AI e consulenza IT: addio al time & materials

## Quando un modello smette di reggere

C’è un momento strano, silenzioso, in cui ti accorgi che una regola non scritta non vale più. Non perché qualcuno l’ha contestata con coraggio, ma perché la realtà ha smesso di collaborare.

Nella consulenza IT quel momento, secondo me, è adesso.

Per anni abbiamo vissuto dentro un patto comodo: *tu mi paghi il tempo, io ci provo*. lo chiamavamo time & materials, staff augmentation, body rental. Nomi diversi, stessa idea. Compravi ore umane e speravi che quelle ore diventassero qualcosa di utile. A volte succedeva, a volte no. In entrambi i casi, pagavi.

E non è che funzionasse perché fosse giusto. Funzionava perché sembrava l’unico modo possibile. Il software è complesso, stimare è difficile, i requisiti cambiano, la tecnologia pure. Quindi ci siamo raccontati che il tempo fosse una buona approssimazione del valore.

Poi è arrivata l’AI e, senza chiedere permesso, ha reso quella finzione molto più difficile da sostenere.

## La bugia comoda del time & materials

Il time & materials, se lo spogli di tutte le parole eleganti, è soprattutto una cosa: un meccanismo di trasferimento del rischio.

Il rischio di stimare male, di scoprire problemi tecnici, di gestire lo scope che si allarga, di accorgersi tardi che l’idea iniziale non sta in piedi. Nel modello a ore quel rischio finisce quasi sempre sul cliente. Il fornitore “mette le persone”, il cliente paga l’esplorazione, anche quando l’esplorazione porta a un vicolo cieco.

Se lo descrivi così in altri settori suona assurdo. Immagina un idraulico che fattura ore senza promettere che l’acqua torni a scorrere. O un chirurgo pagato al minuto, indipendentemente da come va l’operazione.

Eppure, in it, era normale. Anzi, era *atteso*. Se un cliente chiedeva garanzie veniva spesso etichettato come complicato. Se un fornitore proponeva un prezzo fisso, sembrava ingenuo o pericoloso.

La giustificazione era sempre la stessa: “il software è diverso”. Ed è vero, in parte. Ma la conclusione, cioè che l’unico modello onesto sia fatturare il tempo, è sempre stata un salto logico.

La verità un po’ triste è che conveniva a tutti, almeno nel breve periodo. Molti clienti non avevano abbastanza competenza interna per distinguere qualità da inefficienza. E molti fornitori, se sono onesto, hanno imparato a vivere bene in quel mondo. Perché il tempo è misurabile, il valore no. E quando non sai misurare il valore, finisci per comprare quello che riesci a contare.

Il problema è che gli incentivi diventano strani. A volte addirittura invertiti. Se sei più lento, fatturi di più. Se risolvi in due ore invece che in venti, “lasci sul tavolo” diciotto ore. Nessuno lo direbbe così apertamente, ma il sistema spingeva in quella direzione.

## L’AI entra in stanza e accorcia le ore

Poi, nel giro di pochissimo, alcune attività quotidiane hanno iniziato a collassare.

Boilerplate, integrazioni ripetitive, scaffolding di migrazioni, test generati, documentazione iniziale, trasformazioni di dati. Non tutto, non sempre, non perfettamente. Però abbastanza da cambiare la matematica.

E qui arriva il punto che mette in crisi il modello: se ieri un’integrazione “valeva” 80 ore e oggi ne richiede 15 con assistenza AI, cosa fatturi?

Se fatturi 15 ore, il tuo fatturato si riduce drasticamente a parità di risultato.

Se fatturi 80 ore lo stesso, stai facendo una cosa che assomiglia molto a una frode, anche se la chiami “buffer”, “contingenza”, “gestione del rischio”. Forse non tutti la vivono così, ma è difficile ignorare la sensazione.

Ed è per questo che vedo tre reazioni, tutte fragili:

Alcuni nascondono l’uso dell’AI.

Altri la vietano, non tanto per qualità quanto per proteggere il modello.

Altri la usano e tengono i prezzi a ore, trattenendo il guadagno di produttività.

Il punto è che questa finestra si chiude. L’arbitraggio tra “quanto ci metteva un umano” e “quanto ci mette una persona con AI” sta crescendo troppo. Prima o poi qualcuno, lato cliente, farà due conti. Oppure confronterà fornitori. Oppure si chiederà perché la stessa cosa, oggi, costa come due anni fa.

## Se il codice costa meno, cosa resta da vendere?

Questa è la domanda che, secondo me, divide chi sopravvive da chi resta bloccato.

Perché se l’AI ti aiuta a scrivere codice, test e documentazione più velocemente, viene naturale pensare: “ok, allora il mio lavoro vale meno”.

Io non ne sono affatto convinto. Forse vale meno *una parte* del lavoro, quella più meccanica. Ma proprio questa riduzione fa emergere il resto, cioè ciò che è sempre stato valore e che spesso abbiamo impacchettato insieme alle ore.

Quello che i clienti cercano davvero non è il codice. È un esito.

Un prodotto che funziona.

Un rischio ridotto.

Una capacità nuova.

Una decisione presa bene.

E ci sono aree in cui l’AI, almeno per ora, non sostituisce davvero la consulenza. La amplifica, semmai.

### Capire il problema, non solo i requisiti

I requisiti tecnici spesso sono sintomi. Il problema vero è più sotto: processi, vincoli, persone, politica interna, incentivi. E a volte anche paure non dette.

Capire questo richiede ascolto, contesto, e anche una certa dose di coraggio nel dire cose scomode.

