Meta implementa controlli sulla spesa per l'IA dopo un picco di utilizzo

Meta sta sviluppando un sistema centralizzato di monitoraggio e controllo della spesa per l'IA, dopo essersi resa conto di spendere internamente più del previsto in questo ambito. Questa decisione dimostra che le aziende stanno valutando se i benefici derivanti dall'IA giustifichino i costi sostenuti.

L'azienda ha inviato una nota a circa 6.000 dipendenti, illustrando i piani relativi ai limiti di spesa, ai budget e alle restrizioni sui token per l'IA. Grazie all'AI Gateway, i team avranno accesso a una panoramica sull'utilizzo dell'IA che invieràmaticnotifiche in caso di picchi di spesa anomali. La gestione strutturata dei token dovrebbe essere pienamente operativa entro il 2027.

Il promemoria evidenziava che Meta stava registrando una rapida crescita nell'adozione interna dell'IA e che probabilmente avrebbe speso decine di miliardi per l'utilizzo dell'IA da parte dei dipendenti nel 2026.

Le conseguenze del tokenmaxxing

Il cambiamento di strategia di Meta, che si è spostata dalla promozione dell'IA al suo controllo, evidenzia un tema ricorrente nel mondo aziendale americano. L'azienda in passato incentivava i propri dipendenti a utilizzare l'IA attraverso la creazione di classifiche interne ("Claudeonomics", dal nome del sistema di IA di Anthropic). Meta non gestisce più questa particolare classifica.

La tendenza più ampia ha un nome: "tokenmaxxing", ovvero la pratica di utilizzare la massima quantità possibile di token AI per qualsiasi motivo, che si tratti di gonfiare le metriche interne di adozione o semplicemente di consumarli. Una situazione simile si è verificata in Amazon dopo che i suoi dipendenti avevano creato una classifica per tracl'utilizzo dei token, ma l'azienda l'ha poi rimossa a fine maggio per timore che stesse generando sprechi, come riporta Business Insider.

L'esperienza di Uber illustra quanto velocemente i costi possano lievitare. L'azienda di ride-hailing ha esaurito l'intero budget previsto per lo sviluppo di intelligenza artificiale entro aprile, a soli quattro mesi dall'inizio dell'anno. Il direttore operativo di Uber, Andrew Macdonald, ha dichiarato a Rapid Response che l'azienda ha faticato a collegare la spesa simbolica a risultati misurabili. "Quel collegamento non c'è ancora, vero?", ha affermato Macdonald. "È molto difficile tracciare una linea tra una di queste statistiche e dire: 'Ok, ora stiamo effettivamente producendo il 25% in più di funzionalità utili per i consumatori'".

Un problema di costi che il settore non ha ancora risolto

Le difficoltà di bilancio vanno ben oltre la Silicon Valley. Secondo un sondaggio di KPMG, riportato per la prima volta dal Wall Street Journal, solo il 26% delle aziende ha una visione completa dei propri costi relativi all'IA, mentre il 50% ne ha una visibilità parziale e il 22% non ne ha alcuna o scopre le spese solo dopo aver ricevuto le fatture. Come sottolineato da Steve Chase, responsabile globale per l'IA di KPMG, l'azienda starebbe aiutando clienti che hanno esaurito i budget annuali per i token o il cloud computing in pochi mesi.

Microsoft ha recentemente ritirato quasi tutte le licenze dirette di Claude Code e ha indirizzato gli ingegneri al proprio strumento a riga di comando GitHub Copilot, come riportato da Fortune, a soli sei mesi dall'aver reso lo strumento di Anthropic accessibile ai propri dipendenti. La decisione è stata presa in seguito a una crescita dell'utilizzo da parte dei dipendenti più rapida del previsto.

Considerazioni economiche suggeriscono che le aspettative iniziali sulla rapida redditività dell'IA grazie al risparmio di manodopera fossero eccessivamente ottimistiche.dent per il deep learning applicato, ha rivelato ad Axios che il costo di calcolo per il suo gruppo supera già il costo del lavoro. Goldman Sachs ritiene che l'IA agentiva potrebbe portare a un aumento di 24 volte del consumo di token entro il 2030, con tassi di consumo mensili che raggiungeranno i 120 quadrilioni di token al mese, anche se il prezzo unitario dei token dovesse diminuire.

Inoltre, Gartner prevede che il calo dei costi dei token non si tradurrà in applicazioni di IA aziendali più economiche, poiché gli algoritmi di IA agentica utilizzano un numero di token per attività molto più elevato, mentre i fornitori probabilmente tratterranno l'intero risparmio. "I Chief Product Officer non dovrebbero confondere la deflazione dei token di base con la democratizzazione del ragionamento di frontiera", ha affermato Will Sommer, analista senior di Gartner. In precedenza, Cryptopolitan aveva riportato che Zuckerberg aveva ammesso che Meta aveva commesso degli "errori" nella sua trasformazione dell'IA.

Cosa possono aspettarsi i dipendenti di Meta?

Secondo quanto riportato, la nota interna rivela che Meta intende dissuadere i propri dipendenti dall'utilizzare software esterni di intelligenza artificiale per la scrittura di codice, incoraggiandoli invece a utilizzare il proprio assistente interno, MetaCode, precedentemente noto come Devmate. Queste modifiche saranno implementate nelle prossime settimane.

Allo stesso tempo, gli sforzi di Meta per ridurre i costi legati all'IA si accompagnano a significativi cambiamenti organizzativi. A marzo di quest'anno, Meta stava valutando licenziamenti che avrebbero interessato almeno il 20% dei circa 79.000 dipendenti, in parte a causa degli investimenti in infrastrutture di IA pari a circa 600 miliardi di dollari entro il 2028.

Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha messo in luce in modo molto efficace questa sfida del settore. Ha affermato che "questa è la critica più fondata che si possa muovere all'IA in questo momento", dicendo: "Sentiamo aziende che dicono: 'Sto investendo un sacco di soldi nell'IA'. E so che si stanno ottenendo ottimi risultati, ma so anche che c'è un enorme spreco"

Per l'economia globale, la questione è se i budget aziendali per l'IA sitracprima che la tecnologia mantenga le sue promesse in termini di produttività, oppure se il calo dei prezzi dei token e strumenti migliori colmeranno prima il divario. La risposta influenzerà le assunzioni, gli investimenti e le dinamiche competitive in tutti i settori per gli anni a venire.