Quanto costa davvero portare l'IA in azienda? Le voci da cercare nel preventivo

Il costo dell’IA in azienda non si ferma alla licenza. Se vuoi usarla sui tuoi dati, nel preventivo devono trovare posto la preparazione delle informazioni, gli eventuali collegamenti ai programmi che usi e il tempo delle persone coinvolte. Devi capire anche che cosa continuerà a richiedere lavoro dopo la consegna. Quanto pesi ciascuna voce dipende dal compito scelto e da come sono tenuti i dati. Fra le imprese tedesche che usano già l’IA, abbonamenti e licenze sono un costo rilevante per una su cinque (21%); la preparazione dei dati lo è per una su due (50%), secondo una rilevazione di Bitkom pubblicata il 14 settembre 2026.

Non esiste una cifra in euro valida per ogni progetto. Puoi però arrivare a una stima credibile: prendi dieci casi veri, svolgi a mano il compito che vorresti affidare all’IA e annota ogni punto in cui ti fermi. Quegli appunti ti serviranno per chiedere un preventivo che risponda a cinque domande: quali attività servono, chi le svolge e in quanti giorni, che cosa continua dopo la consegna, come cambia il lavoro delle persone e su quali ipotesi si basa la stima.

Da che cosa è fatto il costo dell'IA in azienda

Bitkom, l’associazione tedesca dell’industria digitale, ha intervistato al telefono 603 imprese con almeno 20 addetti fra luglio e agosto 2026. A quelle che usano già l’IA ha chiesto quali voci rappresentano un costo rilevante («großer Kostenpunkt»):

• infrastruttura (cloud e potenza di calcolo): 51%;
• preparazione dei dati: 50%;
• integrazione nei sistemi esistenti: 41%;
• abbonamenti e licenze del software di IA: 21%;
• consulenza esterna: 21%;
• formazione del personale: 19%;
• consumo di token (le unità con cui un modello elabora il testo che legge e scrive): 8%, più un 11% che lo indica come costo contenuto.

Sono quote di imprese, non quote di spesa. Il 50% non significa che metà del budget finisca nei dati: significa che metà delle imprese che usano l’IA considera rilevante quella voce. Il comunicato non indica quanto spendano in euro.

Anche «infrastruttura» va letta in base a ciò che acquisti. Se usi l’IA come servizio, il fornitore gestisce i sistemi su cui gira e li paghi nel servizio. Se fai girare i modelli sui tuoi sistemi, devi prevedere quell’infrastruttura a parte. In entrambi i casi, qualcuno dovrà preparare le informazioni che l’IA userà. E se dovrà leggere o scrivere nei tuoi programmi, qualcuno dovrà collegarli. Chiedi quali passaggi copre il servizio e quali restano a te.

Che cosa cercare in un preventivo per l'IA

Quando hai un’offerta davanti, comincia da due controlli. Ti aiutano a vedere il lavoro incluso e quello che dovrai organizzare tu; il fornitore può presentare le voci nel modo che preferisce.

La riga dei dati. Accanto a licenze, configurazione e formazione, cerca una voce che specifichi quali dati vanno sistemati, chi se ne occupa — il fornitore, tu o entrambi — e quanti giorni serviranno. Se non la trovi, chiedi perché. Forse il lavoro non serve, è già stato fatto o compare sotto un’altra voce. Chiariscilo prima di firmare, quando puoi ancora definire attività e responsabilità. Se il modello leggerà documenti con dati di clienti o persone, chiedi anche dove saranno trattati.

Le sette voci. Riprendi l’elenco di Bitkom e passa ogni voce in rassegna. Che cosa è incluso? Che cosa farà il fornitore, e che cosa spetta a te? Distingui poi il lavoro da svolgere una volta dalle attività e dalle spese che continueranno.

C’è un interesse da dichiarare: sistemare i dati è un lavoro che facciamo anche noi. Il consiglio resta lo stesso chiunque se ne occupi. Puoi controllare una voce che descrive attività e responsabilità; una dicitura generica ti lascia a indovinare.

Serve davvero l'IA per quello che vuoi fare?

