Negli ultimi anni, l’AI è diventata una componente sempre più centrale per l’efficienza aziendale. Tuttavia, il paradigma delle spese sta cambiando radicalmente. A partire dal 6 luglio, OpenAI ha abbandonato il periodo gratuito per gli agenti di lavoro di ChatGPT, introducendo un sistema in cui vengono addebitati crediti in base al consumo effettivo di token e funzionalità utilizzate. Questo sposta il discorso non più sull’acquisto di licenze, bensì sul controllo costante di utilizzo.
Conto a consumo: cosa implica in pratica
Il passaggio a un modello pay-per-use presenta nuovi ostacoli. Ogni volta che un agente svolge un compito all’interno di ChatGPT, come generare un testo per PowerPoint o analizzare dati in Excel, vengono accumulati crediti in base alla quantità di token elaborati. Questi crediti vengono sommati al costo base per utente e possono far crescere esponenzialmente la bolletta in breve tempo. Per aziende di medie e grandi dimensioni, questo rischia di diventare una spesa incontrollabile se non adeguatamente gestita.
Un esempio pratico riguarda l’utilizzo di agenti per Excel. I nuovi strumenti di AI non solo semplificano il lavoro con i dati, ma richiedono un addebito per ogni operazione compiuta. Il 6 agosto arriverà lo stesso regime per PowerPoint, ampliando ulteriormente l’impatto economico sulle organizzazioni.
Perché la bolletta è così imprevedibile
Uno dei rischi principali è l’imprevedibilità dei costi. Le aziende non possono programmare in anticipo il consumo di token, che dipende direttamente dall’uso effettivo dei tool AI. Un utente che genera documenti complessi o manipola grandi quantità di dati può, in poco tempo, accumulare centinaia di crediti. Il livello di attività dei singoli può variare significativamente, rendendo le stime inutili in assenza di strumenti di monitoraggio avanzati.
Questa volatilità complica non solo il budgeting, ma anche il controllo operativo e la governance. Le imprese si trovano spesso a dover rivedere i costi a fine mese, scoprendo bollette molto sopra le aspettative. In particolare negli ambienti dove si usa l’AI per automazione, analisi predittiva e supporto decisionale, il consumo può essere estremamente vario e difficile da prevedere.
Il ruolo dei FinOps
Più aziende stanno adottando discipline come i FinOps, un mix tra tecnologia, finanza e operazioni, per gestire le spese generate dall’uso dell’intelligenza artificiale. I team FinOps si occupano di raccogliere dati d’uso, analizzare i costi per singola funzionalità, e sviluppare strumenti di controllo per tenere le spese entro limite. Questi gruppi lavorano a stretto contatto con gli sviluppatori, i responsabili IT e la dirigenza finanziaria, creando dashboard personalizzate per seguire in tempo reale l'impatto economico.
- Tracciamento in tempo reale dell’utilizzo
- Creazione di soglie di consumo e notifiche automatiche
- Analisi delle spese per funzione, reparto e utente
- Riconciliazione mensile e reporting finanziario
Tecnologie e architetture ibride
Per alleggerire i costi, molte aziende sono passate a un mix di soluzioni cloud e on-premise. L’architettura ibrida permette di gestire localmente alcune operazioni di AI, ridurre l’effettivo consumo di token esterni, e quindi abbassare i crediti utilizzati. Al tempo stesso, permette di sfruttare i servizi cloud per funzionalità avanzate come il processing a larga scalabilità o l’accesso a modelli GPT più recenti.
Un esempio
Un’azienda di analisi dati, per gestire le bollette, ha implementato un modello in cui i dati non elaborati vengono processati in locale con modelli più leggeri, mantenendo i token cloud per attività complesse come la sintesi di rapporti. Inoltre, ha definito policy di utilizzo chiare: gli utenti sono limitati in base al ruolo, e vengono addestrati a utilizzare strumenti più economici per compiti specifici.
ROI e pressione strategica
La crescente complessità dei costi spinge le imprese a valutare con maggiore attenzione il ritorno sull’investimento (ROI). Ogni funzione di AI deve essere giustificata non solo per il valore che genera, ma in relazione al prezzo che richiede. Questo spinge a adottare una governance chiara in cui gli strumenti devono dimostrarsi non solo efficienti, ma economicamente sostenibili.
Linee guida per un’implementazione sostenibile
- Impostare priorità per l’utilizzo in base alla funzionalità e al ROI
- Adottare soluzioni ibride per bilanciare costi e prestazioni
- Formare i team sull’utilizzo efficiente delle AI
- Ottimizzare i flussi di lavoro per ridurre l’utilizzo inutile
- Analizzare i dati con strumenti di AI leggeri prima di passare a modelli avanzati
Con una gestione strategica, però, il modello a consumo non deve considerarsi un rischio: può diventare un’opportunità per investire con attenzione e ottenere risultati misurabili.