In Breve
- Quali sono le principali preoccupazioni delle aziende riguardo ai costi dell'AI?
- Il 60% delle aziende segnala che i picchi nelle fatture AI causano maggiore stress finanziario.
- Come sta cambiando la collaborazione tra i team di sicurezza e osservabilità?
- L'81% delle organizzazioni ha notato un aumento della collaborazione tra questi team.
- 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 messo in evidenza una tendenza preoccupante nel mondo dell’intelligenza artificiale: la transizione dei fornitori verso modelli di prezzo a consumo e l’adozione crescente di agenti AI stanno rendendo i costi sempre più imprevedibili per le aziende. Questa situazione ha portato il 60% delle organizzazioni a dichiarare che i picchi nelle fatture AI generano un maggiore stress finanziario rispetto a un costo di base più alto ma stabile.
Inoltre, oltre la metà delle aziende (55%) ha affermato di non riuscire a gestire efficacemente i costi legati all’AI, mentre il 57% è preoccupato che i costi di telemetria possano superare quelli dell’infrastruttura monitorata. L’imprevedibilità dei costi è amplificata dal fatto che gli agenti AI possono consumare quantità variabili di token a seconda del compito, della complessità e della scelta del modello.
Dal punto di vista operativo, il monitoraggio dei carichi di lavoro AI ha incentivato una maggiore cooperazione tra i team di osservabilità e sicurezza. Infatti, 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 abili nell’analisi dei costi: il 91% di questi afferma di poter attribuire con precisione i costi a singoli agenti, modelli e carichi di lavoro, rispetto al 69% dei non leader. Ciò rende i team di osservabilità fondamentali nelle valutazioni del ROI legato all’AI.
Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, ha sottolineato l’importanza della convergenza tra i dati di osservabilità e sicurezza, evidenziando come i team debbano collaborare più che mai. Da un punto di vista finanziario, sembra che ci sia una preferenza crescente per modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su postazioni, rispetto ai modelli a consumo che possono generare picchi imprevisti.
In conclusione, il report di Splunk mette in luce non solo le sfide legate ai costi dell’intelligenza artificiale, ma anche le opportunità di miglioramento attraverso la collaborazione tra diversi team aziendali. Le aziende dovranno adattarsi a queste nuove dinamiche per gestire in modo efficace le spese legate all’AI.
