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 stress finanziario maggiore rispetto a costi stabili.
- Come sta cambiando la collaborazione tra i team di sicurezza e osservabilità?
- L'81% delle aziende ha notato un aumento della collaborazione tra i team di osservabilità e sicurezza.
- Qual è la preferenza del reparto finanziario riguardo ai modelli di pricing?
- Le aziende preferiscono modelli di pricing più prevedibili e lineari rispetto a quelli a consumo.
Un recente report di Splunk ha messo in evidenza 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 aziende. Secondo i dati, il 60% delle organizzazioni intervistate ha dichiarato che i picchi nelle fatture legate all’AI generano un livello di stress finanziario superiore rispetto a un costo base più elevato ma stabile.
Inoltre, più della metà delle aziende (55%) ha affermato di non riuscire a controllare efficacemente i costi associati all’AI, mentre il 57% ha espresso preoccupazione per il fatto che i costi di telemetria potrebbero superare quelli dell’infrastruttura monitorata. Questo è particolarmente rilevante poiché gli agenti AI possono consumare variabili quantità di token a seconda del compito, della complessità e della scelta del modello, contribuendo così all’imprevedibilità delle spese.
Sul fronte operativo, il monitoraggio dei carichi di lavoro AI ha favorito una maggiore cooperazione tra i team di osservabilità e di sicurezza. L’81% degli intervistati 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 settore dell’osservabilità si sono dimostrati particolarmente attrezzati per l’analisi dei costi: il 91% di loro ha affermato di poter attribuire con precisione i costi a singoli agenti, modelli e carichi di lavoro, rispetto al 69% di coloro che non sono leader nel settore. Questo rende i team di osservabilità centrali nelle valutazioni del ritorno sull’investimento (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 che i team devono collaborare più che mai. Per quanto riguarda il reparto finanziario, la preferenza sembra orientarsi verso modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su postazioni, piuttosto che modelli a consumo che possono generare picchi imprevisti.