L’intelligenza artificiale sta diventando un lusso insostenibile per molte aziende. Fino a poco tempo fa, i modelli potenti di Silicon Valley erano considerati un investimento obbligato per restare competitivi, ma oggi i costi esorbitanti stanno costringendo molte imprese a cambiare strategia. Uber, ad esempio, ha esaurito l’intero budget AI 2026 in soli quattro mesi a causa dell’uso massiccio di strumenti di coding basati su AI da parte dei dipendenti, spingendo la direzione a limitare l’accesso a queste tecnologie. Non è un caso isolato. Secondo Sam Altman, CEO di OpenAI, molte aziende hanno bruciato il budget annuale già nel primo trimestre del 2026, un fenomeno che ha colto di sorpresa anche gli addetti ai lavori.
La risposta alle crescenti spese
La risposta delle imprese è chiara: privilegiare modelli più economici e soluzioni open-source. Strumenti come OpenRouter, un marketplace che permette di indirizzare i compiti verso il sistema più conveniente, stanno guadagnando popolarità. Le aziende riservano i modelli premium solo per lavori complessi, come la programmazione, mentre per compiti più semplici si orientano verso alternative a basso costo, inclusi modelli cinesi come DeepSeek o Qwen, che fino a poco tempo fa faticavano a sfondare nei grandi gruppi a causa di preoccupazioni sulla sicurezza. Harold Byun, CEO di BlueRock, ha sottolineato come il cambiamento nei modelli di licenza abbia colto molti di sorpresa, costringendo le aziende a rivedere le proprie strategie.
AI come bene economico e non più esclusivo
La tendenza è chiara. L’AI sta diventando un bene, dove il modello specifico conta meno del trovare la soluzione giusta al prezzo giusto. Secondo Gartner, entro la fine del 2027 oltre il 40% dei progetti di AI agentica verrà cancellato a causa di costi eccessivi, valore business poco chiaro e controlli dei rischi inadeguati. In questo scenario, la gestione dei costi dell’AI è diventata la competenza più richiesta nei team che si occupano di operazioni finanziarie, superando ogni altra priorità. Le aziende, insomma, stanno imparando a fare di necessità virtù: ottimizzare le spese senza rinunciare all’innovazione.
La diffusione dell’AI alle soluzioni di base
Soluzioni di base e non su larga scala sono quelle che le aziende europee usano principalmente per implementare l’intelligenza artificiale. Solo una minoranza sta sfruttando appieno il potenziale dell’AI. Per gran parte delle organizzazioni, l’obiettivo è integrare strumenti e tecnologie che garantiscano una funzionalità essenziale, evitando investimenti eccessivi. Questo approccio consente di mantenere un certo livello di automazione e di supporto decisionale, pur mantenendo controlli rigorosi sul budget.
Cos’è possibile ottenere con i modelli AI a basso costo
- Automazione di routine: La maggior parte degli strumenti AI a basso costo si rivela efficace per task ripetitivi come la classificazione, la ricerca e la generazione di testi di base.
- Supporto a livello di customer service: Modelli open-source riescono a sostenere chatbot funzionali, riducendo la necessità di operatori umani per interazioni semplici e comuni.
- Incoraggiamento della produttività: Software di codifica AI e strumenti creativi, pur essendo meno avanzati, permettono alle aziende di sfruttare almeno un vantaggio funzionale per attività specifiche.
- Analisi dati semplificate: I modelli AI entry-level, se opportunamente addestrati, riescono a fornire insight essenziali per supportare decisioni quotidiane.
I rischi di un’eccessiva riduzione di spesa
Mentre la scelta di modelli AI economici riduce i costi, presenta rischi legati alla sicurezza e alla mancanza di flessibilità. Alcuni strumenti open-source, ad esempio, sono sottoposti a minori controlli e possono essere poco adatti per dati sensibili. Inoltre, modelli a basso prezzo potrebbero non offrire le capacità necessarie per risolvere problemi complessi o adattarsi a contesti organizzativi specifici.
La ricerca di un equilibrio sostenibile
Lo scenario che si configura è chiaro: le aziende dovranno trovare un equilibrio tra innovazione e bilanciatura economica. Questo implica una revisione completa della strategia AI, focalizzandosi su soluzioni che assicurino valore economico e funzionale. I modelli premium restano un’opzione per settori critici, ma vengono utilizzati solo laddove necessari. Per il resto, le aziende privilegiano un approccio pragmatico, adottando modelli accessibili e open-source per compiti comuni.