McKinsey elabora circa cinque trilioni di token AI al mese. Il dato, emerso da un post sul blog aziendale e confermato da Lareina Yee e Saurabh Patnaik, due dei principali responsabili AI della società di consulenza, fotografa la scala del problema che molte grandi imprese si trovano ad affrontare: come tenere sotto controllo una spesa che cresce più velocemente dei benefici misurabili.
Il cambio di paradigma economico è arrivato nel 2025, quando i principali fornitori di modelli linguistici hanno abbandonato i contratti in abbonamento a tariffa fissa per passare a prezzi basati sul consumo effettivo. Da quel momento, ogni token letto o prodotto da un modello ha un costo diretto. Per aziende come McKinsey, che impiegano l’AI su scala massiva, questo significa che l’efficienza nell’uso dei prompt è diventata una variabile finanziaria reale. OpenAI ha reso pubblica a settembre una cifra emblematica: i suoi utenti più attivi di agenti AI per la scrittura di codice consumano oltre 7.000 dollari di token al giorno. Non è un caso isolato.
All’interno di McKinsey, la distribuzione del consumo è tutt’altro che uniforme. Il 10% degli utenti genera circa il 65% dell’utilizzo totale, con consulenti e ingegneri software tra i profili con i volumi più alti. La risposta della firma non è stata quella di imporre limiti rigidi o di tagliare l’accesso agli strumenti. Patnaik ha descritto un approccio basato su trasparenza e formazione: alert che informano i dipendenti su quanto stanno consumando, con l’obiettivo di aiutarli a svolgere lo stesso lavoro con meno token, non di scoraggiarli dall’usare l’AI. “Crediamo davvero nell’autonomia dei consulenti”, ha dichiarato Patnaik.
La distinzione è rilevante. Un sistema di alert educativo produce effetti diversi rispetto a un tetto di spesa imposto dall’alto. McKinsey sostiene di aver già osservato cambiamenti nei comportamenti d’uso da quando gli utenti hanno avuto maggiore visibilità sui propri consumi. Il grosso dell’utilizzo attuale riguarda la produttività individuale o l’accelerazione dei progetti cliente, contesti in cui, secondo Patnaik, “il rapporto costi-benefici è ancora sbilanciato sul lato dei benefici”. La firma non considera la situazione ancora critica, ma Patnaik ha ammesso che tra sei mesi i volumi potrebbero diventare più difficili da gestire.
Il problema non è esclusivo di McKinsey. Secondo il Global AI Survey 2026 condotto dalla stessa società, il 20% delle organizzazioni intervistate dichiara che i costi operativi legati ai token hanno già limitato l’utilizzo dell’AI. Un’architettura basata su agenti autonomi — che ragionano, chiamano strumenti esterni, verificano i risultati e si auto-correggono — può generare da cinque a trenta volte più token per singolo compito rispetto a un’interazione standard con un chatbot. Con la diffusione degli agenti AI nelle aziende, questa moltiplicazione di costi diventerà strutturale, non episodica. Chi non costruisce oggi sistemi di governance della spesa si troverà tra qualche mese a fronteggiare bollette impossibili da giustificare ai board.
