Come la trasparenza e la determinazione dei prezzi dei risultati stanno democratizzando l'intelligenza artificiale aziendale: la fine dei costi nascosti dell'intelligenza artificiale

## Più veloce della legge di Moore: il drastico calo dei prezzi dell'intelligenza artificiale sta cambiando tutto ### Numeri per risultati: come un nuovo modello di prezzo sta rivoluzionando il mondo dell'intelligenza artificiale ### FinOps per l'intelligenza artificiale: porre fine ai costi incontrollati – come ottimizzare correttamente ### IA per tutti: perché l'intelligenza artificiale è ora accessibile per la tua azienda ### I costi dell'intelligenza artificiale sono fuori controllo? La verità dietro i prezzi delle GPU e le fatture del cloud ###

Qual è lo stato attuale di FinOps per GenAI?

La proliferazione esponenziale dell'intelligenza artificiale generativa ha reso FinOps per GenAI una disciplina critica nelle aziende. Mentre i carichi di lavoro cloud tradizionali hanno strutture di costo relativamente prevedibili, le applicazioni di intelligenza artificiale introducono una dimensione completamente nuova di complessità dei costi. Le ragioni principali dell'aumento dei costi dell'intelligenza artificiale risiedono nella natura stessa della tecnologia: l'intelligenza artificiale generativa richiede un elevato utilizzo di risorse computazionali e i costi aumentano esponenzialmente con la quantità di dati elaborati.

Un aspetto fondamentale da considerare è il consumo di risorse aggiuntivo dei modelli di intelligenza artificiale. L'esecuzione e l'interrogazione dei dati richiedono grandi quantità di risorse di elaborazione nel cloud, con conseguenti costi di cloud computing significativamente più elevati. Inoltre, l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale è estremamente dispendioso in termini di risorse e costoso a causa dell'aumento della potenza di calcolo e dei requisiti di archiviazione. Infine, le applicazioni di intelligenza artificiale eseguono frequenti trasferimenti di dati tra dispositivi edge e provider cloud, il che comporta costi aggiuntivi per il trasferimento dei dati.

La sfida è aggravata dalla natura sperimentale dei progetti di intelligenza artificiale. Le aziende spesso sperimentano diversi casi d'uso, il che può portare a un eccesso di risorse e, di conseguenza, a spese inutili. A causa della natura dinamica dei modelli di intelligenza artificiale in fase di addestramento e implementazione, il consumo di risorse è difficile da prevedere e controllare.

Perché la spesa per le GPU e i costi dell'intelligenza artificiale sono così difficili da comprendere?

La mancanza di trasparenza sulla spesa per GPU e sui costi dell'intelligenza artificiale rappresenta una delle maggiori sfide per le aziende. L'elevata domanda e l'aumento dei costi delle GPU spesso costringono le aziende a realizzare costose architetture multi-cloud. Un mosaico di soluzioni di diversi fornitori compromette la trasparenza e ostacola l'innovazione.

La mancanza di trasparenza dei costi è particolarmente evidente quando si utilizzano diverse tipologie di GPU e provider cloud. Le aziende si trovano ad affrontare la sfida di scegliere tra investimenti in GPU on-premise e servizi GPU basati su cloud. Le risorse GPU sono disponibili localmente come pool condiviso on-demand, evitando i costi di hardware specializzato dedicato, ma utilizzato solo saltuariamente. Tuttavia, ciò crea nuove complessità nell'allocazione e nel controllo dei costi.

Un problema chiave risiede nell'imprevedibilità dei costi variabili nelle applicazioni di intelligenza artificiale. Quasi tutte le applicazioni di intelligenza artificiale si basano su modelli di base, che comportano costi variabili significativi che si espandono con l'utilizzo del modello. Ogni chiamata API e ogni token elaborato contribuiscono a questi costi, rappresentando un cambiamento fondamentale nella struttura dei costi sottostante.

Come si stanno sviluppando concretamente i costi di spesa del modello?

