In Breve
- Quali sono le principali preoccupazioni delle aziende riguardo ai costi dell'AI?
- Il 60% delle aziende segnala che i picchi nelle fatture AI causano maggiore stress finanziario.
- Come sta cambiando la collaborazione tra i team in relazione all'AI?
- L'81% delle aziende ha riportato un aumento della collaborazione tra team di osservabilità e sicurezza.
- Quali modelli di pricing preferiscono le aziende?
- Le aziende tendono a preferire modelli di pricing più prevedibili e lineari.
Costi dell’Intelligenza Artificiale: Un Report Svela l’Imprevedibilità e la Collaborazione Necessaria
Un recente report di Splunk evidenzia come la transizione dei fornitori verso modelli di prezzo a consumo e l’adozione crescente di agenti AI stiano rendendo i costi dell’intelligenza artificiale sempre più difficili da prevedere per le aziende. Secondo il report, il 60% delle organizzazioni ha dichiarato che i picchi nelle fatture relative all’AI generano un maggiore stress finanziario rispetto a un costo di base più elevato ma stabile.
Inoltre, più della metà delle aziende (55%) ammette di non riuscire a controllare efficacemente i costi associati all’AI, mentre il 57% esprime preoccupazione per il fatto 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 di token molto diverse a seconda del compito, della complessità e della scelta del modello utilizzato.
Collaborazione tra Team di Osservabilità e Sicurezza
Il report di Splunk non si limita a mettere in evidenza le problematiche legate ai costi, ma sottolinea anche come il monitoraggio dei carichi di lavoro AI abbia favorito una maggiore cooperazione tra i team di osservabilità e di sicurezza. L’81% degli intervistati ha riferito un aumento della collaborazione, mentre il 73% ha dichiarato di poter tracciare con precisione i problemi alle relative cause di sicurezza, in aumento rispetto al 65% dell’anno precedente.
I leader nel campo dell’osservabilità risultano particolarmente attrezzati per l’analisi dei costi: il 91% di loro afferma di poter attribuire con precisione i costi a singoli agenti, modelli e carichi di lavoro, rispetto al 69% dei non leader. Questo rende i team di osservabilità centrali nelle valutazioni del ritorno sull’investimento (ROI) dell’AI.
Verso Modelli di Pricing più Prevedibili
Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, ha sottolineato l’importanza della convergenza tra dati di osservabilità e sicurezza, evidenziando la necessità di una collaborazione più intensa tra i team. Per quanto riguarda il reparto finanziario, la preferenza sembra orientarsi verso modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su postazioni, piuttosto che su modelli a consumo che possono generare picchi imprevisti.
In conclusione, il report di Splunk mette in luce le sfide e le opportunità legate ai costi dell’intelligenza artificiale, evidenziando l’importanza di una gestione attenta e di una collaborazione efficace tra i diversi team aziendali.
