Un nuovo rapporto rivela che un dollaro su quattro investito nell'AI viene sprecato, evidenziando una realtà sempre più pressante per le aziende: la sfida non è più semplicemente distribuire l'AI, ma controllare il costo della sua esecuzione su larga scala. Con la spesa per l'AI che si diffonde in tutte le organizzazioni, la gestione dei costi sta diventando altrettanto critica della stessa adozione.

Il dato emerge dalla piattaforma di sviluppo software per l'AI Harness e dal suo rapporto 2026 sullo Stato dell'AI nel FinOps, basato su un'indagine condotta su 700 responsabili FinOps e leader dell'ingegneria. Il FinOps — abbreviazione di financial operations — è emerso come disciplina durante la transizione verso il cloud computing, quando le organizzazioni hanno compreso la necessità di pratiche dedicate per gestire la spesa infrastrutturale variabile; oggi viene applicato all'AI. Secondo il rapporto, più della metà delle organizzazioni non dispone di un responsabile dedicato per i costi dell'AI, rendendo difficile monitorare la spesa o identificare gli sprechi. Le organizzazioni inoltre utilizzano frequentemente modelli più grandi e costosi del necessario per attività ordinarie, mentre la crescente adozione dell'AI spinge verso l'alto il consumo di token — il volume di frammenti di testo che i modelli elaborano e su cui i fornitori fatturano — anche se i costi per token diminuiscono.

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I risultati di Harness riflettono un cambiamento più ampio nell'AI aziendale. Negli ultimi due anni, l'attenzione si è concentrata sulla distribuzione dell'AI generativa in tutta l'azienda. Ora la sfida è garantire che tali implementazioni rimangano finanziariamente sostenibili man mano che l'utilizzo si espande.

I risultati non erano isolati. Un'indagine di EY pubblicata questa settimana ha rilevato che le organizzazioni continuano a investire nell'AI prestando però molta più attenzione ai costi dei token e al ROI. Separatamente, Schneider Electric e AMD hanno presentato un progetto per fabbriche di AI, un ulteriore segnale che le aziende stanno passando dal dimostrare che l'AI funziona alla costruzione di infrastrutture in grado di supportarla su larga scala.

Il cambiamento è emerso anche nei risultati finanziari degli hyperscaler, con Microsoft, Alphabet e Meta che hanno posto l'accento sull'esecuzione della distribuzione e sull'efficienza infrastrutturale piuttosto che sul semplice aumento della spesa per l'AI. Nell'insieme, gli sviluppi della settimana suggeriscono che la prossima fase dell'AI aziendale sarà definita meno da quanto le aziende spendono e più da quanto efficacemente gestiscono tali investimenti.

L'AI aziendale sembra seguire uno schema familiare. Come già avvenuto per il cloud computing, la corsa iniziale all'adozione della tecnologia sta lasciando il posto a una maggiore attenzione alla gestione dei costi, alla misurazione dei rendimenti e alla scalabilità sostenibile delle implementazioni. Le organizzazioni che trattano l'AI come una capacità operativa piuttosto che come un esperimento senza limiti definitivi potrebbero essere meglio posizionate in futuro.

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