IA Generativa, le 4 opportunità di business per i partner di canale

Già quest’anno il mercato potenziale creato dall’IA generativa per l’ecosistema di canale del settore IT è di oltre 15 miliardi di dollari, ma è destinato a crescere mediamente del 60% annuo per almeno 5 anni, raggiungendo un valore di quasi 160 miliardi nel 2028.

È la tesi della società di ricerche Canalys in un’analisi appunto delle opportunità che la IA generativa (d’ora in poi per comodità Gen AI) sta creando per gli operatori di canale. Opportunità che secondo gli analisti che hanno scritto il report, Lisa Lawson e Jay McBain, sono sia di nuovi flussi di entrate, sia di efficientamento operativo.

Più precisamente, le opportunità di nuove entrate sono soprattutto in quattro aree. Le due più ricche e promettenti nel breve termine sono l’offerta di servizi per aiutare le aziende utenti ad adottare, implementare e ottimizzare le tecnologie AI, e lo sviluppo di software, applicazioni e add-on di IA generativa.

Altre due aree invece dischiuderanno le maggiori opportunità soprattutto nel medio e lungo termine, e sono l’offerta di servizi avanzati di data analytics basati su IA generativa, e il reselling di soluzioni AI formate da prodotti e servizi a supporto.

Secondo Canalys, i GSI (global system integrator) e gli ISV (indipendent software vendor) sono le tipologie di operatori di canale in generale meglio posizionati per cogliere queste opportunità, ma tutti possono trovare una propria nicchia di offerta, e soprattutto beneficiare dall’adozione dell’IA generativa internamente per efficientare i processi. È necessario però definire una strategia AI e investire oculatamente in partnership strategiche con i vendor di tecnologie Gen AI.

Queste in sintesi alcune delle principali conclusioni del report, a cui rimandiamo per la trattazione completa, soffermandoci qui solo su alcuni punti.

Servizi AI

Scendendo più in dettaglio sulle quattro nuove fonti di entrate abilitate dalla Gen AI, la prima come accennato sono i Servizi AI, intesi come advisory, consulenza, change management, design architecture, implementazione, e integrazione di tecnologie di Gen AI. Qui gli operatori di canale meglio posizionati secondo Canalys sono system integrator globali e regionali, società di consulenza industry specific o specializzate sull’AI. Le maggiori realtà del settore stanno aprendo practice o centri di eccellenza dedicati alla Gen AI, spesso basate su partnership strategiche con fornitori di tecnologie, esempi: Capgemini con Google, PWC con Microsoft, Deloitte con AWS.

Sviluppo di software AI

La seconda area di opportunità è lo sviluppo di software AI e applicazioni per casi d’uso specifici, settori verticali, mercati, dai software a livello enterprise ai miglioramenti di software esistenti, a tool specifici, plug-in, chatbot e soluzioni custom. Qui gli operatori meglio posizionati sono ISV, vendor SaaS e sviluppatori indipendenti, e Canalys cita come esempi EY Tax, che ha sviluppato un Payroll Chatbot basato su Azure OpenAI Service, l’applicazione di customer support Forethought.ai, e Streetbo, tool di sviluppo di chatbot personalizzati basato su IBM Watson.

Servizi avanzati di data analytics

La terza area è l’offerta di servizi avanzati di data analytics che utilizzano o abilitanola Gen AI: data collection, integration, management e optimization, data lake e data warehousing, custom modeling, ecc. Qui i tipi di operatori meglio posizionati sono società “boutique” di data analytics, società di consulenza, agenzie di AI/ML analytics, service provider, MSP, system integrator. Come esempi Canalys cita Deloitte per i servizi basati sulla piattaforma Databricks, e AB Data Consulting e Pandata tra le boutique specializzate in data analytics.

Reselling

Infine la quarta area è il “classico” reselling, co-selling e upselling di prodotti AI, opportunamente completati da servizi per la loro integrazione, estensione, ottimizzazione, e managed services per gestirli. Qui gli operatori favoriti sono VAR, reseller, distributori, MSP, system integrator e gli esempi citati sono Insight, Slalom per i servizi a corredo di Microsoft CoPilot, Accenture per l’alleanza sull’AI con Salesforce, e CrowdStrike per le funzionalità di Gen AI indirizzate a MSP e service provider.

Le tre fasi della strategia AI

Canalys conclude la sua analisi con alcune raccomandazioni agli operatori di canale. La prima è di definire una chiara strategia AI, che parta dal dimensionamento dell’opportunità per la propria realtà e situazione specifica, e determini la value proposition e i fattori di differenziazione competitiva, per poi definire nel dettaglio come integrare l’AI internamente e quali servizi proporre ai clienti.

Il secondo passo è costruire un pool di competenze, assumendo o formando un team di data scientist, machine learning engineer, sviluppatori e specialisti AI, e stringere partnership strategiche con i vendor di tecnologie Gen AI più affini alla propria strategia nei vari layer tecnologici: hyperscaler, software AI, infrastruttura hardware, infrastruttura software, data platform, business applications (nel grafico qui sotto).

Terzo passo, una volta consolidata la propria strategia sull’AI generativa, è continuare a rifinire e migliorare la propria offerta, acquisendo competenze e certificazioni, lavorando con i partner, e continuando a monitorare un mercato in rapidissimo sviluppo per non restare indietro sulle opportunità che man mano si affacceranno.