In Breve
- Quali sono le principali preoccupazioni delle aziende riguardo ai costi dell'AI?
- Il 60% delle aziende riporta che i picchi nelle fatture AI causano maggiore stress finanziario.
- Come influiscono i modelli di prezzo a consumo sui costi dell'AI?
- I modelli a consumo rendono i costi dell'AI meno prevedibili, causando difficoltà nel controllo delle spese.
- Qual è l'importanza della collaborazione tra team di sicurezza e osservabilità?
- L'81% delle organizzazioni ha notato un aumento della collaborazione, essenziale per tracciare e risolvere problemi di sicurezza.
Un recente report di Splunk ha rivelato che la transizione dei fornitori verso modelli di prezzo a consumo, insieme all’adozione crescente di agenti di intelligenza artificiale (AI), sta rendendo i costi dell’AI meno prevedibili per le imprese. Secondo lo studio, il 60% delle organizzazioni ha dichiarato che i picchi nelle fatture per i servizi di AI causano maggiore stress finanziario rispetto a un costo di base più alto ma stabile.
In particolare, più della metà delle aziende (55%) ha affermato di non riuscire a controllare efficacemente i costi legati all’AI, mentre il 57% è preoccupato che i costi di telemetria possano superare quelli dell’infrastruttura monitorata. Questo avviene perché gli agenti AI possono consumare quantità variabili di token a seconda del compito, della complessità e della scelta del modello, contribuendo così all’imprevedibilità delle spese.
Dal punto di vista operativo, il monitoraggio dei carichi di lavoro legati all’AI ha favorito una maggiore cooperazione tra i team di osservabilità e di sicurezza. L’81% dei partecipanti al report ha riferito un aumento della collaborazione, mentre il 73% ha dichiarato 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 attrezzati per l’analisi dei costi: il 91% di essi ha affermato 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 fondamentali nelle valutazioni del ritorno sull’investimento (ROI) legato all’AI.
Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, ha sottolineato che i dati di osservabilità e sicurezza stanno convergendo, rendendo necessaria una collaborazione più intensa tra i team. Per quanto riguarda il reparto finanziario, la tendenza sembra orientarsi verso modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su postazioni (seat-based), piuttosto che su modelli a consumo, che possono generare picchi imprevisti.
