A meno che tu non abbia vissuto sotto una roccia, non si può negare l’estensione con cui l’IA ha permeato le organizzazioni—il 35% delle aziende ha già sviluppato flussi di lavoro basati sull’IA se non automatizzando completamente aspetti del loro business.
Tuttavia, le infrastrutture IT sono un’altra questione. Anche se promette capacità trasformative, l’IA può anche essere considerata una sorta di scatola di Pandora.
Sotto la superficie di questa innovazione si nasconde una rete complessa di costi nascosti che spesso passano inosservati fino a quando non iniziano a influenzare i budget e le operazioni. Le organizzazioni devono navigare in questi costi per raggiungere un approccio equilibrato tra innovazione e sostenibilità finanziaria. Vediamo quanto sia realmente fattibile l’IA.
Investimenti in infrastruttura e hardware
I carichi di lavoro dell’IA richiedono un’enorme potenza computazionale, spesso superando le capacità delle infrastrutture IT standard. Questo è particolarmente vero per i modelli all’avanguardia multi-agente di Microsoft e OpenAI, ma la maggior parte di queste soluzioni non è destinata all’organizzazione media.
Con OpenAI che rilascia un abbonamento di livello a $200/mese, sta diventando sempre più chiaro che fare affidamento su terzi non è così finanziariamente prudente come si pensava inizialmente. Allora, qual è l’alternativa?
Un’opzione è per le aziende di affittare server GPU ospitati nei data center e scaricare la propria infrastruttura di intelligenza artificiale. È il “punto ideale” tra gli strumenti di terze parti e l’installazione completa in loco. Tuttavia, ciò significa comunque che almeno in parte la responsabilità è assunta da una terza parte. E passare completamente in locale?
Una Nvidia H100 ti costerà circa $28.000, mentre un server contenente 8 GPU H200 supera i $250.000.
Senza considerare che avrai bisogno di sistemi di raffreddamento avanzati per gestire il notevole calore prodotto, e questi sistemi da soli possono rappresentare una parte sostanziale delle spese operative. Alimentatori potenziati e spazio fisico ampliato – talvolta richiedendo strutture di data center completamente nuove – aggiungono all’onere finanziario.
Oltre a questi costi diretti, devi anche considerare i tempi di inattività o ritardi durante la fase di integrazione, che influiscono ulteriormente sulla produttività e sui budget. Il costo cumulativo di questi aggiornamenti supera spesso le previsioni di bilancio iniziali, creando obblighi finanziari a lungo termine che devono essere gestiti con attenzione. E questo riguarda solo la parte hardware.
Costi di acquisizione e gestione dei dati
Una volta che si dispone dell’infrastruttura adeguata, è il momento di addestrare e perfezionare i modelli che verranno utilizzati. L’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale richiede vaste quantità di dati, spesso provenienti sia dai sistemi interni che dai fornitori terzi. Mentre il costo dell’acquisizione di set di dati proprietari è minimo, le spese legate all’annotazione dei dati, seguite dalla strutturazione e archiviazione, sono spesso sottovalutate.
I dati non strutturati o di scarsa qualità possono portare a inefficienze ed errori nell’addestramento dell’IA, rendendo necessari investimenti in team di ingegneria dei dati o strumenti per preparare i set di dati. È possibile utilizzare strumenti di data-wrangling come Trifacta o Alteryx per ottimizzare il processo automatizzando compiti di pulizia ripetitivi.
Tuttavia, questi strumenti comportano costi di licenza e richiedono operatori esperti per massimizzarne l’utilità. Inoltre, è possibile considerare l’utilizzo di piattaforme specifiche per il machine learning come Databricks per gestire ed strutturare i dati in modo efficiente, ma i costi sono comunque presenti.
Con l’aumentare dei set di dati, i costi di archiviazione aumentano, soprattutto quando le normative sulla conformità richiedono una conservazione a lungo termine o formati specifici. Soluzioni di archiviazione ad alte prestazioni come Amazon S3 o Azure Blob Storage possono soddisfare le esigenze di scalabilità e conformità, ma spesso applicano sovrapprezzi per funzionalità avanzate di sicurezza o archiviazione specifiche della regione.
Le organizzazioni devono bilanciare questi requisiti con i vincoli di bilancio, rivalutando continuamente le strategie di archiviazione per evitare spese fuori controllo. Senza considerare la formazione, i test di domande e risposte e il tempo trascorso a sperimentare i modelli appena rilasciati. Lo sviluppo software e l’integrazione
Lo sviluppo software e l’integrazione
Nonostante quello che ti dicono tutte le altre startup, l’implementazione dell’IA non è plug-and-play. Almeno se non vuoi una soluzione standardizzata. Di conseguenza, personalizzare il software di IA per allinearlo alle esigenze specifiche dell’azienda richiede notevoli sforzi di sviluppo. Questi sforzi includono l’integrazione dei sistemi di IA con gli ambienti IT esistenti, che spesso comporta la modifica dei sistemi legacy per garantire la compatibilità.
