Costi dell’Intelligenza Artificiale: Un Report Svela Picchi Improvvisi e Collaborazioni Crescenti

Costi dell’Intelligenza Artificiale: Un Report Svela Picchi Improvvisi e Collaborazioni Crescenti

Un recente report di Splunk ha messo in evidenza un trend preoccupante per le imprese: i costi associati all’intelligenza artificiale (AI) stanno diventando sempre più imprevedibili. Con l’aumento dell’adozione di modelli di pricing a consumo e l’utilizzo crescente di agenti AI, le organizzazioni si trovano a fronteggiare fatture che possono variare drasticamente da un mese all’altro.

Picchi di Fatturazione e Stress Finanziario

Secondo il report, il 60% delle aziende intervistate 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, il 55% delle imprese ha ammesso di non riuscire a controllare efficacemente i costi associati all’AI, mentre il 57% è preoccupato che i costi di telemetria possano superare quelli dell’infrastruttura monitorata.

Variabilità dei Costi e Complessità Operativa

La variabilità dei costi è attribuita alla natura degli agenti AI, che possono consumare quantità di token molto diverse a seconda della complessità del compito e della scelta del modello. Questa imprevedibilità rende difficile per le aziende pianificare e gestire il budget dedicato all’AI.

Collaborazione tra Team di Osservabilità e Sicurezza

Nonostante le sfide legate ai costi, il report evidenzia anche un aspetto positivo: il monitoraggio dei carichi di lavoro AI ha favorito una maggiore cooperazione tra i team di osservabilità e di sicurezza. L’81% delle organizzazioni ha riportato un aumento della collaborazione, e il 73% ha dichiarato di poter tracciare con maggiore precisione i problemi alle relative cause di sicurezza, in aumento rispetto al 65%% dell’anno precedente.

Analisi dei Costi e Valutazioni di ROI

I leader di osservabilità si sono dimostrati particolarmente abili nell’analisi dei costi: il 91% afferma di poter attribuire con precisione i costi a singoli agenti, modelli e carichi di lavoro, a differenza del 69%% dei non leader. Questo rende i team di osservabilità fondamentali per le valutazioni di ritorno sull’investimento (ROI) legate all’AI.

Verso Modelli di Prezzo più Prevedibili

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 mai. Per i reparti finanziari, la preferenza si sta orientando verso modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su postazioni (seat-based), piuttosto che modelli a consumo che possono generare picchi imprevisti.

In conclusione, mentre le imprese navigano in un panorama di costi AI sempre più complesso, la cooperazione tra team e l’adozione di modelli di costo più stabili potrebbero rappresentare la chiave per una gestione finanziaria più efficace.