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Il prezzo dell'AI continua a cambiare, peggio delle scale di Hogwarts
Lo stesso identico compito, affidato a un agente AI, può arrivare a costare fino a trenta volte di più (o di meno) da un'esecuzione all'altra. Lo sostiene McKinsey, che nel suo ultimo State of AI Survey misura anche quanto le aziende stiano già spendendo: un terzo supera il 10% del budget tecnologico in intelligenza artificiale, il 60% conta di aumentare la spesa nel 2027, e un quinto segnala che quella spesa sta già creando vincoli operativi.
Il problema non è tanto il prezzo dei singoli token, che continua a scendere: la scelta di quanti passaggi compiere e quali strumenti chiamare in ogni run resta all'agente, e nei flussi di lavoro bancari analizzati da McKinsey il controllo umano pesa per il 70-75% dei costi variabili, contro il 20-25% dei token. Amazon, Coinbase e Salesforce hanno già imposto limiti di spesa ai propri team dopo che i conti dell'AI generativa sono saliti più in fretta del previsto.
La cifra delle trenta volte ha un'origine precisa: l'ha calcolata per primo David Tepper, CEO di Pay-i, in un'intervista a McKinsey dell'8 luglio 2026. Tepper ha spiegato che un vero agente non lavora con un numero fisso di passaggi per completare un compito, e da lì nasce una variazione fino a trenta volte sullo stesso identico prompt. Il 22 settembre, in un evento con i clienti, il senior partner Lari Hämäläinen ha ripreso lo stesso dato, segno che nei due mesi e mezzo tra le due dichiarazioni il problema non si è ridotto.
La differenza con una catena di montaggio tradizionale sta proprio qui. Una sequenza di passaggi fissata in anticipo ha un costo prevedibile, come una bolletta a consumo fisso; un agente vero decide da solo, run dopo run, quanti tentativi fare, quali strumenti richiamare e quando fermarsi. Il prezzo smette di essere un numero e diventa una distribuzione statistica, e il modello di budget pensato per stimare una cifra e sorvegliarne lo scostamento non ha una casella per una variabilità di questo tipo.
Quella proporzione, nel report "Where AI agents pay off", pubblicato il 24 agosto, diventa una cifra concreta quando si guarda al conto di un singolo flusso di lavoro bancario di assistenza clienti: da 20.000 a 30.000 dollari per un solo agente, da 100.000 a 200.000 per un team di più agenti coordinati che si dividono i compiti.
Il calcolo puro, nel frattempo, costa sempre meno: GPT-5.5, usato in buona parte di questi flussi, è sceso a 5 dollari per milione di token in input e 30 in output, contro gli 0,20 e 1,25 dollari di un modello leggero della generazione precedente. Il prezzo del token scende, il conto finale no: a muoversi è la supervisione umana attorno all'agente, la parte che nessun listino pubblica.
Sull'inserimento di nuovi clienti la logica si inverte, ed è l'unica voce del report che si comporta come il software tradizionale: un agente conversazionale che gestisce l'ingresso di 2.500 nuovi clienti l'anno costa 10.000-15.000 dollari, e raddoppiando il volume a 5.000 il costo sale appena a 15.000-20.000 dollari, perché l'infrastruttura fissa si spalma su più conversazioni. Sul resto, il conto reale arriva soltanto in produzione, quando è già troppo tardi per rinegoziare il budget approvato.
I primi ad accorgersene sono stati i team interni ai grandi vendor cloud. Amazon ha chiuso una classifica interna sull'uso dell'AI generativa dopo che alcuni dipendenti la scalavano gonfiando il numero di richieste, un gioco che aveva smesso di misurare produttività e aveva cominciato a far salire la bolletta. Coinbase e Salesforce hanno introdotto tetti di spesa sui token per squadra, dopo che i costi erano saliti più in fretta delle previsioni interne: lo stesso razionamento che si sta diffondendo in ogni azienda che ha scalato un progetto pilota senza prima costruire un modo per vedere dove va la spesa.
Il rischio non resta confinato ai singoli team che sforano: senza un modo per misurare i costi, la spesa complessiva per l'AI rischia di rivelarsi in buona parte soldi buttati.
Chi paga il conto, in pr