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Dal Proof-of-Concept al salasso: come evitare brutte sorprese nella spesa AI

La riduzione dei prezzi per token non si traduce in un’AI più abbordabile. Dati di scarsa qualità, agenti fuori controllo, modelli che degradano, codice insicuro e sperimentazioni senza obiettivi chiari aumentano i costi nascosti. Una guida su come riconoscerli e governarli con architetture ottimizzate, segmentazione dei modelli e metriche dedicate

Pubblicato il 23 giu 2026

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Annalisa Casali

Costi occulti AI — Credits: Shutterstock

L’adozione dell’intelligenza artificiale, e di quella generativa in particolare, viene ancora raccontata, troppo spesso, come una questione di prestazioni dei modelli. Sul campo, però, l’esperienza di chi gestisce progetti AI su larga scala racconta una storia diversa: il vero discrimine non è la capacità del modello, ma la prevedibilità del suo costo.

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Annalisa Casali

Giornalista professionista, da oltre trent’anni scrive di innovazione del business in chiave digitale ma senza tradire il suo “primo amore”, il marketing. Curiosa per natura, cerca di spiegare le tecnologie e i tech trend con un linguaggio semplice.

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