Investiresti su una startup fatta con una catena di agenti AI da un solo founder o, se il progetto è cresciuto, da un team di poche persone? È arrivato il momento di porsi la domanda. Già nel 2024, si racconta in Silicon Valley, il CEO di OpenAi Sam Altman scommetteva in una chat con amici sull’anno in cui esisterà, per la prima volta nella storia, una società da un miliardo di dollari costruita e gestita da una persona sola. Ci siamo quasi….
Matthew Gallagher, imprenditore autodidatta di Los Angeles, ha lanciato Medvi, una piattaforma di telemedicina, partendo da 20mila dollari e una dozzina di strumenti di intelligenza artificiale, raggiungendo circa 400 milioni di dollari di vendite nel 2025, che quest’anno superano abbondantemente il miliardo. Gallagher ha utilizzato l’intelligenza artificiale per gestire tutto, dalla codifica al servizio clienti, ottenendo una rapida crescita e profitti impressionanti. Un’impresa che può fare sperare bene a progetti come quello di Vittorio Viarengo, l’imprenditore italiano che a San Francisco ha lanciato da solo la startup TapSong usando l’AI come co-fondatore virtuale (qui trovi la sua storia e la sua “ricetta”)
La domanda quindi arriva naturale: ha senso investire su un progetto imprenditoriale che si regge sul founder (o al massimo i founder) e un team di agenti AI? L’abbiamo girata a un poker d’assi: Massimiliano Magrini, founder e Managing Partner di United Ventures, Gianluca Dettori, founder di Primo Capital, Stefano Peroncini, CEO di Eureka, e Giancarlo Rocchietti, presidente del Club degli Investitori.
Tre venture capitalist e un business angel, che propongono letture del fenomeno diverse ma tutte convergenti verso un punto: l’intelligenza artificiale agentica sta cambiando il modo di fare startup (qui puoi leggere un approfondimento sul tema), così come inevitabilmente il modo di valutarle e di investire.
Indice degli argomenti
Startup e AI, è il momento dei microteam
“In questo periodo riceviamo tantissime proposte di investimento da microteam di founder che lavorano su AI”, conferma Massimiliano Magrini. “Siamo di fronte a un cambiamento epocale e il tema sicuramente ci impegnerà nei prossimi mesi e anni”.
I microteam con AI sono già una realtà nel dealflow dei fondi italiani, quindi. Il mercato si è mosso prima che il sistema avesse strumenti per valutarlo. A livello globale, i capitali di venture capital destinati agli agenti AI hanno raggiunto 6,4 miliardi di dollari in 451 transazioni nel solo 2025, secondo i dati di PitchBook. Magrini sta descrivendo, in tempo reale, il momento in cui questa tendenza arriva anche in Italia.
Bene i founder coraggiosi, ma dipende dal settore
“Ma certo che investirei su una startup creata con l’AI, magari solo dal founder. Io passo la vita alla ricerca di founder coraggiosi”, dice Giancarlo Rocchietti, che però aggiusta subito il tiro: “A me piace il deep tech e lì per fortuna l’AI aiuta, ma ancora poco. Nel software e nei servizi digitali, invece, un uso massivo e intelligente di agenti AI per essere più efficaci ed efficienti in alcuni tipi di business potrebbe dare risultati eccezionali. Parliamo di nuovi tipi di startup che potrebbero arrivare a battere incumbent e monopolisti”
È una posizione che risuona con quanto emerge dall’ecosistema internazionale. Y Combinator ha scommesso sugli agenti AI in modo esplicito: nel suo batch della primavera 2025, il 46 per cento delle startup era costruito attorno a sistemi agentici.
Un founder da solo? Una concentrazione di rischio
Gianluca Dettori, founder di Primo Capital che ha appena pubblicato il libro L’impresa intelligente: come l’IA e gli agenti trasformeranno i modelli di business, parte da un principio consolidato nel venture capital: investire in un solo fondatore è una concentrazione di rischio troppo elevata. Una regola che però, dice subito, va riletta alla luce di quello che sta succedendo.
“L’agentic AI rende sempre più possibile scalare aziende con pochi umani e tanti agenti orchestrati tra loro. Resta il fatto che scalare una startup è un processo complesso e tendenzialmente un gruppo, anche limitato ma compatto di founder umani, sia preferibile.” E poi aggiunge: “Sicuramente oggi è possibile costruire aziende che scalano anche molto rapidamente con team molto più limitati.”
Cambia anche il modello di business delle startup
Dettori va oltre la questione del team e identifica un cambio di paradigma più strutturale. Le startup native AI che vede nel suo dealflow lavorano con team ristretti e centinaia di agenti autonomi che orchestrano processi complessi — con livelli di scalabilità e profittabilità difficili da raggiungere con i modelli tradizionali. Cambia anche il modello di business: il SaaS classico — paghi per usare il software — cede il passo a un modello in cui si comprano risultati, pagando una percentuale sulle vendite generate o sui costi ridotti.
