In Breve
- Quali sono i principali costi associati all'adozione dell'IA?
- I principali costi includono il consumo di token, potenza di calcolo e risorse cloud.
- Come possono le imprese ottimizzare l'uso dell'IA?
- Le imprese possono ottimizzare l'uso dell'IA identificando i costi e selezionando modelli adatti ai casi d'uso.
- Qual è l'importanza della governance nell'adozione dell'IA?
- Una governance adeguata è fondamentale per evitare spese fuori controllo e per gestire efficacemente le risorse.
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 ad affrontare fatture elevate dovute a vari fattori.
Tra questi, il consumo di token, la potenza di calcolo, le piattaforme dati, le risorse cloud, e i tentativi falliti o ritentativi. Inoltre, c’è l’onere di supervisione umana necessario per validare i risultati e gestire le eccezioni. Questa situazione ricorda l’esperienza dell’adozione del cloud, dove servizi lanciati rapidamente senza una governance adeguata hanno portato a spese fuori controllo. L’IA amplifica questa sfida, poiché non è confinata a un singolo reparto, ma è distribuita tra marketing, vendite, prodotto e sviluppo.
Un altro aspetto da considerare è la crescente domanda di token, con previsioni di un aumento significativo entro il 2030. I token sono diventati l’unità elementare di spesa nell’attuale «economia dell’inferenza». 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 identificare 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 l’uso dell’IA. Le imprese 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 non conviene impiegarla.