Uno degli sviluppi più notevoli nel settore dell'intelligenza artificiale è il drastico calo dei costi di output dei modelli. Sam Altman, CEO di OpenAI, riferisce che il costo di utilizzo di un dato livello di intelligenza artificiale diminuisce di dieci volte circa ogni 12 mesi. Questa tendenza è significativamente più forte della famosa Legge di Moore, che prevede un raddoppio ogni 18 mesi.

La riduzione dei costi si riflette chiaramente nell'andamento dei prezzi dei modelli OpenAI. Da GPT-4 a GPT-40, il prezzo per token è diminuito di circa 150 volte tra l'inizio del 2023 e la metà del 2024. Questo sviluppo rende le tecnologie di intelligenza artificiale sempre più accessibili alle aziende più piccole e a un'ampia varietà di casi d'uso.

Diversi fattori stanno determinando questa continua riduzione dei costi. La concorrenza tra sviluppatori di modelli e fornitori di inferenza sta creando una significativa pressione sui prezzi. I modelli open source di Meta e altri si stanno ora avvicinando alle prestazioni di GPT-4, alimentando ulteriormente la concorrenza. Inoltre, le innovazioni hardware come chip specializzati e ASIC sono in continuo miglioramento, riducendo i costi dell'inferenza.

Cosa significa ottimizzazione del carico di lavoro nel contesto dell'intelligenza artificiale?

L'ottimizzazione del carico di lavoro per le applicazioni di intelligenza artificiale richiede un approccio olistico che vada oltre la tradizionale ottimizzazione cloud. I carichi di lavoro di intelligenza artificiale possono variare notevolmente in termini di intensità di calcolo e requisiti di storage, rendendo un approccio non informato rischioso e potenzialmente causa di significativi errori di previsione e spreco di risorse.

L'ottimizzazione delle risorse di calcolo è al centro dell'ottimizzazione dei costi dell'IA. I costi di calcolo rappresentano in genere la spesa maggiore nelle operazioni di GenAI. Il corretto dimensionamento di GPU, TPU e CPU è fondamentale: scegliere l'acceleratore più leggero che soddisfi comunque gli SLO di latenza e precisione è fondamentale. Ogni passaggio a una classe di silicio superiore aumenta i costi orari di 2-10 volte, senza garantire una migliore esperienza utente.

Le strategie di utilizzo delle GPU svolgono un ruolo centrale nell'ottimizzazione dei costi. I wattora inutilizzati sono il killer silenzioso dei budget GenAI. I cluster multi-tenancy ed elastici trasformano la capacità parcheggiata in throughput. Il pooling e lo slicing MIG consentono di partizionare le GPU A100/H100 e di applicare quote di namespace, con un conseguente aumento dell'utilizzo dal 25 al 60%.

Come funziona in pratica la determinazione dei prezzi basata sui risultati?

I modelli di prezzo basati sui risultati rappresentano un cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende concepiscono la monetizzazione delle tecnologie di intelligenza artificiale. Invece di pagare per l'accesso al software o il suo utilizzo, i clienti pagano per risultati tangibili – come la conclusione positiva di una vendita o un colloquio di supporto.

Questi modelli di prezzo creano un allineamento finanziario diretto tra i fornitori di intelligenza artificiale e i loro clienti. Quando un fornitore trae beneficio solo quando la sua soluzione fornisce risultati misurabili, entrambe le parti condividono la stessa definizione di successo. Secondo una ricerca McKinsey, le aziende che utilizzano modelli di prezzo per la tecnologia basati sui risultati segnalano un livello di soddisfazione del 27% superiore nei rapporti con i fornitori e un ritorno sull'investimento del 31% superiore rispetto agli accordi di prezzo tradizionali.

L'intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nell'abilitazione di modelli di prezzo basati sui risultati. La tecnologia fornisce l'analisi predittiva, l'automazione e le informazioni in tempo reale necessarie per implementare tali modelli. I sistemi di intelligenza artificiale possono monitorare e misurare le prestazioni e garantire che i risultati promessi vengano effettivamente raggiunti.

Quale ruolo gioca la trasparenza nell'ottimizzazione dei costi dell'IA?

