Dal contenimento dei costi alla scoperta del valore
Un approccio efficace al FinOps per l'AI richiede un cambio di prospettiva. Molte organizzazioni affrontano inizialmente la spesa per l'intelligenza artificiale con una logica di contenimento dei costi, concentrandosi su come limitarne la crescita. Tuttavia, il successo nel lungo periodo dipende meno dalla riduzione della spesa e più dalla capacità di comprendere dove l'AI stia generando valore misurabile.
Prima che qualsiasi attività di ottimizzazione possa essere davvero efficace, è necessario ottenere una visibilità completa su ciò che determina i costi, sulle cause della loro variabilità e sugli investimenti che stanno producendo risultati da ampliare e valorizzare.
Per raggiungere questo obiettivo serve un approccio strutturato e iterativo, capace di spostare il dibattito da una gestione reattiva dei costi a un modello decisionale guidato dal valore.
Fase 1: partire in piccolo e definire il perimetro
- Non cercare di governare tutta la spesa AI contemporaneamente.
- Inizia da un singolo caso d'uso, workload o team per ottenere visibilità e comprendere il comportamento dei costi prima di estendere le pratiche di governance.
- Costruisci progressivamente la conoscenza, consentendo ai team di acquisire fiducia nei dati, nei report e nelle decisioni finanziarie che ne derivano.
Fase 2: mappare i workload ai fattori che generano costo
- Utilizza sessioni di lavoro e confronti interdisciplinari per comprendere cosa attiva l'utilizzo dell'AI, cosa ne determina la variabilità e come le richieste attraversano il sistema.
- Identifica i punti in cui la spesa è influenzata da scelte architetturali, servizi gestiti, automazione o comportamento degli utenti.
- Collega il comportamento dei workload agli obiettivi di business e agli impatti economici, anziché considerare i costi AI come semplice spesa infrastrutturale.
Fase 3: individuare l'origine dei costi e delle inefficienze
- Identifica i principali driver di costo, come token, utilizzo delle GPU, addestramento dei modelli, trasferimento dei dati e servizi AI erogati tramite SaaS.
- Considera che la spesa AI va spesso oltre una singola voce di costo e può comprendere diversi livelli di spesa distribuiti tra piattaforme e team.
- Definisci responsabilità chiare e criteri di gestione del ciclo di vita per evitare che attività sperimentali si trasformino silenziosamente in costi operativi permanenti.
Fase 4: individuare le leve di ottimizzazione prima di ottimizzare
- Valuta più modelli fin dalle fasi iniziali per comprendere meglio i compromessi tra costi, velocità, qualità, scalabilità e flessibilità prima di standardizzare.
- Identifica gli ambiti in cui il comportamento di utilizzo può essere influenzato attraverso dimensione dei prompt, tentativi di esecuzione, routing, caching o progettazione dei workflow.
- Orienta le attività di ottimizzazione alla comprensione e alla gestione consapevole dei compromessi, anziché concentrarti esclusivamente sulla riduzione dei costi.
Fase 5: introdurre la logica delle unit economics
- Sposta l'attenzione dalla spesa complessiva per l'AI al costo per risultato significativo, come il costo per workflow, interazione con il cliente, raccomandazione o output generato dall'intelligenza artificiale.
- Ricorda che una spesa AI elevata non indica necessariamente inefficienza, se produce valore misurabile o vantaggio competitivo.
- Utilizza le unit economics per migliorare il rapporto tra costo e valore e supportare decisioni di investimento più consapevoli dal punto di vista economico.
Generare impatto sul business attraverso la trasparenza finanziaria
I vincitori nell'era dell'AI non saranno le organizzazioni con le fatture più basse. Saranno quelle in grado di spiegare le proprie fatture.
Questo significa sapere quali team, strumenti, modelli e contratti stanno generando la spesa AI e comprendere se tale spesa sta producendo risultati che meritano ulteriori investimenti. Senza questa chiarezza, l'AI rischia di diventare semplicemente un altro livello di costi tecnologici fuori controllo. Con la giusta visibilità, invece, i responsabili possono distinguere la sperimentazione dallo spreco, ottimizzare senza frenare l'innovazione e indirizzare gli investimenti verso i casi d'uso che generano valore misurabile.
SoftwareOne aiuta le organizzazioni a costruire questa chiarezza. Combinando competenze FinOps con una profonda conoscenza di cloud, licensing software, ITAM e gestione SaaS, supportiamo i clienti nel comprendere dove viene destinata la spesa tecnologica e come governarla in modo più efficace. Le nostre valutazioni di maturità FinOps, insieme ai servizi professionali e gestiti, offrono un percorso concreto per passare da una visibilità frammentata a una responsabilità condivisa e a un'ottimizzazione continua.
Ovunque ti trovi nel tuo percorso di adozione del cloud e dell'intelligenza artificiale, confrontati oggi stesso con i nostri esperti per individuare la strada verso un valore di business sostenibile.
