Circa 64 miliardi di dollari di spesa in AI contro 39: è lo sviluppo del mercato delle componenti "di base" dell'intelligenza artificiale che Gartner prevede per quest'anno, a livello globale. La stima riguarda sia le piattaforme sia i modelli di AI e indica una crescita complessiva del 63 percento circa, anno su anno. Più in dettaglio, la spesa nei modelli di AI dovrebbe crescere del 117%, mentre quella in piattaforme "solo" del 37 percento circa.

Percentuali e valori assoluti confortanti, anche se molto inferiori a quello che lascia pensare l'hype generalizzato per tutto quello che è intelligenza artificiale. Ma questo accade anche perché all'AI si comincia a guardare con maggiore pragmatismo. “I budget aziendali dedicati all’AI sono oggetto di un’attenzione sempre maggiore, con un’enfasi crescente sull’efficienza d’uso, sul controllo dei costi e sui risultati misurabili”, spiega testualmente Gartner. Per questo, le aziende utenti si stanno sempre più orientando verso fornitori tecnologici in grado di dimostrare "un chiaro valore" in termini di costi, prestazioni, affidabilità.

Il motivo di questo crescente pragmatismo tecnologico è, prevedibilmente, collegato alla crescita nei costi dell'AI. Tutti i principali AI provider stanno passando a modelli di costo a consumo delle loro offerte, cosa che ha portato all'esplosione delle "bollette" per i clienti abituati al vantaggio economico dei servizi a tariffe "flat" e particolarmente convenienti. La "token economy" rischia di essere un campo minato per i budget, ecco perché le aziende utenti ora vogliono - e Gartner lo sottolinea - schemi di costo trasparenti e strumenti che permettano di controllare in tempo reale i costi concreti dell'AI.

Fonte: Gartner

Questa attenzione ai risultati portati dall'AI favorisce tra l'altro la crescita delle soluzioni di AI specializzate che, si stima, proprio per la loro "verticalizzazione" dovrebbero portare vantaggi maggiori, e più velocemente. Ad esempio, Gartner stima che nel 2026 aumenterà drasticamente (+210%) la diffusione dei modelli linguistici specifici per dominio (DSLM) e dei modelli specializzati di AI.

Tutto questo per le aziende non significa maggiore semplicità. Semmai il contrario, tra l'aumento dei modelli di AI a disposizione e l'incertezza sui modelli di costo proposti dai fornitori tecnologici. Ecco perché Gartner ribadisce che chi investe in AI tenderà sempre più a privilegiare "piattaforme che aiutino a scegliere gli strumenti giusti, a monitorare le prestazioni, ad applicare le policy aziendali e a tenere sotto controllo i costi". Vendor avvisati...