Sembra che l’intelligenza artificiale generativa stia invadendo ogni aspetto dell’economia e i costi dei ‘token’ — le piccole unità di elaborazione linguistica — sono crollati a livelli assurdi. Si tratta di una rivoluzione economica pazzesca: ciò che prima costava il prezzo di un pasto è ora meno di quello di un caffè! Eppure, guardando ai numeri, la maggior parte delle aziende sembra aver preso l’AI con un approccio da ‘curiosità del venerdì pomeriggio’. Una ricerca del MIT rivela infatti come il 95% delle organizzazioni che hanno speso miliardi in questa tecnologia non ne riscontri alcun impatto sul conto economico. Il problema, dunque, è di natura strategica e burocratica. Se i vecchi ‘business case’ sono stati scritti anni fa e rimangono nei cassetti virtuali, le strategie aziendali faticano a tenere il passo con gli sviluppi tecnologici vertiginosi. L’analisi economica dimostra che l’attenzione è troppo focalizzata sui costi dei token, ignorando la mole sproporzionata degli altri fattori: l’architettura di orchestrazione del sistema, le pipeline per recuperare dati complessi e, soprattutto, i processi interni (governance) necessari per farlo funzionare in modo controllato. Solo questi elementi rappresentano il vero costo operativo. Nei nuovi ‘sistemi agentici’, un singolo comando può mandare a fiorire decine di chiamate complesse e sequenziali. Nessun sistema di costo basato solo sul token riesce a mappare questa complessità strutturale. Di conseguenza, l’AI non è più frenata dal costo computazionale, ma dalla capacità dell’azienda di riprogettarsi. Le aziende leader sono quelle che si chiedono: ‘Se un agente può svolgere automaticamente questa attività, dovrebbe esistere davvero?’ Non mirano solo a rendere i processi attuali più economici; vogliono abolirli e ricostruire da zero qualcosa di nuovo. In breve, la tecnologia è lanciata sul campo da gioco globale, ma le organizzazioni devono prima affrontare il difficile compito di aggiornare il proprio modo di pensare per sbloccarne il vero potenziale.
🇬🇧 Summary in English
It feels like generative AI is bubbling up into every corner of the global economy, and the cost of ‘tokens’—the small units used for language processing—has plummeted to almost nothing. It’s an insane economic shift: what once cost a dinner outing now costs less than a cup of coffee! Yet, looking at the cold hard cash, most organizations seem to have adopted AI with a ‘Friday afternoon curiosity.’ A MIT study reveals that a staggering 95% of companies that poured billions into this tech haven’t seen any corresponding uplift on their profit sheets. So, what’s the real bottleneck? It’s less about compute power and more about internal corporate inertia. If old business plans were drafted years ago and are gathering dust, corporate strategies can’t keep up with dizzying tech advancements. The economic analysis shows that attention is too fixated on token costs, ignoring the massive amount of other operational factors: system orchestration architecture, complex data retrieval pipelines, and, most importantly, internal processes (governance) needed for safe execution. These are the elements representing the true cost. In new ‘agentic systems,’ a single command can trigger dozens of complex sequential calls. No cost model based only on tokens can map this structural complexity. Therefore, AI is no longer constrained by compute costs, but by the company’s ability to structurally redesign itself. Leading companies aren’t just aiming to make current processes cheaper; they are fundamentally questioning: ‘If an agent can do this automatically, should this process even exist?’ They want to abandon and rebuild something entirely new. Essentially, the technology is launched onto a global playing field, but organizations first have to tackle the hard task of updating their mindset to unlock its true potential.
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Fonte: Agenda Digitale | Argomento: Tech News
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