In Breve
- Quali sono i principali costi associati all'adozione dell'IA nelle imprese?
- I costi principali includono il consumo di token, potenza di calcolo, piattaforme dati e risorse cloud.
- Come possono le aziende gestire i costi dell'IA?
- Le aziende devono acquisire visibilità sui consumi e ottimizzare l'uso delle risorse per ridurre spese non necessarie.
- Qual è l'importanza della governance nell'adozione dell'IA?
- Una governance efficace è cruciale per evitare spese fuori controllo e massimizzare i benefici dell'IA.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) nelle imprese sta accelerando, ma con essa emergono preoccupazioni crescenti riguardo ai costi imprevisti e alla scarsa visibilità sui consumi. Mentre le organizzazioni integrano capacità AI in applicazioni quotidiane e sviluppano agenti e workflow personalizzati, si trovano a fronteggiare fatture elevate derivanti da vari fattori, tra cui il consumo di token, la potenza di calcolo, le piattaforme dati e le risorse cloud.
Le spese possono aumentare significativamente a causa di tentativi falliti, ritentativi e dell’onere di supervisione umana necessario per validare i risultati e gestire le eccezioni. Questa situazione richiama alla mente l’esperienza dell’adozione del cloud, dove servizi lanciati rapidamente e senza governance hanno portato a spese fuori controllo. L’intelligenza artificiale amplifica questa sfida, poiché non è confinata a un singolo reparto, ma è distribuita tra marketing, vendite, prodotto e sviluppo.
Un aspetto preoccupante è la forte crescita della domanda di token, che si prevede aumenterà di un ordine di grandezza entro il 2030. I token sono diventati l’unità elementare di spesa nell’attuale «economia dell’inferenza». Per le aziende, è fondamentale acquisire visibilità su quali modelli, agenti e applicazioni consumano risorse, dove si concentrano i costi e come l’utilizzo si mappa su unità di business, prodotti e risultati.
Per evitare decisioni finanziarie errate, come i tagli di personale giustificati da risparmi presunti, le aziende devono prima comprendere appieno il loro consumo di risorse. Solo con una base solida di dati è possibile ottimizzare le operazioni: selezionare modelli più adatti ai singoli casi d’uso, ridurre consumi non necessari, adottare alternative meno costose o identificare utenti o carichi di lavoro responsabili della maggior parte della spesa.
Le organizzazioni che valuteranno con rigore i costi e i ritorni ottenibili dall’IA saranno in grado di prendere decisioni più informate su dove l’intelligenza artificiale genera valore misurabile e dove non conviene impiegarla. In questo contesto, una gestione attenta e strategica delle risorse diventa cruciale per massimizzare i benefici dell’IA, evitando di incorrere in spese eccessive e inefficaci.
