Prima di comprare uno strumento AI: cinque domande al fornitore

Nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno 10 addetti usa almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, il doppio dell'8,2% del 2024, secondo il comunicato Istat "Imprese e Ict" del 15 dicembre 2025. Più in basso, nello stesso testo, c'è un dato che il titolo del comunicato non riporta: tra le imprese che dichiarano di usare l'AI, il 33,4% non indica nessuna delle finalità aziendali proposte dal questionario, dal marketing all'amministrazione, contro il 15,5% dell'anno prima. L'83,3% di queste ha fra 10 e 49 addetti, e Istat descrive un'adozione "ancora poco strutturata".

Rispetto all'Europa il ritardo è di circa tre punti e mezzo: secondo Eurostat nel 2025 usa l'AI il 19,95% delle imprese dell'Unione con almeno 10 addetti, e l'Italia resta sotto la media UE in ogni classe di dimensione, con scarti fra 1,9 e 2,8 punti. Per chi guida una piccola impresa pesa di più quel terzo che ha l'AI in casa, magari un abbonamento attivato da un dipendente, senza un processo a cui agganciarla.

L'AI che nessuno ha comprato è già in ufficio

Il sommario esecutivo del Data Breach Investigations Report 2026 di Verizon (maggio 2026, dati da ottobre 2024 a novembre 2025) rileva che il 45% dei dipendenti usa regolarmente l'AI sui dispositivi aziendali, autorizzata o no, contro il 15% dell'anno prima. Il comunicato stampa di Verizon lo sintetizza come uso di shadow AI "triplicato al 45%", ma nel rapporto quel 45% comprende tutto l'uso regolare. La shadow AI vera e propria, cioè l'uso di strumenti che l'azienda non ha approvato, Verizon la misura con un altro numero: il 67% degli utenti accede ai servizi AI con account non aziendali dai dispositivi dell'azienda, una quota in lieve calo rispetto all'anno prima.

Nei dati dei software che segnalano quando un dato riservato sta per uscire dall'azienda, i sistemi DLP (data loss prevention), la shadow AI è diventata nel 2025 la terza azione non malevola più frequente del personale, con una quota quadruplicata in un anno. Fra i dati inviati a modelli esterni il tipo più frequente era il codice sorgente, seguito da immagini e altri dati strutturati.

Quanto costa lo misura il Cost of a Data Breach Report 2025 di IBM, condotto dal Ponemon Institute su 600 organizzazioni nel mondo che hanno subito una violazione di dati tra marzo 2024 e febbraio 2025. Una su cinque ha dichiarato una violazione dovuta alla shadow AI, e dove l'uso non autorizzato era più diffuso la violazione è costata in media 670.000 dollari in più. Il 63% delle organizzazioni colpite non ha una politica di governance dell'AI o la sta ancora scrivendo.

Quando l'accesso passa da un account personale, all'azienda non resta traccia di chi ha chiesto cosa a un modello, con quali dati e con quale esito. La traccia si ottiene facendo passare tutte le richieste ai modelli da un AI gateway, un punto di controllo unico che le registra, gestisce le chiavi di accesso e applica i filtri, e prevedendo una revisione umana (human-in-the-loop) dove l'output arriva a un cliente o tocca la contabilità.

Quanto dura un abbonamento a un'app AI?

Il rapporto State of Subscription Apps 2026 di RevenueCat, pubblicato a marzo 2026, copre oltre 115.000 app che gestiscono gli abbonamenti con la sua piattaforma, per più di 16 miliardi di dollari di ricavi e con dati in gran parte del 2025. Sono soprattutto app di consumo per iOS, Android e web, e misurano un gesto che conosci bene: provare uno strumento nuovo e decidere se tenerlo.

Le app che hanno l'AI come funzione principale partono meglio delle altre. Trasformano in clienti paganti il 20% in più dei download e nel primo anno incassano il 41% in più per ogni cliente. Poi la quota di abbonati che restano, la retention, cede: secondo RevenueCat queste app perdono abbonati il 30% più in fretta. Dopo 12 mesi resta attivo il 21,1% degli abbonamenti annuali, contro il 30,7% delle app senza AI. Il rapporto precisa che conta gli abbonamenti uno per uno, e non le persone che li pagano.

Lo stesso rapporto, con dati di Appfigures, conta le nuove app in abbonamento lanciate ogni mese: circa 2.000 a gennaio 2022, oltre 14.700 a gennaio 2026, più di sette volte tante. Per chi compra, lo strumento che stai valutando è uno di migliaia, e il costo che resta fuori dal preventivo è l'adozione: formare le persone, cambiare il processo, collegare i dati.

