AI e credito privato: perché il rischio "apocalisse del software" è reale ma concentrato

Il software al centro del credito privato: un'esposizione da rivalutare

Il software è stato per anni una delle asset class più ricercate nel credito privato. Rappresenta circa il 20% dell'esposizione complessiva dei principali veicoli di credito diretto americani (le BDC) e circa il 17% del numero di operazioni. Molte di queste posizioni sono state costruite su aziende SaaS applicative — CRM, gestione progetti, HR — finanziate con multipli compresi tra 5 e 7 volte l'EBITDA, spesso con strutture covenant-lite.

Il problema è che l'AI sta erodendo il valore di alcune di queste categorie di software, automatizzando i flussi di lavoro che questi prodotti monetizzano. Non si tratta di un collasso improvviso, ma di un'erosione graduale: minore fidelizzazione dei clienti, pressione sui prezzi, ridotta capacità di indebitamento. Secondo stime di UBS, in uno scenario di disruption aggressivo i tassi di default nel credito privato statunitense potrebbero salire fino al 13%, contro il 4% previsto per le obbligazioni high yield.

Un caso emblematico è quello di Qualtrics: un pacchetto di finanziamento da 5,3 miliardi di dollari è stato ritirato dopo che gli investitori hanno sollevato preoccupazioni legate all'esposizione all'AI, e il valore del prestito esistente è sceso a circa 86 centesimi per dollaro.

Dove il rischio è concentrato — e dove no

Jack Diamond, co-fondatore e partner di Atempo Growth, chiarisce che il termine "apocalisse del software" è esagerato, ma il rischio sottostante è concreto e strutturale. La distinzione chiave è tra livelli dello stack tecnologico.

Il software SaaS applicativo di larga capitalizzazione, prevalentemente statunitense — strumenti orizzontali per la produttività aziendale — è il più esposto. L'AI generativa può replicare o sostituire molte delle funzionalità per cui questi prodotti vengono pagati.

Al contrario, il software verticale specifico per dominio — sistemi integrati in ambito sanitario, logistico, dei trasporti, della conformità normativa, ERP — è costruito attorno a dati proprietari, flussi di lavoro complessi e conoscenze settoriali profonde. Questi sistemi non possono essere facilmente rimpiazzati da uno strumento AI generico: semmai ne vengono potenziati.

L'infrastruttura e il middleware — pipeline di dati, cybersecurity, piattaforme di integrazione, strumenti DevOps — rappresentano l'abilitatore dell'ecosistema AI stesso, e stanno registrando una crescita della domanda man mano che l'adozione dell'intelligenza artificiale accelera.

La strategia di Atempo Growth: fintech europeo, leva contenuta, software mission-critical

Atempo Growth opera nel segmento del growth financing per le medie imprese tecnologiche europee. Dal 2022 ha supportato oltre 32 società in portafoglio con investimenti tipici compresi tra 3 e 25 milioni di euro, rivolti a realtà spesso guidate dai fondatori e con strutture di capitale conservative.

Il posizionamento del portafoglio si concentra intenzionalmente nei livelli più resilienti dello stack software: logistica, fintech, conformità normativa e altri settori in cui il valore è radicato in flussi di lavoro proprietari, processi regolamentati o infrastrutture da cui l'AI dipende piuttosto che sostituire.

Diamond sottolinea una differenza strutturale rispetto ai mercati statunitensi: le aziende finanziate da Atempo presentano multipli di leva più contenuti, clausole finanziarie significative e percorsi chiari verso la redditività — in netto contrasto con le strutture ad alta leva e poche garanzie che oggi generano volatilità nel credito diretto di maggiore entità.

Il fondo Atempo II: obiettivi e investitori

Il primo fondo di Atempo ha chiuso nel 2022 a 272 milioni di euro, con il supporto della Banca Europea per gli Investimenti, della British Business Bank, di Santander e di Decalia, ed è stato interamente investito nell'arco di tre anni.

Nell'aprile 2025 è stato annunciato il primo closing di Atempo Growth II a 300 milioni di euro, portando il patrimonio gestito totale della piattaforma a oltre 800 milioni. L'obiettivo dichiarato è raggiungere i 500 milioni al closing finale. Tra gli investitori figurano Santander, il Fondo Europeo per gli Investimenti, British Business Investments, CDP Venture, Decalia e un importante gruppo assicurativo europeo non specificato.

Implicazioni per manager e decision maker

Questo quadro ha implicazioni concrete per chi gestisce portafogli di investimento, valuta operazioni di M&A o finanzia la crescita di imprese tecnologiche. Non tutto il software è uguale davanti all'AI: la distinzione tra software orizzontale applicativo e software verticale mission-critical è oggi una variabile fondamentale nella valutazione del rischio.

La struttura del debito conta quanto la categoria di prodotto. Le aziende SaaS finanziate con alta leva e poche clausole protettive sono le più vulnerabili a un'erosione del fatturato indotta dall'AI. Il mercato europeo delle medie imprese tech offre caratteristiche strutturalmente diverse rispetto al mercato statunitense: leva più contenuta, software più verticale, minore esposizione ai segmenti a rischio.

Infine, l'AI non è solo minaccia. Per le piattaforme con dati proprietari e flussi di lavoro complessi, l'intelligenza artificiale agisce da amplificatore di valore, non da sostituto.

Conclusione strategica

Il dibattito sull'AI e il software non va letto in chiave binaria. Non c'è né un'apocalisse né un'immunità generalizzata. C'è una differenziazione crescente tra categorie di software che stanno perdendo potere contrattuale e categorie che stanno invece consolidando il proprio ruolo nell'ecosistema digitale.

Per chi opera nelle decisioni di investimento, di finanziamento o di sviluppo tecnologico, la domanda concreta non è "il software è a rischio?", ma "quale software, con quale struttura di dati, in quale settore, con quale livello di leva?". Chi saprà rispondere a questa domanda con precisione avrà un vantaggio competitivo reale nei prossimi anni.