La trasparenza è il fondamento di qualsiasi strategia efficace di ottimizzazione dei costi dell'IA. Senza una chiara visibilità sull'utilizzo delle risorse, le aziende non possono comprendere i costi reali dei loro progetti di IA né prendere decisioni di ottimizzazione informate. La necessità di trasparenza è rafforzata dalla natura sperimentale dello sviluppo dell'IA e dall'imprevedibilità del fabbisogno di risorse.

Un elemento chiave della trasparenza è il monitoraggio granulare dei costi. Le aziende necessitano di informazioni dettagliate sui costi per modello, per caso d'uso e per unità aziendale. Ciò richiede strumenti di monitoraggio specializzati che vadano oltre la tradizionale gestione dei costi del cloud e siano in grado di acquisire metriche specifiche dell'IA come il consumo di token, i costi di inferenza e l'impegno nella formazione.

L'implementazione della trasparenza dei costi comprende diverse aree chiave. Tra queste, il monitoraggio dell'utilizzo delle API e del consumo di token per i servizi di intelligenza artificiale basati su cloud, il monitoraggio dell'utilizzo della GPU e del consumo energetico per le soluzioni on-premise e l'allocazione dei costi a progetti e team specifici. Gli strumenti moderni offrono dashboard visive che evidenziano le opportunità di risparmio sui costi e aiutano i team a prendere decisioni basate sui dati.

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Come possono le aziende individuare i costi nascosti dell'intelligenza artificiale?

I costi nascosti dell'IA rappresentano una delle maggiori sfide per le aziende che implementano l'intelligenza artificiale. Zachary Hanif di Twilio identifica due categorie principali di costi nascosti dell'IA: tecnici e operativi. Tecnicamente, l'IA differisce fondamentalmente dal software tradizionale perché un modello di IA rappresenta lo stato del mondo in un momento specifico e viene addestrato con dati che diventano meno rilevanti nel tempo.

Mentre il software tradizionale può gestire aggiornamenti occasionali, l'intelligenza artificiale richiede una manutenzione continua. Ogni investimento in intelligenza artificiale richiede un piano di manutenzione e monitoraggio chiaro, con intervalli di riqualificazione definiti, metriche misurabili per la valutazione delle prestazioni e soglie definite per gli aggiustamenti. Dal punto di vista operativo, molte aziende non hanno obiettivi chiari e risultati misurabili per i loro progetti di intelligenza artificiale, né una governance definita e un'infrastruttura condivisa.

L'identificazione dei costi nascosti richiede un approccio sistematico. Le aziende dovrebbero innanzitutto identificare tutti i costi diretti e indiretti associati all'implementazione e al funzionamento delle soluzioni di intelligenza artificiale. Questi includono licenze software, costi di implementazione, costi di integrazione, costi di formazione dei dipendenti, preparazione e pulizia dei dati, nonché costi di manutenzione e supporto continui.

Quali sono le sfide nella misurazione del ROI degli investimenti in intelligenza artificiale?

Misurare il ritorno sull'investimento (ROI) degli investimenti in IA presenta sfide uniche che vanno oltre i tradizionali investimenti IT. Sebbene la formula di base del ROI rimanga la – (ritorno sull'investimento – costo dell'investimento) / costo dell'investimento × 100% – le componenti dei progetti di IA sono più complesse da definire e misurare.

Una sfida fondamentale risiede nella quantificazione dei benefici dell'IA. Mentre i risparmi diretti sui costi derivanti dall'automazione sono relativamente facili da misurare, i benefici indiretti dell'IA sono più difficili da cogliere. Tra questi, una migliore qualità delle decisioni, una maggiore soddisfazione del cliente, un time-to-market più rapido e una maggiore innovazione. Sebbene questi miglioramenti qualitativi abbiano un valore aziendale significativo, sono difficili da tradurre in termini monetari.

