Il prezzo, in una frase
Uno sviluppo software su misura con AI integrata parte da circa 5.000€-10.000€ per un MVP mirato a validare un’idea, e può superare gli 80.000€ per un gestionale completo (forchette pubbliche Agentix). La differenza non sta nell’AI in sé, ma nell’ampiezza del software: quante funzioni, quanti utenti, quante integrazioni con sistemi esistenti.
In sintesi
- Un MVP mirato a un solo processo costa indicativamente 5.000€-10.000€ e serve a validare l’idea prima di investire di più.
- Un gestionale AI completo, con più moduli e integrazioni, si colloca tipicamente tra 20.000€ e 80.000€ o oltre.
- Il prezzo dipende più dall’ampiezza funzionale e dalle integrazioni che dalla componente AI in sé.
- Un modello AI on-premise o su infrastruttura dedicata costa di più di un’integrazione via API, ma può essere necessario per motivi di sovranità dei dati.
- Confrontare preventivi ha senso solo se il perimetro richiesto è lo stesso: “gestionale con AI” può voler dire cose molto diverse.
1. MVP o piattaforma completa: la prima scelta che cambia tutto
Il fattore che più incide sul prezzo, prima ancora dell’AI, è l’ampiezza del progetto. Un MVP (Minimum Viable Product) copre un solo processo, con l’obiettivo di verificare rapidamente se l’idea funziona nella pratica: si colloca indicativamente tra 5.000€ e 10.000€. Un gestionale AI completo - più moduli, più reparti, più integrazioni - richiede un lavoro di analisi, sviluppo e test molto più ampio: la forchetta sale a 20.000€-80.000€ o oltre, a seconda della complessità.
2. Cosa fa salire il prezzo, a parità di ampiezza
- Integrazioni con sistemi esistenti. Collegare il software a un ERP, un gestionale o un database legacy richiede lavoro di analisi e test che un progetto “da zero” non ha.
- Volume e qualità dei dati di partenza. Dati puliti e ben strutturati riducono il lavoro; dati sparsi in più formati e fonti lo aumentano.
- Modello AI on-premise vs API di terzi. L’integrazione di un modello via API è più rapida; un modello ospitato su infrastruttura dedicata o on-premise - utile per motivi di sovranità dei dati - richiede lavoro aggiuntivo di deployment e manutenzione.
- Requisiti di sicurezza, permessi e conformità. Ruoli granulari, log verificabili, requisiti dell’AI Act o del GDPR vanno progettati insieme al software, non aggiunti dopo.
3. Le fasce di prezzo Agentix
Pubblichiamo forchette indicative sia per lo Sviluppo Software AI (8.000€-80.000€+, una tantum) sia per lo Sviluppo Custom AI (5.000€-80.000€+, con MVP da 5.000€-10.000€ e gestionale completo da 20.000€-80.000€). Sono lo stesso ordine di grandezza guardato da due prospettive - il servizio complessivo e la soluzione tecnica - non due prezzi diversi per la stessa cosa.
4. Preventivo a corpo o a canone? Cosa aspettarsi dopo il rilascio
Il costo di sviluppo è quasi sempre una tantum; quello che cambia è cosa succede dopo. Manutenzione evolutiva, hosting, eventuale consumo variabile dei modelli AI: va chiarito prima del preventivo finale, non scoperto in seguito. Ne parliamo più nel dettaglio nella pagina su software house con prezzi trasparenti.
5. Come iniziare senza sovradimensionare il progetto
Il modo più affidabile per non sbagliare la stima è partire da un’analisi del processo reale, non da un elenco di funzionalità desiderate. Un primo confronto o un assessment permettono di definire il perimetro giusto per il primo rilascio prima di quotare l’intero progetto.
Domande frequenti
Conviene partire da un MVP o direttamente dal progetto completo?
Nella maggior parte dei casi conviene partire da un MVP: un primo rilascio funzionante su un processo prioritario, che permette di verificare l’impatto reale prima di investire sull’estensione a tutta l’azienda. Il progetto completo si costruisce dopo, quando l’MVP ha dimostrato il suo valore.
Perché due preventivi per lo stesso tipo di software possono avere prezzi molto diversi?
Spesso perché non stanno quotando lo stesso perimetro: un “gestionale con AI” può significare un cruscotto che mostra suggerimenti, oppure un sistema che integra più fonti dati, gestisce permessi granulari e automatizza decisioni. Chiedi sempre lo stesso scope a fornitori diversi, altrimenti i numeri non sono confrontabili.
Il prezzo cambia se voglio un modello AI on-premise invece che via API?
Sì, in genere aumenta: un’infrastruttura on-premise o su cloud dedicato richiede lavoro aggiuntivo di deployment, gestione e manutenzione rispetto a un’integrazione via API di un modello di terzi. Ha senso quando i dati non possono uscire dall’azienda o serve piena indipendenza dal fornitore.
Cosa succede se durante lo sviluppo emergono nuove richieste?
È normale che succeda. Un buon fornitore definisce fin dall’inizio il perimetro del primo rilascio e tratta le richieste aggiuntive come iterazioni successive quotate a parte, invece di dilatare il progetto originale senza aggiornare tempi e costi.