La crescente diffusione di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale generativa porta con sé una domanda basilare: quanto costa davvero portare queste tecnologie dall’esperimento al deployment su larga scala? Secondo Gartner, uno degli errori più comuni commessi dalle imprese è quello di concentrarsi esclusivamente sul prezzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni, trascurando l’insieme delle voci che compongono il total cost of ownership per l’AI. Rita Sallam, Distinguished VP Analyst, ha analizzato in dettaglio queste componenti, sottolineando come la sostenibilità delle iniziative dipenda da un approccio molto più ampio e articolato.
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Il mito del costo del modello
Negli ultimi anni, i progressi nel settore hanno reso più accessibili i modelli generativi. OpenAI, ad esempio, ha abbassato i prezzi delle sue API diverse volte dal lancio di ChatGPT nel novembre 2022, e i progressi tecnologici hanno ridotto sensibilmente il consumo energetico e di calcolo necessario per l’inferenza. Tuttavia, concentrarsi solo sul costo del modello significa ignorare la parte più consistente della spesa.
«Il totale dei costi è molto più ampio di quello legato al modello», ha spiegato Sallam, aggiungendo che spesso le organizzazioni sottostimano tutto ciò che serve per sviluppare, integrare e rendere operativi i casi d’uso. Anche se l’allenamento dei modelli con miliardi di parametri resta costoso per i vendor, per le imprese il vero tema è la capacità di governare tutte le voci che incidono sul ciclo di vita delle applicazioni generative.
Sviluppo applicativo e integrazione
Ogni progetto di GenAI, anche il più semplice, richiede costi di sviluppo e integrazione. Nel caso di strumenti di coding assistance, per esempio, è comunque necessario collegare l’applicazione ai sistemi esistenti, come piattaforme di ticketing o ambienti di sviluppo. Più si sale di complessità, maggiore è l’investimento richiesto: costruire applicazioni custom significa dover gestire fasi di progettazione, sicurezza, governance e manutenzione continua.
La scelta tra acquistare soluzioni SaaS pronte o sviluppare internamente non riguarda quindi solo il prezzo della licenza. Secondo Gartner, i costi iniziali del “build” sono più alti, ma a lungo termine possono risultare più convenienti rispetto al “buy” se il numero di utenti cresce e se l’organizzazione dispone delle competenze per sostenere il progetto.
Infrastruttura cloud e costi di calcolo
Nei costi GenAI, quella legata all’infrastruttura tecnologica è un’altra voce centrale. Anche quando le aziende non allenano modelli da zero, l’uso di database vettoriali per gestire embeddings, il consumo di GPU per l’inferenza e l’hosting in cloud possono incidere pesantemente sul bilancio.
La distinzione è chiara: se si utilizzano modelli SaaS tramite API commerciali, parte di questi costi è incorporata nella tariffazione del vendor; se invece si opta per l’hosting autonomo di modelli open source, l’intera responsabilità ricade sull’azienda. Nei casi più avanzati, come lo sviluppo di modelli personalizzati o il fine-tuning di LLM esistenti, i costi di infrastruttura crescono sensibilmente e richiedono competenze specializzate di data engineering e machine learning.
Il peso dei dati AI-ready
Tra i fattori più sottovalutati spicca la qualità dei dati. Senza un’adeguata preparazione semantica, le applicazioni generative richiedono un numero molto più elevato di token per ottenere risultati accurati, facendo crescere i costi di inferenza. Investire in dati “AI-ready” significa non solo integrare sistemi aziendali complessi, ma anche normalizzare, arricchire e ridurre il rumore informativo.
L’esempio riportato da Gartner è significativo: anche per un caso apparentemente semplice, come l’analisi dei transcript delle chiamate, è necessario eliminare parti irrilevanti («Hi, how are you?») per ottimizzare i prompt. Più si sale verso use case complessi, più cresce l’esigenza di orchestrare i dati attraverso data fabric o soluzioni equivalenti, con un impatto diretto sulla spesa complessiva.
Training, licenze e change management
Oltre all’infrastruttura, vanno considerati i costi legati agli utenti. Le licenze SaaS per i copilot o per i tool di produttività generativa vengono spesso tariffate per utente, e il pricing può includere anche una componente a consumo, basata sul numero di messaggi o sul volume di token generati.
Ma la spesa più trascurata, secondo Sallam, è quella di formazione e gestione del cambiamento. Senza percorsi strutturati, gli utenti tendono a non sfruttare appieno gli strumenti, con il rischio di vanificare parte degli investimenti. Gartner rileva che molte aziende distribuiscono applicazioni come Copilot senza un piano chiaro di adozione, ottenendo ritorni inferiori alle aspettative.
«Uno degli errori più gravi è sottovalutare il costo del cambiamento aziendale», ha dichiarato Sallam. «Senza formazione e governance, i benefici rimangono teorici».
Inference cost: la variabile più difficile da controllare
Tra tutte le componenti, quella più imprevedibile è il costo di inferenza, che dipende dal volume di utilizzo e dalla complessità delle richieste. Ogni prompt genera un consumo di token, e il prezzo varia in base al numero di iterazioni, agli utenti attivi e alle chiamate API secondarie necessarie per ottenere accuratezza.
La gestione di questa variabile richiede strategie mirate: ridurre il numero di token con dati meglio preparati, monitorare l’uso effettivo e bilanciare le richieste tra modelli diversi, più o meno complessi. Non si tratta solo di una questione tecnica, ma di una leva finanziaria per la sostenibilità dei progetti a lungo termine.
La prospettiva strategica sui costi
Guardando ai diversi profili di investimento, Gartner propone di analizzare i costi GenAI come parte di un portfolio bilanciato. Le applicazioni più semplici e a basso rischio hanno spese contenute e possono generare benefici incrementali; i progetti di medio livello richiedono un impegno significativo in termini di dati e infrastruttura; i casi “Upend”, quelli che sovvertono la status quo aziendale, comportano i costi più elevati ma anche le opportunità strategiche GenAI di maggior impatto, come la creazione di nuovi mercati o modelli di business.
Stimare i costi reali della GenAI significa guardare oltre il modello, includendo infrastruttura, dati, competenze e soprattutto il cambiamento organizzativo. Ciò rende possibile valutare la sostenibilità di lungo periodo delle iniziative e costruire progetti che non si fermino alla fase di sperimentazione.
