i 6 costi che possono compromettere un progetto

L’intelligenza artificiale corre veloce nelle aziende, ma i conti non sempre tengono il passo. Secondo Gartner, entro il 2028 almeno il 50% dei progetti GenAI supererà il budget iniziale. Dietro questi scostamenti non ci sono soltanto investimenti più elevati del previsto o errori di pianificazione. Spesso entrano in gioco costi che emergono solo quando il progetto AI lascia la fase sperimentale e affronta la realtà operativa delle aziende.

Il tema assume un peso ancora maggiore se si considera che il cloud pubblico rappresenta oggi l’infrastruttura di riferimento per l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese. Proprio qui si concentrano alcune delle voci di spesa meno visibili e più difficili da prevedere.

L’analisi di Sergio Ajani, Services & Solutions Design Director di Innovaway, accende i riflettori su sei fattori che molte aziende tendono a sottovalutare. Più che singole voci di costo, si tratta di elementi che incidono sulla sostenibilità complessiva di un progetto AI e che spesso emergono quando tornare indietro diventa complicato.

I 6 costi nascosti dell’AI nelle aziende

Molti progetti di AI mostrano numeri incoraggianti durante i proof of concept. In quella fase gli utenti sono pochi, le richieste limitate e l’infrastruttura lavora a ritmi contenuti. La situazione cambia quando l’applicazione entra davvero nella quotidianità aziendale.

Il primo nodo riguarda l’inferenza in produzione, cioè il funzionamento continuo del modello. Le analisi di settore citate da Ajani indicano che questa componente può arrivare a rappresentare fino all’80-90% dei costi complessivi lungo il ciclo di vita operativo di un sistema di intelligenza artificiale. Non basta quindi stimare quanto costa addestrare o configurare un modello: bisogna capire quanto costerà utilizzarlo ogni giorno, da parte di centinaia o migliaia di utenti.

Accanto all’inferenza compare un’altra voce che raramente trova spazio nelle previsioni iniziali: il data egress, cioè il traffico dati in uscita dal cloud. Nelle architetture RAG e nelle piattaforme che elaborano grandi quantità di documenti, ogni richiesta attiva una catena di operazioni che recupera informazioni, le invia al modello e restituisce una risposta. Quando questo meccanismo si ripete decine di migliaia di volte al giorno, il costo della movimentazione dei dati smette di essere un dettaglio e può incidere in modo significativo sulla spesa complessiva.

In entrambi i casi emerge lo stesso problema: le aziende tendono a costruire le previsioni sulla fase pilota, mentre i costi reali si manifestano quando il progetto raggiunge la piena operatività.

Integrazione, tempi e compliance: il conto arriva dopo

L’idea di una soluzione AI pronta all’uso spesso si scontra con la complessità dei sistemi aziendali. CRM, gestionali, archivi documentali e piattaforme di autenticazione devono dialogare con i nuovi strumenti, e questa integrazione richiede tempo, sviluppo e manutenzione.

Secondo i dati riportati nell’analisi, il lavoro necessario per collegare l’AI all’ecosistema aziendale può arrivare a pesare per circa il 35% del budget complessivo. Una cifra che molte organizzazioni scoprono soltanto durante il percorso.

Anche il time-to-value incide direttamente sui costi. Ogni settimana che separa l’avvio del progetto dalla produzione genera spese infrastrutturali senza produrre benefici concreti. IDC stima che le organizzazioni impieghino mediamente tra cinque e sei mesi per portare un modello dal proof of concept alla distribuzione su larga scala. In un contesto cloud basato sul consumo delle risorse, ritardi e rallentamenti si trasformano rapidamente in costi aggiuntivi.

Lo stesso vale per la compliance. Molte aziende affrontano temi come residenza dei dati, gestione delle informazioni personali e requisiti di sicurezza quando il progetto è già avanzato. A quel punto devono modificare architetture, processi e integrazioni. Secondo Ajani, intervenire dopo può costare fino a sei volte di più rispetto a una progettazione che tenga conto di questi vincoli fin dall’inizio.

Il rischio più difficile da misurare: il valore dei dati

Tra tutti i costi nascosti, forse il più complesso da quantificare riguarda la proprietà intellettuale.

Quando un’azienda personalizza un modello utilizzando documentazione tecnica, dati storici, procedure interne o know-how specialistico, trasferisce all’interno di quel sistema una parte del proprio patrimonio competitivo. Più queste informazioni risultano specifiche e strategiche, più aumenta il valore che il modello incorpora.

Per questo motivo la discussione non riguarda soltanto la tecnologia o le clausole contrattuali. Entra in gioco la governance del dato, la capacità di controllare dove risiedono le informazioni e come vengono utilizzate. Non sorprende quindi che, secondo la survey Gartner citata nell’analisi, oltre il 57% dei leader IT e dei CISO consideri proprio questo il principale motivo di preoccupazione legato all’uso dell’intelligenza artificiale su piattaforme di cloud pubblico.

La corsa all’AI continua ad accelerare, ma la vera sfida non consiste soltanto nell’adottare nuovi modelli. Consiste nel capire quanto costerà mantenerli, integrarli e governarli nel tempo. Ed è spesso in queste voci poco visibili che si decide il successo  – o il fallimento  – di un progetto.

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