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 risorse cloud e la supervisione umana.
- Come possono le aziende ottimizzare i costi legati all'IA?
- Le aziende devono analizzare i modelli e le applicazioni che consumano risorse per ridurre spese non necessarie.
- Qual è l'importanza della governance nell'adozione dell'IA?
- Una governance adeguata è fondamentale per evitare spese incontrollate e ottimizzare l'uso delle risorse.
L’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) nelle imprese sta vivendo un’accelerazione senza precedenti, portando con sé sia opportunità che sfide significative. Mentre le aziende integrano capacità di IA nelle loro operazioni quotidiane, si sollevano preoccupazioni riguardo ai costi imprevisti e alla mancanza di trasparenza sui consumi.
Le organizzazioni stanno sviluppando agenti e flussi di lavoro personalizzati, ma questo processo può comportare fatture elevate. Le spese derivano da vari fattori, tra cui il consumo di token, la potenza di calcolo, le piattaforme dati, le risorse cloud, e i tentativi falliti che richiedono ripetuti interventi umani per validare i risultati e gestire le eccezioni.
Questa situazione ricorda l’esperienza dell’adozione del cloud, dove l’implementazione rapida di servizi senza una governance adeguata ha portato a spese incontrollate. L’IA amplifica questa sfida poiché non è limitata a un singolo reparto, ma è distribuita tra marketing, vendite, sviluppo prodotto e altro ancora.
Un aspetto critico è la crescente domanda di token, che si prevede aumenterà drasticamente entro il 2030. I token sono diventati l’unità fondamentale 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 ottenere una chiara visibilità su quali modelli, agenti e applicazioni consumano risorse.
Le aziende devono analizzare dove si concentrano i costi e come l’utilizzo dell’IA si mappa su unità di business, prodotti e risultati. Solo con queste informazioni è possibile ottimizzare l’uso dell’IA: selezionare i modelli più adatti ai singoli casi d’uso, ridurre i consumi non necessari, adottare alternative più economiche o identificare gli utenti o i carichi di lavoro responsabili di gran parte della spesa.
Le organizzazioni che valuteranno con rigore i costi e i ritorni dell’IA saranno in grado di prendere decisioni più informate su dove l’intelligenza artificiale genera valore misurabile e dove, invece, non conviene impiegarla. Questo approccio non solo aiuterà a contenere i costi, ma anche a massimizzare i benefici derivanti dall’adozione dell’IA.
