I prodotti di intelligenza artificiale rivolti ai consumatori stanno tornando al centro dell’attenzione grazie all’inaspettato successo dell’assistente personale di Meta, Muse, e della sua mascotte Jolly, nonché alla crescita di Dots e Instinct, recentemente lanciati da OpenAI. Instinct, che svolge attività come prenotare viaggi, riservare tavoli al ristorante e annullare abbonamenti, ha raggiunto una valutazione di $10 miliardi. Questi sviluppi rafforzano l’idea che l’intelligenza artificiale agentica sia diventata sufficientemente affidabile per le attività quotidiane e offra un valore reale agli utenti.
Tuttavia, mentre la disponibilità dei consumatori a pagare per l’intelligenza artificiale rimane limitata, non è chiaro se modelli migliori riescano a creare un’attività consumer più redditizia. Per questo motivo, il settore si sta orientando verso il modello Anthropic, incentrato sui contratti aziendali e su diversi verticali. Sebbene Muse e Instinct sembrino sottrarsi a questa tendenza, i problemi economici fondamentali dell’intelligenza artificiale per i consumatori persistono.
Secondo il rapporto State of Markets, basato sulla ricerca PNC di Andreessen Horowitz, a maggio il 2,2% dei consumatori pagava per servizi di intelligenza artificiale, con una spesa media mensile di $31. Sebbene l’adozione e la spesa siano in aumento, la crescita procede in modo lineare. Perfino il grande salto prestazionale da GPT-5.2 ad Astra non si è riflesso in modo evidente nei dati. Bank of America ha rilevato che a marzo circa il 3% dei consumatori statunitensi pagava per l’intelligenza artificiale, con un aumento del 40% rispetto all’anno precedente. Nel sondaggio di settembre di Menlo, invece, è emerso che un quarto degli adulti utilizzava l’intelligenza artificiale ogni giorno e che la metà di questi utenti pagava per il servizio.
Il vero problema è il costo operativo più che il fatturato. Rispetto alle tecnologie precedenti, come i social network o il cloud computing, l’intelligenza artificiale è costosa; anche centinaia di milioni di utenti paganti non garantiscono il raggiungimento del punto di pareggio.
OpenAI si è adattata a queste condizioni orientandosi verso il mercato enterprise; è stato riferito che le sue prenotazioni aziendali sono raddoppiate da luglio. Anche Dots è stata presentata con casi d’uso rivolti agli ingegneri del software e ai dipendenti delle agenzie. Grazie alla sua infrastruttura pubblicitaria personalizzata, Meta dispone di più opzioni di ricavo per Muse e sta esplorando anche il mercato enterprise. Instinct, invece, prevede di ottenere una quota dagli acquisti effettuati tramite il suo strumento e potrebbe evitare i costi di addestramento di un modello di frontiera. Tuttavia, senza ricavi enterprise, la crescita dell’intelligenza artificiale per i consumatori presenta dei limiti.
Perché è importante
Questo quadro mostra che l’aumento dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per i consumatori non si traduce da solo in un modello di business sostenibile. Mentre il budget che gli utenti destinano ai servizi rimane limitato, il fatto che i sistemi agentici svolgano i compiti espone le aziende a costi operativi elevati. Per questo motivo, il successo dei prodotti inizia a essere valutato non solo in base alle prestazioni dei modelli, ma anche ai canali di ricavo diversi dagli abbonamenti e alle possibilità di utilizzo enterprise. L’orientamento di OpenAI verso i clienti enterprise, di Meta verso l’infrastruttura pubblicitaria e di Instinct verso un piano per ottenere una quota dalle transazioni mostra risposte diverse allo stesso dilemma economico. La questione aperta è se questi canali riusciranno a generare ricavi sufficienti a coprire i costi dei prodotti per i consumatori e in quale misura si amplierà la base di utenti paganti.