I quattro metodi che usiamo per prezzare un progetto software senza guardare le ore

Perché non chiediamo mai «quante ore ci vogliono»

Nel 2025 METR ha pubblicato l'unico studio randomizzato controllato che misura l'effetto reale — non percepito — dell'AI sulla velocità con cui si scrive codice: 246 task su codebase mature, sviluppatori esperti, con e senza assistenza AI. Risultato controintuitivo: -19%. Più lenti, non più veloci — pur percependosi più rapidi. Se scrivere codice non è più, con certezza, un vantaggio di velocità misurabile, allora prezzare un progetto contando le ore che ci mettiamo è prezzare la cosa sbagliata. Prezziamo il risultato. Per farlo usiamo quattro metodi, non uno, perché a seconda del cliente uno pesa più degli altri.

• Valore economico per il cliente — quanto il progetto fa risparmiare o guadagnare in un anno; il prezzo cattura il 15-30% di quel valore.
• Costo dell'alternativa — quanto costa non fare nulla, quanto costerebbe assumere e formare un team interno, quanto costerebbe un software già pronto sul mercato.
• Prezzo di riferimento del mercato — le fasce note per complessità del progetto, dai 20-40K di un caso semplice ai 150-300K+ enterprise, fascia che evitiamo apposta perché lì si compete con Reply e Accenture.
• Scaglioni per dimensione del cliente — lo stesso deliverable vale di più per un'azienda da 50 milioni di fatturato che per una da 4, perché il valore generato è proporzionale alla scala.

Un esempio vero: la classificazione ordini in un'azienda manifatturiera da 15 milioni

Due persone dedicate a classificare e inserire ordini a mano, costo aziendale 70.000 euro l'anno. L'errore umano riguarda il 4% degli ordini: circa 600 errori l'anno, 350 euro di costo medio ciascuno, 210.000 euro l'anno solo in correzioni e resi. Il valore del progetto per il cliente si calcola sommando il risparmio di personale (56.000 euro, con l'80% del lavoro automatizzato) alla riduzione dell'80% degli errori (168.000 euro): 224.000 euro l'anno.

Le alternative che il cliente aveva davanti: continuare a perdere 210.000 euro l'anno in errori; assumere un data engineer interno, 80.000 euro l'anno più sei mesi di sviluppo prima di avere qualcosa in funzione, circa 120.000 euro nel primo anno; oppure un software di classificazione generico, 30.000 euro l'anno di licenza più 20.000 di integrazione, senza risolvere davvero il caso specifico.

Il nostro prezzo per quel progetto: 60.000 euro — il 27% del valore generato nel primo anno, ben sotto ciascuna delle tre alternative. Con l'iperammortamento al 180% previsto dalla legge 199/2025 per i beni immateriali interconnessi al gestionale, il costo effettivo per il cliente scende a circa 35.000 euro, con un payback di 1,9 mesi. Internamente, la stima in giorni-persona — che il cliente non vede mai — dava un margine lordo del 70%: sopra la soglia minima del 55% che ci diciamo di non violare.

Cosa non trovi mai in un nostro preventivo

Ore stimate. Composizione del team. Costo giornaliero. Un Gantt con l'allocazione delle risorse. Un preventivo Norea Labs contiene solo il problema, il risultato atteso, i deliverable, il prezzo, le milestone, i criteri di accettazione, la garanzia e la clausola sulla proprietà del codice. Se in trattativa ci chiedi «quanti giorni ci mettete», la risposta è sempre la stessa: non vendiamo giorni, vendiamo il fatto che il sistema funzioni — il prezzo riflette quanto vale per te, non quanto costa a noi produrlo.