Prima di chiedere quanto costa un modello, definisci il compito. Se puoi risolverlo applicando una regola fissa ai dati che hai già — sommare importi, confrontare date — può bastare un report.

«Quali clienti pagano in ritardo, e di quanti giorni?» è una domanda di questo tipo. Ti servono le scadenze delle fatture, le date degli incassi, l’abbinamento fra pagamenti e fatture e una regola per i pagamenti parziali. Se hai questi dati, il gestionale ha gli elementi per rispondere. Se mancano, devi prima completarli: un modello non può ricostruire con certezza un abbinamento che non hai registrato.

L’IA può essere utile quando le informazioni arrivano in testi che il gestionale non sa leggere da solo: un’email, un PDF, un documento impaginato in modo diverso da ciascun cliente. Un modello può individuare chi ordina, quali articoli chiede e in che quantità, poi proporti una bozza da controllare. Risparmi trascrizione, ma devi comunque sapere a quali dati collegare ciò che il modello ha letto.

Che cosa vuol dire «preparare i dati», in pratica

Immagina di ricevere ordini per email, in PDF, ciascuno sul modulo del cliente. È un esempio rappresentativo, non il racconto di un progetto preciso. Oggi una persona legge ogni ordine e lo ricopia nel gestionale. Vorresti che l’IA preparasse una bozza già compilata, da controllare e confermare.

Il modello deve riconoscere chi ordina e che cosa chiede. È qui che la domanda «abbiamo dati di qualità?» diventa una serie di verifiche concrete:

• i codici articolo: il cliente usa il proprio codice, o una descrizione; il gestionale conosce il tuo. Serve una tabella che li abbini e qualcuno che la aggiorni;
• le anagrafiche: lo stesso cliente può comparire due volte, con nomi leggermente diversi. Una persona dell’amministrazione deve decidere quale scheda tenere, altrimenti l’ordine può finire su quella sbagliata;
• le unità di misura: un cliente ordina a scatole, un altro a pezzi. Devi definire la conversione, senza affidarla all’intuizione del modello;
• le eccezioni: un codice senza corrispondenza o una quantità insolita richiedono un controllo. Decidi chi lo fa e dove resta l’ordine nell’attesa.

Infine, la bozza deve arrivare nel punto giusto del gestionale. Può farlo con un import di file o con un collegamento diretto: scegli insieme a chi segue il sistema. Preparazione dei dati e integrazione si incontrano proprio qui. Codici, anagrafiche e unità di misura aiutano il modello a capire l’ordine e permettono di registrarlo correttamente.

Il presidente di Bitkom, Ralf Wintergerst, descrive così ciò che occorre agli agenti, i programmi di IA che eseguono attività in autonomia: «Ein Agent, der eigenständig handelt, braucht verlässliche Daten, verbundene Systeme und Regeln, was er darf und was er zu lassen hat». Un agente che agisce da solo ha bisogno di dati affidabili, sistemi collegati e regole su ciò che può fare e su ciò che non deve fare.

Come arrivi a una stima del lavoro sui dati

Per stimare il lavoro, prova prima a svolgerlo. Prendi una decina di casi veri del mese scorso — per esempio dieci ordini — e fai a mano ciò che vorresti affidare all’IA. Basta un giro, se annoti ogni interruzione: il codice che non trovi, la persona a cui devi chiedere, il foglio di calcolo che devi aprire. Chiamiamo questa verifica la prova a mano.

Non ne uscirà una cifra pronta. Ne uscirà l’elenco dei passaggi che quella cifra dovrà coprire. Usalo per chiedere un preventivo che specifichi:

1. quali attività servono sui dati e sui collegamenti: abbinare i codici, eliminare i doppioni, definire le conversioni e stabilire come la bozza entra nel gestionale;
2. chi le svolge e quanti giorni richiedono al fornitore e alle tue persone, compresa quella che segue i sistemi. Il tempo interno è un costo anche se non compare in fattura;
3. che cosa continua dopo la consegna: chi aggiorna la tabella dei codici quando arriva un articolo nuovo, chi controlla ogni giorno le eccezioni e chi mantiene il collegamento quando il gestionale si aggiorna;
4. come cambia il lavoro di chi oggi ricopia gli ordini e chi gli spiega le nuove attività;
5. su quali ipotesi si basa la stima: quanti casi arrivano ogni mese, in quali formati e con quali esclusioni.

