Dopo aver esortato per due anni i dipendenti ad adottare l’intelligenza artificiale generativa in ogni occasione, un numero crescente di grandi aziende si sta ora tirando indietro. Il motivo, secondo un’indagine del Financial Times pubblicata il 19 giugno 2026, è riassunto senza mezzi termini in una citazione di un insider aziendale: “Abbiamo creato un mostro”.
Il rapporto del FT, diventato rapidamente una delle storie aziendali più discusse della settimana, documenta come la spesa sfrenata per l’intelligenza artificiale, in gran parte misurata in token fatturati dai fornitori di intelligenza artificiale, sta mettendo a dura prova i budget aziendali e costringendo i dirigenti a imporre disciplina sugli strumenti che avevano imposto solo di recente. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra copertura dell'industria IA.
Dal mandato alla restrizione
Il cambiamento è sorprendente perché inverte la rotta delle politiche sostenute da molti grandi datori di lavoro. Come riportato dalla CBC il 17 giugno, l’obiettivo dichiarato di numerose aziende era quello di “utilizzare quanta più intelligenza artificiale possibile”. Ora, alcune di quelle stesse organizzazioni si stanno tirando indietro, limitando l’utilizzo, limitando l’accesso ai modelli premium e verificando quali flussi di lavoro AI forniscono effettivamente valore.
Crypto Briefing, citando il rapporto del FT, ha nominato aziende specifiche che stanno frenando l'uso dell'intelligenza artificiale da parte dei dipendenti mentre i costi aumentano, tra cui Amazon, Walmart e Uber. Il titolo, secondo cui tre dei datori di lavoro tecnologici più sofisticati al mondo stanno stringendo il rubinetto sulla spesa per l’intelligenza artificiale, segnala che il problema dei costi non è limitato alle startup a corto di liquidità. Raggiunge le più grandi imprese del pianeta.
Il problema della fattura simbolica
Al centro del ritiro c’è il modello di prezzo alla base dell’intelligenza artificiale più generativa. Piuttosto che un abbonamento fisso, molti servizi di intelligenza artificiale addebitano il costo in base al token, i blocchi di testo che un modello legge e produce. Quando decine di migliaia di dipendenti incollano lunghi documenti nei chatbot, eseguono assistenti di codifica tramite intelligenza artificiale tutto il giorno o creano agenti interni che eseguono ciclicamente molte chiamate modello, il contatore dei token gira velocemente.
Un'analisi separata di Let's Data Science, pubblicata il 17 giugno, si è concentrata sul fenomeno delle aziende che frenano la spesa in token AI specificatamente per gli ingegneri. Gli strumenti per sviluppatori, che possono emettere dozzine di richieste di modello per attività, sono tra le implementazioni di intelligenza artificiale più costose all’interno delle grandi aziende. Man mano che sempre più strumenti di generazione di codice e agenti entrano in produzione, il costo per mantenerli in funzione è aumentato notevolmente.
La sfida è aggravata dalla difficoltà di misurare il ritorno sugli investimenti. Sebbene i singoli dipendenti spesso riportino incrementi di produttività, attribuire tali guadagni a specifici dollari di spesa simbolica e dimostrare che superano il conto si è rivelato più difficile di quanto molti dirigenti si aspettassero.
Anche gli sviluppatori di intelligenza artificiale si sentono in difficoltà
La compressione dei costi non si limita ai consumatori di intelligenza artificiale. Sta toccando le aziende che costruiscono la tecnologia. Il 12 giugno, Stocktwits ha riferito che i costi dell’intelligenza artificiale di Meta erano “esplosi”, spingendo la società a delineare piani per contenere la spesa. Per un’azienda che ha posizionato l’intelligenza artificiale al centro del proprio futuro, riconoscere la pressione sui costi sottolinea quanto ampiamente si sia diffusa la disciplina.
Il modello indica un mercato in maturazione. Nel 2024 e nel 2025, l’istinto aziendale dominante è stato quello di sperimentare ampiamente e preoccuparsi in seguito del conto, partendo dal presupposto che l’adozione anticipata dell’IA avrebbe conferito un vantaggio competitivo duraturo. Nel 2026, con la riduzione dei budget e il venir meno delle novità, i dipartimenti finanziari chiedono lo stesso rigore applicato a qualsiasi altra voce.
Un nuovo mercato per il controllo dei costi
Il ritiro stesso sta creando opportunità commerciali. Il 4 giugno, la CNBC ha riferito che la startup di gestione delle spese Ramp ha raggiunto una valutazione di 44 miliardi di dollari mentre le aziende cercano di frenare la spesa per l’intelligenza artificiale. L’ascesa di Ramp illustra quanto velocemente il punto critico sia maturato in una categoria di prodotto: gli strumenti che monitorano, allocano e limitano le spese per l’intelligenza artificiale sono ora richiesti insieme agli strumenti di intelligenza artificiale stessi.
Questa dinamica, con i fornitori che corrono per vendere l’intelligenza artificiale e un settore parallelo che corre per aiutare gli acquirenti a controllare ciò che spendono per essa, cattura l’imbarazzante fase intermedia in cui è entrato il mercato dell’intelligenza artificiale aziendale. La tecnologia ha superato l’asticella dell’utilità per molti compiti, ma non ancora quella dei costi prevedibili e controllabili.
Cosa significa per il settore
Per i fornitori di intelligenza artificiale, la tendenza porta un avvertimento. Se i grandi clienti passassero da una sperimentazione illimitata a un utilizzo razionato e testato sul ROI, la crescita dei ricavi legata al consumo di token grezzi potrebbe rallentare. Questa prospettiva è particolarmente importante per le aziende i cui modelli finanziari presuppongono volumi di inferenze sempre crescenti.
Per le imprese la lezione è più articolata. Il ritiro non significa necessariamente che l’intelligenza artificiale stia fallendo all’interno delle grandi aziende. Molte delle organizzazioni che stanno rafforzando la supervisione stanno espandendo contemporaneamente implementazioni di IA mirate e di alto valore. Il passaggio è dall’ampiezza alla selettività, da “usa l’IA ovunque” a “usa l’IA dove conviene”.
La citazione che accompagna il rapporto del FT, "Abbiamo creato un mostro", potrebbe in definitiva descrivere un eccesso temporaneo piuttosto che un verdetto permanente. Le aziende hanno fatto a gara per incorporare l’intelligenza artificiale generativa su larga scala, generando fatture ingenti nel processo e ora stanno correggendo la rotta. Se tale correzione rallenterà l’implementazione dell’intelligenza artificiale o semplicemente la renderà più sostenibile è la domanda a cui l’industria dovrà rispondere per il resto del 2026.
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