L'IA su larga scala: la vera sfida è gestire il valore, non ridurre i costi

L'IA cambia l'economia della tecnologia

La tecnologia aziendale tradizionale è stata generalmente acquistata attraverso formule relativamente prevedibili: licenze, abbonamenti, impegni infrastrutturali e programmi di implementazione. I costi potevano di norma essere stimati in base al numero di dipendenti, alla capacità dei sistemi o a un ambito di lavoro concordato.

L'IA non si adatta facilmente a questo modello.

Il suo costo dipende dal consumo effettivo. Può variare in base al modello utilizzato, alla quantità di informazioni elaborate, alla lunghezza della risposta, alla progettazione del flusso di lavoro e al numero di volte in cui un agente automatizzato richiama altri sistemi o modelli.

Due attività apparentemente simili possono quindi avere costi molto diversi.

Questo diventa particolarmente importante quando l'IA è integrata nei processi aziendali. Una singola interazione può dare il via a una sequenza di ricerche, chiamate ai modelli, validazioni e nuovi tentativi. Quella che sembra una semplice richiesta dell'utente può trasformarsi, dietro le quinte, in un flusso di lavoro sorprendentemente dispendioso in termini di risorse.

Allo stesso tempo, l'accesso all'IA non è più controllato esclusivamente dal reparto tecnologico. I dipendenti possono sottoscrivere nuovi strumenti, creare propri assistenti e realizzare processi automatizzati con competenze tecniche relativamente limitate. Questa accessibilità è una potente fonte di innovazione, ma può anche produrre acquisti frammentati, capacità duplicate e un consumo che nessuno vede nella sua interezza.

Ecco perché la tradizionale budgetizzazione annuale non è sufficiente. L'IA richiede una gestione attiva della domanda.

Iniziare rendendo visibile il consumo

Un'organizzazione non può gestire l'IA in modo efficace se non sa dove viene utilizzata.

La prima priorità dovrebbe essere creare una visione consolidata del consumo di IA tra reparti, applicazioni, fornitori e piattaforme cloud. Questa visione deve andare oltre le fatture. I leader dovrebbero poter vedere quale processo aziendale utilizza l'IA, chi ne è responsabile, quanto costa e quale risultato produce.

Misure tecniche come le chiamate ai modelli o i volumi di elaborazione sono utili per gli ingegneri, ma non sono sufficienti per le decisioni aziendali. Le misure più significative sono probabilmente le seguenti:

• Costo per richiesta di un cliente risolta
• Costo per documento revisionato
• Costo per opportunità di vendita qualificata
• Costo per rilascio software
• Costo per sinistro, pratica o transazione elaborata
• Ricavi, capacità o riduzione del rischio generati da un flusso di lavoro basato sull'IA

Questo cambia la conversazione. Invece di chiedersi se l'organizzazione stia usando troppa IA, i leader possono chiedersi se un determinato utilizzo dell'IA stia producendo un valore sufficiente.

La visibilità crea anche responsabilità. Quando il consumo è associato a un prodotto, un processo o una unità di business identificabile, l'IA smette di apparire come una spesa tecnologica centrale priva di spiegazione. Diventa un investimento aziendale con un responsabile e un ritorno atteso.

Usare il giusto livello di intelligenza per ogni compito

Le organizzazioni non impiegano le persone più qualificate per ogni attività. Allo stesso modo, non dovrebbero utilizzare per ogni richiesta il modello di IA più potente, e di solito più costoso.

Molte attività di routine, tra cui classificazione, estrazione, sintesi di base e redazione strutturata, possono essere gestite efficacemente da modelli più piccoli o meno costosi. I modelli più capaci possono poi essere riservati al lavoro che richiede davvero un ragionamento più profondo, una maggiore accuratezza o prestazioni specialistiche.

L'obiettivo non è scegliere il modello più economico in ogni situazione. È scegliere l'opzione più conveniente che soddisfi in modo affidabile lo standard richiesto.

Questa decisione dovrebbe tenere conto di più del prezzo. Qualità, velocità, privacy, resilienza e rischio contano tutti. In alcuni casi un modello premium sarà del tutto giustificato. In altri, un modello più piccolo ospitato in hosting, un modello gestito internamente o persino un modello eseguito localmente su un dispositivo potrebbe essere più appropriato.

La capacità fondamentale è la flessibilità: la possibilità di indirizzare carichi di lavoro diversi verso modelli diversi e di modificare tali decisioni con l'evolversi della tecnologia, dei prezzi e dei requisiti.

Migliorare il flusso di lavoro prima di ottimizzare il modello

La scelta del modello riceve molta attenzione, ma una progettazione inefficiente del flusso di lavoro può essere una fonte di spreco ancora maggiore.