Lo sviluppo personalizzato comporta non solo spese iniziali ma anche costi ricorrenti per aggiornamenti e ottimizzazioni. Allo stesso tempo, sarà necessario formare il team e progettare il framework per i nuovi flussi di lavoro.
Molte organizzazioni sottovalutano il tempo e l’esperienza necessari per colmare il divario tra gli algoritmi di IA all’avanguardia e applicazioni funzionali e affidabili. Di conseguenza, ciò porta a ostacoli nello sviluppo e a una perdita di coesione.
Rischi operativi e di conformità dei modelli di IA
Con un singolo prompt di ChatGPT che consuma il 900% in più di energia rispetto a una ricerca su Google, non è un segreto che l’IA sia avida di risorse. Senza contare che i modelli di intelligenza artificiale richiedono un monitoraggio continuo e un aggiustamento preciso per rimanere efficaci. Le condizioni del mondo reale spesso cambiano, rendendo gli LLM soggetti a deriva del modello se trascurati.
Monitorare le prestazioni, ritraining dei modelli e adattarsi a nuovi set di dati richiede una supervisione operativa continua, il che si traduce in maggiori spese operative. E se venisse rilasciata una nuova e migliore API? Ogni ora conta, il che può portare a un circolo vizioso di test continui, benchmarking e cambiamento di processo.
L’IA opera all’interno di un complesso panorama legale ed etico. Garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati come il GDPR o l’HIPAA, richiede audit approfonditi e l’istituzione di robusti quadri di governance. La non conformità può comportare pesanti multe, danni alla reputazione o addirittura sfide legali.
Gli audit, le certificazioni e il rispetto delle linee guida etiche sull’IA sono spesso considerati come un’aggiunta, portando a implementazioni affrettate e costose in seguito. Affrontare queste esigenze in modo proattivo coinvolge l’assunzione di esperti legali e di conformità, la conduzione di revisioni regolari e l’implementazione di strumenti automatizzati di conformità.
La dipendenza dall’automazione cloud
Mentre l’automazione cloud semplifica il deployment dell’IA fornendo ambienti scalabili e flessibili, introduce dipendenze nascoste. Certo, potresti non essere gravato dai costi hardware, ma che dire della sicurezza?
Allo stesso tempo, le organizzazioni che fanno un uso intensivo dei servizi cloud possono affrontare sfide nel controllare i costi, in particolare con modelli di prezzo dinamici che addebitano in base a metriche di utilizzo. Un’eccessiva dipendenza dall’automazione cloud senza una rigorosa gestione dei costi può portare a sforamenti di bilancio, poiché non sei tu a controllare.
Tuttavia, abbandonare completamente l’automazione cloud non è una soluzione. La flessibilità che offre nella scalabilità delle risorse e nell’integrazione con altri sistemi IT rimane inestimabile per l’adozione dell’IA. La sfida sta nell’ottimizzare il suo utilizzo mentre si mitigano i rischi finanziari. Pensa in termini di gestione dei dati nel cloud ibrido, sia come mezzo di diversificazione che come un leggero sforzo verso la decentralizzazione per motivi di sicurezza.
Implicazioni di sicurezza
I sistemi di IA sono obiettivi attraenti per gli attacchi informatici a causa dei loro dati di alto valore e delle capacità decisionali. Di conseguenza, mantenere la sicurezza delle applicazioni IA richiede investimenti in strumenti avanzati di cybersicurezza, test di penetrazione e monitoraggio continuo.
Il punto è che – gli hacker sanno che hai fornito all’IA una quantità significativa di dati e non sono timidi nell’utilizzarli per scopi di ingegneria sociale. In alcuni casi, le aziende che fanno ampio uso dell’IA devono riallocare più fondi per garantire la sicurezza dell’infrastruttura. Allo stesso modo, gli attacchi avversari, in cui attori malintenzionati manipolano i modelli di IA, rappresentano una minaccia unica. Non si sa ancora come si possa stabilire una protezione adeguata.
Sfruttare il potenziale dell’IA
L’IA è uno strumento potente per modernizzare le infrastrutture IT, guidare l’innovazione e ottenere vantaggi competitivi. Tuttavia, i suoi costi nascosti richiedono una pianificazione attenta, un budgeting e una gestione continua.
Affrontando queste sfide in modo olistico, puoi sfruttare il potenziale dell’IA mantenendo al contempo stabilità finanziaria e operativa. Per non parlare del fatto che le cose miglioreranno ulteriormente man mano che otterremo modelli più potenti e avanzati.