In Breve
- Quali sono le principali sfide nei costi dell'AI per le aziende?
- Le aziende affrontano picchi imprevisti nelle fatture e difficoltà nel controllare i costi legati all'AI.
- Come influisce la collaborazione tra team di osservabilità e sicurezza?
- La collaborazione è aumentata, con l'81% delle aziende che riporta un miglioramento nella cooperazione tra i team.
- Quali modelli di pricing preferiscono i reparti finanziari?
- I reparti finanziari tendono a preferire modelli di pricing più prevedibili e lineari.
Costi dell’Intelligenza Artificiale: Un Report Svela l’Imprevedibilità delle Fatture per le Aziende
Un recente report di Splunk ha messo in luce come la transizione dei fornitori verso modelli di prezzo a consumo, unita all’adozione crescente di agenti AI, stia rendendo i costi dell’intelligenza artificiale sempre più difficili da prevedere per le imprese. Secondo il report, il 60% delle organizzazioni ha dichiarato che i picchi nelle fatture legate all’AI generano più stress finanziario rispetto a un costo di base più elevato ma stabile.
Inoltre, oltre la metà delle aziende, pari al 55%, ha affermato di non riuscire a controllare efficacemente i costi legati all’AI. Un ulteriore 57% ha espresso preoccupazione riguardo al fatto che i costi di telemetria potrebbero superare quelli dell’infrastruttura monitorata. Questo scenario è aggravato dal fatto che gli agenti AI possono consumare quantità variabili di token, a seconda del compito e della complessità del modello utilizzato, contribuendo così all’imprevedibilità delle spese.
Collaborazione tra Team di Osservabilità e Sicurezza
Dal punto di vista operativo, il monitoraggio dei carichi di lavoro AI ha favorito una maggiore collaborazione tra i team di osservabilità e sicurezza. Il report rivela che l’81% delle aziende ha registrato un aumento della cooperazione tra questi due reparti, mentre il 73% afferma di poter tracciare con precisione i problemi alle relative cause di sicurezza, un incremento rispetto al 65%% dell’anno precedente.
I leader nel campo dell’osservabilità si dimostrano particolarmente attrezzati per l’analisi dei costi: il 91%% di loro sostiene di poter attribuire con precisione i costi a singoli agenti, modelli e carichi di lavoro, rispetto al 69%% dei non leader. Questo rende i team di osservabilità centrali nelle valutazioni del ROI legato all’AI.
Preferenze dei Reparti Finanziari
Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, ha sottolineato l’importanza della convergenza tra dati di osservabilità e sicurezza, evidenziando che i team devono collaborare più che in passato. Per quanto riguarda le scelte finanziarie, sembra che i reparti finanziari preferiscano modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su postazioni (seat-based), rispetto ai modelli a consumo, che possono generare picchi imprevisti nei costi.
In conclusione, il report di Splunk offre una visione chiara delle sfide che le aziende affrontano nella gestione dei costi legati all’intelligenza artificiale, evidenziando la necessità di una maggiore collaborazione tra i team e una riflessione sui modelli di pricing più adatti per garantire una gestione finanziaria sostenibile.