### Prendere decisioni difficili e irreversibili

Architettura, build vs buy, modello dati, postura di sicurezza. Decisioni che si pagano per anni.

L’AI può proporti opzioni, ma scegliere bene, con responsabilità, è un’altra cosa.

### Prendersi la responsabilità

Questa è la parte che mi sembra più centrale.

L’AI non può essere chiamata alle 3 di notte quando qualcosa va giù. Non può metterci la faccia con il board. Non può assumersi la responsabilità legale o reputazionale.

Un fornitore sì. E questa responsabilità, oggi, diventa una componente esplicita del valore.

### Navigare compliance e vincoli reali

Non solo “cosa possiamo costruire”, ma “cosa possiamo costruire *senza metterci nei guai*”.

GDPR, NIS 2, Accessibility Act, Cyber Resilience Act, AI Act. In Europa sta diventando sempre più chiaro che il software non è solo un progetto, è un prodotto con obblighi.

## Il pricing a valore: tutti ne parlano, pochi lo fanno

Il pricing a valore non è una novità. Eppure, nella consulenza IT, è rimasto spesso un ideale lontano.

Perché? Perché richiede una cosa che il time & materials ti permette di evitare: l’assunzione di rischio.

Vendere a valore significa vendere risultati. E se vendi risultati, devi essere disposto a dire “se non li raggiungiamo, ne rispondiamo”.

Non è solo un cambio di listino. È un cambio di identità.

Significa smettere di vendere “giornate uomo” e iniziare a vendere, per esempio, “un’integrazione funzionante tra CRM ed ERP, con monitoraggio, logging, test e criteri di accettazione chiari”.

Significa costruire metodi per stimare e governare l’incertezza, invece di scaricarla.

Significa investire in processi, qualità, specifiche, e sì, anche in AI, ma in modo trasparente.

E qui mi viene un dubbio che non riesco a togliermi: forse molte aziende non hanno paura dell’AI. hanno paura di non poter più nascondere l’inefficienza dietro un timesheet.

## Il vero ostacolo: la paura della responsabilità

Ho parlato con tante persone del settore nell’ultimo anno. Quasi tutti dicono che il modello a valore è “il futuro”. Pochi lo applicano davvero.

E non credo sia solo per complessità commerciale. Credo sia per paura.

Il time & materials è comodo perché ti protegge. Se le cose vanno male, puoi sempre dire che “ci avete chiesto questo”, “abbiamo seguito i requisiti”, “abbiamo messo le ore”. La responsabilità dell’esito si disperde.

Quando invece vendi un outcome, quella protezione sparisce. Se non funziona, è un problema tuo. Se non è conforme, lo sistemi tu. Se l’impatto sul business non arriva, devi spiegare perché.

È scomodo. Però è anche, finalmente, onesto.

## Una nota per chi compra consulenza

Non è solo colpa dei fornitori. Anche chi compra ha contribuito al sistema.

Se scegli i partner guardando soprattutto la tariffa giornaliera, stai dicendo al mercato che ti interessa il costo unitario, non il risultato. E poi non dovresti sorprenderti se ricevi conformità, non coraggio. Presenza, non responsabilità.

Nel mondo post-AI, secondo me, comprare bene significa fare un salto:

Significa chiedere outcome misurabili, anche se non perfetti.

Significa pagare di più chi si prende rischio e ci mette trasparenza.

Significa smettere di pretendere specifiche tecniche chilometriche come forma di controllo, e iniziare a descrivere problema, vincoli e criteri di successo.

Significa costruire un minimo di competenza interna per valutare qualità, perché altrimenti torni sempre a comprare ore, cioè l’unica cosa che sai contare.

## Stiamo entrando in un’economia della fiducia

C’è un effetto collaterale dell’AI che mi sembra enorme: produrre è diventato più economico, verificare è diventato più caro.

Oggi chiunque può generare codice, documentazione, diagrammi, report “credibili”. Il problema non è ottenere un output. Il problema è capire se quell’output è affidabile, sicuro, manutenibile, conforme.

Quindi la domanda cambia.

Non è più “me lo sai fare?”. È “posso fidarmi di quello che mi consegni?”

E la fiducia non la automatizzi. La costruisci con track record, trasparenza, responsabilità, capacità di ammettere un errore e correggerlo.

In questo senso, il pricing a valore è anche un segnale: quando un fornitore accetta di essere pagato per un risultato, sta dicendo che crede abbastanza nel proprio lavoro da scommetterci la pelle.

## Una confessione, perché ci sto dentro anche io

Qui per anni abbiamo fatturato a ore. Era normale. Era semplice. Era, in un certo modo, rassicurante.

Poi l’AI ha iniziato ad accelerare davvero il lavoro. E ci siamo trovati davanti a una scelta che molte realtà stanno vivendo adesso: fingere niente, oppure cambiare.

Cambiare è faticoso. Ti costringe a ripensare offerte, contratti, processi, e anche la cultura interna. Ti costringe a chiederti in cosa sei davvero bravo e in cosa no. Ti costringe a dire dei no.

Non so se faremo tutto perfettamente. Probabilmente no.

Però una cosa mi sembra chiara: il time & materials non è “morto” perché l’AI scrive codice. È morto perché l’AI ha reso impossibile continuare a far finta che il tempo sia una misura onesta del valore.

E forse, se devo dirla tutta, è una buona notizia. Non perché sarà facile, ma perché obbliga tutti a tornare a quello che dovevamo vendere da sempre: risultati, responsabilità e fiducia.