In Breve
- Quali sono le principali sfide legate ai costi dell'AI per le imprese?
- Le imprese segnalano picchi nelle fatture AI e difficoltà nel controllare i costi.
- Come sta cambiando la collaborazione tra i team di sicurezza e osservabilità?
- C'è un aumento della cooperazione, con l'81% delle aziende che riporta una maggiore collaborazione.
- Qual è la preferenza del reparto finanziario riguardo ai modelli di pricing?
- Il reparto finanziario preferisce modelli di pricing più prevedibili e lineari.
Un recente report di Splunk ha rivelato che la transizione dei fornitori verso modelli di prezzo a consumo e l’adozione crescente di agenti di intelligenza artificiale stanno rendendo i costi dell’AI sempre più imprevedibili per le aziende. Secondo lo studio, il 60% delle organizzazioni ha segnalato che i picchi nelle fatture relative all’AI generano più stress finanziario rispetto a un costo di base più alto ma stabile.
Inoltre, oltre la metà delle aziende (55%) ha dichiarato di non riuscire a controllare efficacemente i costi associati all’AI, mentre il 57% esprime preoccupazione che i costi di telemetria possano superare quelli dell’infrastruttura monitorata. Questa variabilità nei costi è attribuita al fatto che gli agenti AI possono consumare quantità molto diverse di token a seconda del compito, della complessità e della scelta del modello, contribuendo così all’imprevedibilità delle spese.
Dal punto di vista operativo, il monitoraggio dei carichi di lavoro AI ha favorito una maggiore collaborazione tra i team di osservabilità e di sicurezza. L’81% degli intervistati ha riferito un incremento nella cooperazione tra questi gruppi, e il 73% ha dichiarato di poter tracciare con precisione i problemi alle relative cause di sicurezza, un aumento rispetto al 65% dell’anno precedente.
I leader nel campo dell’osservabilità sembrano essere particolarmente attrezzati per l’analisi dei costi: il 91% di essi afferma di poter attribuire con precisione i costi a singoli agenti, modelli e carichi di lavoro, rispetto al 69% dei non leader. Ciò rende i team di osservabilità centrali nelle valutazioni del ritorno sugli investimenti (ROI) legati all’AI.
Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, ha sottolineato come i dati di osservabilità e sicurezza stiano convergendo, evidenziando la necessità di una collaborazione più intensa tra i team rispetto al passato. Per quanto riguarda le preferenze del reparto finanziario, sembra esserci un orientamento verso modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su postazioni, piuttosto che su modelli a consumo che possono generare picchi imprevisti.
redazione
Redazione Diarioeconomico.