I sistemi di IA possono elaborare ripetutamente informazioni non necessarie, conservare cronologie di conversazione inutilmente lunghe o produrre risposte molto più dettagliate di quanto il compito richieda. Gli agenti automatizzati possono entrare in cicli improduttivi, ripetere azioni fallite o richiamare servizi costosi quando sarebbe bastata una regola più semplice.

Questi problemi raramente si risolvono con i soli acquisti. Richiedono un'ingegneria e una progettazione dei processi ponderate.

Le organizzazioni dovrebbero valutare se possono:

• Inviare solo le informazioni pertinenti al compito
• Riutilizzare i risultati già generati
• Definire formati di risposta chiari e limiti di lunghezza adeguati
• Porre dei limiti ai nuovi tentativi automatici e all'uso degli strumenti
• Instradare le richieste semplici verso modelli più semplici
• Escalare solo i casi davvero complessi
• Riprogettare un processo carente prima di aggiungervi l'IA

Quest'ultimo punto è importante. Automatizzare un processo inefficiente non lo rende necessariamente efficiente. Può semplicemente permettere all'inefficienza di operare più velocemente e su scala maggiore.

Integrare la governance nell'esperienza

Le policy e la formazione resteranno importanti, ma non possono sostenere da sole l'intero peso della gestione dell'IA aziendale.

Non ci si può ragionevolmente aspettare che la maggior parte dei dipendenti comprenda l'economia di ogni modello, prompt o flusso di lavoro automatizzato. E non dovrebbero nemmeno dover consultare un documento di policy ogni volta che utilizzano un servizio di IA.

Una buona governance dovrebbe quindi essere integrata nella tecnologia stessa.

L'ambiente di IA dell'organizzazione dovrebbe essere in grado di applicare regole di accesso approvate, individuare consumi anomali, far rispettare limiti ragionevoli e indirizzare le richieste verso il servizio più appropriato. Laddove un costo o un rischio aggiuntivo sia giustificato, dovrebbe esserci un percorso chiaro di approvazione o escalation.

In questo modo il consumo responsabile diventa il percorso naturale per l'utente. Permette inoltre alla governance di intervenire nel momento dell'attività, quando può ancora influenzare il risultato, anziché settimane dopo, all'arrivo della fattura.

Lo stesso principio vale per le indicazioni. Una guida contestuale fornita mentre qualcuno sta creando un flusso di lavoro di IA è probabilmente più utile di un corso di formazione una tantum completato mesi prima.

Considerare l'economia dell'IA come una capacità permanente

La gestione della domanda di IA non dovrebbe diventare un esercizio temporaneo di riduzione dei costi guidato solo dal team tecnologico.

Richiede una cooperazione continua tra tecnologia, finanza, acquisti, rischio e vertici aziendali. Insieme, queste funzioni devono prevedere la domanda, monitorare il consumo, valutare i fornitori e collegare la spesa a risultati misurabili.

Questa capacità deve anche riconoscere che il mercato continuerà a cambiare. Il modello più performante oggi potrebbe non offrire il miglior rapporto qualità-prezzo domani. Continueranno a comparire nuovi fornitori, strutture commerciali e opzioni di distribuzione.

Una dipendenza a lungo termine da un singolo modello o fornitore può quindi comportare rischi sia finanziari sia operativi. Le organizzazioni dovrebbero preservare la capacità di spostare i carichi di lavoro, riesaminare le decisioni di approvvigionamento e combinare capacità acquistate, sviluppate internamente e ospitate.

La vecchia domanda se acquistare o sviluppare sta diventando troppo limitata. La domanda migliore è come assemblare, e adeguare continuamente, la giusta combinazione di servizi, modelli e approcci operativi per ciascun carico di lavoro.

Il controllo dei costi deve sostenere l'ambizione

Esiste il pericolo che l'aumento della spesa per l'IA renda le organizzazioni eccessivamente caute proprio mentre la tecnologia inizia a produrre risultati significativi.

Sarebbe un errore.

Una solida gestione finanziaria non è nemica dell'innovazione. È ciò che rende possibile un'innovazione sostenuta nel tempo. Quando un'organizzazione sa individuare gli sprechi, può reindirizzare le risorse verso i flussi di lavoro con il maggior potenziale. Quando comprende il costo di un risultato, può fare scelte informate su dove scalare. Quando la governance è integrata nell'ambiente, i dipendenti possono innovare entro confini chiari e pratici.

Le organizzazioni che avranno successo con l'IA non saranno necessariamente quelle che spendono di più, né quelle che tagliano con maggiore decisione. Saranno quelle che comprendono dove l'IA crea un valore distintivo e sanno orientare di conseguenza il proprio consumo.

La prossima fase dell'IA aziendale sarà quindi definita meno dall'accesso ai modelli e più dalla disciplina gestionale.

La domanda non è più semplicemente: “Quanta IA stiamo usando?” È: “Che cosa stiamo ottenendo con essa, e quel risultato vale l'investimento?”