In tutti i settori, l’intelligenza artificiale (AI) è diventata uno strumento fondamentale per trasformare la Customer Experience, migliorare l’efficienza operativa e favorire la crescita aziendale. Tuttavia, indipendentemente dalle dimensioni di un’organizzazione, i costi di sviluppo e manutenzione delle tecnologie AI possono rappresentare una sfida significativa.

Uno degli aspetti cruciali nell’adozione di soluzioni di AI è la scelta del giusto modello di pricing. Con una vasta gamma di opzioni disponibili, selezionare quella più adatta alle esigenze attuali, alle aspirazioni future e al budget aziendale può risultare complesso. Comprendere i punti di forza e i compromessi di ciascun modello di tariffazione è fondamentale per prendere decisioni informate.

In questo articolo esamineremo i sei modelli di pricing più comuni nell’AI: basati su licenze, a consumo, in abbonamento, freemium, condivisione dei ricavi e basati sui risultati. L’obiettivo è aiutarti a stimare più facilmente i costi legati all’intelligenza artificiale. Che la tua realtà si trovi agli inizi nel percorso con l’AI o stia perfezionando la strategia e capacità esistenti, queste informazioni ti consentiranno di gestire meglio l’aspetto economico e di massimizzare il potenziale degli strumenti di AI per ottenere risultati di impatto elevato.

Modelli di Pricing dell’AI: Qual è il Migliore per Controllare i Costi?

Ciascuno dei modelli di prezzo di base offerti dai fornitori di AI  ha i suoi punti di forza e i suoi limiti. Prima di iniziare il tuo prossimo progetto di AI, dai un’occhiata più da vicino a come si posizionano in termini di gestione dei costi.

1.Basato su licenza: Prevedibile ma costoso in anticipo

I modelli di AI basati su licenza prevedono l’addebito di una tariffa unica per l’accesso al software di AI per un periodo di tempo prestabilito. Questo approccio offre una prevedibilità del budget, in quanto i costi rimangono fissi per tutta la durata della licenza. Tuttavia, l’elevato investimento iniziale può essere proibitivo per le realtà più piccole o per quelle che necessitano di flessibilità. I prezzi basati sulle licenze funzionano meglio per le organizzazioni con requisiti di AI ben definiti e a lungo termine.

2. Basato sul consumo: Flessibile ma variabile

Spesso definito “pay-per-use”, questo tipo di modello di AI si basa su un utilizzo specifico, come le chiamate API o i volumi di dati elaborati. La tariffazione a consumo offre scalabilità e flessibilità, consentendo alle aziende di regolare l’utilizzo dei sistemi di AI in base alle fluttuazioni della domanda. È ideale per le realtà con esigenze stagionali o variabili, ma richiede un approccio flessibile alla pianificazione finanziaria. Per le aziende che cercano un’adattabilità in tempo reale o semplicemente la libertà di sperimentare, questo modello può fornire un equilibrio tra controllo ed efficienza dei costi.

3. Basato su abbonamento: Coerente, ma rigido

Nei modelli di prezzo in abbonamento, le aziende pagano un canone mensile o annuale ricorrente per avere accesso continuo ai servizi di AI. Questo modello semplifica la pianificazione finanziaria, poiché i pagamenti sono costanti e prevedibili, rendendolo adatto per organizzazioni con un utilizzo costante dell’AI. Tuttavia, la sua struttura fissa implica che si possa pagare per capacità non utilizzata appieno nei periodi di bassa attività o per utenti che accedono raramente agli strumenti. Questo può rendere il modello Software as a Service (SaaS) meno efficiente in termini di costi, se non utilizzato al massimo delle sue potenzialità.

4. Freemium: Basso rischio, ma potenzialmente costoso

I modelli freemium offrono un punto di ingresso a basso rischio, consentendo alle aziende di utilizzare gratuitamente le funzionalità base dell’intelligenza artificiale. Con il tempo, le aziende possono scegliere di sbloccare funzionalità avanzate o aumentare l’utilizzo passando a un piano a pagamento. Se da un lato questo approccio rende l’AI accessibile e consente di testarne le potenzialità, dall’altro i costi possono crescere rapidamente man mano che aumentano le esigenze. Il modello freemium è ideale per le aziende che vogliono esplorare le soluzioni AI prima di impegnarsi finanziariamente, ma richiede una gestione attenta per evitare spese impreviste. Inoltre, non sempre offre l’accesso a tutte le funzionalità avanzate.

