Quanto spende l’azienda per i token? Molti dirigenti non lo sanno nemmeno | heise online. Gli abbonati possono leggere tutti gli articoli online. L’azienda sta cercando di rispondere sempre più frequentemente a questa domanda fondamentale, specialmente in un panorama dove l’utilizzo di intelligenza artificiale sta crescendo rapidamente. In base a un’indagine eseguita da KPMG, circa un terzo dei dirigenti ha difficoltà a comprendere le spese legate ad essa. Inoltre il 23 percento ha difficoltà con costi che dipendono direttamente dall’utilizzo, e il 42 percento ammette di avere solamente un’idea parziale degli effettivi investimenti.
Gli esperti riportano, in base ai dati di KPMG, che molte aziende hanno intrapreso misure per migliorare la visibilità dei costi di intelligenza artificiale. Oltre la metà, per esempio, utilizza dashboard specifiche per monitorare tali spese e il 54 percento ha incluso verifiche sui costi nei processi di approvazione dei progetti di IA. Le aziende che adottano tali tecniche sono statisticamente significativamente più propense a riscontrare un ritorno sull’investimento tangibile: il 15 percento rispetto al 3 percento per quelle che non lo fanno. Prendendo complessivamente in considerazione aziende con e senza controlli dedicati ai costi per l’IA, in media il 7 percento riesce a dimostrare un reale ritorno economico da essa. Tuttavia, quasi uno su quattro aziende (24 percento) si trova sotto pressione per dimostrare valore per gli investitori.
Resta comunque il focus principale per le nuove spese
Nonostante le problematiche riguardanti i costi e il ritorno economico, l’IA continua a essere la priorità per gli investimenti aziendali. Il 79 percento dei dirigenti la considera un settore chiave per nuove spese. Tuttavia, KPMG segnala che le aziende stanno superando la fase sperimentale e stanno adottando un approccio più pragmatico verso questa tecnologia. Il 49 percento, per esempio, ha frenato, sospeso o ridotto progetti di IA a causa di preoccupazioni per i costi.
Alcuni cercano alternative economiche
Il 22 percento degli esaminati sta considerando modelli di IA più economici. Un esempio noto è Brian Armstrong, CEO della piattaforma di criptovalute Coinbase. Lui ha recentemente dichiarato che la sua azienda sta sperimentando con modelli cinesi open-source come GLM 5.2 e Kimi K2.7, ritenuti notevolmente economici rispetto ai modelli all’avanguardia forniti dagli Stati Uniti da società come Anthropic e OpenAI. Pare che aziende importanti negli Usa stiano anche aumentando la loro attenzione ai controlli sui costi, imponendo budget massimi per i token oppure bloccando specifici modelli.
“L’IA è diventata una priorità nel bilancio aziendale, quanto nel reparto tecnologico. Il reale rischio non è investire in IA, ma farlo senza comprenderne i costi né i valori economici che essa produce,” riassume Rob Fisher, responsabile globale di KPMG. L’indagine ha coinvolto più di 2000 dirigenti da 20 Paesi, rappresentativi di aziende con un fatturato annuo superiore ai 50 milioni di dollari.
Conclusione
Nel frattempo, i dirigenti stanno cercando di gestire al meglio la transizione da un approccio sperimentale verso una strategia aziendale definitiva per l’IA. Molti hanno capito che la chiave per il successo in questa transizione è la completa visibilità sui costi e l’implementazione di controlli strutturati. Solo così possono garantire un uso efficiente dell’IA, una chiara tracciabilità dei benefit economici e una dimostrazione tangibile del valore per gli investitori.