In Breve
- Qual è il principale problema legato ai costi dell'AI secondo il report?
- Il report evidenzia che i picchi nelle fatture AI causano stress finanziario maggiore rispetto a costi stabili.
- Qual è l'impatto della collaborazione tra team di osservabilità e sicurezza?
- L'81% delle organizzazioni ha riferito un aumento della collaborazione tra i due team.
- Quale modello di pricing è preferito dai reparti finanziari?
- I reparti finanziari preferiscono modelli di pricing prevedibili e lineari rispetto a quelli a consumo.
Costi dell’Intelligenza Artificiale: Un Report Svela l’Imprevedibilità e la Collaborazione Necessaria
Un report di Splunk ha recentemente evidenziato come la transizione dei fornitori verso modelli di prezzo a consumo e l’adozione crescente di agenti AI stiano rendendo i costi dell’intelligenza artificiale sempre più difficili da prevedere per le imprese. Secondo il report, il 60% delle organizzazioni intervistate ha dichiarato che i picchi nelle fatture legate all’AI generano maggiore stress finanziario rispetto a un costo di base più alto ma stabile.
Inoltre, più della metà delle aziende, precisamente il 55%, ha affermato di non riuscire a controllare in modo efficace i costi associati all’AI. Un altro dato preoccupante è che il 57% delle organizzazioni teme che i costi di telemetria possano superare quelli dell’infrastruttura monitorata.
La variabilità dei costi è in gran parte attribuibile alla natura degli agenti AI, i quali possono utilizzare quantità di token molto diverse a seconda del compito da svolgere, della complessità e della scelta del modello. Questo contribuisce notevolmente all’imprevedibilità delle spese.
Collaborazione tra Team di Osservabilità e Sicurezza
Un aspetto positivo emerso dal report è l’aumento della cooperazione tra i team di osservabilità e di sicurezza. L’81% degli intervistati ha riferito un incremento della collaborazione, mentre il 73% ha dichiarato di poter tracciare con precisione i problemi alle relative cause di sicurezza, un aumento rispetto al 65% dell’anno precedente.
I leader nel campo dell’osservabilità sembrano essere particolarmente ben attrezzati per l’analisi dei costi. Infatti, 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. Questo rende i team di osservabilità fondamentali nelle valutazioni del ritorno sugli investimenti (ROI) legati all’AI.
Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, ha sottolineato che i dati di osservabilità e sicurezza stanno convergendo, e che i team devono collaborare più che mai per affrontare le sfide attuali.
Preferenze nel Pricing
Dal punto di vista finanziario, sembra che ci sia una preferenza crescente per modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su postazioni (seat-based), rispetto ai modelli a consumo, che possono generare picchi di costi imprevisti. Questa tendenza potrebbe influenzare le strategie future delle aziende nell’adozione di soluzioni AI.
In conclusione, il report di Splunk evidenzia non solo l’imprevedibilità dei costi legati all’intelligenza artificiale, ma anche l’importanza della collaborazione tra i diversi team all’interno delle organizzazioni per gestire efficacemente queste sfide.