5. Condivisione dei ricavi: Obiettivi allineati, ma complessi

Nel modello di condivisione dei ricavi, il compenso del fornitore di AI è legato ai risultati finanziari che l’AI contribuisce a generare. Questo approccio riduce i costi iniziali e allinea gli interessi del vendor con quelli dell’azienda, incentivando il vendor stesso a lavorare per il successo dell’impresa. Tuttavia, con l’aumento delle operazioni aziendali supportate dall’AI, l’attribuzione dei ricavi specificamente alla soluzione di AI può diventare complessa. Ciò potrebbe aggiungere un ulteriore livello di difficoltà e confusione nella gestione finanziaria, richiedendo un monitoraggio accurato per evitare malintesi o problematiche.

6. Basato sui risultati: Focalizzato sui risultati, ma difficile da definire

I modelli di prezzo basati sui risultati collegano il pagamento a obiettivi aziendali specifici, come il raggiungimento di traguardi misurabili. Da un lato, questo approccio riduce al minimo il rischio finanziario, poiché il fornitore di AI viene pagato solo per i risultati concreti ottenuti. Dall’altro lato, può essere complicato definire e concordare metriche di performance chiare e condivise tra le parti. I progetti potrebbero incontrare difficoltà nell’avviarsi a causa di disaccordi su come misurare il successo, rendendo questo modello potenzialmente difficile da implementare in modo efficace.

Perché la tokenizzazione ha senso per i prezzi dell’AI

In Genesys, crediamo che i modelli di prezzo per l’intelligenza artificiale debbano essere flessibili ed efficienti dal punto di vista dei costi. Per questo motivo, abbiamo adottato un modello basato sul consumo, alimentato dai token Genesys AI Experience.

La tokenizzazione nell’AI è un approccio che consente di tracciare l’uso dell’intelligenza artificiale in tempo reale, assegnando unità di misura fisse ai costi di utilizzo. Questo sistema aiuta le aziende di tutte le dimensioni a allocare le risorse in modo dinamico ed efficiente. Pagando solo per le funzionalità di AI effettivamente utilizzate, la tokenizzazione offre un modo scalabile e a basso costo per integrare l’intelligenza artificiale nelle operazioni aziendali.

Un successo nel mondo reale: Integrazione dell’AI a costi contenuti presso Virgin Atlantic

L’adozione dell’AI a costi contenuti non deve necessariamente iniziare con grandi investimenti. Molte aziende hanno ottenuto successo iniziando su dimensioni ridotte e scalando in modo strategico. Un esempio di questo è Virgin Atlantic, che ha avviato il suo percorso nell’intelligenza artificiale con il routing predittivo di Genesys, una soluzione conveniente che ha prodotto risultati rapidi, migliorando significativamente il servizio clienti.

Oltre a garantire risoluzioni più rapide, mettendo in contatto i clienti con l’agente più adatto, il routing predittivo ha anche migliorato l’engagement dei dipendenti, allineando le competenze degli agenti del contact center con le attività che sono in grado di gestire meglio. “I nostri agenti ora sentono di fornire un servizio eccellente alla persona giusta nel momento giusto, e sono in grado di assumersi la responsabilità delle relazioni con i clienti, costruendo realmente un rapporto con loro”, ha dichiarato Louise Phillips, VP of Customer Centres di Virgin Atlantic e Virgin Atlantic Holidays. “Questo ha aumentato il morale dei dipendenti, che a loro volta sono più motivati a offrire un servizio migliore e si sentono orgogliosi del loro lavoro”.

Una volta dimostrato il valore dell’intelligenza artificiale, Virgin Atlantic ha deciso di impegnarsi in un piano a lungo termine per collaborare con Genesys e ampliare ulteriormente le capacità di AI dell’azienda.

L’approccio adottato da Virgin Atlantic evidenzia i vantaggi di iniziare con una soluzione mirata, prima di passare alla fase di espansione. Quando si valuta l’implementazione dell’AI, è fondamentale considerare non solo i costi iniziali, ma anche il costo totale di possesso, che include la manutenzione dell’AI, la scalabilità e, cosa altrettanto importante, la velocità del ritorno sugli investimenti (ROI). Investire in un caso d’uso che ha il maggior potenziale di generare ROI consente alle aziende di massimizzare il valore dell’AI in tempi rapidi.

Iniziare in piccolo, scalare con saggezza con l’AI

L’intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare la Customer Experience le operazioni aziendali, ma la gestione dei costi è una componente fondamentale per sbloccare il suo pieno valore. Comprendendo i punti di forza e le sfide dei diversi modelli di licenza dell’AI, è possibile adottare una strategia che sia allineata con i propri obiettivi e il budget disponibile.

I token Genesys AI Experience offrono un approccio scalabile che si adatta alle tue esigenze specifiche. Che la tua azienda sia agli inizi o pronta ad espandersi, questo modello flessibile consente di innovare con fiducia, ottimizzando al meglio le risorse a disposizione.

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