Vedo in giro tanti dirigenti esaltati da una convinzione che sento ripetere troppo spesso: L’AI costerà sempre meno. Può essere, ma secondo me è la domanda sbagliata.
È vero che potremmo aspettarci che il costo del singolo token continui a scendere sotto la pressione dei modelli cinesi e degli open weight, ma questo non significa che le aziende spenderanno meno in AI.
Anzi. Probabilmente nelle aziende AI-native più avanzate il compute sta già diventando una voce di costo paragonabile, o in alcuni casi superiore, al costo del capitale umano, degli stipendi!
Finché avevamo solo un chatbot la usavamo come non più di un tool. Con gli agenti invece abbiamo una nuova forza lavoro, con i suoi benefici e ahimè anche i suoi limiti.
Oggi la maggior parte delle aziende spende ancora pochissimo in AI in proporzione al fatturato. Il top 1%, invece, investe ordini di grandezza superiori rispetto a quello della media. Ne derivo che non stiamo osservando una diversa velocità di adozione ma piuttosto stiamo osservando due modelli economici completamente diversi.
Il motivo è che oggi si sta usando sempre di più l’AI agentica, per ora soprattutto per programmazione e generazione di contenuti, ma a tendere sempre di più.
E il problema è che un agente “pensa”, usa strumenti, richiama API, verifica risultati, riprova quando sbaglia e non si ferma finché non è convinto di aver raggiunto il risultato oppure quando lo fermate voi, e intanto si beve una quantità di token enormemente superiore a una semplice conversazione.
Per questo motivo, Goldman Sachs stima che il consumo di token possa crescere di circa 24 volte entro il 2030 e quindi ecco perché la domanda non è se il costo in AI diminuirà ma piuttosto diventa: “come possiamo trovare un modo di spendere meno del competitor mantenendo l’incremento di time to market che l’AI abilita e che i nostri competitor ci usano contro?”
Cioè l’AI smette di essere una spesa discrezionale e diventa un investimento difensivo, come il cloud, la cybersecurity o la R&D. E anche se i modelli diventeranno più efficienti e i prezzi continueranno a scendere, vedremo contemporaneamente un aumento nel numero di agenti, automazioni, inferenza e domanda. (Legge di Jevons!)
La mia tesi è che il prossimo vantaggio competitivo non sarà avere più AI ma saperne governare il costo di compute in modo da avere sempre sotto controllo il ROI per agente.
E se nel tuo management team nessuno è responsabile del costo del compute con la stessa disciplina con cui si gestiscono persone, margini e budget — credimi — non stai costruendo un’azienda AI-first, ma solo aprendo un buco di bilancio molto, molto profondo.
L’AI non sarà solo tecnologia ma una voce strutturale del vostro P&L.
🎵 Soundtrack: Figure It Out — Royal Blood
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