Alessandro Bianchi, ex product manager in Google e fondatore di tre startup, ha visto da vicino cosa funziona e cosa no nel mondo dei prodotti generativi. La sua tesi è semplice e concreta: l’entusiasmo per la tecnologia non basta se non si costruisce un modello di business sostenibile. Qui raccolgo i suoi principali appunti, i numeri davvero utili e le indicazioni pratiche per chi progetta prodotti basati su modelli generativi.
L’illusione dell’hype
La magia dei modelli — testo, immagini, suoni — attira subito attenzione, ma è facile confondere attenzione con valore. Molte aziende celebrano metriche “visive” (richieste, output generati, utenti attivi) senza chiedersi la domanda cruciale: chi paga e perché resterebbe cliente? Se la risposta non c’è, il picco di interesse si spegne presto.
Dalla generazione alla proposta di valore
Il passaggio decisivo è trasformare un output impressionante in una proposta di valore chiara. Questo significa pensare a pricing, packaging e indicatori orientati al ricavo, non solo alla viralità. Senza ridurre il churn e contenere il costo di acquisizione (CAC), anche milioni di interazioni rischiano di essere soltanto costi in aumento.
Costi che non si vedono subito
Dietro la creazione di contenuti generativi ci sono spese spesso sottovalutate: CPU, storage, licenze, moderazione, personalizzazione e supporto. Il costo per singola generazione può mangiare rapidamente il margine lordo. Se la crescita è trainata da utenti gratuiti senza un percorso chiaro verso il pagamento, il burn rate aumenta senza controllo.
Qualità che costa
Non basta produrre risultati notevoli: bisogna renderli utilizzabili. Moderazione, controllo qualità, template verticali e adattamenti specifici per settore richiedono risorse. Ignorare questi investimenti significa vedere calare la retention e salire il churn, anche quando la “demo” sembra brillante.
Le metriche che contano davvero
I board non vogliono spettacoli, vogliono unit economics solide. Le metriche da tenere sotto controllo continuativo sono, tra le altre:
– costo per unità di output;
– tasso di conversione da gratuito a pagante;
– margine per utente pagante;
– rapporto LTV/CAC;
– churn e retention per coorte.
Nel modello freemium o con trial, il costo operativo di ogni prova impatta direttamente il costo cliente effettivo: un tasso di conversione basso rende il modello insostenibile.
Analizzare per caso d’uso
Le metriche aggregate per “utente” non bastano. Occorre scomporre i numeri per caso d’uso: quanti output servono per ottenere un lead qualificato? Quanto costa convertirlo? Queste risposte indicano se puntare al freemium, ai piani a pagamento o ai contratti enterprise ricorrenti che coprano costi di acquisizione e assistenza.
Dove investire per crescere
I dati di coorte e la segmentazione per scenario d’uso aiutano a decidere gli investimenti più redditizi: migliorare prompt, sviluppare template verticali, offrire integrazioni API a pagamento. Chi non aggiorna costantemente questi indicatori rischia solo di accelerare il burn senza avvicinarsi al break-even.
Errori ricorrenti sul mercato
Bianchi mostra pattern chiari: prodotti che conquistano visibilità con output sorprendenti ma non convertono. Arriva il traffico, non i ricavi. I trial perdono la loro utilità se manca una value proposition per l’upgrade. Spesso il problema non è la tecnologia, ma le scelte go-to-market e l’assenza di metriche operative integrate nel prodotto.
Una strada pragmatica
Se vuoi che la tua esperienza generativa paghi, parti dalle domande pratiche: chi trae valore reale dal risultato generato? Quanto è disposto a pagare? Qual è il vero costo per servirlo? Rispondere a queste tre domande mette ordine nelle priorità: prodotti che risolvono un lavoro reale, si integrano nei flussi esistenti e misurano le economicità hanno molte più chance di sopravvivere all’hype.