Fermati sul punto 4. In un articolo del 20 gennaio 2026, BCG raccomanda di dedicare il 10% dello sforzo agli algoritmi, il 20% a tecnologia e dati e il restante 70% alle persone e ai processi. È una raccomandazione su come distribuire lo sforzo nelle trasformazioni più ampie, non una misura dei costi del tuo progetto. Ti ricorda però di chiedere dove, nella stima, sia previsto il tempo necessario a cambiare il modo di lavorare.

Devi sistemare tutti i dati prima di partire?

No. Nello stesso articolo BCG osserva che, nella sua esperienza, aspettare dati perfetti «often leads to unnecessary delays», porta spesso a ritardi inutili.

Metti in ordine i dati che servono al compito scelto. Per gli ordini in arrivo sono codici articolo, anagrafiche dei clienti e unità di misura. Gli altri dati possono aspettare un progetto che li userà. In questo modo sai che cosa preparare adesso e che cosa verificare se, più avanti, cambierà il compito.

Che cosa resta, quando paghi il lavoro sui dati

Qui passiamo dai risultati delle indagini alla nostra lettura. Paghi un abbonamento finché usi un servizio. Puoi cambiare modello o fornitore, ma anche il cambio richiede lavoro da stimare: spostare i collegamenti, rifare le prove, rivedere il contratto.

Il lavoro fatto sui tuoi dati può durare più a lungo. Una tabella che abbina i codici articolo, anagrafiche senza doppioni e un’unica scheda di riferimento per ogni cliente restano utili se qualcuno le mantiene aggiornate. Puoi riusarle in un progetto senza IA e ti serviranno di nuovo se cambierai fornitore.

Conta anche dove tieni le informazioni. Se ordini, anagrafiche e articoli sono già nello stesso gestionale, come Odoo, potresti avere meno collegamenti da costruire. Il nome del programma, da solo, non dice quanto lavoro risparmierai: dipende da come sono tenuti i dati e dal risultato che vuoi ottenere.

In Italia e in Germania, lo stesso ostacolo

Per l’Italia non abbiamo trovato una rilevazione pubblica e recente sui costi di chi usa già l’IA paragonabile a quella di Bitkom. Abbiamo invece dati ufficiali sugli ostacoli all’adozione. Li raccolgono l’Istat in Italia e Destatis, l’Ufficio federale di statistica, in Germania, usando lo stesso questionario europeo armonizzato da Eurostat.

Secondo l’Istat, nel 2025 usa almeno una tecnologia di IA il 15,7% delle PMI italiane da 10 a 249 addetti. Fra le imprese con almeno 10 addetti che non la usano ma ne hanno preso in considerazione l’utilizzo, il 45,2% indica fra gli ostacoli «l'indisponibilità o la scarsa qualità dei dati necessari». Per la Germania, sulla stessa domanda e per lo stesso anno, Destatis registra il 44%.

Il confronto ha un limite preciso. Queste rilevazioni riguardano imprese diverse da quelle intervistate da Bitkom e non seguono le stesse aziende nel tempo. Non dimostrano che chi supera l’ostacolo dei dati sosterrà poi i costi indicati da Bitkom. Mostrano che i dati compaiono in entrambe le risposte: come ostacolo per chi ha valutato l’IA senza adottarla e come costo rilevante per chi già la usa.

Da dove cominciare

Scegli un compito e verifica se richiede l’IA o se basta un report. Se serve un modello, fai la prova a mano su dieci casi veri. Segna dove ti fermi, poi chiedi che ogni attività sui dati nel preventivo abbia una descrizione, un responsabile e una stima dei giorni necessari, compresi quelli delle tue persone.

Nella pagina sull’integrazione dell’IA trovi come impostiamo questi progetti. Se la prova ti lascia un dubbio, scrivici indicando il passaggio in cui ti sei fermato. Prima di decidere, chiarisci quel passaggio e verifica che il lavoro necessario sia compreso nella stima.

Redazione Gitogi