Gestione dei costi dell'AI: come governare la crescita della spesa senza frenare l'adozione

Una governance efficace richiede responsabilità condivise

La gestione dei costi dell'AI non può essere affidata a una singola funzione aziendale. Per governare la spesa in modo efficace è fondamentale integrare competenze finanziarie, tecnologiche, operative e commerciali.

Il Finance contribuisce alla definizione dei budget e delle previsioni di spesa. IT e Engineering comprendono le scelte tecnologiche che incidono sui consumi, mentre i responsabili delle funzioni aziendali conoscono i casi d'uso e i risultati attesi. Il Pprocurement completa il quadro con le proprie competenze nella gestione dei fornitori e delle condizioni commerciali.

Osserviamo che alcune aziende stanno già riunendo queste competenze attraverso team dedicati alla governance dell'AI. Non esiste un unico modello organizzativo valido per tutti. È però essenziale stabilire responsabilità chiare e processi condivisi per coordinare le decisioni relative a utilizzo, budget e fornitori. In assenza di questo coordinamento, il rischio è che ciascuna funzione gestisca una parte del problema senza una visione complessiva della spesa.

Analizzare e segmentare la domanda per individuare le priorità 

Come approfondito nel nostro precedente articolo, il primo passo per gestire i costi dell'AI consiste nell'acquisire visibilità sulla spesa.
Questa visibilità, tuttavia, non è sufficiente. Occorre comprendere chi utilizza l'AI, per quali attività, attraverso quali strumenti e come evolvono i consumi nel tempo. È importante identificare gli utenti, i team e le funzioni aziendali che generano la domanda, confrontare i consumi effettivi con i budget e gli impegni contrattuali e individuare gli scostamenti più significativi.

Applicare parametri di consumo uniformi a tutti gli utenti può risultare poco efficace. Un team marketing che utilizza intensivamente l'AI per produrre contenuti, ad esempio, avrà esigenze molto diverse da quelle di un dipendente che ricorre occasionalmente a un assistente generalista. Per questo è fondamentale segmentare gli utenti e i casi d'uso, definire intervalli di consumo attesi per ciascun gruppo e individuare le anomalie realmente significative. 

Questo approccio consente di concentrare gli interventi dove possono produrre i maggiori benefici, evitando limitazioni generalizzate.

Prima di limitare i consumi, comprenderne le cause

Un livello di consumo elevato non indica necessariamente un utilizzo inefficiente dell'AI. Un dipendente particolarmente produttivo può generare consumi superiori alla media per motivi pienamente giustificati. Al contrario, altri utenti potrebbero ricorrere a modelli avanzati e costosi per attività che potrebbero essere svolte con la stessa efficacia utilizzando strumenti più economici.

È quindi importante analizzare le cause della spesa prima di introdurre restrizioni. Interventi mirati e iniziative di formazione possono contribuire a migliorare l'efficienza senza ostacolare l'adozione. Il confronto con utenti e team permette di individuare strumenti alternativi e modalità di utilizzo più appropriate, preservando al tempo stesso la libertà operativa di chi utilizza l'AI in modo produttivo.

Quando necessario, è possibile introdurre controlli più rigorosi, ma sulla base di evidenze concrete. La formazione assume così un duplice ruolo: favorire l'adozione dell'AI e contribuire al controllo dei costi. Aiutare gli utenti che incidono maggiormente sui consumi a comprendere le implicazioni economiche delle proprie scelte consente di promuovere comportamenti più efficienti, senza limitare le opportunità di sperimentazione.

Definire interventi mirati in base all'origine della spesa

Non tutte le componenti della spesa per l'AI richiedono lo stesso approccio. Le quattro aree analizzate nel nostro precedente articolo presentano caratteristiche differenti e richiedono quindi strumenti di gestione specifici.

