Dopo mesi passati a spingere i dipendenti a usare l’intelligenza artificiale il più possibile, le grandi aziende fanno marcia indietro. Secondo un’inchiesta di 404 Media, basata su chat Slack, email e dashboard interne di una mezza dozzina di società tra cui Atlassian, Adobe e Amazon, molte imprese di tech, banche e intrattenimento stanno limitando l’uso dell’AI da parte dei dipendenti, chiedendo di ricorrere a modelli meno potenti per contenere spese ormai fuori controllo. In alcuni casi l’accesso ad alcuni modelli è stato tagliato del tutto.
Atlassian, la società dietro Jira, ha chiuso l’accesso illimitato agli strumenti AI e ha introdotto una dashboard che mostra ai dipendenti quanto costa il loro utilizzo: la spesa mensile per cloud e modelli linguistici è passata da 5 milioni di dollari nell’agosto 2025 a oltre 15 milioni nel maggio 2026. Un dipendente ha raccontato a 404 Media il clima interno, tra messaggi Slack di sconcerto e la consapevolezza che una spesa simile non poteva durare. In Adobe l’accesso illimitato a Claude non è stato rinnovato ed è scaduto il 30 giugno, con l’invito ai dipendenti a completare il possibile prima della scadenza. Citi ha rivisto le proprie policy dopo il passaggio di GitHub Copilot da abbonamento fisso a fatturazione a consumo, monitorando l’utilizzo quotidiano per individuare picchi anomali. La banca ha smentito di aver disabilitato modelli, ma le email e gli screenshot visionati dalla testata indicano il contrario. In GitHub, invece, non ci sono ancora tetti individuali, ma l’azienda valuta il ricorso a modelli open source per ridurre i costi e sta studiando una fatturazione per singolo utente.
Dal “tokenmaxxing” alla stretta
Il paradosso è evidente: fino a pochi mesi fa la parola d’ordine era usare l’AI il più possibile. Amazon aveva creato una classifica interna, KiroRank, per premiare i team che consumavano più token, poi rimossa quando i dipendenti hanno iniziato a gonfiare i punteggi con attività inutili. Meta aveva un tracker analogo, ribattezzato Claudeonomics. Uber, dopo aver esaurito l’intero budget AI in quattro mesi, ha imposto tetti all’uso di strumenti come Claude Code e Cursor, e il suo Coo Andrew Macdonald ha ammesso pubblicamente che il consumo di token non sembra correlato alle funzionalità effettivamente rilasciate. Anche Microsoft, che scrive con l’AI generativa fino al 30% del proprio codice, ha ordinato agli ingegneri di una divisione di sospendere un assistente di programmazione perché le fatture erano diventate insostenibili. Il caso limite, riportato da Axios, riguarda un’azienda non identificata che ha accumulato una bolletta da 500 milioni di dollari per Claude in un solo mese, dopo aver dimenticato di impostare un tetto di spesa.
Il nodo strutturale: i token costano più delle persone?
La stretta ecidenzia un problema di modello economico ormai impossibile da ignorare. Con la fatturazione a consumo, più si usa l’AI più il lavoro costa. Goldman Sachs stima che gli agenti AI possano moltiplicare per 24 il consumo di token entro il 2030, e i sistemi agentici possono richiedere fino a mille volte più token di una singola interrogazione a un chatbot. Gartner prevede che entro il 2030 i costi di inferenza dei grandi modelli caleranno di quasi il 90% rispetto al 2025, ma avverte che questo non basterà a rendere l’AI aziendale più economica: i consumi crescono più in fretta dei ribassi e i fornitori non trasferiranno per intero i risparmi ai clienti.
Sul fronte opposto permane la retorica dell’accelerazione. Jensen Huang, Ceo di Nvidia, sostiene che un ingegnere da 500 mila dollari l’anno dovrebbe consumare token per almeno la metà del proprio stipendio. Ma secondo Forbes circa il 95% dell’utilizzo aziendale gira ancora sui modelli di frontiera più costosi, anche per attività che non lo richiedono. Il quadro complessivo suggerisce una fase di razionalizzazione: dopo l’adozione indiscriminata, i vertici aziendali iniziano a chiedersi se ogni attività richieda davvero il modello più potente disponibile.
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