Una storia già vista. Stavolta protagonista è l'AI.
L'AI è ovunque. Ma il valore? Su quello non c'è ancora piena chiarezza.
I confronti ai recenti eventi FinOps seguono uno schema già noto. Come agli albori del cloud e di Kubernetes, le aziende sono nel pieno della sperimentazione, ma faticano a quantificare ciò che l'AI sta davvero portando.
La sfida non è solo finanziaria: è concettuale.
- Stiamo usando i modelli giusti?
- Stiamo inviando troppi token?
- Stiamo impiegando il capitale nel modo più efficiente?
Dal punto di vista engineering, sembra l'ennesimo problema di ottimizzazione. Dal punto di vista finance, è una questione di unit economics. E nella maggior parte dei casi le due prospettive non si sono ancora allineate.
Come ha detto uno dei relatori: "Prima o poi qualcuno guarderà quella voce di OPEX e chiederà: cosa stiamo davvero ottenendo?"
Vi suona familiare?
È lo stesso ciclo che abbiamo già visto:
- Emerge una nuova tecnologia (cloud, container, ora l'AI).
- I team la adottano in fretta per ottenere un vantaggio competitivo.
- I costi salgono, e la visibilità non tiene il passo.
- Tutti corrono ai ripari per collegare la spesa al valore.
Come evitare, allora, di ripetere gli stessi errori?
Dai confronti sono emerse alcune indicazioni:
- Integrare la telemetria dell'AI nei propri strumenti FinOps fin da subito, senza aspettare che l'utilizzo cresca.
- Considerare i guadagni di produttività come un KPI misurabile, non come un semplice racconto.
- Porsi domande concrete: questo modello ci aiuta a rilasciare più velocemente? Sta migliorando la qualità dell'output?
Perché, senza queste risposte, l'AI non la si sta gestendo: la si sta solo finanziando.
Scopra di più nel video qui sopra.