La componente temporale presenta un'altra sfida. I progetti di intelligenza artificiale hanno spesso effetti a lungo termine, che si estendono per diversi anni. Ad esempio, un'azienda investe 50.000 euro in un sistema di assistenza clienti basato sull'intelligenza artificiale, risparmiando 72.000 euro all'anno in costi del personale. Ciò si traduce in un ROI del 44% e si ripaga in circa otto mesi. Tuttavia, il rapporto costi-benefici può variare nel tempo a causa di derive del modello, cambiamenti nei requisiti aziendali o sviluppi tecnologici.

Come si sta sviluppando la democratizzazione dell'intelligenza artificiale aziendale?

La democratizzazione dell'intelligenza artificiale aziendale sta avvenendo a diversi livelli ed è guidata principalmente dalla drastica riduzione dei costi delle tecnologie di intelligenza artificiale. La continua riduzione di dieci volte dei costi dei modelli ogni anno sta rendendo le funzionalità di intelligenza artificiale avanzate accessibili a una gamma più ampia di aziende. Questo sviluppo consente alle piccole e medie imprese di implementare soluzioni di intelligenza artificiale che in precedenza erano riservate solo alle grandi aziende.

Un fattore chiave della democratizzazione è la disponibilità di strumenti e piattaforme di intelligenza artificiale di facile utilizzo. Gli strumenti di intelligenza artificiale per le piccole imprese sono diventati sempre più accessibili e intuitivi, progettati per soddisfare esigenze specifiche senza richiedere un team di data scientist. Questo sviluppo consente ai piccoli team di raggiungere risultati di livello aziendale, dalla gestione delle richieste dei clienti all'ottimizzazione delle campagne di marketing.

L'impatto di questa democratizzazione è significativo. Gli studi dimostrano che le piccole e medie imprese possono aumentare la propria produttività fino al 133% attraverso l'uso mirato dell'IA, con un incremento medio del 27%. Le aziende che già utilizzano tecnologie di IA ne traggono vantaggio soprattutto in ambiti quali la gestione delle risorse umane e la pianificazione delle risorse.

Qual è l'importanza degli investimenti sostenibili nell'intelligenza artificiale?

Gli investimenti nell'intelligenza artificiale sostenibile stanno diventando sempre più importanti, poiché le aziende devono considerare sia l'impatto ambientale che la sostenibilità economica a lungo termine delle loro iniziative di intelligenza artificiale. Il consumo energetico delle applicazioni di intelligenza artificiale è diventato enorme – si stima che l'addestramento del GPT-3 abbia generato oltre 550 tonnellate di CO₂, paragonabili alle emissioni annuali di CO₂ di oltre 100 automobili. Entro il 2030, si prevede che il fabbisogno energetico dei data center in Europa salirà a 150 terawattora, circa il 5% del consumo totale di elettricità europeo.

Allo stesso tempo, l'intelligenza artificiale offre significative opportunità per soluzioni sostenibili. L'intelligenza artificiale può ridurre significativamente il consumo energetico nelle fabbriche, indirizzare gli edifici verso un percorso di riduzione delle emissioni di carbonio, ridurre gli sprechi alimentari o minimizzare l'uso di fertilizzanti in agricoltura. Questa duplice natura dell'intelligenza artificiale – essere allo stesso tempo parte del problema e parte della soluzione – richiede un approccio ponderato agli investimenti in intelligenza artificiale.

Le strategie di investimento in intelligenza artificiale sostenibile abbracciano diverse dimensioni. In primo luogo, lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale efficienti dal punto di vista energetico, utilizzando tecniche come la compressione, la quantizzazione e la distillazione dei modelli. In secondo luogo, l'utilizzo di fonti di energia rinnovabili per l'addestramento e la gestione dei sistemi di intelligenza artificiale. In terzo luogo, l'implementazione dei principi di intelligenza artificiale verde, che fungono da guida per tutto lo sviluppo e l'implementazione dell'intelligenza artificiale.

In che modo il prezzo basato sui risultati influenza i modelli di business?

La tariffazione basata sui risultati sta rivoluzionando i modelli di business tradizionali, ridefinendo la distribuzione del rapporto rischio-rendimento tra fornitori e clienti. L'intelligenza artificiale sta guidando un passaggio da modelli di tariffazione statici basati sui posti a sedere a strutture di tariffazione dinamiche basate sui risultati. In questo modello, i fornitori vengono pagati solo quando offrono valore, allineando gli incentivi per aziende e clienti.

