Ogni azienda che considera l'IA si trova prima o poi davanti alla stessa domanda: costruire internamente, acquistare una soluzione pronta o affidarsi a un partner per costruire qualcosa di personalizzato?
La risposta non è sempre ovvia, e sbagliare costa caro. Costruire internamente quando si sarebbe dovuto acquistare spreca mesi di tempo di ingegneria. Acquistare standard quando serve qualcosa di personalizzato significa accontentarsi di una soluzione che non calza. E scegliere il partner sbagliato è probabilmente peggio di entrambe le opzioni.
Ecco un framework pratico per prendere questa decisione, basato su ciò che abbiamo visto funzionare — e fallire — in decine di progetti IA in aziende mid-market europee.
Opzione 1: Costruire internamente
Quando funziona: Avete un team di ingegneria esistente con esperienza ML, un vantaggio unico sui dati che è al cuore della vostra attività, e la pazienza di investire 12-18 mesi prima di vedere risultati in produzione.
Quando fallisce: State assumendo il vostro primo ingegnere ML per "occuparsi dell'IA". Quella persona passerà sei mesi a capire i vostri processi aziendali, tre mesi a sperimentare, e poi se ne andrà in un'azienda che paga il 40% in più. Tornate al punto di partenza.
Il costo nascosto della costruzione interna non sono gli stipendi — è il costo opportunità. Ogni mese che il vostro team di ingegneria passa sull'infrastruttura IA è un mese che non passa sul vostro prodotto principale. Per le aziende dove l'IA è il prodotto principale, ha senso. Per le aziende dove l'IA è uno strumento per migliorare le operazioni, di solito no.
Costo realistico per il mid-market europeo: 200-500K€/anno solo in stipendi (2-3 specialisti), più 6-12 mesi prima del primo deployment in produzione. Investimento totale primo anno: 300-700K€ con risultati incerti.
Opzione 2: Comprare standard
Quando funziona: Il vostro bisogno è abbastanza generico che un prodotto esiste già. Classificazione email, chatbot di base, OCR documentale standard, trascrizione riunioni. Se migliaia di altre aziende hanno lo stesso bisogno, qualcuno ha probabilmente costruito un SaaS per questo.
Quando fallisce: I vostri processi sono specifici del vostro settore o della vostra azienda. Uno strumento generico copre l'80% del caso d'uso, ma il restante 20% — la parte che effettivamente differenzia la vostra attività — non è coperta. Finite per pagare un software che il vostro team aggira anziché usare.
L'altra modalità di fallimento è l'integrazione. Gli strumenti SaaS devono connettersi ai vostri sistemi esistenti: il vostro CRM, il vostro ERP, il vostro sistema di gestione documentale. Se queste integrazioni non esistono o sono mal documentate, avete comprato un'isola che non si connette alla terraferma.
Costo realistico: 500-5.000€/mese per strumento. Basso investimento iniziale, ma i costi si accumulano quando servono più strumenti, e siete vincolati alla roadmap e al pricing di qualcun altro.
Opzione 3: Collaborare con uno specialista
Quando funziona: Avete bisogno di una soluzione personalizzata che si integri profondamente con i vostri processi aziendali, ma non volete costruire e mantenere un team IA interno. Avete processi chiari che possono essere documentati e migliorati. Volete risultati in settimane, non in anni.
Quando fallisce: Scegliete un partner che non capisce il vostro settore, consegna un bel proof-of-concept che crolla in produzione, o costruisce un sistema così complesso che solo lui può mantenerlo — creando dipendenza permanente.
Il fattore differenziante tra un buon partner IA e uno cattivo è ciò che consegnano. Le società di strategia consegnano report. Le agenzie di sviluppo consegnano codice. Un buon partner di implementazione consegna sistemi funzionanti con trasferimento di competenze — ottenete IA in produzione e il vostro team impara abbastanza per mantenerla ed estenderla.
Costo realistico: 30-150K€ per un progetto di implementazione focalizzato. Più alto del SaaS come investimento iniziale, più basso della costruzione interna, con il tempo più rapido verso risultati in produzione.
