In Breve
- Quali sono le principali sfide legate ai costi dell'AI?
- I picchi nelle fatture AI causano stress finanziario e difficoltà nel controllo dei costi.
- Come stanno collaborando i team di osservabilità e sicurezza?
- L'81% delle aziende ha riportato un aumento della collaborazione tra questi team.
- Qual è la preferenza dei reparti finanziari riguardo ai modelli di pricing?
- I reparti finanziari preferiscono modelli di pricing più prevedibili e lineari.
Un recente report di Splunk ha messo in luce come la transizione dei fornitori verso modelli di prezzo a consumo e l’adozione di agenti di intelligenza artificiale stiano rendendo i costi dell’AI sempre più imprevedibili per le aziende. Secondo il report, il 60% delle organizzazioni intervistate ha dichiarato che i picchi nelle fatture legate all’AI causano maggiore stress finanziario rispetto a un costo di base più elevato ma stabile.
Inoltre, oltre la metà delle aziende (55%) ha ammesso di non riuscire a controllare efficacemente i costi associati all’AI, mentre il 57% si preoccupa che i costi di telemetria possano superare quelli dell’infrastruttura monitorata. La variabilità dei costi è influenzata dal compito specifico, dalla complessità e dalla scelta del modello utilizzato dagli agenti AI.
Dal punto di vista operativo, il monitoraggio dei carichi di lavoro AI ha favorito una maggiore cooperazione tra i team di osservabilità e sicurezza, con l’81% degli intervistati che ha segnalato un aumento della collaborazione. Il 73% ha inoltre dichiarato di poter identificare con precisione i problemi legati alla sicurezza, un incremento rispetto al 65% dell’anno precedente.
I leader nel campo dell’osservabilità si sono dimostrati particolarmente abili nell’analisi dei costi: il 91% di loro afferma di poter attribuire con precisione i costi a singoli agenti e modelli, rispetto al 69% dei non leader. Questo rende i team di osservabilità fondamentali per le valutazioni del ritorno sugli investimenti nell’AI.
Jeetu Patel, Chief Product Officer di Cisco, ha sottolineato l’importanza della convergenza tra dati di osservabilità e sicurezza, evidenziando la necessità di una collaborazione più stretta tra i team. Per quanto riguarda il reparto finanziario, sembra esserci una preferenza crescente per modelli di pricing più prevedibili e lineari, come quelli basati su licenze, piuttosto che su modelli a consumo che possono generare costi imprevisti.
