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.
- Come influisce il monitoraggio dei carichi di lavoro sulla collaborazione tra i team?
- L'81% degli intervistati ha notato un aumento della collaborazione tra i team di osservabilità e sicurezza.
- Qual è la preferenza dei reparti finanziari riguardo ai modelli di pricing?
- I reparti finanziari preferiscono modelli di pricing più prevedibili e lineari.
Un report di Splunk ha recentemente messo in evidenza come la transizione dei fornitori verso modelli di prezzo a consumo e l’adozione crescente di agenti di Intelligenza Artificiale (AI) stiano rendendo i costi dell’AI sempre più imprevedibili per le aziende. Secondo il report, il 60% delle organizzazioni ha dichiarato che i picchi nelle fatture relative all’AI causano un maggiore stress finanziario rispetto a un costo di base più alto 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% è preoccupato che i costi di telemetria possano superare quelli dell’infrastruttura monitorata. L’imprevedibilità delle spese è attribuita alla variabilità nel consumo di token da parte degli agenti AI, che dipende dal compito, dalla complessità e dalla scelta del modello.
Dal punto di vista operativo, il monitoraggio dei carichi di lavoro AI ha favorito una maggiore cooperazione tra i team di osservabilità e sicurezza. L’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 sono dimostrati particolarmente abili nell’analisi dei costi: il 91% di essi sostiene di poter 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 che i dati di osservabilità e sicurezza stanno convergendo, richiedendo una collaborazione più intensa tra i team rispetto al passato. 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 sui modelli a consumo che possono generare picchi imprevisti.
