L’adozione accelerata delle tecnologie basate su intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo la struttura dei budget IT.L’incremento degli investimenti in LLM sta procedendo a un ritmo significativamente superiore rispetto a quello registrato durante le prime fasi di adozione del cloud computing tradizionale. Secondo Gartner (Monetize AI Cost Chaos With AI FinOps Managed Services), i carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale e al machine learning rappresentano ormai il 18% della spesa cloud totale.Tuttavia, la crescita degli investimenti non è ancora accompagnata da un equivalente livello di governance da parte delle direzioni IT. I costi dell’infrastruttura restano spesso difficili da interpretare e controllare, riproponendo criticità già osservate nella fase iniziale di diffusione del cloud. Le stime suggeriscono che tra il 25% e il 49% della spesa cloud sia ancora soggetto a sprechi o inefficienze.La gestione contabile tradizionale risulta inadeguata, poiché concepita per ambienti centralizzati e risorse statiche. Diventa quindi indispensabile adottare la metodologia FinOps per AI, una disciplina specializzata che estende le pratiche di gestione finanziaria cloud per introdurre il tracciamento in tempo reale delle metriche di micro-consumo e l’automazione dei controlli operativi.Indice degli argomenti