BCG dedica una sezione del suo 2026 M&A Report al modo in cui le aziende esterne al settore tecnologico dovrebbero acquisire capacità di IA. L'istinto di acquistare è diffuso, ma modelli e strumenti progrediscono così rapidamente che si rischia di pagare un premio di controllo per capacità presto superate o commoditizzate. Molte sono disponibili pronte all'uso o tramite un partner: la sfida sta nel capire dove la proprietà conta davvero.

Il mercato si è trasformato. Le acquisizioni legate all'IA sono aumentate nel 2025 in ogni livello dello stack, con 1.355 operazioni, e gli acquirenti non tecnologici hanno rappresentato la maggioranza delle acquisizioni di aziende di software e applicazioni IA. Alleanze e joint venture sono più che raddoppiate tra il 2024 e il 2025, superando quota 1.300, e ora rivaleggiano con le fusioni e acquisizioni. Gli investitori accolgono favorevolmente queste operazioni: i rendimenti all'annuncio salgono dallo 0,3% per l'hardware allo 0,5% per il software, e superano lo 0,8% quando l'acquirente di software IA non è un'azienda tecnologica, mentre gli acquirenti tecnologici non suscitano quasi alcuna reazione. Questo premio si fonda su un'aspettativa, il che alza l'asticella dei risultati attesi.

Gli autori propongono di valutare ciascuna capacità in base alla sua capacità di differenziare l'azienda e alla sua disponibilità sul mercato. Ne derivano quattro opzioni: adottare una soluzione di mercato, stringere una partnership con un fornitore, costruire a partire dai propri asset, oppure acquisire un asset raro. Il principio guida è scegliere la struttura più leggera che fornisca l'accesso o il controllo necessari, preservando al contempo la libertà di cambiare rotta. Sei segnali affinano la scelta: differenziazione, urgenza e commoditizzazione, capacità del mercato, integrazione e governance, economia del target, e opzionalità e dipendenza. Nella maggior parte dei casi, la decisione propende verso la partnership o la costruzione interna. Una struttura più leggera non è necessariamente più semplice: nove partnership industria-tecnologia su dieci mancano i propri obiettivi, da cui l'importanza di chiarire dati, proprietà intellettuale, portabilità e condizioni di uscita.

Tre settori illustrano il quadro. Nell'industria, Schneider Electric acquisisce Cognite per controllare il livello dei dati dei propri prodotti. Nel largo consumo, L'Oréal stringe una partnership con Nvidia, il cui vantaggio risiede nei dati biologici su pelle e capelli. Nell'energia, Shell si allea con SparkCognition per l'esplorazione. La regola comune: acquistare quando l'IA diventa un vantaggio competitivo, stringere partnership quando è infrastruttura condivisa. Qualunque sia la struttura, l'azienda deve assorbire la capacità e ridisegnare i propri flussi di lavoro. I vincitori faranno della proprietà l'eccezione e dell'adattabilità la regola.