Costi dell’Intelligenza Artificiale: Un Report Svela l’Imprevedibilità e la Collaborazione Necessaria tra Sicurezza e Osservabilità
In Breve
- Qual è l'impatto dei costi AI sulle aziende?
- I costi AI stanno diventando imprevedibili, causando stress finanziario per il 60% delle organizzazioni.
- Come stanno collaborando i team di sicurezza e osservabilità?
- L'81% delle aziende riporta un aumento della collaborazione tra i team di sicurezza e osservabilità.
- Qual è la preferenza dei reparti finanziari riguardo ai modelli di pricing?
- I reparti finanziari preferiscono modelli di pricing più prevedibili e lineari.
Un recente report di Splunk ha rivelato che la transizione dei fornitori verso modelli di prezzo a consumo e l’adozione crescente di agenti AI stanno rendendo i costi dell’intelligenza artificiale sempre più difficili da prevedere per le aziende. Secondo il report, 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 elevato ma stabile.
Inoltre, oltre la metà delle aziende (55%) ha ammesso di non riuscire a controllare efficacemente i costi associati all’AI, con il 57% che esprime preoccupazione per il fatto che i costi di telemetria possano superare quelli dell’infrastruttura monitorata. La variabilità dei costi è attribuita all’uso degli agenti AI, i quali possono consumare quantità di token molto diverse a seconda del compito, della complessità e della scelta del modello utilizzato.
Dal punto di vista operativo, il monitoraggio dei carichi di lavoro AI ha portato a una maggiore collaborazione tra i team di osservabilità e sicurezza. Infatti, l’81% degli intervistati ha riportato un aumento della cooperazione, mentre il 73% ha affermato di poter tracciare con precisione i problemi alle relative cause di sicurezza, un incremento rispetto al 65% dell’anno precedente.
I leader nel campo dell’osservabilità si sono dimostrati particolarmente abili nell’analizzare i costi: il 91% di loro ha dichiarato 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 ritorno sull’investimento (ROI) legato all’AI.
Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, ha sottolineato l’importanza della convergenza tra i dati di osservabilità e sicurezza, affermando che i team devono collaborare più che mai. In questo contesto, il reparto finanziario sembra preferire modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su postazioni, piuttosto che i modelli a consumo che possono generare picchi imprevisti.