C’è però un rischio che Dettori nel libro definisce i “thin wrappers”, startup che impacchettano tecnologie altrui senza aggiungere valore reale e che reggono solo finché la velocità di conquista del mercato compensa l’assenza di un vantaggio competitivo difendibile.
Che cosa diventa fare impresa?
Stefano Peroncini confessa di provare una sensazione ambivalente di fronte alle startup create e sviluppate con gli agenti AI. Da un lato curiosità per il potenziale dell’intelligenza artificiale, dall’altro una certa inquietudine su cosa stiamo implicitamente ridefinendo come ‘fare impresa’.”
Il punto centrale di Peroncini non è la tecnologia. È l’imprenditorialità come processo collettivo. “L’idea di costruire una startup da soli, potenziati da agenti AI, è affascinante sul piano dell’efficienza: meno costi, maggiore velocità, execution più snella. Ma fare impresa è qualcosa di più profondo: è condivisione di visione, è costruzione collettiva, è apprendimento attraverso errori condivisi.”
La tesi è sulla resilienza, non sulla capacità tecnica. Peroncini introduce un’analogia precisa: “Come i Limited partner di un fondo di venture capital raramente affidano capitali a General Partner one-man show, allo stesso modo i VC sono strutturalmente riluttanti a investire in solo founder. Il motivo è semplice: non è solo un tema di capacità, ma di resilienza e gestione dell’incertezza.”
Ogni startup, prima o poi, attraversa una fase in cui le metriche non arrivano, il fundraising si complica, la direzione strategica è incerta. “In quei momenti non è l’efficienza che fa la differenza, non è l’AI che ‘tiene botta’, ma è il confronto tra co-founder che rimette in discussione le scelte, che ridà energia e che alla fine può contribuire a evitare errori irreversibili”
Il fondo Eureka! investe prevalentemente in deep tech , ricorda Peroncini e le portfolio company Caracol e Phononic Vibes sono esempi di startup che richiedono per loro natura team multidisciplinari, lunghi cicli di R&D, competenze eterogenee. In quel contesto, il modello “solo founder + AI” non è semplicemente meno efficiente: fatica a reggere strutturalmente. “Un founder solo, anche potenziato da agenti AI, resta strutturalmente più fragile.”
La conclusione, però, non è una chiusura: “Il punto forse non è scegliere tra team umano e solo founder con AI, ma capire come evolverà il modello: team piccoli, altamente qualificati, potenziati da AI, e non team eliminati dall’AI”
Startup e AI, fino a dove si può arrivare?
Quindi nessuna chiusura, ma grande cautela. Un bel “dipende” ci sta benissimo: dalla fase, dal progetto, dal mercato. In Bek Ventures e Flashpoint, due fondi di venture capital, ad esempio, sostengono che nelle fasi iniziali team ultra-snelli supportati da AI possono essere altamente efficaci, soprattutto in categorie B2B che non richiedono scala enorme. Ma le difficoltà emergono nel tempo: sicurezza, affidabilità dell’infrastruttura, resilienza sistemica diventano esigenze che richiedono supervisione umana specializzata.
Come sintetizza Arda Kirkagac, Principal di Bek Ventures: “Gli strumenti AI stanno accelerando lo sviluppo del prodotto, ma i fattori fondamentali che guidano la scalabilità rapida non sono cambiati. Quando costruire diventa banale, tutto il resto diventa critico: comprensione del mercato, relazioni con i clienti, costruzione del team, giudizio strategico.”
La dimensione strutturale dell’AI da non dimenticare
C’è poi una dimensione strutturale di cui poco si tiene conto. L’infrastruttura AI che abilita i solo founder è in larga parte controllata da poche grandi piattaforme tecnologiche. Come il cloud ha abbassato le barriere pur concentrando il valore a monte, l’AI potrebbe lasciare le startup dipendenti da sistemi che non controllano — una dipendenza che complica sia la difendibilità del modello sia la valutazione in fase di due diligence.
La domanda “può funzionare una startup fatta con l’AI?” è superata: i casi esistono. La domanda interessante è “fino a dove si può osare e a quali condizioni il progetto funziona?”. Rocchietti guarda al founder coraggioso nel mercato giusto. Dettori guarda ai dati proprietari come vero discrimine. Magrini osserva che il fenomeno è già nel dealflow. Peroncini guarda alla capacità umana di gestire relazione e affrontare le contrarietà inevitabili in ogni progetto.
Quattro risposte, una sola certezza: il modo di fare startup sta cambiando più in fretta di quanto il sistema del venture capital stia elaborando strumenti per valutarlo. E ci sono le premesse per un’altra domanda: come cambiano i criteri di valutazione di una startup? A cosa deve prestare attenzione un investitore adesso che tutte le startup in qualche modo sono AI?
