Quanto può costare l’intelligenza artificiale quando migliaia di dipendenti iniziano a usarla ogni giorno? Microsoft sta iniziando a fare i conti con una risposta concreta: un singolo lavoratore ha dichiarato un consumo di risorse AI equivalente a 28.000 dollari nell’arco di appena 28 giorni.
Il dato emerge da un foglio di calcolo interno alimentato volontariamente dai dipendenti e offre uno spaccato interessante di un problema destinato a diventare sempre più importante nelle grandi aziende: il costo dell’AI cresce insieme alla sua diffusione e utilizzare più token non significa necessariamente produrre più valore.
Microsoft da tempo incoraggia il personale a integrare intelligenza artificiale e strumenti come Copilot nelle attività quotidiane, ma ora sta introducendo controlli più stretti sulla spesa. Il problema dei costi legati ai token e agli agenti AI non è del resto nuovo: Macitynet aveva già analizzato il fenomeno nell’approfondimento Quando l’AI ti costa davvero troppo, osservando come l’adozione intensiva di questi strumenti possa trasformarsi rapidamente in una voce di costo significativa.
I modelli di intelligenza artificiale utilizzati attraverso API e servizi aziendali vengono generalmente contabilizzati in base ai token elaborati. Prompt complessi, grandi quantità di contesto, generazione di codice, agenti che eseguono operazioni in sequenza e numerose iterazioni possono quindi far crescere rapidamente il consumo.
Il problema emerge quando migliaia di richieste, prove, revisioni di codice o attività automatiche non producono un risultato proporzionato alle risorse impiegate. Da qui la necessità per Microsoft di distinguere tra sperimentazione utile e semplice accumulo di token.
28.000 dollari in 28 giorni, ma la media è molto più bassa
La cifra di 28.000 dollari proviene da un foglio di calcolo interno nel quale i dipendenti Microsoft condividono volontariamente informazioni su stipendi, premi, aumenti e, più recentemente, sull’utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale.
Secondo i dati riportati, circa 350 dipendenti hanno indicato il valore del proprio consumo AI negli ultimi 28 giorni. La media è di circa 300 dollari per dipendente, ben distante quindi dal caso estremo dei 28.000 dollari.
Il campione deve essere interpretato con cautela: Microsoft conta oltre 223.000 dipendenti e i dati sono volontari e auto-dichiarati. Offrono quindi una fotografia parziale dell’azienda, ma mostrano quanto possano essere differenti i livelli di utilizzo.
In CoreAI la media raggiunge circa 975 dollari, mentre alcuni singoli dipendenti delle divisioni cloud, sicurezza e AI hanno dichiarato consumi nell’ordine delle migliaia o persino delle decine di migliaia di dollari.
Il tema assume un peso ancora maggiore considerando quanto Microsoft e gli altri colossi tecnologici stanno investendo nell’infrastruttura necessaria all’intelligenza artificiale. Macitynet aveva già segnalato come Microsoft, Google e Meta avessero programmato investimenti superiori ai 200 miliardi di dollari per sostenere data center e servizi AI.
La trappola del “tokenmaxxing”
All’interno delle grandi aziende tecnologiche si è nel frattempo diffuso il termine “tokenmaxxing”, utilizzato per descrivere la tendenza a massimizzare il consumo di token anche quando un maggiore utilizzo dell’intelligenza artificiale non corrisponde necessariamente a un risultato migliore.
Il fenomeno nasce anche dalla presenza di dashboard e strumenti interni che permettono di controllare quanto intensamente vengono utilizzati i sistemi AI. Se il consumo diventa implicitamente una misura dell’adozione della tecnologia, il rischio è quello di trasformare il numero di token in una sorta di indicatore di produttività.
Per un ingegnere potrebbe significare avviare più agenti contemporaneamente, effettuare numerose iterazioni sullo stesso problema o utilizzare modelli particolarmente costosi anche quando un’alternativa più leggera sarebbe sufficiente.
Il risultato può essere paradossale: l’azienda incoraggia l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per aumentare la produttività, ma contemporaneamente genera un incentivo a consumare più risorse del necessario.
Microsoft vuole misurare i risultati, non i token
Microsoft sta quindi modificando il modo in cui valuta l’utilizzo interno dell’intelligenza artificiale. In una comunicazione inviata al personale, Jay Parikh, vicepresidente esecutivo responsabile di CoreAI, ha chiarito che l’obiettivo dell’azienda non è massimizzare il consumo di token, ma ottenere risultati concreti per clienti e attività aziendali.
Le divisioni Microsoft hanno iniziato a lavorare con obiettivi di budget per i token AI e i dipendenti possono controllare il proprio consumo attraverso strumenti interni. L’azienda sta inoltre cercando di orientare il personale verso modelli meno costosi quando le prestazioni dei sistemi più potenti non sono realmente necessarie.
È un passaggio importante per una società che negli ultimi anni ha spinto fortemente sull’adozione dell’intelligenza artificiale. Anche l’evoluzione di Microsoft e del rapporto con OpenAI è stata influenzata dalla necessità di disporre di modelli differenti, scegliendo di volta in volta quelli più adatti per prestazioni e costi.
La stessa strategia commerciale di Microsoft ruota ormai attorno a Copilot e agli agenti AI. Microsoft 365 Copilot è stato progressivamente ampliato con nuovi agenti e funzioni per le aziende, aumentando però anche la quantità di calcolo necessaria quando questi strumenti vengono utilizzati su larga scala.
La questione diventa quindi economica prima ancora che tecnologica: quanto costa ottenere un determinato risultato con l’AI? Una richiesta da pochi centesimi diventa rapidamente una voce importante quando viene replicata milioni di volte, mentre agenti autonomi e processi di programmazione assistita possono moltiplicare ulteriormente il consumo.
Per Microsoft il prossimo passo sarà quindi misurare non soltanto quanti token vengono utilizzati, ma quanto lavoro utile viene prodotto per ogni dollaro speso.
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