Dopo aver pianificato di trasformare gli agenti AI nella forza lavoro del futuro, con l'obiettivo di ridurre i costi del personale, ora le Big Tech potrebbero essere intenzionate a fare un passo indietro rispetto ai loro progetti. Il motivo? L'intelligenza artificiale grava sul budget delle aziende ben più dei suoi collaboratori umani, infrangendo la promessa di essere la soluzione economica per la crescita del business.
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Approfondimenti:
Dinamiche operative e agenti AI, AlixPartners: solo il 20% delle aziende europee è pronto alla transizione. Lutech, Impresoft e TAS puntano su governance dei dati, integrazione e conoscenza verticale. Perché la sfida non è più tecnologica ma industriale L’intelligenza artificiale è già dentro i budget aziendali, dentro le abitudini di acquisto, nei processi. Eppure, questa accelerazione porta con sé una contraddizione.
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C’è un momento, nell’adozione di qualsiasi tecnologia, in cui l’entusiasmo iniziale incontra la fattura. Per l’intelligenza artificiale aziendale, quel momento sembra essere arrivato proprio adesso. Sam Altman, amministratore delegato di OpenAI, ha ammesso pubblicamente che i costi dei token sono diventati un problema enorme per molti clienti aziendali, dopo mesi in cui l’uso dei modelli era stato spinto come leva di produttività quasi obbligatoria.
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Il costo dei token sta diventando una voce di bilancio troppo grande per restare nascosta nelle sperimentazioni AI. TechCrunch ha parlato di Tokenpocalypse dopo settimane di segnali simili: consumi in crescita, nuove forme di billing, agenti che fanno molte più chiamate dei chatbot tradizionali. La fase gratuita dell'entusiasmo è finita.La questione non riguarda solo chi sviluppa software. Ogni azienda che usa assistenti, agenti, strumenti di coding, sistemi RAG o automazioni…
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Tenere sotto controllo i costi dell’Intelligenza Artificiale è diventata una priorità concreta per molte aziende. L’adozione di modelli generativi in sviluppo, assistenza clienti e analisi documentale ha fatto crescere rapidamente il consumo di token e le spese operative. In molte organizzazioni il problema emerge solo a fine mese, quando le fatture dei provider AI mostrano importi elevati senza indicare quali team o applicazioni abbiano generato i costi maggiori.
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