia dell’IA. Il consumo di token può essere una metrica operativa utile, ma non spiega se un investimento in IA sta generando valore per il business. I leader vogliono sempre più capire il costo per raggiungere un risultato, non semplicemente il volume di IA consumato. Ciò richiede una maggiore visibilità, una responsabilità più chiara e standard più coerenti per misurare gli investimenti IA nell’intero patrimonio tecnologico.

La ricerca di Flexera ha rilevato che solo il 31% delle organizzazioni ha visibilità sul proprio software IA, mentre il 59% ha segnalato un aumento della spesa IA inutile. Perché i processi tradizionali di gestione tecnologica faticano a tenere il passo con l’adozione dell’IA a livello aziendale?

Le conclusioni del State of ITAM non dovrebbero sorprendere: l’IA si sta muovendo così rapidamente che molte imprese non ne hanno ancora piena padronanza.

Una delle sfide più grandi che stiamo osservando è che la proprietà non ha tenuto il passo con la velocità del cambiamento. I nuovi investimenti spesso attraversano più funzioni, con responsabilità condivise tra IT, sicurezza, finanza e team di business. Di conseguenza, la visibilità e la responsabilità possono diventare frammentate.

In più, l’IA non fluisce sempre dall’alto verso il basso da funzioni come gli acquisti, come avveniva con i tradizionali sistemi ERP. I team adottano un nuovo strumento perché li rende più veloci, talvolta al di fuori dell’IT centralizzato, creando IA ombra. Velocità e sperimentazione sono l’obiettivo, e non è un cattivo istinto, ma ciò significa che le organizzazioni stanno scalando i carichi di lavoro IA prima di aver sviluppato la capacità di gestirne i costi.

La realtà è che i modelli tradizionali di gestione tecnologica sono stati creati per un ambiente più prevedibile. Il panorama odierno si muove molto più rapidamente, creando nuovi livelli di costo, rischio e complessità che richiedono un approccio diverso. Per questo le organizzazioni hanno bisogno di visibilità continua, governance e ottimizzazione, anziché revisioni periodiche. Aiutare i clienti a compiere questo passaggio e fornire loro una vista unificata dell’intero stack tecnologico è una parte fondamentale su cui ci concentriamo oggi.

Come dovrebbero le organizzazioni misurare il ritorno dei loro investimenti IA quando miglioramenti come la produttività dei dipendenti, decisioni più rapide e migliori esperienze cliente possono essere difficili da collegare direttamente alla spesa?

Le organizzazioni dovrebbero iniziare definendo il risultato di business prima di definire la metrica IA. Sebbene indicatori come il consumo di token, i tassi di adozione e il risparmio di tempo possano fornire utili insight operativi, non dimostrano da soli il valore di business.

La domanda che vorrei che un’organizzazione si ponesse non è “quanta IA stiamo usando?”, ma “cosa è cambiato grazie ad essa?”. Il ciclo di sviluppo di un prodotto si è accorciato? I ricavi sono aumentati, i margini migliorati o il rischio operativo è diminuito?

Non ogni esperimento produrrà un ritorno finanziario immediato, ma ogni iniziativa dovrebbe avere un obiettivo definito e un punto in cui l’organizzazione decide se scalare, rivedere o interrompere del tutto.

Flexera evidenzia sfide come licenze IA aziendali inutilizzate accanto a dipendenti che acquistano autonomamente strumenti come ChatGPT o Claude. Come possono le aziende affrontare l’IA ombra e l’adozione frammentata senza limitare la sperimentazione utile?

La risposta non è limitare la sperimentazione dei dipendenti, ma renderla visibile e intenzionale. Le organizzazioni dovrebbero prima scoprire quali strumenti IA vengono utilizzati, da chi e per quale scopo. Analizzandoli, probabilmente troveranno acquisti ridondanti e pagamenti personali dei dipendenti quando un abbonamento approvato non soddisfa le loro esigenze.

Le organizzazioni che realizzeranno il maggior valore dall’IA saranno quelle che bilanciano innovazione e responsabilità. Questo si traduce nell’instaurare una governance chiara, fornire ai dipendenti linee guida sull’uso responsabile dell’IA e creare una visione affidabile dell’attività IA in tutta l’azienda. Quando le organizzazioni possono vedere come viene usata l’IA, possono supportare la sperimentazione, ridurre la spesa IA non necessaria e scalare i casi d’uso di successo con fiducia.

Gli agenti IA possono ragionare, riprovare compiti, chiamare servizi esterni e consumare quantità variabili di token e potenza di calcolo per completare un singolo flusso di lavoro. Come cambierà l’IA agentica il modo in cui le aziende prevedono i budget, allocano i costi e stabiliscono guardrail finanziari?

È qui che il budgeting tradizionale si rompe. Il modello vecchio presume un costo unitario prevedibile, come una postazione, licenza o abbonamento, e lo moltiplica per l’anno. Un agente non ha un costo unitario prevedibile di questo tipo, rendendo difficile una previsione accurata.

Ciò richiede barriere finanziarie più solide e una migliore visibilità su come il consumo di IA si traduca in risultati aziendali concreti.

Il cambiamento deve orientarsi verso la misurazione del costo per attività completata o per flusso di lavoro, non il costo per postazione. Ciò significa attribuire la spesa a livello dell’agente e del flusso di lavoro anziché a una singola voce “IA” che nessuno riesce a spiegare. Le barriere per l’IA agentica non possono essere una revisione annuale del budget; devono invece avvicinarsi al tempo reale. Il parametro chiave non sarà il costo per token, ma il costo per risultato riuscito.

Man mano che le organizzazioni scelgono tra modelli proprietari, modelli open source, piattaforme IA cloud e fornitori specializzati, come prevedi che evolverà l’economia dell’IA aziendale e quale ruolo vedi svolgere da parte di Flexera in quel mercato nei prossimi anni?

Flexera ha una posizione privilegiata nell’evoluzione dell’economia dell’IA nei prossimi anni. Il nostro ruolo è fornire alle imprese una visione affidabile dell’intero ecosistema. Aiutiamo i clienti a capire cosa stanno utilizzando, quanto costa, dove esistono i rischi e quali investimenti in IA stanno generando valore.

Grazie per la splendida intervista, i lettori che desiderano saperne di più dovrebbero visitare Flexera.