L’entusiasmo iniziale delle imprese per l’intelligenza artificiale sta affrontando la dura prova della sostenibilità finanziaria. La fase di adozione indiscriminata delle nuove tecnologie, guidata dalla volontà di sfruttare a ogni costo le potenzialità dei modelli generativi, ha ceduto rapidamente il passo alla necessità di controllare i budget e misurare i ritorni reali. Il consumo della potenza di calcolo, erogata e fatturata sotto forma di token, sta generando forti scompigli nelle risorse finanziarie delle imprese. Questa incertezza ha spinto economisti ed executive a porsi domande fondamentali sulla reale allocazione del capitale, portando alla nascita della tokenomics, la disciplina che studia l’acquisto, la gestione e la resa economica dell’infrastruttura di calcolo.
Le difficoltà principali derivano dalla mancanza di trasparenza nei prezzi e nei parametri di resa. Come spiegato da Howard Rubin, economista e consulente per la spesa tecnologica aziendale, “è una valuta di cui non si ha l’istinto di sapere cosa si sta usando, e le pratiche contabili non sono neanche pronte per questo. La questione AI viene trattata come un investimento in questo momento, ma è un investimento rischioso nel caso in cui non produca alcun ritorno”. In assenza di un mercato unico regolato dalle dinamiche classiche di offerta e domanda aperta, le aziende faticano a confrontare l’efficienza reale dei diversi provider, trovandosi esposte a fluttuazioni improvvise dei costi di gestione.
La sfida dell’efficienza marginale
La vera criticità aziendale risiede nel calcolo dell’utilità marginale che ogni modello generativo apporta ai processi interni. Non tutti i compiti richiedono la massima potenza di calcolo, e l’impiego inefficiente di algoritmi complessi rischia di svuotare i margini di profitto anziché aumentarli. Ram Bala, docente di AI e analytics alla Santa Clara University, ha evidenziato chiaramente le trappole operative legate all’automazione: “L’intelligenza come utility ha così tanti modi diversi in cui può essere distribuita, che il problema dell’identificazione del valore è diventato molto più difficile. Da un lato vuoi risolvere un problema complesso, e questo è l’aspetto positivo; il lato negativo è che questo processo potrebbe continuare in un loop all’infinito senza arrivare a una soluzione ragionevole”.
Per evitare che la fatturazione a consumo si trasformi in un’emorragia di capitale senza controllo, molte realtà stanno adottando metriche rigide di controllo di gestione. Jason Cumberland, co-fondatore e chief operating officer di Revenium, definisce con precisione l’urgenza con cui le organizzazioni cercano soluzioni: “Le persone che si rivolgono a noi stanno vivendo vere e proprie esplosioni di spesa. Vogliono capire se ne vale la pena, ma anche come ridurla in un modo che non fermi semplicemente il lavoro, che è poi la vera sfida”. La risposta strategica delle imprese virtuose risiede nel fissare tetti di spesa e reindirizzare i compiti ordinari verso modelli open source, costringendo i team tecnici a valutare la reale necessità di risorse pregiate per ogni singolo progetto.
La rimodulazione del capitale umano
L’integrazione dei costi informatici nei bilanci di esercizio sta spingendo gli executive a rivedere la natura stessa delle proprie voci di spesa, valutando se la spesa in potenza di calcolo debba rientrare a pieno titolo nel budget destinato alla forza lavoro. Alcune aziende di software e servizi hanno già iniziato a misurare l’impatto economico dell’AI calcolando il rapporto tra output generato e costo complessivo delle risorse umane e sintetiche. Charlie Treadwell, chief marketing officer di Elisity, descrive così questo cambio di paradigma contabile: “Essenzialmente si sta aggiungendo organico virtuale. Questo si traduce in un aumento dei ricavi, che è l’unica cosa che conta davvero, o si stanno solo erodendo i margini? In un’azienda in fase di crescita, questo sposta la nostra visione su dove spederemo il capitale per crescere più velocemente”.
Nonostante i progressi della tecnologia e la progressiva riduzione dei costi unitari tramite l’impiego di cache e architetture ottimizzate, l’adozione efficace delle risorse digitali incontra ancora un ostacolo strutturale nella scarsità di competenze specializzate. Jue Wang, partner della società di consulenza Bain & Company, evidenzia come il collo di bottiglia non sia rappresentato esclusivamente dalla disponibilità tecnologica: “Penso che questo sia il vincolo di cui non si parla abbastanza nel settore. Pensiamo spesso che le imprese non abbiano capacità tecnologica, ma in realtà non hanno abbastanza persone in grado di aiutare a estrarre valore reale”. La creazione di valore richiede dunque un’accurata analisi costi-benefici e una rigorosa disciplina finanziaria, elementi indispensabili per trasformare le spese in innovazione reale e profittevole.
Aleh Tsyvinski, professore di economia all’Università di Yale, sintetizza perfettamente la dimensione della sfida che attende i mercati nei prossimi anni: “È una delle più grandi sfide della nostra generazione. È fondamentale capire come l’AI cambierà probabilmente ogni cosa. Oppure potrebbe non cambiare nulla, ma è fondamentale avere le giuste misurazioni per valutarlo”.
Enrico Foscarini, 7 agosto 2026
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