La fase di preparazione alla raccolta di capitali si misura su ciò che i fondatori hanno imparato dal mercato 

L’AI (intelligenza artificiale) permette di arrivare a un prodotto funzionante prima di avere capito se qualcuno ne abbia davvero bisogno. La velocità dello sviluppo può così dare un’apparenza di maturità a un progetto la cui domanda resta da verificare. Per questo, a mio avviso, dovremmo rivedere i segnali dell’investment readiness (la preparazione alla raccolta di capitali), dando più peso a ciò che i fondatori hanno imparato.

Essere investment ready in un mercato più selettivo

La questione diventa concreta in un mercato che concentra più risorse su meno operazioni. Secondo l’Osservatorio VeM della LIUC, promosso con AIFI, nel primo semestre 2026 le startup e le imprese in crescita italiane hanno raccolto 679 milioni di euro, contro 494 nello stesso periodo del 2025, mentre le operazioni sono scese da 146 a 117. Quel 37 per cento di capitali in più non rende automaticamente più accessibile il primo investimento.

Immaginiamo un software che velocizzi la preparazione dei preventivi: chi lo prova lo apprezza, ma continua a utilizzare il proprio foglio di calcolo. Con l’AI, il fondatore può aggiungere rapidamente nuove funzioni e interpretare il lavoro svolto come un avanzamento commerciale. Il dubbio da affrontare è però se il beneficio giustifichi una spesa e un cambio di abitudini. Una prova a pagamento presso imprese che producono molti preventivi potrebbe aiutare a capire per chi quel vantaggio sia davvero rilevante, prima di estendere ancora il prodotto.

Quella verifica offre un primo riscontro sul solution fit (corrispondenza tra la soluzione e il bisogno del cliente). Le interviste e gli apprezzamenti raccolti diventano più convincenti quando trovano riscontro nei comportamenti dei clienti, mentre il posizionamento prende forma riconoscendo quali clienti abbiano un’urgenza sufficiente per scegliere quella soluzione. Da questa prospettiva interessa capire quanto sia ampio il gruppo raggiungibile e a quali condizioni si possa servirlo, oltre il primo contratto.

L’AI può quindi aiutarci a riconoscere prima una strada sbagliata, se viene usata per confrontare ipotesi e interpretare riscontri reali. Affidarle invece la direzione del prodotto può rendere più economico prolungare un errore, perché ogni rifiuto commerciale trova risposta in un’altra funzionalità. Il rischio di insuccesso emerge anche da questi segnali: prove gratuite che non diventano acquisti, clienti che abbandonano, costi per cliente incompatibili con i ricavi che può generare. Nei prodotti AI, anche la spesa di calcolo può erodere il margine quando aumenta l’utilizzo.

Dalla validazione alla raccolta di capitali

Nella fase pre-seed (il capitale per verificare il progetto), darei quindi peso alla capacità di spiegare quali risposte dei clienti abbiano portato a cambiare segmento, anche quando quel lavoro non ha prodotto nuove funzionalità. Una raccolta seed (destinata a consolidare le prime prove) apre la questione della ripetibilità delle vendite e della tenuta economica del modello. Nelle tecnologie industriali il giudizio cambia, perché collaudi e certificazioni possono precedere i ricavi e il capitale serve proprio a superare quell’incertezza tecnica.

Rivedere una scelta ha valore se il gruppo possiede competenze e tempo per eseguire il nuovo piano. Anche le risorse proprie investite contano, in rapporto alle possibilità dei fondatori, senza fare del patrimonio personale una misura del merito. La richiesta di capitale acquista credibilità collegando la visione a un risultato verificabile, al suo costo e alla cassa necessaria per affrontare ritardi. La chiarezza su quote societarie e proprietà della tecnologia permette poi di valutare che cosa si sta finanziando.

Il sostegno oltre il primo investimento

La continuità del sostegno riguarda anche chi finanzia, come suggerisce il rapporto Dealroom di Italian Tech Week 2025: tra le startup finanziate nella fase seed tra il 2015 e il 2020 raggiunge il Series A (una successiva raccolta per sviluppare l’impresa) il 18 per cento in Italia, contro il 32 in Germania. Il divario riguarda l’avanzamento nella raccolta, non la sopravvivenza, e richiama anche la responsabilità di un ecosistema nel seguire le imprese oltre il primo assegno.

Anche le regole contano: a inizio 2026 l’incentivo ordinario del 30 per cento, detrazione per le persone fisiche e deduzione per le società, è rimasto sospeso dopo la scadenza dell’autorizzazione europea sugli aiuti di Stato. A giugno il Governo ha annunciato la notifica del nuovo regime, puntando alla retroattività; resta distinta la detrazione del 65 per cento per le persone fisiche, con propri limiti. Recuperare il beneficio non restituisce però i mesi eventualmente persi aspettando un investitore.

Un esperimento che smentisce un’ipotesi può proteggere il capitale e rendere migliore la decisione successiva, mentre una raccolta riuscita può rinviare il confronto con una domanda che non esiste. La velocità resa possibile dall’AI ha valore se aiuta a correggere il progetto prima che l’errore diventi troppo costoso.

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