MIXEDQuanto costa un progetto di AI in azienda (e cosa lo fa fallire)
È la domanda che tutti fanno e a cui pochi rispondono con numeri. Ecco le fasce di prezzo che osserviamo nei progetti per PMI, cosa le fa salire, cosa costa dopo il go-live, e le cinque cause per cui un progetto AI finisce in un cassetto.
Le fasce di prezzo (ordini di grandezza)
I valori sotto sono ordini di grandezza per aziende da 10 a 100 persone, con dati già digitali. Non sono un listino: ogni progetto ha le sue variabili, elencate nel paragrafo successivo.
| Tipo di progetto | Investimento iniziale | Tempo | Ricorrente / mese |
|---|---|---|---|
| Assistente per richieste in ingresso (e-mail, preventivi) con bozze di risposta | Alcune migliaia di € | 2-4 settimane | Decine di € |
| Estrazione dati da documenti (fatture, DDT, ordini) verso il gestionale | Da alcune migliaia a ~15.000 € | 3-6 settimane | Decine-centinaia di € |
| Assistente sui documenti aziendali (procedure, contratti, storico) | ~8.000-20.000 € | 4-8 settimane | Centinaia di € |
| Previsioni (domanda, acquisti, cassa) su dati storici | ~15.000-40.000 € | 2-4 mesi | Hosting + manutenzione |
| Visione artificiale (qualità, sicurezza, conteggi) | ~20.000-50.000 € | 2-4 mesi | Hardware + manutenzione |
| Piattaforma dati + report in linguaggio naturale | Dipende dalla base dati | 1-3 mesi | Decine-centinaia di € |
Il pattern è chiaro: i progetti che lavorano su testo e documenti costano poco perché i modelli sono già pronti e il lavoro è integrarli; quelli che richiedono dati storici puliti o addestramento su casi vostri costano di più perché la maggior parte dell'effort va nei dati, non nell'AI.
Cosa fa salire il prezzo
- Numero di sistemi da collegare. Un assistente che legge solo le e-mail è un progetto; uno che legge le e-mail, cerca nel gestionale e scrive nel CRM è tre progetti. Ogni integrazione è tempo, e i gestionali italiani non sempre hanno API decenti.
- Qualità dei dati di partenza. Se i dati sono in fogli Excel non allineati, su carta o in campi liberi, prima si mettono in ordine. È la voce più sottovalutata: può valere metà del budget. Ne parliamo in Data Strategy per PMI.
- Accuratezza richiesta. Un sistema che sbaglia 1 volta su 10 con un umano che controlla costa la metà di uno che deve sbagliare 1 su 100 senza controllo. Decidere prima dove serve davvero il 99% risparmia molto.
- Vincoli su dove stanno i dati. Modelli in cloud (economici, veloci) o installati in azienda (più cari, necessari per certi dati sensibili): la scelta va fatta all'inizio.
I costi dopo il go-live
Un progetto AI non è un acquisto una tantum. Prevedi: utilizzo dei modelli a consumo (per una PMI, da decine a poche centinaia di euro al mese); hosting se ci sono componenti installate; manutenzione, perché i modelli si aggiornano, i documenti cambiano e le regole vanno ritarate. Un canone di assistenza del 15-20% annuo dell'investimento iniziale è una stima prudente.
Il progetto meno costoso è quello che parte dai dati giusti. Nelle aziende con cantieri che hanno sostituito i fogli Excel con V-Site, il primo risultato non è stato "l'AI": sono state le ore recuperate ogni settimana da ufficio amministrativo, responsabili di cantiere e operai, perché presenze, scadenze e costi hanno smesso di essere ricopiati a mano. Il secondo risultato, meno visibile, è che quelle aziende ora hanno dati affidabili — e un eventuale progetto di previsione o di assistente AI costa loro una frazione di quanto costerebbe partendo dai fogli.
Le cinque cause di fallimento che vediamo più spesso
- Nessun problema preciso. "Vogliamo usare l'AI" non è un obiettivo. "Vogliamo rispondere ai preventivi in 1 ora invece che in 2 giorni" lo è.
- Dati che non esistono o non si possono usare. Si scopre a metà progetto che lo storico è incompleto o che i documenti sono scansioni illeggibili.
- Nessun responsabile interno. Il fornitore consegna, nessuno in azienda lo adotta. Serve una persona che lo usi ogni giorno e segnali cosa non va.
- Nessuna misura. Senza il "prima", a fine progetto nessuno sa dire se ha funzionato — e il budget successivo non arriva.
- Aspettarsi la magia. L'AI sbaglia. Un progetto che non prevede il controllo umano nelle prime settimane viene abbandonato al primo errore visibile.
Come proteggere l'investimento: un pilota piccolo (poche migliaia di euro, un mese), su un processo misurato, con una persona interna responsabile. Se funziona, il secondo progetto si finanzia con le ore risparmiate dal primo.
Domande frequenti
Quanto costa un primo progetto di AI per una PMI?
Un pilota mirato: alcune migliaia di euro e un costo mensile contenuto. Progetti con integrazioni, previsioni o visione: decine di migliaia.
Cosa fa salire il costo?
Sistemi da collegare, qualità dei dati di partenza e livello di accuratezza richiesto.
Quali sono i costi ricorrenti?
Utilizzo dei modelli a consumo, hosting e manutenzione periodica.
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