Franco Bernabè e il costo nascosto dell'AI: “Il modello americano non è sostenibile”

21/07/2026 ECONOMIA Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Economia   -   L'intelligenza artificiale generativa, quella capace di scrivere poesie, generare immagini e comporre codice informatico in pochi secondi, si sta scontrando con una realtà ingombrante e poco raccontata: i costi. Se da un lato il prezzo della potenza di calcolo è crollato, rendendo i modelli linguistici di grandi dimensioni sempre più accessibili, dall'altro l'adozione su larga scala sta rivelando un'insostenibilità economica che rischia di trasformare la rivoluzione tecnologica in un boomerang per le aziende.

A sollevare il problema, in un acceso dibattito che sta attraversando la Silicon Valley e non solo, sono voci autorevoli come quella di Franco Bernabè, banchiere e manager di lunga esperienza, e di Emanuele Caronia, CEO di Exelab, che da anni osserva il fenomeno dal punto di vista delle imprese italiane. Il punto, insomma, non è più se l'AI sia utile, ma se il modo in cui la stiamo utilizzando sia economicamente sostenibile o se, invece, ci stiamo avvicinando a quella che qualcuno ha già definito una "token apocalypse".

Il paradosso dei costi: più accessibile, meno sostenibile

La narrazione predominante, alimentata anche dalle big tech che hanno investito miliardi nello sviluppo di questi strumenti, è quella di una tecnologia in rapida discesa verso l'accessibilità economica. È vero, e i numeri lo confermano: dal novembre 2022, il costo per interrogare i grandi modelli linguistici è sceso di oltre il 90%. Un dato che avrebbe dovuto spalancare le porte dell'innovazione a qualsiasi PMI, eppure la realtà dei fatti, come racconta Emanuele Caronia, è molto più complessa.

«Nella maggior parte delle aziende i conti continuano a non tornare», spiega il CEO di Exelab, system integrator che si occupa di progetti enterprise su AI, data platform e automazione. Il motivo è che il costo unitario del singolo token (l'unità minima di elaborazione del linguaggio) è solo una parte dell'equazione. A fare lievitare il conto finale è l'abuso di questi strumenti, l'integrazione spesso mal ponderata nei processi aziendali e la mancanza di una strategia chiara che vada oltre l'effetto novità.

Il rischio, concreto, è che l'efficienza promessa si trasformi in un buco nell'acqua, o peggio, in un incremento dei costi operativi tale da vanificare qualsiasi vantaggio competitivo. Si tratta, in sostanza, di una corsa all'oro dove il piccone costa più dell'oro stesso, e molte aziende se ne stanno accorgendo solo ora, dopo aver già investito risorse preziose.

La "token apocalypse" e il caso Uber

Se il discorso di Caronia descrive una difficoltà diffusa, il caso di Uber rappresenta il campanello d'allarme più eclatante di questa crisi di sistema. Dara Khosrowshahi, CEO della multinazionale del trasporto privato, ha lanciato l'allarme nel corso di un'intervista, raccontando di aver letteralmente bruciato l'intero budget annuale destinato all'intelligenza artificiale nel giro di un solo trimestre.

«Abbiamo esaurito l'intero budget per l'AI previsto per tutto l'anno», ha dichiarato Khosrowshahi, aggiungendo che questo esborso imprevisto avrà conseguenze concrete sulle politiche di assunzione dell'azienda. Questa è la cosiddetta "token apocalypse", un fenomeno che si verifica quando l'utilizzo massiccio e spesso inconsapevole degli agenti di intelligenza artificiale genera un costo per token talmente alto da superare, in alcuni casi, persino il costo del lavoro umano che quella stessa tecnologia dovrebbe sostituire o affiancare.

L'episodio di Uber non è isolato, ma è emblematico di un'euforia tecnologica che ha trascurato i fondamentali economici. Mentre le aziende si affrettano a integrare chatbot e assistenti virtuali per rispondere a ogni esigenza interna ed esterna, la bolletta arriva puntuale, mettendo a dura prova i bilanci e costringendo a una riflessione amara: stiamo forse scambiando un dipendente costoso con un software che, a conti fatti, ci costa ancora di più?

L'inefficienza ingegneristica secondo The Atlantic

A gettare benzina sul fuoco di questo dibattito ci ha pensato un lungo e documentato articolo del mensile The Atlantic, intitolato "L'intelligenza artificiale generativa è un disastro ingegneristico". La pubblicazione sostiene una tesi radicale, e cioè che l'AI generativa sia una delle tecnologie più inefficienti mai portate su scala globale.

Un giudizio pesante, che è stato rilanciato sui social network da figure come Franco Bernabè, il quale con la sua condivisione ha dato ulteriore autorevolezza a una critica che non viene più solo dai detrattori di professione, ma da chi l'economia e la tecnologia le ha studiate e gestite per decenni. L'articolo sottolinea come l'enorme dispendio di energia elettrica, l'acqua necessaria per raffreddare i server e la potenza di calcolo richiesta per addestrare e far funzionare questi modelli configurino un'architettura insostenibile sotto il profilo ambientale ed economico.

A questa critica strutturale si aggiunge un'altra considerazione: per quanto i modelli stiano migliorando, l'efficienza dell'apprendimento e della generazione non tiene il passo con l'esplosione dei costi infrastrutturali, e la legge di Moore, che per decenni ha trainato l'abbattimento dei prezzi dell'informatica, sembra non valere più per l'AI. Il risultato è un'industria che brucia capitali a un ritmo forsennato, sperando che il futuro possa ripagare gli investimenti presenti, ma con il rischio concreto che il futuro non arrivi mai.

Un freno ai licenziamenti: il paradosso occupazionale

In questo scenario paradossale, c'è un effetto collaterale inaspettato che emerge come un barlume di speranza per i lavoratori. L'elevato costo di implementazione e gestione dell'intelligenza artificiale generativa, lungi dall'accelerare i processi di automazione e sostituzione della manodopera, sta diventando un vero e proprio freno. Il sito Futurism.

Com ha evidenziato come il collo di bottiglia rappresentato dai costi stia inducendo molte organizzazioni a fare marcia indietro o, quantomeno, a rallentare significativamente i piani di riduzione del personale che erano stati ipotizzati agli albori di questa rivoluzione tecnologica. Se un tempo l'AI veniva presentata come la scure pronta a tagliare posti di lavoro, oggi i numeri dicono che il costo per automatizzare un'attività potrebbe essere superiore a quello per mantenerla affidata a un umano.

Questo non significa che l'AI non sostituirà mai il lavoro umano, ma che il processo sarà molto più graduale, meno traumatico e, soprattutto, più selettivo di quanto profetizzato dai guru della Silicon Valley. Per i manager, come per i dipendenti, è una lezione di realismo: la tecnologia, per quanto affascinante, deve fare i conti con il bilancio aziendale. E quel bilancio, in molti casi, sta suggerendo di tenersi stretti i propri dipendenti, mentre si cerca di capire come addomesticare un mostro che, per ora, sta divorando più soldi di quanti ne stia facendo risparmiare.