Questo post fa parte della serie di tendenze digitali 2023 di G2. Leggi di più sulla prospettiva di G2 sulle tendenze della trasformazione digitale in un'introduzione di Emily Malis Greathouse, direttrice della ricerca di mercato, e ulteriori approfondimenti sulle tendenze identificate dagli analisti di G2.

I costi e l'adozione delle piattaforme di data science e machine learning sono intimamente connessi

Sebbene abbiamo visto un aumento dei prezzi percepiti nel 2022 per il software, questo era commisurato agli aumenti dei prezzi percepiti che abbiamo visto in tutte le oltre 2000 categorie di G2. Con funzionalità più facili da usare e capacità low-code che portano superpoteri di AI a chi non è data scientist, l'aumento dell'adozione porterà a una maggiore domanda, maggiore concorrenza e prezzi più bassi.

I dati di G2 evidenziano l'aumento dei costi del software

Non è solo la categoria delle Piattaforme di Data Science e Machine Learning su G2 che sta vedendo un aumento dei prezzi su G2. Come illustra la figura 1, in media, i revisori su G2 percepiscono il software come più costoso nel 2022 rispetto al 2021. In generale, i revisori notano che il software sembra essere il 10% più costoso nel 2022 rispetto al 2021.

Figura 1: Prezzo percepito per DSML e media complessiva tra le categorie

Cosa possiamo dedurre da questo parametro? Si possono raccontare due storie coerenti e convincenti:

• Gli acquirenti hanno meno soldi da spendere. Poiché le loro borse sono più strette e poiché tengono i loro portafogli più vicini al petto, il software sembra più costoso poiché non possono permettersi di spendere tanto.
• I venditori hanno dovuto aumentare il costo dei loro prodotti. Come abbiamo tutti visto al supermercato con gli articoli per la casa, i venditori di software stanno affrontando la tempesta finanziaria e aumentando i prezzi per rimanere a galla.

Che uno dei punti sopra o una combinazione dei due sia la risposta corretta, una cosa rimane costante: dal Q2 2022, le piattaforme DSML sono rimaste al di sopra della media per quanto riguarda i prezzi. In altre parole, è percepito come più costoso rispetto al software medio. 

Anche l'adozione è in aumento, ma perché?

Nonostante i prezzi (percepiti) in aumento, l'adozione è in aumento, come mostrato nella figura 2.

Figura 2: Adozione e ROI medio per le piattaforme DSML

Come si può vedere dai dati, gli utenti delle piattaforme DSML hanno visto tassi di adozione record nel 2020, con i revisori che notano che il 45% dei loro utenti stava adottando la tecnologia. Sebbene abbia visto una diminuzione nel 2022, l'adozione è di nuovo in aumento, con tassi attuali del 2022 al 41%. Negli ultimi anni, questo software ha visto un'adozione significativamente inferiore rispetto ad altre categorie di software, con il tasso di adozione complessivo tra le categorie che si aggira più vicino al 70%.

Ciò che è chiaro è che man mano che gli utenti ottengono un ROI più rapido, l'adozione degli utenti aumenta. Prevediamo che i venditori cercheranno di concentrarsi su un ROI più rapido, al fine di migliorare l'adozione degli utenti. A sua volta, crediamo che questo porterà a un prezzo percepito più basso poiché la tecnologia si diffonderà in tutta l'azienda e il valore percepito sarà più alto. Di conseguenza, le aziende penseranno di ottenere un maggiore ritorno per il loro investimento, anche se i prezzi rimarranno stabili. Tuttavia, è probabile che i prezzi scendano anche, con l'aumento della concorrenza tra i venditori che cercano di ottenere questo business.

Figura 3: Punteggio di facilità d'uso per le piattaforme DSML

Come aumenterà l'adozione, il tempo per il ROI diminuirà drasticamente e i prezzi scenderanno? La chiave sarà fornire soluzioni più facili da usare già nella loro forma nascente. Come mostra la figura 3, gli utenti hanno valutato le piattaforme DSML come relativamente facili da usare, aggirandosi intorno a 6,4/7 negli ultimi anni o giù di lì.

Più aziende scopriranno il potere dell'AI

Stiamo assistendo all'inizio di soluzioni AI low-code e no-code, in cui utenti aziendali meno tecnici possono liberare il potere dell'AI per ottenere approfondimenti sui loro dati e fare previsioni robuste con essi.  Man mano che gli strumenti diventano più economici e l'adozione aumenta, più appassionati di dati possono partecipare a progetti di data science, rendendo i progetti di AI più collaborativi e più propensi a riuscire con un ampio consenso da parte dell'azienda.

Man mano che le aziende continuano a comprendere quanto sia potente questa tecnologia e i suoi molteplici casi d'uso, la porteranno in ciascuna delle loro unità aziendali. Questo aumento dell'adozione all'interno delle aziende porterà a un'adozione più ampia nel settore e a una grande innovazione in generale. Si dice spesso, "la conoscenza è potere." Io dico, "la conoscenza è business."

Modificato da Jigmee Bhutia