La trasformazione è evidente in tre aree chiave. In primo luogo, il software sta diventando lavoro: l'intelligenza artificiale sta trasformando quelle che un tempo erano semplici attività di servizi in offerte software scalabili. I servizi tradizionali che richiedono lavoro umano – come l'assistenza clienti, le vendite, il marketing o l'amministrazione finanziaria di back-office – possono ora essere automatizzati e confezionati come prodotti software.

In secondo luogo, il numero di postazioni utente non è più l'unità atomica del software. Se l'intelligenza artificiale potesse gestire gran parte dell'assistenza clienti, ad esempio, le aziende avrebbero bisogno di un numero significativamente inferiore di operatori di supporto umani e, di conseguenza, di meno licenze software. Questo costringe le aziende di software a ripensare radicalmente i propri modelli di prezzo e ad allinearli ai risultati ottenuti, piuttosto che al numero di persone che accedono al software.

Quale ruolo svolgono le metriche misurabili del ROI?

Metriche di ROI misurabili costituiscono la spina dorsale di strategie di investimento di successo nell'IA e consentono alle aziende di quantificare il vero valore delle loro iniziative di IA. Definire specifici indicatori chiave di prestazione (KPI) è fondamentale per un calcolo preciso del ROI. Tra i KPI più importanti rientrano il costo unitario prima e dopo l'implementazione dell'IA, e una significativa riduzione dei costi è un forte indicatore di un ROI positivo.

Il risparmio di tempo attraverso processi automatizzati può essere direttamente calcolato sul ROI, poiché il tempo risparmiato può essere monetizzato. Anche la riduzione dei tassi di errore e il miglioramento della qualità hanno un impatto indiretto sul ROI, poiché aumentano la soddisfazione del cliente e ne rafforzano la fidelizzazione a lungo termine. Inoltre, è necessario misurare la misura in cui i dipendenti utilizzano soluzioni di intelligenza artificiale e l'impatto che ciò ha sulla loro produttività.

Un esempio pratico illustra il calcolo del ROI: un'azienda investe 100.000 euro in una soluzione di intelligenza artificiale per il suo contact center di vendita. Dopo un anno, il tasso di conversione da lead a vendita aumenta del 5%, con un fatturato aggiuntivo di 150.000 euro. L'efficienza del personale di vendita aumenta del 10%, con un risparmio sui costi del personale di 30.000 euro. Il costo per lead qualificato diminuisce del 20%, con un risparmio di marketing di 20.000 euro. Il beneficio totale è di 200.000 euro, con un ROI del 100%.

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Come possono le aziende sviluppare una strategia FinOps per l'intelligenza artificiale?

Sviluppare una strategia FinOps efficace per l'intelligenza artificiale richiede un approccio strutturato in otto fasi che integri sia i principi FinOps tradizionali del cloud sia le sfide specifiche dell'intelligenza artificiale. Il primo passo è gettare solide basi formando un team interdisciplinare che includa funzioni finanziarie, tecnologiche, aziendali e di prodotto. Questo team deve lavorare a stretto contatto per comprendere e gestire gli aspetti specifici dei carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale.

Il secondo passaggio si concentra sull'implementazione di sistemi completi di visibilità e monitoraggio. I carichi di lavoro di intelligenza artificiale richiedono un monitoraggio specializzato che vada oltre le tradizionali metriche cloud e includa metriche specifiche dell'intelligenza artificiale, come il consumo di token, le prestazioni dei modelli e i costi di inferenza. Questa visibilità granulare consente alle aziende di identificare i fattori di costo e le opportunità di ottimizzazione.

Il terzo passaggio consiste nell'implementare l'allocazione dei costi e la responsabilità. I progetti di intelligenza artificiale devono essere assegnati a unità aziendali e team chiaramente definiti per garantire la responsabilità finanziaria. Il quarto passaggio prevede la definizione di budget e controlli di spesa, inclusa l'implementazione di limiti di spesa, quote e rilevamento di anomalie per evitare aumenti di costo imprevisti.

