Perché non posso sapere quanto costerà il mio flusso di lavoro AI prima che vada in produzione?
Opportunità
La spesa per l'inferenza AI aziendale è cresciuta di 3,2 volte nel 2025, nonostante i prezzi per token siano calati di circa 1.000 volte, trainata da loop agentici, inflazione della finestra di contesto e agenti di monitoraggio sempre attivi. Un agente malfunzionante a $0,06 per chiamata che ritenta 1.000 volte al minuto genera $86.400 di spesa in un solo giorno. Gli strumenti cloud FinOps esistenti non sono applicabili perché il costo dell'inferenza è funzione della lunghezza semantica dell'input, dell'amplificazione delle chiamate agli strumenti e della profondità dei loop, nessuno dei quali è noto al momento della pianificazione. Non esistono strumenti standard per la stima dei costi pre-produzione dei flussi di lavoro LLM, e i CFO non possono modellare l'inferenza AI come una voce di budget prevedibile.
Perché è importante
Senza un modello di costo di cui fidarsi prima del rilascio, ogni prodotto AI è una lotteria di budget piuttosto che un'attività imprenditoriale.
Come valuto l'opportunità
L'Opportunity Score è la mia valutazione personale, non una misurazione: quanto fa male, con quale frequenza colpisce e quanto poco esiste per risolverlo oggi. Un punteggio più alto significa che lo ritengo più degno di essere sviluppato.
Quanto dolore provoca quando si manifesta.
Quanto spesso le persone ci si imbattono davvero.
Quanti pochi strumenti validi esistono oggi per affrontarlo.
Altri problemi che vale la pena risolvere
Perché ogni app AI mi dimentica nel momento in cui chiudo la scheda?
AIPerché imparare un nuovo campo dipende ancora dal sapere cosa chiedere?
AIPerché una persona non esperta non riesce a verificare ciò che un'AI le ha appena detto?
AIPerché testiamo i modelli sui benchmark ma li rilasciamo a sensazione?
AIPerché gli agenti AI non hanno memoria dei propri errori?
AIPerché non posso verificare su cosa è stato effettivamente addestrato un modello?