AI Practice: come costruire un business AI redditizio se si è un MSP o un VAR

Secondo IDC, le imprese globali investiranno 307 miliardi di dollari in soluzioni AI nel 2025, una cifra destinata a salire a 632 miliardi entro il 2028.

Non è una proiezione ottimistica di qualche startup in cerca di finanziamenti, è la stima di una delle società di ricerca più conservative e affidabili del settore IT.

E quei soldi devono andare da qualche parte: qualcuno deve vendere queste soluzioni, integrarle, gestirle, aggiornarle, formare i team dei clienti su come usarle. Quel qualcuno, nella stragrande maggioranza dei casi, è il canale.

Secondo Canalys, oggi la spesa IT gestita dai partner rappresenta oltre il 70% della spesa IT globale totale, che nel 2025 raggiunge i 5.300 miliardi di dollari. Il canale non è un intermediario residuale. È la spina dorsale attraverso cui la tecnologia arriva alle aziende. E l’AI non fa eccezione.

La domanda, quindi, non è se costruire una AI practice ma è come farlo in modo che generi davvero margine, ricavo ricorrente e fidelizzazione, invece di diventare l’ennesima promessa commerciale che non regge al primo confronto con la realtà operativa.

Il problema vero: l’AI resta bloccata nei proof of concept

Prima di parlare di servizi e modelli di business, c’è un dato scomodo da nominare.

Secondo un sondaggio recente di Canalys, il 61% dei partner fatica ancora a far uscire i progetti AI dei propri clienti dalla fase di proof of concept. Non è un problema tecnologico.

È un problema di metodo: molti MSP e VAR sono stati coinvolti nella fase esplorativa, ma non sono riusciti a trasformare quella presenza iniziale in un contratto di servizi continuativo.

I partner che non aiutano i clienti a definire il ritorno sull’investimento delle integrazioni AI nei sistemi line of business rischiano di perdere l’opportunità di influenzare il processo d’acquisto, e i managed services che potrebbero derivarne.

Detto in modo più diretto: se arrivi tardi con il ROI, qualcun altro ci arriva prima. E diventa il partner strategico, non tu.

Tre modelli per monetizzare l’AI nel canale

Non esiste una sola strada per costruire una AI practice redditizia. Esistono però alcuni archetipi che funzionano meglio di altri, e che si adattano a diversi stadi di maturità dell’organizzazione.

Il primo modello è l’efficienza interna. Prima di vendere AI ai clienti, usarla per migliorare la propria operatività. Non è un esercizio teorico: è la migliore demo possibile che un MSP possa portare a un prospect.

“Noi lo facciamo già internamente, e funziona così” vale più di cento slide di vendor. L’AI applicata alla gestione dei ticket, al monitoraggio proattivo dell’infrastruttura e all’automazione dei processi ripetitivi abbatte il costo per ticket e libera i tecnici per attività ad alto valore, migliorando i margini senza dover alzare i prezzi ai clienti.

Il secondo modello è l’AI as a Service ricorrente. Gartner definisce i servizi AI come l’applicazione di expertise tecnica e di business per aiutare le imprese a creare, accedere, gestire, ottimizzare e governare le logiche avanzate di analisi e decisione basate sull’AI, e proietta che la spesa globale in questo segmento raggiungerà 478 miliardi di dollari entro il 2028, con un CAGR del 18,2% in cinque anni.

La torta è enorme. Il passaggio da un modello reattivo a uno predittivo, dove il successo si misura sugli outcome dei clienti e non sui ticket chiusi, è esattamente la leva su cui costruire ricavo ricorrente difendibile.

Il terzo modello, quello con i margini più alti, è la vertical AI practice. Canalys sottolinea come la specializzazione verticale, su settori come healthcare, finance o manufacturing, sia il differenziatore più potente per i partner, perché permette di costruire proposte di valore difficilmente replicabili da un concorrente generalista.

Chi sceglie un verticale con alta pressione normativa, sanità, finanza, PA, ha in più il vantaggio di poter legare i propri servizi a obblighi di compliance che il cliente non può ignorare.

I servizi con la marginalità più alta

Costruire una AI practice non significa reinventare tutto. Significa aggiungere al portfolio esistente servizi che abbiano senso per i clienti attuali e che generino ricavo ricorrente. Gartner e Canalys convergono su alcune aree prioritarie.

L’AIOps monitoring, monitoraggio predittivo dell’infrastruttura con pricing a tier per device o per ambiente, è tra i più facili da integrare nei bundle RMM o NOC esistenti e tra i più difendibili nel tempo, perché i dati accumulati creano una barriera all’uscita naturale.

I servizi di AI governance e policy sono particolarmente richiesti nei settori regolamentati. I partner stanno investendo in expertise AI, espandendo i managed services e rafforzando le proprie capability per affrontare le complessità della trasformazione digitale nel 2025 e la governance è uno degli ambiti dove la domanda cresce più velocemente rispetto all’offerta disponibile.