Per il software aziendale la fonte più vicina è un playbook di Bessemer Venture Partners del 13 maggio 2024, qualitativo e basato su casi di aziende dentro e fuori dal portafoglio del fondo, che riconosce come manchino ancora dati di lungo periodo sufficienti per fissare benchmark di retention delle app AI B2B. La sua osservazione: le app AI per le imprese trattengono di più gli utenti quando li raggiungono "dove sono già", dentro le piattaforme che usano ogni giorno, e l'uso tende a calare davanti a ogni attrito superfluo, come un altro accesso o un'altra finestra da aprire. L'esempio più vicino a una PMI è DataSnipper, che lavora dentro Excel come componente aggiuntivo. Una soluzione isolata, scrivono, a volte fatica a radicarsi nei flussi di lavoro esistenti.

Che cosa arriva già nel software che paghi?

Gartner prevede che entro la fine del 2026 il 40% delle applicazioni aziendali integrerà agenti AI dedicati a compiti specifici, cioè componenti che portano a termine un'attività da soli, contro meno del 5% nel 2025. È una previsione di agosto 2025, che in un passaggio dello stesso comunicato diventa "fino al 40%". Se regge anche solo in parte, prima di valutare un'app nuova conviene fare l'inventario delle funzioni AI che stanno già entrando nel gestionale, nella posta e nella suite per l'ufficio che paghi, e di chi le ha attivate.

Sulle startup AI nate negli ultimi tre anni ho un giudizio netto: a mio parere quasi tutte sono wrapper di ChatGPT o di Claude, cioè un'interfaccia e qualche prompt sopra il modello di un altro, venduti come prodotto. Per chi compra il problema è doppio. Paghi un ricarico su una capacità che spesso hai già, o che il fornitore del modello e quello del tuo software stanno integrando per conto loro. E la vita di quello strumento dipende da una decisione che non prende chi te lo vende: basta un rilascio del laboratorio a monte per renderlo superfluo. Le eccezioni sono i fornitori che portano dati propri, un processo di settore o un'integrazione profonda, cioè qualcosa che il modello da solo non fa, e tocca a loro dimostrarlo.

Cinque domande prima di firmare

Una domanda viene prima delle altre, e Istat l'ha già posta: a cosa serve. Un terzo delle imprese che usano l'AI non ha indicato nessuna delle finalità proposte. Se tu una risposta ce l'hai, queste sono le cinque domande che faccio a ogni fornitore di uno strumento AI.

1. Dove vive? Dentro il gestionale, la posta, Excel o la suite per l'ufficio che il personale apre già ogni mattina, o in una finestra nuova con un nuovo accesso? Nel secondo caso chiedi cosa aggiunge al modello su cui è costruito: se è un AI wrapper sottile, solo un'interfaccia sopra il modello di un altro, la stessa funzione può arrivarti dentro il software che paghi già.
2. Chi vede i log? I log sono i registri di ogni richiesta e di ogni risposta, con il nome di chi le ha fatte. Chiedi se esistono, se puoi esportarli, chi li legge dal lato del fornitore e per quanto tempo li conserva.
3. I dati escono, e servono ad addestrare modelli? Chiedi dove vengono elaborati, per quanto tempo restano e se il contratto esclude per iscritto che vengano usati per addestrare i modelli del fornitore o di terzi. Chiedi la clausola, non una conferma via email.
4. Come si spegne, e chi può farlo? Serve una persona con nome e cognome che possa revocare gli accessi in pochi minuti, e una procedura scritta per riprendere i dati se cambi fornitore. Quanto costa quell'uscita misura il vendor lock-in, e conviene saperlo prima di firmare.
5. Chi risponde dell'output? Se lo strumento scrive a un cliente, prepara un'offerta o tocca la contabilità, una persona in azienda ne rivede il risultato e ne risponde. Se il fornitore indica sé stesso, chiedi di vederlo scritto nel contratto.

Se due o tre risposte restano vaghe, conviene guardare la decisione dall'altro lato, quello del build vs buy. Nei casi che vedo, il bisogno si copre spesso meglio con una piccola integrazione nel sistema che l'azienda ha già, costruita da chi lavora sui suoi dati reali e risponde del risultato, come fa un Forward Deployed Engineer.

In due righe

Prima di comprare uno strumento AI nuovo, fai l'inventario: le funzioni AI che stanno arrivando nel software che paghi già e gli account personali che i tuoi dipendenti usano oggi. Poi porta le cinque domande al fornitore, e firma solo se sai dire a cosa serve lo strumento e chi in azienda ne risponde.