Diventa ricco con la nuova rivoluzione dell’IA (2025)

L’AI è qui: 8 passi per creare ricchezza (anche partendo da zero)

In questo video, un imprenditore tecnologico con esperienza nella fondazione e vendita di tre aziende software condivide otto passaggi strategici per capitalizzare sulla rivoluzione dell’intelligenza artificiale. Il relatore sottolinea l’importanza di scegliere i settori giusti, creare modelli ad alto margine, mirare a clienti facoltosi e sviluppare offerte che generino flusso di cassa positivo, il tutto evitando errori comuni che ha osservato durante precedenti boom tecnologici.

La verità sui settori “noiosi”: dove l’AI creerà più valore

Mentre tutti parlano di chatbot avanzati e modelli di linguaggio, la vera opportunità dell’AI si nasconde nei settori tradizionali che pochi considerano accattivanti. Il principio guida dovrebbe essere concentrarsi su “ciò che è vero, non su ciò che è nuovo”.

I cinque settori che presentano le maggiori opportunità per l’implementazione dell’AI sono sorprendentemente pratici:

1. Supply chain e logistica – L’ottimizzazione dei percorsi, la previsione della domanda e la gestione dell’inventario rappresentano problemi complessi che l’AI può risolvere con efficacia straordinaria.
2. Servizi amministrativi – Fatturazione, pianificazione e gestione documentale sono attività ripetitive che l’AI può automatizzare, liberando risorse umane per compiti a maggiore valore aggiunto.
3. Servizi per la casa – Tetti, impianti idraulici, condizionamento: ogni volta che un tecnico deve recarsi a domicilio, ci sono processi che l’AI può ottimizzare. Questi settori “locali” combinati rappresentano un mercato da trilioni di dollari.
4. Servizi legali – L’analisi dei contratti, la creazione di bozze e la revisione documentale sono già tra le prime applicazioni pratiche dell’AI. Il vero valore starà nell’implementare workflow strutturati in questi processi.
5. Formazione aziendale – Immaginate un’AI che partecipa a tutte le riunioni Zoom, che aiuta nell’onboarding dei nuovi dipendenti e che ha accesso a tutti i processi e le procedure aziendali. È il futuro dell’efficienza organizzativa.

Le aziende che avranno successo non saranno necessariamente quelle che creano tecnologia AI avanzata, ma quelle che la applicano a problemi reali in settori consolidati.

Modelli di business ad alto margine: la chiave della sostenibilità

Una lezione fondamentale che ho tratto dal video è che non tutti i modelli di business abilitati dall’AI sono ugualmente redditizi. I margini non sono solo un indicatore di profittabilità, ma rappresentano il “fossato difensivo” che protegge il business dalla concorrenza.

Per il 2025, questi sono i quattro modelli di business AI con i margini più elevati:

1. Servizi AI (70% di margine lordo) – Creazione di workflow e automazioni per aziende che vogliono integrare l’AI nei loro processi.
2. Consulenza AI (80% di margine lordo) – Supporto strategico alle aziende per diventare “AI-first” e non essere superate dai concorrenti.
3. Software AI (90% di margine lordo) – Sviluppo di soluzioni software che utilizzano l’AI come driver primario, spesso con interfacce semplificate basate su chat o voce.
4. Prodotti digitali AI (95% di margine lordo) – Creazione di programmi, corsi o strumenti basati su AI che possono essere venduti migliaia di volte con costi marginali minimi.

Quello che trovo particolarmente interessante è come questi modelli stiano ridefinendo l’interazione uomo-macchina. Molti software AI non hanno più workflow tradizionali ma operano tramite interfacce conversazionali o completamente in background, alterando radicalmente l’esperienza utente.

La regola d’oro: vendi prima di costruire

L’errore più costoso nel mercato dell’AI? Sviluppare soluzioni tecniche complesse prima di verificare se esiste una domanda reale. Il video evidenzia una verità scomoda che ho visto ripetersi innumerevoli volte nel mondo del venture capital: troppi fondatori innamorati della propria soluzione spendono centinaia di migliaia di euro solo per scoprire che nessuno vuole acquistarla.

Il metodo più efficace per evitare questo errore è sorprendentemente semplice:

1. Prototipazione – Utilizzare strumenti come Figma, Balsamiq o persino prototipi su carta per simulare la soluzione AI.
2. Trovare early adopter – Identificare i “founding 50”, ovvero i primi 50 clienti disposti a co-creare il prodotto e guidare la roadmap.
3. Chiedere consigli, non vendere – Paradossalmente, chiedere consigli ai potenziali clienti apre più porte che tentare di vendere direttamente.
4. Concentrarsi su un solo canale di conversione – Che si tratti di partnership, social media o chiamate outbound, scegliere un canale e andare in profondità.

Questo approccio “vendi prima, costruisci dopo” permette non solo di validare l’idea, ma anche di finanziare lo sviluppo con i fondi dei pre-ordini, riducendo drasticamente il rischio imprenditoriale.

