Tokenomics dell'AI: governare costi, consumi e valore

L'intelligenza artificiale è ormai entrata in una fase di adozione molto ampia. Per molte organizzazioni diventa quindi essenziale capire quanto costa scalare l'AI, come misurarne il consumo e quali condizioni servono per renderla sostenibile nel tempo. 

Da qui nasce l'interesse verso la tokenomics dell'AI, cioè l'analisi dei fattori che determinano il costo effettivo dell'intelligenza artificiale e aiutano a collegare consumi, processi e valore generato. 

Il tema richiama un percorso già visto con il cloud: come il FinOps ha aiutato a governare la spesa cloud, la tokenomics può estendere questa logica all'AI, dove entrano in gioco token, agenti, automazioni e consumo dei modelli. 

L'AI entra nella fase della sostenibilità economica 

Lo sviluppo dei modelli generativi richiede risorse computazionali crescenti. Con l'aumento degli utenti e dei casi d'uso, la capacità di calcolo diventa una variabile economica da governare: non solo infrastrutture e data center, ma anche energia, investimenti e sostenibilità nel tempo. 

Per diverso tempo l'AI è stata percepita come una risorsa quasi illimitata, secondo una logica all you can eat. Oggi, invece, ogni prompt, interazione o automazione porta con sé un consumo reale di risorse. Con l'aumento dell'utilizzo, questi costi iniziano a diventare sempre più visibili anche per le organizzazioni che stanno adottando l'AI su larga scala.

Un segnale arriva anche da Google, che ha avviato una partnership con Intersect Power e TPG Rise Climate per sviluppare negli Stati Uniti nuova capacità data center nell'ordine dei gigawatt, affiancata da investimenti in energia rinnovabile e sistemi di storage. È un esempio di come la diffusione dell'AI stia richiedendo infrastrutture sempre più estese e investimenti sempre più significativi per sostenere la crescita della domanda.

In questa prospettiva, i token diventano uno degli elementi che aiutano a misurare il consumo dell'AI, in modo analogo ai kilowatt nel mondo dell'energia. Dietro ogni prompt, inferenza, ricerca avanzata o attività delegata a un agente esiste un consumo reale di risorse, che cresce con l'utilizzo delle piattaforme e rende più importante prevedere la spesa. 

Perché cresce l'attenzione verso i costi dell'AI? 

Quando l'AI si estende a più utenti, processi e funzioni aziendali, diventa necessario andare oltre la verifica del singolo caso d'uso. Le organizzazioni devono capire quanto consuma una soluzione, chi la utilizza e quali risultati produce, collegando spesa, attività e valore generato. 

Secondo la survey globale The State of AI in 2025 di McKinsey, quasi nove organizzazioni su dieci dichiarano di utilizzare regolarmente l'AI in almeno una funzione aziendale, ma la scalabilità resta ancora limitata: quasi due terzi non hanno ancora superato la fase di sperimentazione o pilota. Lo stesso studio indica che il 62% delle organizzazioni sta almeno sperimentando l'uso di agenti AI. 

Per molte organizzazioni il punto centrale è collegare la spesa AI ai risultati ottenuti. Sapere quali attività generano costi, quali team li stanno sostenendo e quale valore stanno producendo diventa un elemento fondamentale per orientare gli investimenti futuri. 

La misurazione del valore sta assumendo un ruolo centrale. Nel Total Economic Impact™ di Microsoft 365 Copilot realizzato da Forrester Consulting per Microsoft, il modello composito analizzato mostra un ROI del 116%, un valore attuale netto di 19,7 milioni di dollari e un payback inferiore a un anno. Lo studio evidenzia inoltre un risparmio medio di nove ore al mese per utente Copilot. 

Oltre il costo dei token 

I token sono una componente importante della spesa AI, ma non esauriscono il costo complessivo dell'esperienza. In azienda entrano in gioco anche dati, modelli, agenti, workflow e infrastrutture. Un agente intelligente, ad esempio, può consultare più fonti, elaborare grandi quantità di dati o utilizzare servizi esterni: per questo la tokenomics va letta insieme al sistema che genera il consumo e ai processi che ne determinano il valore. 

Il valore di un ecosistema integrato 

Per molte organizzazioni, Microsoft Copilot può favorire un'adozione più graduale dell'AI dentro un ecosistema già in uso. Integrato in Microsoft 365, permette di sviluppare casi d'uso, automazioni e scenari agentici sfruttando strumenti e processi che fanno già parte dell'ambiente operativo aziendale. 

Questo aspetto diventa rilevante anche guardando alle evoluzioni del mercato. L'intelligenza artificiale continuerà a richiedere capacità di elaborazione sempre più sofisticate, mentre il settore sta esplorando architetture in grado di avvicinare parte dell'elaborazione ai dispositivi e agli ambienti in cui i dati vengono utilizzati. 

Avviare questo percorso all'interno dell'ecosistema Microsoft può aiutare le aziende a mantenere continuità tecnologica e coerenza architetturale con le scelte già effettuate. Riduce inoltre la frammentazione degli strumenti e crea condizioni più solide per una governance sostenibile dell'AI. 

Dal controllo dei costi alla creazione di valore 

Misurare il costo dell'AI serve a orientare le decisioni, capire quali attività automatizzare, dove ridurre inefficienze e quali casi d'uso meritano di essere scalati. La tokenomics aiuta a distinguere ciò che genera solo consumo da ciò che produce efficienza, qualità operativa o nuovo valore per il business. 

Per SoftwareOne, accompagnare le aziende in questo percorso significa aiutarle a costruire un modello di adozione più consapevole, capace di collegare tecnologia, processi e risultati concreti. Il controllo dei costi non riguarda solo l'efficienza.Permette di capire dove l'AI sta generando valore, dove sta generando semplicemente consumo e quali iniziative meritano di essere scalate. In fondo è lo stesso principio che guida l'approccio Optimize to Innovate: creare visibilità, ottimizzare ciò che esiste e liberare risorse da reinvestire nell'innovazione.