L'intelligenza artificiale sta trasformando profondamente il settore del software. Tuttavia, contrariamente a quanto talvolta suggeriscono i mercati azionari – dove la pressione sulle valutazioni SaaS raggiunge livelli record per i pure player dell'IA – questa trasformazione non mette in discussione l'intero settore. Piuttosto, accentua le differenze tra i vari attori.
Questa è la convinzione fondamentale di Main Capital , che coincide con la nostra qui ad Altaroc la vera domanda per un investitore non è se l'intelligenza artificiale trasformerà il settore del software, bensì quali aziende dispongano delle risorse strategiche necessarie per trasformare questa rivoluzione in un vantaggio competitivo duraturo.
I software più a rischio: quando l'IA abbassa le barriere all'ingresso
Non tutti gli editori sono esposti allo stesso livello di rischio. Per Main Capital, i più vulnerabili sono chiaramente identificati: le «soluzioni puntuali», ovvero quei software destinati a un ambito di applicazione limitato, poco integrati nei processi dei loro clienti e relativamente facili da sostituire.
L'intelligenza artificiale riduce automaticamente le barriere all'ingresso in questi mercati. Oggi i nuovi operatori possono sviluppare e lanciare soluzioni simili in modo molto più rapido e a costi inferiori. La differenziazione si sta riducendo, mentre la pressione sui prezzi si intensifica.
Questo è del resto uno dei motivi per cui Main Capital storicamente esposta in misura limitata a questo tipo di attività. Il loro filtro di investimento scarta fin dall'inizio le soluzioni troppo superficiali, ancora prima della due diligence.
Perché i software mission-critical offrono un vantaggio strategico
Al contrario, i software cosiddetti «mission critical» sembrano strutturalmente ben posizionati e potrebbero addirittura rafforzare il proprio vantaggio nell'era dell'IA.
La definizione di Main Capital chiara: un software è considerato critico quando l'organizzazione che lo utilizza non può più funzionare senza di esso. Non si tratta di un'interruzione di un giorno o di una settimana: il blocco è immediatamente paralizzante. Queste soluzioni costituiscono inoltre molto spesso l'unica fonte attendibile dei dati.
Eppure è proprio questo ciò di cui l'IA ha bisogno per creare valore. Per automatizzare i processi e produrre risultati pertinenti, i modelli di IA devono basarsi su livelli di dati affidabili. Gli editori che controllano questi dati strategici non sono quindi minacciati dall'IA: ne diventano piuttosto partner naturali.
Tra gli esempi concreti del portafoglio di Main Capital SDB Groep, produttore di software sanitari fondamentali per le strutture sanitarie olandesi, e Mach, i cui sistemi contabili sono integrati nei processi dell'amministrazione pubblica tedesca.
Un punto importante, spesso frainteso: la distinzione rilevante non è quella tra software verticali e orizzontali. Anche nei software orizzontali si trovano sistemi di registrazione critici e dati proprietari. E nei software verticali, alcune soluzioni specifiche possono essere facilmente sostituite. Il criterio determinante è il grado di integrazione, l'effettiva criticità della soluzione e la qualità dei dati in essa contenuti.
La monetizzazione dell'IA: più rapida di quanto si pensi
Uno degli insegnamenti più concreti tratti dal nostro scambio con Main Capital la monetizzazione e la rapidità con cui può concretizzarsi.
Aggiungere una funzionalità basata sull'intelligenza artificiale non basta. Gli operatori più efficienti stanno ripensando contemporaneamente la loro offerta di prodotti, la loro strategia commerciale e il loro modello economico. Si tratta di un lavoro di fondo, ma se condotto correttamente, i risultati sono visibili in breve tempo.
Nel portafoglio di Main Capital, è possibile osservare un impatto diretto sull'ARR già tre o quattro mesi dopo il lancio di funzionalità di IA ben progettate. Alcune partecipate hanno registrato aumenti della produttività degli sviluppatori compresi tra il 20% e il 60%. WoodWing, fornitore di soluzioni per i media e le case editrici, ha generato quasi 3 milioni di euro di valore contrattuale in pochi mesi grazie a uno strumento di IA destinato ai team editoriali.
Per quanto riguarda i modelli tariffari, la tendenza è chiara: il mercato si sta orientando progressivamente verso modelli ibridi, che combinano una base di licenza o di piattaforma con componenti legate all'utilizzo o ai risultati generati dall'IA. Il modello tariffario basato esclusivamente sul numero di utenti, oggi dominante, verrà gradualmente integrato, senza scomparire bruscamente, in particolare nei mercati dei grandi clienti, dove la volatilità dei costi è mal vista.
L'intelligenza artificiale amplia il mercato potenziale del software
Una tendenza di fondo merita particolare attenzione: la crescente convergenza tra software e servizi.
Storicamente, il software era innanzitutto uno strumento. Migliorava la produttività dei team, ma era sempre una persona – o un team collaboratori esterni – a svolgere il lavoro. Con l'IA generativa e gli agenti autonomi, il software sta iniziando a eseguire direttamente alcune attività.
La conseguenza è di natura strutturale: gli editori di software possono ora competere con modelli economici storicamente dominati dalle aziende di servizi. I loro prodotti non assorbono più solo i budget IT, ma possono anche accaparrarsi una quota dei budget operativi, se non addirittura del monte salari. Si tratta di un notevole ampliamento del mercato potenziale.
Cosa cambia per gli investitori nel settore del private equity
Per Main Capital, l'IA rende la specializzazione ancora più importante e difficile da imitare. Valutare correttamente il posizionamento di un produttore di software nell'era dell'IA significa comprendere a fondo se i suoi dati sono realmente fondamentali, se gli appartengono davvero e se la sua integrazione nei processi dei clienti è sufficientemente profonda.
Un investitore non esperto avrà difficoltà a distinguere tra le due cose. Molte aziende sostengono di essere dei «systems of record». La due diligence consentire di verificare se ciò corrisponde effettivamente al vero.
L'assistenza post-investimento rappresenta l'altra sfida. Main Capital delle sue 57 partecipazioni per individuare i casi d'uso dell'IA che funzionano e diffonderli in tutto il portafoglio.team Excellence – che sei anni fa contava una sola persona – oggi conta quasi venti specialisti (prodotto, IA, go-to-market, finanza). Questo tipo di risorsa condivisa è difficile da costruire per un fondo generalista che detiene solo uno o due produttori di software tra numerosi settori diversi.
In Altaroc, è proprio questo tipo di competenza settoriale e di capacità di supporto operativo che cerchiamo nei nostri gestori. L'intelligenza artificiale non trasforma il private equity applicato al settore del software in modo uniforme, ma premia la specializzazione e la profondità delle competenze. Questo è il criterio fondamentale del nostro processo di selezione.
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