Il costo dell'intelligenza artificiale non è più così basso come inizialmente promesso.

Il costo dell'intelligenza artificiale aumenta con la scalabilità, costringendo le aziende a valutare attentamente il compromesso tra automazione ed efficienza finanziaria.

Con l'esplosione della tecnologia dell'intelligenza artificiale (IA), molte aziende l'hanno vista come un'opportunità per ridurre i costi, aumentare la produttività e automatizzare le attività ripetitive. Ma dopo la fase di test, il quadro finanziario ha iniziato a farsi più complesso. L'IA non è semplicemente uno strumento software che può essere attivato e utilizzato immediatamente; comporta costi per infrastrutture, dati, sicurezza e personale operativo.

In alcuni casi, i costi di calcolo per l'intelligenza artificiale hanno superato il costo della retribuzione dei dipendenti. Bryan Catanzaro, vicepresidente per l'apprendimento profondo applicato presso Nvidia, ha affermato che esistono settori in cui i costi di calcolo sono "molto più elevati" rispetto agli stipendi dei dipendenti. Ciò non significa che l'IA sarà sempre più costosa degli esseri umani, ma dimostra che la promessa di "una riduzione dei costi grazie all'IA" non è più così semplice come lo era all'inizio.

I costi nascosti dei sistemi di intelligenza artificiale

Una delle componenti più costose è rappresentata dai costi di elaborazione. I moderni modelli di intelligenza artificiale richiedono una notevole potenza di calcolo, soprattutto quando le aziende li utilizzano frequentemente per il servizio clienti, la programmazione, l'analisi dei dati o l'elaborazione interna dei documenti. Maggiore è il numero di utenti e di attività coinvolte, maggiori saranno i costi operativi.

Per le aziende, il costo dell'IA non si limita al noleggio dei modelli o al pagamento delle tariffe API. Per integrare l'IA nei sistemi reali, è necessario ripulire i dati, connettersi con i software interni, stabilire le autorizzazioni di accesso, proteggere le informazioni sensibili e creare processi di controllo dell'output. Si tratta di attività che richiedono la collaborazione di team tecnici, di sicurezza informatica, legali e operativi.

Maggiore è l'implementazione dell'IA, maggiori saranno i costi che le aziende dovranno considerare per infrastrutture, dati, sicurezza e personale di supervisione.

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L'intelligenza artificiale non è ancora sufficientemente stabile per gestire tutto automaticamente senza intervento umano. Questa tecnologia può ancora fornire risposte errate, inventare fatti o interpretare male il contesto. Pertanto, molte aziende devono mantenere del personale addetto alla revisione, alla correzione e, in ultima analisi, all'assunzione di responsabilità. Nei settori che riguardano i clienti, la finanza, la sanità , il diritto o la gestione di dati sensibili, questo livello di supervisione è pressoché indispensabile.

Ciò significa che, in molti casi, l'IA non sostituisce completamente il lavoro umano, ma crea un nuovo livello di costi. Le aziende continuano a pagare per la tecnologia, pur avendo bisogno di persone per garantire che il sistema funzioni correttamente e in sicurezza.

La corsa alle infrastrutture tra le principali aziende tecnologiche riflette anche gli enormi costi dell'intelligenza artificiale. Microsoft ha annunciato l'intenzione di investire 25 miliardi di dollari australiani, equivalenti a 17,9 miliardi di dollari statunitensi, in Australia entro il 2029 per espandere le proprie capacità in ambito IA, cloud computing, sicurezza informatica e formazione professionale. Tali investimenti dimostrano che l'IA non riguarda solo il software, ma anche i data center, i processori, l'energia e le reti operative su larga scala.

Il costo dell'intelligenza artificiale non è semplicemente una questione tecnologica.

Con l'aumento dei costi, la domanda che le aziende si pongono cambia. In passato, molte imprese si sentivano sotto pressione per adottare una strategia di intelligenza artificiale al fine di non apparire arretrate. Ora, l'attenzione si sposta su una domanda più pratica: quale valore crea l'IA e quanto tempo ci vorrà per recuperare l'investimento?

La società di ricerca Gartner prevede che la spesa globale per l'IT raggiungerà i 6.310 miliardi di dollari nel 2026, con un aumento del 13,5% rispetto al 2025. Questa crescita è trainata dalle infrastrutture per l'intelligenza artificiale, dal cloud computing e dal software. Ciò indica che l'IA sta innescando un nuovo ciclo di spesa tecnologica, anziché limitarsi a sostituire le spese esistenti.

L'intelligenza artificiale ha un valore reale solo quando l'investimento nella tecnologia si traduce in un'efficienza operativa misurabile.

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La pressione per recuperare gli investimenti si fa quindi sempre più evidente. La società di consulenza Deloitte prevede che gli investimenti nell'IA continueranno ad aumentare, ma i rendimenti non sono sempre facili da misurare. Per i progetti più complessi, le aziende necessitano di un orizzonte temporale più lungo per valutare l'efficacia, anziché limitarsi a considerare il numero di attività automatizzate.

Questo cambiamento sta costringendo le aziende ad adottare un approccio più pragmatico. Invece di puntare a una sostituzione generalizzata del lavoro umano, molte imprese scelgono di utilizzare l'intelligenza artificiale per supportare attività specifiche come riassumere documenti, suggerire risposte ai clienti, scrivere codice, classificare le richieste o individuare errori. Questo approccio riduce i rischi e semplifica il controllo dei costi.

Nel tempo, l'intelligenza artificiale potrebbe diventare più economica per singole attività, soprattutto con il miglioramento dell'efficienza dei modelli e l'aumento della concorrenza tra i fornitori. Tuttavia, a livello aziendale, i costi totali potrebbero continuare ad aumentare con la crescita dell'utilizzo, l'intensificarsi dei requisiti di sicurezza e la crescente complessità dei processi operativi.

Pertanto, il dibattito attuale non verte più sul fatto che l'IA sia in assoluto costosa o economica. Ciò che conta è per quali problemi le aziende utilizzano l'IA, su quale scala e se la sua efficacia sia misurabile. La promessa di risparmi sui costi diventa convincente solo quando l'IA dimostra un valore concreto nelle operazioni reali.

Fonte: https://thanhnien.vn/chi-phi-ai-khong-con-re-nhu-loi-hua-ban-dau-185260427153301634.htm