Con l’emergere dell’AI generativa come elemento centrale di molteplici processi aziendali cresce la responsabilità di monitorare le sue spese e di garantire un utilizzo efficiente. I budget non vanno più impostati in base al numero di accessi, ma su criteri monetari concreti.

L’espansione dell’AI e i rischi della sua gestione

L’intelligenza artificiale generativa si è evoluta rapidamente, diventando parte integrante di operazioni aziendali in diversi settori, come sviluppo, vendite, marketing e assistenza. Questo progresso, però, ha portato a un aumento esponenziale del consumo di modelli e, quindi, dei costi. Tuttavia, in molte aziende la gestione finanziaria dell’AI non riesce a stare al passo con il ritmo di adozione.

L’accesso ai modelli, spesso con una chiave API condivisa e una fatturazione aggregata a livello di token, rende difficoltosa l’identificazione della spesa effettuata da singoli utenti o gruppi. Non è sufficiente registrare il consumo in termini di richieste o token, ma serve una tracciabilità precisa, che attribuisca i costi alle origini, a livello di team, utente e applicazione.

I costi dell’ignoranza: confronto con altre spese aziendali

Se si confronta la spesa in AI con altre tipologie di investimento aziendale, ad esempio nel personale, nel cloud computing o nelle licenze, si nota una differenza sostanziale. Le spese tradizionali vengono pianificate con una logica di ripartizione precisa e tracciabilità certa. La trasparenza mancata nel consumo di AI rende difficile valutarne l’efficacia e bloccarne gli sprechi.

Il problema non sta mancanza di controllo iniziale, ma nella sua organizzazione strutturale. Senza un sistema centrale di attribuzione dei costi, il rischio di spesa incontrollata aumenta, soprattutto dato che in assenza di limiti chiari gli utenti tendono a risolvere una richiesta con il modello più potente, anche se uno più economico sarebbe sufficiente.

I limiti delle restrizioni basate sulle richieste

Una delle strategie comuni per limitare la spesa in AI è l’impostazione di un rate limit, un limite massimo di richieste da un utente in un certo lasso di tempo. Tuttavia, questa tecnica si rivelata insufficiente: il costo effettivo dipende non solo dal numero di richieste, ma anche dal tipo di modello utilizzato e dalla dimensione del contesto.

Una sola interazione con un modello avanzato, ad esempio, può costare quanto centinaia di richieste a modelli base. Per questo, il volume non è un buon indicatore di spesa: serve un sistema di controllo che valuti i costi in relazione al prezzo reale di ogni richiesta effettuata.

Il ruolo centrale dell’AI Gateway

L’introduzione di un livello intermedio di controllo, comunemente noto come AI Gateway, è una strategia decisiva. Inserendo un livello intermedio davanti ai modelli esterni, le aziende riescono a tracciare e controllare in modo centralizzato i consumi di AI. Questo punto di controllo funziona come un unico accesso per tutte le richieste e permette l’applicazione di criteri di governance.

Attraverso l’AI Gateway è possibile registrare il tipo di modello utilizzato (es. modello GPT-4), la lunghezza del contesto, il team a cui appartiene l’utente e l’applicazione che genera la richiesta. Una volta tracciati, questi dati sono utili per creare un’analisi precisa, ma soprattutto per impostare budget riferiti a costi monetari effettivi piuttosto che a token o limiti di accesso.

I criteri per un budget granulare

Un sistema di governance efficace richiede una configurabilità flessibile. È utile poter settare limiti in base a criteri come modello, provider, applicazione o team, su periodi regolari. Un sistema robusto deve inoltre prevedere:

Questo approccio permette di ottenere costi calcolati in base ad attributi veri, piuttosto che a stime di volume.

L’importanza della tracciabilità dell’identità

Una componente fondamentale di ogni sistema di controllo è l’identificazione del richiedente. Se i budget vengono definiti in base all’applicazione o al team, la loro affidabilità dipende dalla correttezza di quei metadati. Affinché le informazioni siano verificate in modo autonomo, bisogna integrare l’AI Gateway con un sistema di autenticazione esistente.

Quando un utente passa attraverso un identity provider (es. Active Directory, OAuth), il sistema legge il token di accesso e aggiunge l’identità a ogni richiesta in modo sicuro, permettendo di mappare ogni consumo a una persona o un gruppo. Questo sistema fornisce una visualizzazione completa del consumo di AI in azienda.

Governance e sicurezza: un aspetto critico

Con una mappatura dettagliata del consumo personale si entra nell’ambito della governance, una questione che tocca la privacy e in certi paesi (es. Germania) anche la protezione dei lavoratori. Per questo, è essenziale coinvolgere i responsabili della protezione dei dati e i rappresentanti dei lavoratori fin dall’inizio.

Un buon approccio richiede una fase di osservazione con limiti elevati e non vincolanti. Questo permette agli esperti di comprendere i modelli di consumo prima di imporre restrizioni vere e proprie.

Piani flessibili in base alle esigenze degli utenti

Un livello avanzato di governance prevede un’adattabilità intelligente del modello richiesto al tipo di operazione. Se una richiesta riguarda un’analisi di testo semplice, ad esempio, potrebbe andare bene un modello base; viceversa, per refactoring complessi o analisi approfondite, si richiede un modello avanzato.

Attraverso un sistema di routing basato su criteri come la natura del testo e la complessità della richiesta, l’AI Gateway riesce a inviare ciascun tipo di input al modello ottimale per il risultato richiesto, risparmiando risorse e costi. In questo modo non si blocca la spesa, ma la si ottimizza.

Esempio pratico: modelli di routing intelligente

Ecco alcuni esempi di come l’intelligenza del routing può operare:

Un criterio centrale è che non si sceglie sempre il modello più potente disponibile, ma il più appropriato alla complessità del compito