• AI a supporto della produttività dei dipendenti: Segmentare utenti e casi d'uso, introdurre iniziative di formazione mirate e definire soglie indicative di spesa o sistemi di segnalazione per orientare i comportamenti, senza limitare inutilmente l'accesso agli strumenti.
• AI a supporto della produttività degli sviluppatori: Valutare l'adeguatezza degli strumenti e dei modelli rispetto alle attività di sviluppo e ai risultati prodotti, anziché concentrarsi esclusivamente sull'introduzione di limiti ai consumi.
• Processi e prodotti che integrano l'AI: Monitorare l'impatto delle scelte tecnologiche sui costi operativi. Con l'aumento dei volumi, la selezione dei modelli e la progettazione dei processi assumono un'importanza crescente, rendendo necessaria una stretta collaborazione tra Finance e responsabili tecnici.
• AI integrata nei software di fornitori terzi: Mantenere un registro centralizzato degli investimenti in AI per evitare sovrapposizioni e duplicazioni. Valutare i costi e i benefici incrementali delle funzionalità AI e preservare la flessibilità contrattuale in un mercato caratterizzato da offerte e modelli tariffari in continua evoluzione.

In tutti e quattro i casi, il principio rimane lo stesso: comprendere le dinamiche della domanda prima di definire le misure di controllo.

Utilizzare i dati sui consumi per migliorare budget e decisioni commerciali

Le previsioni di spesa per l'AI non possono basarsi esclusivamente su ipotesi generiche relative al consumo medio per utente. L'analisi dei dati effettivi, segmentati per utenti, team e casi d'uso, consente di distinguere le componenti relativamente prevedibili della domanda da quelle soggette a maggiore variabilità.

Su questa base è possibile definire intervalli di spesa attesi e aggiornarli progressivamente, man mano che l'adozione dell'AI evolve. L'incertezza non può essere eliminata completamente. Le tecnologie, le modalità di utilizzo e i modelli tariffari cambiano rapidamente, rendendo necessario un aggiornamento continuo delle previsioni.

Tuttavia, una conoscenza più approfondita della domanda permette al Finance di comprendere meglio la traiettoria dei costi, identificare i fattori che ne determinano l'evoluzione e pianificare con maggiore attendibilità le risorse necessarie.Queste informazioni rappresentano anche un elemento fondamentale per migliorare le decisioni commerciali.

Quando i consumi sono sufficientemente chiari, il procurement può negoziare con maggiore consapevolezza i volumi contrattuali, le strutture di sconto, le clausole di riporto dei crediti inutilizzati, le tutele in caso di superamento delle soglie previste, la durata degli accordi, gli obblighi di reportistica dei fornitori e le condizioni di flessibilità. 

La sequenza delle decisioni è determinante. Assumere impegni contrattuali più elevati prima di aver compreso la domanda effettiva può vincolare l'azienda a condizioni economiche non coerenti con le proprie esigenze. Disporre di una base di riferimento affidabile permette invece di distinguere i consumi sufficientemente prevedibili, sui quali può essere conveniente assumere impegni, dalle aree in cui è preferibile mantenere maggiore flessibilità.

Lo stesso criterio dovrebbe guidare le decisioni relative alle funzionalità AI integrate nei software già utilizzati.
Prima di accettare costi aggiuntivi o ampliare gli accordi esistenti, è necessario valutare i livelli di adozione attesi, il costo incrementale e le alternative disponibili.

Una migliore comprensione della domanda consente quindi al Pprocurement di dimensionare gli impegni contrattuali in modo più accurato, preservare la flessibilità e negoziare condizioni più adeguate alle esigenze aziendali.

Costruire un modello sostenibile di governance dei costi dell'AI

La governance dei costi dell'AI non può essere statica. Deve evolvere insieme alle tecnologie, ai modelli tariffari e alle modalità di utilizzo. È quindi importante introdurre processi periodici di revisione dei consumi, delle anomalie, delle previsioni di spesa, dei budget e degli impegni contrattuali.

Allo stesso tempo, iniziative continue di formazione e feedback possono contribuire a consolidare comportamenti più efficienti all'interno dell'azienda.
Il principio alla base di questo approccio è chiaro: una maggiore visibilità consente interventi più mirati; una domanda gestita in modo più efficace migliora le previsioni; previsioni più affidabili supportano decisioni commerciali migliori.

Una governance strutturata permette quindi di sostenere l'adozione dell'AI su basi più solide, attraverso utenti più consapevoli, budget più realistici e accordi con i fornitori capaci di adattarsi all'evoluzione della domanda.

Per i responsabili Procurement, Finance e IT, questo significa poter affrontare la crescita degli investimenti nell'intelligenza artificiale con maggiore controllo e prevedibilità, senza compromettere le opportunità di innovazione