Il framework decisionale
Piuttosto che scegliere un'opzione per default, ponetevi queste domande:
1. Il vostro bisogno è generico o specifico?
Se potete descrivere il vostro bisogno IA in una frase che si applica a qualsiasi azienda in qualsiasi settore — "vogliamo riassumere le riunioni" o "vogliamo classificare le email" — comprate standard. È più veloce e meno costoso.
Se il vostro bisogno coinvolge i vostri dati specifici, i vostri processi specifici o la vostra conoscenza settoriale specifica, avete bisogno di qualcosa di personalizzato (costruire o partner).
2. L'IA è al centro del vostro prodotto o uno strumento per le operazioni?
Se l'IA è il vostro prodotto — se i vostri clienti pagano per capacità IA — costruite internamente. Avete bisogno di un controllo profondo sulla tecnologia.
Se l'IA è uno strumento per migliorare la vostra attività esistente — elaborazione più veloce, meno errori, costi ridotti — collaborate con uno specialista. Non deviate il vostro team di ingegneria prodotto da ciò che sa fare davvero bene.
3. Quanto velocemente avete bisogno di risultati?
Se potete aspettare 12-18 mesi: costruire internamente è fattibile.
Se avete bisogno di risultati in 6-12 settimane: collaborate con uno specialista che l'ha già fatto.
Se ne avete bisogno per ieri: comprate standard e accettate i compromessi.
4. Cosa succede dopo il lancio?
I sistemi IA non sono statici. I modelli necessitano di monitoraggio, riaddestramento e aggiornamento man mano che i vostri dati cambiano. Considerate:
- Interno: Controllo totale, ma servono risorse dedicate in permanenza.
- SaaS: Il fornitore gestisce la manutenzione, ma non avete controllo sui cambiamenti.
- Partner: Cercate il trasferimento di competenze durante il progetto, con supporto retainer opzionale dopo il lancio.
L'approccio ibrido
Nella pratica, la maggior parte delle aziende finisce con una combinazione. Potreste usare strumenti standard per i bisogni generici (trascrizione riunioni, chatbot di base), collaborare con uno specialista per l'automazione dei vostri processi aziendali principali, e gradualmente costruire competenze interne man mano che imparate cosa funziona.
L'errore è iniziare con l'opzione più complessa. Non assumete un team ML prima di aver dimostrato che l'IA crea valore per la vostra attività. Non costruite personalizzato quando un SaaS da 100€/mese risolve il 95% del problema.
Considerazioni specifiche per l'Europa
Per le aziende europee, la decisione costruire-vs-comprare include fattori aggiuntivi:
Residenza dei dati. Molti strumenti IA SaaS elaborano i dati in data center statunitensi. Per le aziende che gestiscono dati europei sensibili, questo potrebbe non essere accettabile. Le soluzioni personalizzate possono essere deployate su infrastruttura europea o anche on-premise.
Conformità GDPR. Gli strumenti standard potrebbero non offrire la granularità di controllo sull'elaborazione dei dati richiesta dal GDPR. Le implementazioni personalizzate possono essere progettate per la conformità dal primo giorno.
Preparazione all'AI Act. L'AI Act europeo introduce nuovi requisiti per i sistemi IA ad alto rischio. Se il vostro caso d'uso rientra in una categoria ad alto rischio (impiego, credit scoring, alcune applicazioni sanitarie), dovete garantire la conformità — qualcosa di più facile da assicurare con un'implementazione personalizzata.
Requisiti linguistici. Molti strumenti standard sono ottimizzati per l'inglese. Se avete bisogno di prestazioni robuste in francese, italiano, tedesco o altre lingue europee, potreste aver bisogno di fine-tuning personalizzato che solo un partner o un team interno può fornire.
Prendere la decisione
La scelta giusta dipende dalla vostra situazione specifica. Ma se dovessimo offrire una regola generale per le aziende mid-market europee: iniziate con una partnership focalizzata, poi decidete cosa internalizzare in base a ciò che imparate.
Un buon partner di implementazione vi aiuterà a capire non solo la soluzione, ma il problema. Quella comprensione è ciò che vi permette di prendere decisioni costruire-vs-comprare informate per ogni progetto IA successivo.
Non lasciate che il perfetto sia nemico del deployato.