Il deployment di agenti AI è il segmento con la crescita più rapida secondo tutte le principali stime.

IDC prevede che la spesa AI crescerà del 31,9% anno su anno tra il 2025 e il 2029, trainata soprattutto dalla crescita degli Agentic AI, per raggiungere 1.300 miliardi di dollari entro la fine del periodo.

Gli MSP e VAR che riescono a configurare, integrare e gestire agenti AI per i clienti, automatizzando processi aziendali concreti in ambiti come customer service, HR, finance e operations, si posizionano su un segmento che ancora pochissimi partner sanno affrontare con competenza.

Gartner prevede che il 40% delle applicazioni enterprise sarà integrato con agenti AI task-specific entro la fine del 2026, e che l’agentic AI potrebbe valere fino al 30% dei ricavi del software enterprise entro il 2035, superando i 450 miliardi di dollari.

Chi costruisce competenza su questo tema adesso, quando la concorrenza è ancora limitata, ha un vantaggio strutturale enorme.

La formazione e certificazione AI trasforma il partner in riferimento strategico per il cliente. Non è solo un servizio aggiuntivo: è uno strumento di fidelizzazione e di posizionamento che rafforza tutti gli altri servizi del portfolio.

Specializzazione: l’unica uscita dalla guerra dei prezzi

C’è un tema che torna in modo quasi ossessivo nelle analisi di Canalys e IDC: la specializzazione verticale come unica alternativa sostenibile alla competizione sul prezzo.

Secondo IDC, il 67% della spesa AI 2025 proviene da imprese che integrano capacità AI nelle proprie operazioni core di business, superando gli investimenti dei provider cloud e di servizi digitali.

Questi clienti non cercano un rivenditore generico. Cercano qualcuno che conosca il loro settore, i loro processi, le loro normative.

Un MSP o VAR specializzato nel manufacturing che sa come l’AI si applica alla qualità di produzione, alla manutenzione predittiva e alla gestione della supply chain vale incomparabilmente di più di un generalista che “fa anche AI”.

IDC sottolinea che la spesa AI in Europa raggiungerà 144,6 miliardi di dollari nel 2028, con un CAGR del 30,3%, e che il settore finanziario sarà il più grande acquirente proporzionale, con il 23% della spesa AI europea nel 2025.

Per un partner italiano, questo significa che una specializzazione in AI per le banche, le assicurazioni o i servizi finanziari è già oggi una scelta con un mercato enorme alle spalle.

Il rischio che pochi nominano: diventare commodity

Costruire una AI practice ha i suoi rischi, e vale la pena nominarli con chiarezza prima che diventino problemi reali.

Il più insidioso è diventare rivenditori di licenze AI di vendor terzi, senza aggiungere servizi propri. È il ritorno al modello transazionale a basso margine, esattamente quello da cui gli MSP migliori stanno cercando di uscire da anni.

Gartner osserva che il 40% delle imprese ha adottato l’AI, ma questo non significa che siano attrezzate per ottenere risultati di business concreti, e un partner che le supporta nel percorso diventa un trusted advisor con un vantaggio competitivo difficile da erodere.

Il secondo rischio è la frammentazione normativa. Gartner prevede che entro il 2027 leggi sull’AI frammentate copriranno metà delle economie mondiali, generando circa 5 miliardi di dollari in spesa per la compliance.

Per i partner questo è al tempo stesso un rischio operativo, dover gestire regimi normativi diversi per clienti in mercati diversi, e un’opportunità: chi costruisce expertise in AI governance e compliance si trova in una posizione privilegiata proprio quando la domanda esplode.

La roadmap in 90 giorni

Se c’è un punto di partenza concreto, è questo: novanta giorni. Non serve un piano triennale. Serve un trimestre di esecuzione disciplinata.

Nei primi trenta giorni: audit interno delle competenze AI nel team, identificazione di due o tre use case concreti tra i clienti attuali, mappatura dei verticali in cui si è già presenti e dove la domanda AI è più pronunciata. Questo lavoro è necessario per non cadere nella trappola del “facciamo AI” senza sapere su cosa, per chi e con quale proposta di valore differenziante.

Dal giorno 31 al 60: lancio di un primo servizio pilota su tre o cinque clienti esistenti, qualcosa di misurabile, come un AIOps monitoring o un assessment di AI governance. L’obiettivo non è la perfezione. È avere qualcosa di reale da mostrare, da cui imparare e su cui costruire case history interne.

Dal giorno 61 al 90: strutturazione del pricing, formazione del team tecnico e commerciale, costruzione dei primi materiali di vendita orientati agli outcome del cliente. Organizzazione di un primo workshop per prospect, possibilmente verticale.

Canalys è esplicita: con i cloud hyperscaler che moderano gli investimenti infrastrutturali dopo l’ondata del 2024, l’onere di erogare servizi a valore aggiunto, integrazione e innovazione ricade sempre di più sui partner. Non è una minaccia. È la più grande opportunità che il canale IT abbia avuto nell’ultimo decennio.