In Breve
- Qual è l'impatto dei costi AI sulle aziende?
- Il 60% delle aziende riporta che i picchi nelle fatture AI causano maggiore stress finanziario.
- Come influiscono i modelli di prezzo a consumo sui costi?
- I modelli a consumo rendono i costi dell'AI meno prevedibili, con il 55% delle aziende che non riesce a controllarli efficacemente.
- Qual è il ruolo della collaborazione tra team?
- L'81% delle aziende ha visto un aumento della collaborazione tra i team di osservabilità e sicurezza.
Costi dell’Intelligenza Artificiale: Un Report Svela Picchi Improvvisi e Necessità di Collaborazione
Un recente report di Splunk ha rivelato che la crescente adozione di agenti AI e la transizione dei fornitori verso modelli di prezzo a consumo stanno rendendo i costi dell’intelligenza artificiale sempre più imprevedibili per le aziende. Secondo i dati, il 60% delle organizzazioni ha dichiarato che i picchi nelle fatture legate all’AI generano un maggiore stress finanziario rispetto a un costo di base più alto ma stabile.
In particolare, oltre la metà delle aziende, il 55%, ha ammesso di non riuscire a controllare efficacemente i costi associati all’AI. Inoltre, il 57% dei rispondenti ha espresso preoccupazione riguardo al fatto che i costi di telemetria possano superare quelli dell’infrastruttura monitorata. Questa situazione è aggravata dal fatto che gli agenti AI possono consumare quantità variabili di token, a seconda della complessità del compito e del modello scelto, contribuendo così all’imprevedibilità delle spese.
Collaborazione tra Team di Osservabilità e Sicurezza
Il report ha anche messo in evidenza come il monitoraggio dei carichi di lavoro AI abbia favorito una maggiore cooperazione tra i team di osservabilità e di sicurezza. Ben 81% dei partecipanti ha riferito un aumento della collaborazione, mentre il 73% ha dichiarato di poter tracciare con precisione i problemi alle relative cause di sicurezza, un incremento rispetto al 65%% dell’anno precedente.
I leader nei settori di osservabilità si sono dimostrati particolarmente abili nell’analisi dei costi: il 91%% ha affermato 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 ROI legato all’AI.
Modelli di Pricing: Verso la Stabilità
Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, ha sottolineato la crescente convergenza tra dati di osservabilità e sicurezza, evidenziando la necessità di una collaborazione più intensa tra i team. In questo contesto, il reparto finanziario 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 offre un’importante panoramica sui costi dell’intelligenza artificiale, evidenziando la necessità di una gestione più efficace e di una collaborazione interfunzionale per affrontare le sfide future.
