Ora l’IA può costare alle aziende più dei dipendenti umani: solo i servizi IT consumano il budget di un anno

Nell'ultimo anno ci siamo abituati a leggere, quasi ogni settimana, notizie di aziende che annunciano licenziamenti di massa motivandoli con la scelta di sostituire parte della forza lavoro con strumenti di intelligenza artificiale. In Italia, il caso più eclatante è stato quello di InvestCloud, società americana che lo scorso marzo ha annunciato la chiusura dell'unica sede nel nostro Paese lasciando a casa tutti i 37 dipendenti per sostituirli con l'IA. Ancora più clamorosa la vicenda di Oracle, gigante tech per lo sviluppo di software e sistemi cloud che qualche settimana fa ha licenziato migliaia di dipendenti in tutto il mondo informandoli con una semplice mail. Anche in questa occasione, l'azienda ha fatto sapere che la scelta rientrava in un'opera di automatizzazione delle procedure per aumentare le performance e, ovviamente, ridurre i costi. Nelle ultime settimane, però, i manager di alcune delle più importanti multinazionali stanno iniziando a riconsiderare gli effettivi vantaggi di simili strategie. Dopo l'entusiasmo iniziale, le aziende hanno infatti cominciato a farsi i conti in tasca e in molti casi ci si è accorti che affidare la maggior parte delle attività all'intelligenza artificiale può risultare persino più costoso che continuare a impiegare lavoratori umani.

Puntare tutto sulla macchina non è così conveniente

A sostenere una più prudente visione nei confronti dei benefici economici riguardo l'impiego massiccio dell'IA è stato per esempio Bryan Catanzaro, Vicepresidente della sezione sulle ricerche applicate al Deep Learning di NVIDIA, l'azienda quotata in Borsa più preziosa al mondo. Alla testata Axios, Catanzaro ha infatti spiegato come nel suo team il costo della potenza di calcolo abbia ormai superato quello del personale. Una frase che fino a due anni fa sarebbe sembrata quasi paradossale.

Il problema, ha sottolineato Catanzaro, non è solo acquistare i software per mettere l'IA al lavoro, ma sostenere l'intera infrastruttura necessaria, fatta di server, data center, cloud, modelli avanzati, e capacità di calcolo ad alte prestazioni. In particolare, una parte importante di questi costi è legata ai token, le unità minime di testo che i modelli di intelligenza artificiale elaborano per comprendere richieste e generare risposte. Il funzionamento è più o meno questo: ogni domanda inviata a un sistema AI e ogni risposta prodotta consumano token, e l'utilizzo viene spesso tariffato dai fornitori dei modelli di IA proprio in base a questo volume. Più le richieste sono complesse, lunghe o numerose, maggiore è il consumo e quindi la spesa. Per le aziende che usano questi strumenti su larga scala per soppiantare il personale umano, il costo dei token può rapidamente trasformarsi in una voce di bilancio molto più pesante del previsto.

Anche Uber ne ha avuto una dimostrazione concreta. Il CTO Praveen Neppalli Naga ha recentemente affermato che la compagnia avrebbe già esaurito l'intero budget per l'IA previsto per il 2026 ancora prima dell'inizio dell'anno, non per hardware o nuove assunzioni, ma soltanto per i costi legati all'introduzione di Claude, il modello IA sviluppato da Anthropic, all'interno dei sistemi operativi.

I costi della corsa frenetica all'IA

Per capire meglio in che modo uno strumento potenzialmente in grado di tagliare migliaia di stipendi possa risultare così impattante sulle spese di un'azienda, la stessa Axios ha rimandato ad alcune stime operate da Gartner. Secondo la società di consulenza, la spesa IT globale raggiungerà nel 2026 i 6.310 miliardi di dollari, con una crescita del 13,5% rispetto al 2025. A trainare questo aumento sono soprattutto le già citate infrastrutture dedicate al funzionamento dell'IA e dei servizi cloud. La spesa per i sistemi dei data center – sempre più "affamati" di energia – crescerà del 55,8%, mentre i servizi IT supereranno i 1.870 miliardi di dollari. Solo i sistemi per data center dovrebbero oltrepassare i 788 miliardi. Anche la spesa per lo sviluppo dei modelli di GenAI è destinata a raddoppiare su base annua e se il trend proseguirà su simili cifre, gli anni a seguire potrebbero presentare conti ancora più salati.

Il dubbio dei manager: conviene davvero?

Simili analisi hanno immediatamente spinto i vertici delle aziende protagoniste di questo cambiamento epocale a interrogarsi sulla giusta strada da percorrere. Il dibattito è esploso soprattutto su LinkedIn, dove decine di CEO e manager si stanno confrontando apertamente sul rapporto costi-benefici. C'è chi rivendica la scelta come un vantaggio competitivo, come Amos Bar-Joseph, CEO di Swan AI, che ha celebrato la propria "azienda autonoma che cresce grazie all'intelligenza artificiale, non al numero di dipendenti". Accanto alle dichiarazioni trionfalistiche crescono però anche i dubbi di investitori e dirigenti: se il costo dei token, delle API e dell'inferenza continua a salire, quanto potrà reggere davvero questo modello?

Il problema, poi, non è solo l'intelligenza artificiale in sé, ma il modo in cui viene implementata. Come ha scritto Ayesha Khanna, CEO di Addo AI, la questione non è criticare gli agenti IA, ma capire se vengono usati in un modo economicamente sensato. Un agente più semplice, con compiti circoscritti e modelli ottimizzati, può davvero aiutare a ridurre le spese. In caso contrario, un sistema eccessivamente stratificato e bisognoso di continue risorse può facilmente rivelarsi un pachiderma dai costi insostenibili. Per questo, prima di licenziare persone in nome dell'IA, le aziende stanno iniziando a fare i conti veri per non trovarsi a fare il proverbiale passo più lungo della gamba. Il tema principale è capire se investimenti così ingenti potranno essere ripagati sul lungo periodo. E in molti casi si sta scoprendo che il dipendente umano, almeno per ora, resta ancora l'opzione più economica.