Costi dell’Intelligenza Artificiale: Un Report Svela l’Imprevedibilità e la Collaborazione Necessaria
Un report di Splunk rivela che i costi dell'intelligenza artificiale stanno diventando sempre più imprevedibili per le aziende, evidenziando la necessità di una maggiore collaborazione tra i team di osservabilità e sicurezza.
In Breve
- Qual è l'impatto dei costi AI sulle aziende?
- I picchi nelle fatture AI generano maggiore stress finanziario rispetto a costi stabili.
- Come stanno collaborando i team di osservabilità e sicurezza?
- L'81% degli intervistati ha riportato un aumento della collaborazione tra i due team.
- Quali modelli di pricing preferiscono le aziende?
- Le aziende preferiscono modelli di pricing prevedibili e lineari rispetto a quelli a consumo.
Un recente report di Splunk mette in luce 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 i dati, il 60% delle organizzazioni ha dichiarato che i picchi nelle fatture legate all’AI generano maggiore stress finanziario rispetto a un costo di base più elevato ma stabile.
Inoltre, più della metà delle aziende intervistate, precisamente il 55%, ha affermato di non riuscire a controllare efficacemente i costi associati all’AI. Un ulteriore 57% ha espresso preoccupazione riguardo al fatto che i costi di telemetria possano superare quelli dell’infrastruttura monitorata. Questa imprevedibilità è attribuita al fatto che gli agenti AI possono consumare quantità variabili di token a seconda del compito, della complessità e della scelta del modello utilizzato.
Dal punto di vista operativo, il monitoraggio dei carichi di lavoro AI ha favorito una maggiore cooperazione tra i team di osservabilità e di sicurezza. Il 81% degli intervistati ha riportato 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 mostrano particolarmente attrezzati per l’analisi dei costi: il 91%% di loro afferma di riuscire ad 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 centrali nelle valutazioni del ritorno sugli investimenti (ROI) legati all’AI.
Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, ha sottolineato l’importanza della convergenza tra i dati di osservabilità e sicurezza, evidenziando che i team devono collaborare più che mai. In questo contesto, il reparto finanziario sembra preferire modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su postazioni, piuttosto che modelli a consumo che possono generare picchi di spesa imprevisti.
In conclusione, il report di Splunk evidenzia non solo le sfide legate alla gestione dei costi dell’intelligenza artificiale, ma anche la necessità di una maggiore sinergia tra i diversi reparti aziendali per affrontare efficacemente queste problematiche.
