In Breve
- Quali sono i principali costi associati all'adozione dell'IA nelle imprese?
- I costi principali includono il consumo di token, la potenza di calcolo, le piattaforme dati e le risorse cloud.
- Come possono le aziende ottimizzare le spese legate all'IA?
- Le aziende possono ottimizzare le spese selezionando modelli più adatti, riducendo consumi non necessari e adottando alternative meno costose.
- Qual è l'importanza della governance nell'adozione dell'IA?
- Una governance adeguata è fondamentale per evitare spese fuori controllo e per garantire una gestione efficace delle risorse.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) nelle imprese sta accelerando, portando con sé una serie di sfide e opportunità. Tuttavia, le aziende devono affrontare crescenti preoccupazioni riguardo ai costi imprevisti e alla scarsa visibilità sui consumi associati all’implementazione di queste tecnologie avanzate.
Con l’integrazione delle capacità di IA in applicazioni quotidiane e lo sviluppo di agenti e workflow personalizzati, molte organizzazioni si trovano a fronteggiare fatture elevate. Questi costi possono derivare da vari fattori, tra cui il consumo di token, la potenza di calcolo necessaria, le piattaforme dati utilizzate, le risorse cloud, oltre a tentativi e ritentativi che richiedono supervisione umana per validare i risultati e gestire le eccezioni.
Questa situazione ricorda l’esperienza dell’adozione del cloud, dove servizi lanciati rapidamente senza un’adeguata governance hanno portato a spese fuori controllo. L’IA amplifica questa sfida, poiché non è limitata a un singolo reparto, ma si estende a diverse aree, tra cui marketing, vendite, prodotto e sviluppo.
Un altro aspetto critico è la crescente domanda di token, che si prevede aumenterà in modo significativo entro il 2030. I token sono diventati l’unità elementare di spesa nell’attuale «economia dell’inferenza», rendendo essenziale per le aziende monitorare e gestire il loro utilizzo.
Per evitare decisioni finanziarie errate, come i tagli di personale giustificati da risparmi presunti, le aziende devono prima acquisire visibilità su quali modelli, agenti e applicazioni consumano risorse. È fondamentale comprendere dove si concentrano i costi e come l’utilizzo si mappa su unità di business, prodotti e risultati.
Solo con una base solida di dati è possibile ottimizzare le spese: le aziende possono 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 di gran 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’IA genera valore misurabile e dove, al contrario, non conviene impiegarla.