Quale impatto ha la riduzione dei costi sui nuovi modelli di business?

La drastica riduzione del costo delle tecnologie di intelligenza artificiale – di un fattore dieci all'anno – sta aprendo la strada a modelli di business e casi d'uso completamente nuovi, in precedenza non economicamente sostenibili. Sam Altman di OpenAI ritiene che questo sviluppo abbia il potenziale per una trasformazione economica simile all'introduzione del transistor – un'importante scoperta scientifica che è facilmente scalabile e penetra in quasi tutti i settori dell'economia.

La riduzione dei costi consente alle aziende di integrare le funzionalità di intelligenza artificiale in aree in cui in precedenza erano troppo costose. Prezzi più bassi portano a un utilizzo significativamente maggiore, creando un circolo virtuoso: un utilizzo maggiore giustifica ulteriori investimenti nella tecnologia, con conseguenti costi ulteriormente ridotti. Questa dinamica democratizza l'accesso alle funzionalità di intelligenza artificiale avanzate e consente alle aziende più piccole di competere con i concorrenti più grandi.

Altman prevede che i prezzi di molti beni diminuiranno drasticamente man mano che l'intelligenza artificiale ridurrà i costi dell'intelligenza e del lavoro. Allo stesso tempo, tuttavia, i beni di lusso e alcune risorse limitate, come la terra, potrebbero aumentare di prezzo in modo ancora più drastico. Questa polarizzazione crea nuove dinamiche di mercato e opportunità di business che le aziende possono sfruttare strategicamente.

Come si presenta il futuro dell'ottimizzazione dei costi dell'IA?

Il futuro dell'ottimizzazione dei costi tramite l'intelligenza artificiale è plasmato da diverse tendenze convergenti. La gestione dei costi cloud basata sull'intelligenza artificiale può già ridurre le spese fino al 30% e consente analisi in tempo reale e un'allocazione efficiente delle risorse. Questo sviluppo accelererà ulteriormente con l'integrazione del machine learning negli strumenti di ottimizzazione dei costi.

Una tendenza chiave è lo sviluppo di raccomandazioni di acquisto più intelligenti e strumenti per la trasparenza dei costi. AWS e altri provider cloud migliorano costantemente i propri strumenti di gestione dei costi per fornire informazioni e raccomandazioni più approfondite. Ad esempio, lo strumento di raccomandazione di AWS identifica le opzioni di acquisto ottimali in base ai consumi storici, facilitando la pianificazione proattiva di strategie di risparmio sui costi.

Il futuro prevede anche una maggiore standardizzazione delle metriche di costo dell'IA. Lo sviluppo di FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 consente alle aziende di esportare i dati sui costi e sull'utilizzo in un formato uniforme. Ciò semplifica notevolmente l'analisi della spesa cloud e l'identificazione di opportunità di ottimizzazione.

Quale ruolo gioca l'evoluzione tecnologica nella riduzione dei costi?

La continua evoluzione delle tecnologie sottostanti gioca un ruolo centrale nella drastica riduzione dei costi nel settore dell'intelligenza artificiale. L'importante innovazione hardware sta riducendo i costi, con chip e ASIC specializzati come Inferentia di Amazon e nuovi player come Groq. Sebbene queste soluzioni siano ancora in fase di sviluppo, stanno già dimostrando notevoli miglioramenti sia in termini di prezzo che di velocità.

Amazon dichiara che le sue istanze Inferentia offrono una produttività fino a 2,3 volte superiore e un costo per inferenza fino al 70% inferiore rispetto a soluzioni Amazon EC2 comparabili. Allo stesso tempo, l'efficienza dal punto di vista software è in continuo miglioramento. Con la crescita dei carichi di lavoro di inferenza e l'impiego di un numero sempre maggiore di talenti nell'intelligenza artificiale, le GPU vengono utilizzate in modo più efficace, con conseguenti economie di scala e costi di inferenza inferiori grazie all'ottimizzazione del software.