La verità controintuitiva: l’automazione è più importante della tecnologia

Mentre tutti parlano di modelli di linguaggio avanzati e algoritmi sofisticati, la vera chiave per il successo con l’AI è sorprendentemente prosaica: l’automazione dei processi di delivery.

Come sottolineato nel video, molti imprenditori riescono a vendere le loro soluzioni AI ma poi si ritrovano sopraffatti dal lavoro operativo. La verità è che l’eccellenza tecnologica è inutile senza sistemi efficienti per:

1. Automatizzare gli acquisti – Implementare sistemi di pagamento che funzionano 24 ore su 24, 7 giorni a settimana.
2. Gestire login e setup degli account – Utilizzare piattaforme come membership.io per automatizzare l’intero processo di onboarding.
3. Ottimizzare l’onboarding – Trasformare la raccolta di informazioni dai clienti in processi automatizzati tramite form intelligenti.
4. Fornire supporto post-vendita – Creare knowledge base che l’AI può utilizzare per rispondere automaticamente alle domande più frequenti.

Come investitore in aziende tech, ho visto troppi fondatori brillanti fallire non per mancanza di innovazione tecnologica, ma per l’incapacità di scalare operativamente. Nell’economia dell’AI, chi automatizza i processi di delivery avrà un vantaggio competitivo sostanziale rispetto a chi si concentra esclusivamente sulla tecnologia.

L’equilibrio tra monetizzazione a breve e lungo termine

Il dilemma finale per chi crea un business basato sull’AI è decidere tra diverse strategie di monetizzazione:

1. Vendere (massimizzazione del valore nel breve termine) – Realizzare un’applicazione o un servizio e venderlo rapidamente se si presenta l’opportunità.
2. Scalare (ottimizzazione del rendimento nel medio termine) – Continuare a far crescere l’attività, potenzialmente riacquistando quote dai primi investitori per mantenere il controllo.
3. Accumulare (costruzione di valore nel lungo termine) – Costruire un portfolio di soluzioni AI complementari che risolvono problemi diversi nello stesso mercato.

La scelta dipende dagli obiettivi personali, ma ciò che trovo più illuminante è la consapevolezza che il valore reale nel costruire un business AI non sta solo nel ritorno finanziario, ma nell’esperienza e nella conoscenza acquisite nel processo.

Punti salienti

• Concentrati sui settori tradizionali: Le maggiori opportunità per l’AI si trovano in settori “noiosi” come logistica, servizi amministrativi e servizi professionali.
• Privilegia modelli ad alto margine: I servizi e prodotti AI con margini superiori al 70% ti daranno il “fossato difensivo” necessario per prosperare a lungo termine.
• Automatizza per scalare: Non è la tecnologia più avanzata a vincere, ma quella che può essere fornita in modo più efficiente attraverso processi automatizzati.

P.S. Mi ha colpito particolarmente come il video sottolinei l’importanza di mantenere semplici le interfacce delle soluzioni AI. Il futuro non appartiene a dashboard complesse, ma a interazioni conversazionali o addirittura a processi invisibili che operano in background. Come imprenditori nel settore M&A, dobbiamo prestare particolare attenzione a questo trend quando valutiamo aziende tech per potenziali acquisizioni.

Video di riferimento

Come mettere in pratica

Piano d’azione low-cost e alta resa

1. Individua un settore “noioso”
   Io suggerirei di scegliere ambiti come logistica, servizi amministrativi o legali. Fai una lista veloce di 10 aziende locali e annota le sfide ripetitive che affrontano ogni giorno.
2. Prepara un prototipo essenziale
   Potresti buttare giù su carta o con Figma un mockup di come l’AI ottimizza un processo (es. gestione degli ordini). Ci vogliono poche ore e zero investimenti in coding.
3. Trova i primi alleati
   Manderei 5 email iper-personalizzate a decision maker di quelle 10 aziende. Chiedi consiglio, non vendere. Questo approccio apre più porte e ti fa capire subito se c’è interesse.
4. Scegli un modello ad alto margine
   Consulenza AI o servizi digitali superano il 70% di margine. Propongo di offrire un mini-workshop online su Zoom (costo: pochi euro di abbonamento) e far pagare un piccolo ticket di prova.
5. Automatizza i processi base
   Imposta Stripe per i pagamenti, Typeform per l’onboarding e una knowledge base su Notion o Google Docs per il supporto. In poche ore rendi il tuo servizio operativo anche mentre dormi.
6. Vendi prima di sviluppare
   Dopo il prototipo e qualche pre-ordine, raccogli i fondi per costruire la versione completa. In questo modo riduci al minimo il rischio e ti assicuri che il mercato voglia davvero la tua soluzione.

Citazioni

“La rivoluzione dell’intelligenza artificiale è qui”

“I settori giusti sono quelli noiosi”

“I margini sono il tuo fossato di protezione”

“Il fatturato è vanità, il profitto è sanità mentale, ma il flusso di cassa è vitalità”

“Vendi prima di costruire”