C’è stato un momento, negli ultimi quindici anni, in cui costruire software era di per sé un vantaggio competitivo. Se riuscivi a creare una piattaforma scalabile, distribuibile via cloud e vendibile in abbonamento, avevi già superato una parte importante della gara. Il SaaS ha prosperato proprio su questa asimmetria: costruire software era difficile, costoso, lento. Il capitale serviva soprattutto a colmare quel gap.
Oggi quell’asimmetria si sta dissolvendo mentre, nel frattempo, sta cambiando il ruolo del venture capital.
L’intelligenza artificiale non sta solo accelerando lo sviluppo del software: sta comprimendo drasticamente il suo costo di produzione. Strumenti di coding assistito, agenti di sviluppo e piattaforme generative rendono possibile arrivare a un MVP (Minimum Viable Product) in giorni, non in mesi.
Y Combinator lo ha detto esplicitamente: le startup AI-native possono essere costruite “faster, cheaper, and with more ambition”. E altri top-tier VC hanno rilanciato il messaggio, costituendo di fatto un segnale forte di indirizzo del settore dell’innovazione.
Quando il costo di costruzione scende, poi, cambia inevitabilmente anche ciò che ha valore. E qui arriva il punto centrale: se tutti possono costruire software, il software non basta più.
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Cosa è cambiato nel mercato VC
Dopo il picco del 2021, il mercato del venture capital ha vissuto una brusca correzione. Secondo CB Insights, il funding globale nel 2022 è sceso di oltre il 35% rispetto all’anno precedente; Carta ha rilevato un calo del 29% nel numero di deal e oltre il 50% nel valore complessivo investito. Non è stata solo una crisi ciclica: è stato un cambio di rotta. Il capitale è diventato più selettivo, meno tollerante verso burn rate elevati e molto più attento a unit economics, ricavi e percorso verso la profittabilità.
(Fonte: CB Insights)
Ma la vera ragione di questo cambio non è solo macroeconomica: è tecnologica.
Per anni abbiamo finanziato aziende che vendevano software ad aziende. Oggi i principali investitori della Silicon Valley stanno dicendo qualcosa di diverso. Y Combinator, nelle sue Requests for Startups più recenti, non chiede più solo strumenti AI: chiede esplicitamente full-stack AI companies. Non vendere software agli studi legali: crea uno studio legale AI-native. Non vendere software alle agenzie: costruisci un’agenzia AI-native.
È un messaggio potente, perché implica che il software sta smettendo di essere il prodotto finale e sta cominciando a diventare infrastruttura.
Anche Sequoia sottolinea come l’AI stia comprimendo il vantaggio competitivo del puro software, spostando il valore verso dati proprietari, distribuzione e workflow integrati. Andreessen Horowitz parla sempre più apertamente di “AI as labor”: l’AI non è solo un tool, ma una nuova forza lavoro digitale. Tradotto: non vendi più licenze, vendi outcome. Un passaggio che forse segna definitivamente la transizione dalSoftware-as-a-Service al Service-as-a-Software.
Dal Software-as-a-Service al Service-as-a-Software
Per anni il SaaS ha venduto strumenti: CRM, piattaforme HR, software di contabilità. Il cliente comprava il tool e faceva il lavoro. L’AI cambia la promessa: non ti vendo più il software, ti vendo anche il risultato. Ticket risolti, audit completati, pratiche gestite, analisi prodotte: il valore si sposta dall’accesso allo strumento all’esecuzione del processo.
È un cambiamento abbastanza significativo poiché sposta il concetto di scarsità dal software al business e suggerisce di entrare sul mercato con la distribuzione, i dati proprietari, il dominio verticale, la capacità operativa. Il vero fossato da attraversare non è più il modello AI, che tende rapidamente a diventare commodity, ma il workflow proprietario dentro cui quel modello opera.
In questo video il full-stack developer Robin He lo spiega in maniera molto semplice:
Questo spiega anche perché la traction, da sola, non basta più. Crescere bruciando capitale è sempre meno accettabile. Il nuovo round A non finanzia più “utenti e crescita” ma finanzia la dimostrazione che l’AI sta cambiando la struttura dei costi o dei ricavi di un dato settore. È una forma di operational proof. Non basta dimostrare che le persone usino il prodotto; bisogna dimostrare che il modello di business funziona e scala.
In un contesto simile anche il ruolo del venture capital non può che cambiare inevitabilmente. Se il vantaggio competitivo non è più scrivere codice ma costruire modelli operativi AI-powered, allora il capitale non può più limitarsi al solo “finanziamento”: deve contribuire a costruire, portare metodo, governance, distribuzione, competenze operative. Deve diventare, in buona sostanza, più pratico.
Non è un caso che modelli come venture builder e startup studio stiano tornando al centro della conversazione. E non perché sostituiscono il venture capital ma perché rispondono a una nuova necessità: quella di contribuire realmente alla nascita e crescita delle startup più promettenti anziché alla loro semplice selezione attraverso un capitale che da “paziente” diventa “competente”.
L’AI cambia il VC e avvicina l’Europa alla Silicon Valley
Se per anni abbiamo guardato alla Silicon Valley come al regno della crescita a tutti i costi, oggi l’attenzione per efficienza e sostenibilità economica tipiche dell’approccio europeo (dove le aziende tendono a focalizzarsi su percorsi di crescita più strutturati, redditività a lungo termine e gestione oculata delle risorse) sta diventando centrale anche negli Stati Uniti. Ciò che da noi era percepito come una debolezza può diventare un vantaggio competitivo nell’era dell’AI e avvicinare, paradossalmente, le due sponde dell’oceano.
Il capitale serve ancora ma in modo diverso: non per scrivere codice, ma per costruire aziende reali in settori tradizionali che l’AI sta rendendo possibile trasformare in mercati venture-scale. Industrie frammentate e poco tecnologiche un tempo non finanziabili diventano improvvisamente scalabili grazie all’automazione e agli agenti AI.
In definitiva,l’AI sta ridefinendo il mestiere del venture capital. Non basta più finanziare promesse, serve costruire organizzazioni, modelli operativi e vantaggio competitivo duraturo che, in un mondo in cui il software è sempre più facile da creare, torna a essere quello che è sempre stato: l’esecuzione. È qui che il venture capital deve reinventarsi, non come semplice fornitore di capitale ma come partner nella costruzione delle aziende del futuro.
Anche perché costruire aziende che raggiungono prima l’EBITDA positivo contribuisce soprattutto a sbloccare il mercato delle exit. E tutti noi operatori del settore innovazione sappiamo quanto ce ne sia bisogno.
Nota: per chi volesse approfondire, qui sotto riporto un utile episodio di Frameworks for Growth in cui Christina Cacioppo, CEO di Vanta, si confronta con Garry Tan, Presidente e CEO di Y Combinator, sul tema “Why The Next Unicorns Are Built By AI”.
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