Un aspetto particolarmente importante è l'ascesa di modelli più piccoli, ma più intelligenti. Il modello Llama 3 8B di Meta offre prestazioni sostanzialmente identiche al modello Llama 2 70B, lanciato un anno prima. Nel giro di un anno, è stato creato un modello con quasi un decimo delle dimensioni dei parametri e le stesse prestazioni. Tecniche come la distillazione e la quantizzazione consentono di creare modelli sempre più efficienti e compatti.

In che modo la democratizzazione influisce sul panorama competitivo?

La democratizzazione delle tecnologie di intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il panorama competitivo e creando nuove opportunità per aziende di tutte le dimensioni. La continua riduzione dei costi dei modelli di intelligenza artificiale consente alle aziende più piccole di utilizzare tecnologie che in precedenza erano disponibili solo alle grandi aziende con budget IT consistenti. Questo sviluppo sta livellando il campo di gioco, dove idee innovative e la loro implementazione stanno diventando più importanti delle pure risorse finanziarie.

Gli effetti sono già misurabili: le piccole e medie imprese possono aumentare la loro produttività fino al 133% grazie all'uso mirato dell'intelligenza artificiale. Questi guadagni di produttività consentono alle aziende più piccole di competere con i concorrenti più grandi in settori in cui sono tradizionalmente svantaggiate. L'automazione basata sull'intelligenza artificiale si fa carico delle attività di routine e libera tempo prezioso per iniziative strategiche.

La democratizzazione sta inoltre portando a una frammentazione del mercato dei servizi di intelligenza artificiale. Mentre un tempo pochi grandi fornitori dominavano il mercato, ora stanno emergendo numerose soluzioni specializzate per settori e casi d'uso specifici. Questa diversificazione offre maggiore scelta alle aziende e stimola l'innovazione attraverso la concorrenza. Allo stesso tempo, emergono nuove sfide nell'integrazione di diversi strumenti di intelligenza artificiale e nel garantire l'interoperabilità.

Quali raccomandazioni strategiche emergono per le aziende?

Le aziende che desiderano trarre vantaggio dalla rivoluzione dei costi dell'IA devono affrontare diversi imperativi strategici. In primo luogo, le aziende dovrebbero sviluppare una strategia FinOps completa per l'IA che vada oltre la tradizionale gestione dei costi del cloud. Ciò richiede team, strumenti e processi specializzati che affrontino le caratteristiche uniche dei carichi di lavoro dell'IA.

In secondo luogo, le aziende dovrebbero stabilire la trasparenza come principio fondamentale dei loro investimenti in IA. Senza una chiara visibilità su costi, prestazioni e valore aziendale, non è possibile prendere decisioni informate. Ciò richiede investimenti in strumenti di monitoraggio, dashboard e sistemi di reporting in grado di acquisire e visualizzare metriche specifiche per l'IA.

In terzo luogo, le aziende dovrebbero privilegiare approcci basati sui risultati nella valutazione e nell'acquisizione di soluzioni di intelligenza artificiale. Invece di pagare per le funzionalità tecnologiche, dovrebbero valutare e remunerare i fornitori in base a risultati aziendali misurabili. Ciò crea un migliore allineamento degli incentivi e riduce il rischio degli investimenti in intelligenza artificiale.

In quarto luogo, le aziende dovrebbero considerare la sostenibilità a lungo termine dei propri investimenti in intelligenza artificiale. Ciò include sia la sostenibilità ecologica, attraverso modelli energeticamente efficienti e data center green, sia la sostenibilità economica, attraverso l'ottimizzazione continua e l'adattamento alle mutevoli strutture dei costi.

In quinto luogo, le aziende dovrebbero considerare la democratizzazione dell'IA come un'opportunità strategica. Le aziende più piccole possono ora implementare funzionalità di IA un tempo proibitive dal punto di vista dei costi, mentre le aziende più grandi possono espandere le proprie iniziative di IA in nuove aree e casi d'uso. Questo sviluppo richiede una rivalutazione delle strategie competitive e l'identificazione di nuove opportunità di differenziazione e creazione di valore.

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Konrad Wolfenstein

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