Per la prima volta nella storia, i titoli del settore software vengono scambiati al di sotto dell’indice S&P 500.

Il multiplo P/E forward per il software applicativo ha raggiunto un picco di 84x a metà del 2020. A marzo 2026 è sceso a 22,7x, al di sotto della media di mercato. L’ETF iShares Software ha perso il 30% rispetto al picco raggiunto a settembre. È andata persa una capitalizzazione di mercato superiore a mille miliardi di dollari.

Questa non è una correzione. Le correzioni sono cicliche. Questa è strutturale. Il mercato non sta dicendo “il software è temporaneamente sopravvalutato”. Sta dicendo “non siamo sicuri che il modello di business funzioni ancora”.

Il modello SaaS era basato su un unico presupposto: ogni persona che lavora ha bisogno di una licenza software. Assumere più rappresentanti, acquistare più licenze. I ricavi crescevano con l'organico. L'intero modello ha funzionato in modo prevedibile per due decenni.

Gli agenti AI hanno infranto questo presupposto. Non in teoria. Nella pratica.

Automation Anywhere ha pubblicato dei dati ad aprile relativi a oltre 70 implementazioni aziendali: gli agenti di IA risolvono autonomamente più dell’80% delle richieste di assistenza dei dipendenti, riducendo i costi di licenza per la gestione dei servizi IT fino al 50%. Publicis Sapient sta riducendo le licenze SaaS di circa il 50%, sostituendo le principali piattaforme, tra cui Adobe, con strumenti di IA generativa. Workday ha annunciato licenziamenti dell'8,5% non perché l'IA abbia fallito, ma perché ha avuto successo: i clienti hanno bisogno di meno licenze quando meno persone svolgono più lavoro.

Il meccanismo è semplice. Quando un dipendente con agenti di IA svolge il lavoro di cinque, il vostro guadagno in termini di produttività è la perdita di entrate per il fornitore. Più l'IA funziona, meno licenze vi servono. Un sondaggio di Databricks ha rilevato che l'utilizzo dei sistemi multi-agente è aumentato del 327% all'inizio del 2026. Questa non è una tendenza. È una transizione di fase.

I fornitori lo sanno. Alcuni stanno passando a un modello di prezzi basato sull'utilizzo. Altri a uno basato sui risultati. Adobe è passata ai “Generative Credits”. Salesforce sta cercando di diventare l'orchestratore delle forze lavoro degli agenti di IA. Nessuna di queste transizioni è agevole: compensi di vendita, presentazioni al consiglio di amministrazione, modelli per gli investitori, tutto era costruito attorno a una crescita prevedibile per licenza.

I fornitori che si trovano nella posizione peggiore sono quelli il cui valore fondamentale era l'esecuzione di un'attività che l'IA ora può svolgere direttamente: analisi di base dei dati, reportistica basata su modelli, automazione dei flussi di lavoro di routine. Se il valore del vostro prodotto era “un essere umano usa la nostra interfaccia per fare X”, e ora un agente fa X senza l'interfaccia, non avete un problema di prezzi. Avete un problema esistenziale.

È qui che smette di essere una storia di Wall Street e inizia a essere una storia di competitività europea.

Il CEPR ha pubblicato nuovi dati ad aprile quantificando il divario nell'adozione dell'IA con insolita precisione. Il 43% dei lavoratori statunitensi ha adottato strumenti di IA. Italia: 26%. Germania: 31%. Francia: 28%. Regno Unito: 36%. Ma il divario di intensità è ancora più netto: il 5,2% delle ore lavorative negli Stati Uniti è dedicato all'uso dell'IA. In Germania, Francia e Italia, meno di un terzo di quella percentuale.

Eurostat: il 19,95% delle imprese dell'UE ha utilizzato l'IA nel 2025. OCSE: grandi imprese al 40%, PMI all'11,9%. La produttività degli Stati Uniti è cresciuta di quasi il 90% dal 1995. Area dell'euro: 30%. Il Rapporto Draghi ha identificato l'IA come la finestra per colmare questo divario. I dati dicono che la finestra viene osservata, non utilizzata.

Ora applicate questo al repricing del SaaS.

Le imprese statunitensi con un tasso di adozione dell'IA dell'88% sono quelle che stanno attivamente comprimendo la loro spesa SaaS — sostituendo licenze con agenti, sviluppando strumenti interni, rinegoziando i contratti. Sono loro a guidare il repricing.

Le PMI europee, con un'adozione del 13%, continuano ad acquistare SaaS a prezzi pre-disruption. Costi di abbonamento completi per strumenti progettati partendo dal presupposto che siano gli esseri umani a svolgere il lavoro, mentre i concorrenti americani operano con stack più snelli e costi unitari inferiori. Le PMI europee non stanno guidando la ridefinizione dei prezzi. La subiranno.

L'Asia aggiunge un'altra dimensione. Cina e India guidano l'implementazione aziendale rispettivamente al 58% e al 57%. La Corea del Sud ha registrato il singolo balzo più grande di qualsiasi altro paese nel secondo semestre del 2025. Si prevede che il mercato dell'IA dell'Asia-Pacifico crescerà al CAGR più alto fino al 2034. I concorrenti asiatici non stanno aspettando che i quadri normativi europei si stabilizzino.

Tutto quanto sopra sarebbe già abbastanza grave se l'infrastruttura di IA fosse venduta al costo. Ma non è così.

