Un earn-out suddivide il prezzo di vendita in due parti. Una parte viene pagata al momento del trasferimento, una parte segue in seguito ed è subordinata a risultati che devono ancora manifestarsi dopo il trasferimento: fatturato che si mantiene, clienti che restano, un margine che regge senza il proprietario uscente. L'acquirente non lo propone perché dubita delle sue cifre passate. Lo propone perché dubita della loro ripetibilità nel momento in cui la situazione cambia — e quel trasferimento è esattamente un cambiamento di questo tipo.
L'earn-out non è quindi un espediente negoziale. È un meccanismo di prezzo per un'incertezza che l'acquirente non può eliminare da solo calcolando meglio. Più grande è tale incertezza, maggiore è la parte del prezzo che viene posticipata.
La fonte principale di questa incertezza è sempre stata il proprietario stesso: se la relazione con il cliente, l'accordo sui prezzi, la conoscenza delle eccezioni passano attraverso un'unica persona che se ne va dopo l'accordo. Questo rischio esiste ancora, ma si è aggiunto un secondo livello. In un numero crescente di aziende, una parte del lavoro viene ormai svolta o supportata dall'AI — in alcune completamente, in altre con un collaboratore che valuta e corregge il risultato, e in altre ancora per nulla, perché la natura del lavoro non lo consente o perché l'organizzazione non lo ha ancora predisposto. Questa suddivisione è diversa in ogni azienda ed è misurabile.
Per un acquirente questo è rilevante, perché cambia la domanda a cui un earn-out cerca di rispondere. Non solo: il cliente e il fatturato restano. Anche: il risparmio o la capacità liberata dall'AI è qualcosa insito nel processo, oppure qualcosa legato a una sola persona, un solo abbonamento o una configurazione occasionale. Un risparmio che scompare non appena il proprietario se ne va pesa, nel periodo dell'earn-out, quanto un cliente che se ne va.
Le aziende in cui questo è già visibile hanno generalmente una cosa in comune: il lavoro che l'AI rileva è descritto a livello di compito, non di funzione. È stato documentato quale parte di un processo prosegue senza supervisione, quale parte con il controllo di un collaboratore, e quale parte resta lavoro umano e perché. Questa documentazione esiste indipendentemente dalla persona che vi lavora ora. Un acquirente che lo vede ha meno motivi per riversare l'incertezza in un earn-out — la prova della ripetibilità è già presente.
Le aziende in cui l'earn-out cresce sono spesso aziende in cui nessuno si è posto questa domanda. Il risparmio viene menzionato in una presentazione, ma non fondato al livello in cui un acquirente possa verificarlo. Chi vuole sapere come si presenta tale fondamento lo trova approfondito in come motivare nei confronti di un acquirente un risparmio generato dall'AI.
Un earn-out riduce il rischio dell'acquirente, ma non cambia nulla nella struttura dell'azienda. Se l'utile passa in gran parte attraverso il proprietario — decisioni, contatto con i clienti, conoscenza delle eccezioni — questo resta tale fino alla fine del periodo dell'earn-out, momento in cui torna nuovamente visibile. Quanto di questo passi realmente attraverso il proprietario, e non attraverso il processo, è una domanda che si può misurare; come misurare quanto passa attraverso il proprietario descrive su cosa si basa tale misurazione.
Inoltre, un earn-out dice qualcosa sull'utile che funge da base per il prezzo, non solo sulla continuità. Un utile ripulito con risparmi una tantum o con costi che dopo il trasferimento tornano a presentarsi poggia su basi instabili. Cosa significhi la normalizzazione dell'utile quando l'AI vi gioca un ruolo è approfondito in cosa significa la normalizzazione dell'utile in un'azienda che utilizza l'AI.
La domanda di fondo in ogni earn-out è sempre la stessa: quale parte del lavoro in questa azienda prosegue senza le persone che lo svolgono ora, e quale parte no. A questa domanda risponde la scansione del lavoro di FTE TO AI per singolo compito, con la stessa suddivisione che un acquirente farebbe autonomamente: automatico, sotto supervisione, o lavoro umano. Non si tratta di una consulenza del personale né di una motivazione per una decisione di licenziamento — per questo valgono requisiti di legge propri — è una descrizione di ciò che il lavoro stesso consente.
La questione dell'earn-out arriva solitamente sul tavolo solo quando la negoziazione è già in corso, ma la sua motivazione deve essere pronta prima. Quando è meglio iniziare questa preparazione è descritto in quando iniziare la preparazione di una vendita. E poiché nel frattempo cambiano anche le aspettative di mercato riguardo all'AI, è bene sapere come mantenere stabile il valore dell'azienda mentre questo cambiamento prosegue — lo trova su come mantenere stabile il suo valore mentre il mercato cambia.
Questa spiegazione non è una stima dell'earn-out che verrebbe proposto nel suo caso, né una garanzia che un acquirente utilizzi o meno questo strumento. L'entità e le condizioni di un earn-out derivano dalla negoziazione stessa, non da una descrizione generica.
Il test di valore gratuito è composto da otto brevi domande, una per ogni fattore di valore, e offre un'immagine di quale fattore pesa oggi maggiormente sul suo prezzo. La scansione di valore completa — con prove per ogni fattore, l'indice di dipendenza dal proprietario e un calendario biennale verso il momento dell'uscita — è in fase di sviluppo.