OpenAI ha generato 3,7 miliardi di dollari di ricavi nel 2025 e ha perso 5 miliardi di dollari. Gli hyperscaler hanno stanziato oltre 600 miliardi di dollari in investimenti in infrastrutture di IA per il 2026. Amazon: 200 miliardi di dollari. Google: 175-185 miliardi di dollari. Microsoft: 145 miliardi di dollari. Meta: 115-135 miliardi di dollari. La spesa media delle aziende per i modelli di linguaggio (LLM) ha raggiunto 7 milioni di dollari per azienda, quasi il triplo rispetto all'anno precedente.

Questo è il classico ciclo di sovvenzioni delle piattaforme. Ride-sharing, consegna di cibo, cloud computing: il copione è lo stesso. Prezzi inferiori al costo. Acquisizione del flusso di lavoro. Rendere i costi di passaggio sufficientemente elevati da garantire che, quando i prezzi si normalizzeranno, il cliente non abbia alternative realistiche.

Bill Gurley lo definisce il problema del “margine lordo negativo”. L'attuale generazione di strumenti di IA ha prezzi pensati per massimizzare l'adozione, non la redditività. I fornitori stanno correndo per conquistare quote di mercato scommettendo che, una volta che i vostri processi, le vostre pipeline di dati e le vostre architetture di agenti saranno costruiti attorno alle loro API, non ve ne andrete quando i prezzi aumenteranno.

Probabilmente hanno ragione. Cambiare fornitore di IA non è come cambiare fornitore di SaaS. I vostri prompt, la vostra messa a punto, la vostra logica di integrazione: tutto è specifico del modello. Il vincolo è più sottile di un contratto SaaS, ma più profondo.

La domanda non è “quanto costa l'IA?”, ma “quanto costerà tra tre anni quando il fornitore dovrà giustificare una valutazione di 183 miliardi di dollari?”

Le PMI europee stanno cadendo in una trappola a doppia morsa.

Primo: pagare per un SaaS che viene strutturalmente svalutato dall'adozione dell'IA a cui non partecipano. Ogni mese di adozione ritardata è un mese in cui si pagano prezzi pre-disruption per strumenti il cui valore competitivo sta diminuendo. Il divario si aggrava.

Secondo: quando adotteranno l'IA — e lo faranno, perché la pressione competitiva le costringerà a farlo — la adotteranno in un'infrastruttura controllata da una manciata di aziende americane che gestiscono un playbook di sussidi. L'ultima indagine della BCE mostra che le PMI dell'area euro prevedono di destinare il 9% degli investimenti totali all'IA nel 2026. Tale investimento andrà in gran parte a fornitori con sede negli Stati Uniti. Il denaro esce. La dipendenza entra.

Il Rapporto Draghi ha diagnosticato correttamente la malattia. Ciò che non ha articolato pienamente è il problema strutturale dell’adozione di una tecnologia generica il cui intero livello infrastrutturale è di proprietà, ha prezzi fissati e viene gestito da aziende in una giurisdizione diversa, ottimizzato per un mercato diverso, su una tempistica che i regolatori europei non controllano.

Adottarla ora, non più tardi. L'istinto europeo di attendere chiarezza normativa prima dell'implementazione è comprensibile ma costoso. L'AI Act, la Direttiva sulla responsabilità del produttore, il DSA — nessuno di essi vieta l'adozione. La regolano. C'è una differenza tra guardrail e muri. Le PMI europee stanno costruendo muri mentre i loro concorrenti costruiscono strade.

Diversificate la vostra infrastruttura di IA. I modelli open-source — Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen — stanno riducendo il divario con i sistemi proprietari. L'inferenza self-hosting è sempre più praticabile per carichi di lavoro prevedibili. La stessa logica che rende rischiosa la dipendenza da un unico fornitore di SaaS rende ancora più rischiosa la dipendenza da un unico fornitore di IA.

Verificate il vostro stack SaaS prima che venga verificato per voi. La rivalutazione dei prezzi nei mercati pubblici è un indicatore anticipatore. La rivalutazione operativa — in cui gli strumenti per cui pagate offrono un vantaggio competitivo minore — segue con un certo ritardo. Le aziende che effettueranno questa verifica nel 2026 avranno delle scelte. Quelle che la effettueranno nel 2028 avranno dei vincoli.

Inserite il costo della sovvenzione nella vostra pianificazione. Se la vostra redditività unitaria funziona con costi API tre volte superiori a quelli attuali, state costruendo su basi solide. Se funziona solo ai prezzi odierni, state costruendo su una promozione.

Il modello SaaS non sta morendo ovunque. Le piattaforme durevoli con profonda integrazione, dati proprietari e un vero e proprio lock-in del flusso di lavoro sopravviveranno: diventeranno l'infrastruttura attraverso cui operano gli agenti di IA, non le interfacce su cui cliccano gli esseri umani.

Ma “il SaaS sopravviverà” è una magra consolazione se sei tu a pagare ancora prezzi per postazione per uno strumento che il tuo concorrente ha sostituito con tre chiamate API e uno script.

Per le PMI europee la posta in gioco è specifica. L'IA è la leva di produttività più potente a disposizione per colmare il divario con gli Stati Uniti. Ma adottarla attraverso l'infrastruttura americana, a prezzi sovvenzionati, senza diversificazione o capacità di self-hosting — questo non significa colmare il divario. Significa finanziare la crescita di qualcun altro sperando che non aumenti i prezzi.

L'era del SaaS ha insegnato una lezione che si applica direttamente: chi controlla la piattaforma si aggiudica il margine. Nell'era dell'IA, la piattaforma è il modello.

Costruisci il tuo stack come se ti aspettassi che il sussidio finisca. Perché finirà.

Fabio Lauria

CEO & Founder, ELECTE

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