Ottimizzare l’uso dell’Intelligenza Artificiale: scegliere i modelli giusti per ogni carico di lavoro

Con l’espansione dell’Intelligenza Artificiale (AI) nel mondo aziendale, è fondamentale che le imprese non si lascino guidare dalla tentazione di utilizzare sempre i modelli e l’hardware più potenti disponibili. Quando un’applicazione AI viene eseguita migliaia di volte al giorno, la gestione dei costi diventa cruciale. L’uso intensivo di token e agenti può portare a spese elevate, rendendo necessaria una strategia più mirata.

Per ottenere efficienza, le aziende devono selezionare il modello e l’acceleratore più adatti per ciascun carico di lavoro, piuttosto che optare automaticamente per le soluzioni più grandi. È importante considerare che diverse classi di task richiedono priorità differenti. Ad esempio, le applicazioni a bassa latenza, come gli assistenti al servizio clienti, devono privilegiare il tempo di risposta e l’esperienza utente. Al contrario, elaborazioni più ampie e accurate, come la sintesi di documenti, possono tollerare latenze maggiori.

Inoltre, le applicazioni governative o quelle che trattano dati sensibili pongono l’accento su sovranità, controllo e residenza dei dati. In questo contesto, modelli più piccoli possono risultare sufficienti e più economici per compiti di classificazione, estrazione e routing. Modelli di dimensioni medie possono supportare la maggior parte del ragionamento quotidiano, mentre i modelli più grandi dovrebbero essere riservati a situazioni che giustificano costi e capacità superiori, come ragionamenti complessi o decisioni ad alto rischio.

Anche la scelta dell’hardware gioca un ruolo cruciale nell’efficienza delle applicazioni AI. Le applicazioni a bassa latenza richiedono acceleratori ottimizzati per la reattività, mentre i carichi ad alto volume possono beneficiare di soluzioni orientate al throughput e al costo. Costruire una strategia basata su una diversità di silicio consente di allineare combinazioni di modelli e hardware alle esigenze specifiche delle aziende.

Oltre alle GPU ampiamente utilizzate, esistono soluzioni di altri fornitori che possono risultare più efficienti in determinati casi. Un esempio è l’esecuzione di gpt-oss-120b su una piattaforma Cerebras, capace di gestire circa 3.000 token al secondo, utile per scenari con requisiti stringenti di rapidità.

È importante sottolineare che la fatturazione AI si basa sui token e sui passi eseguiti dagli agenti. Pertanto, un aumento del consumo non corrisponde automaticamente a un incremento di valore. Ad esempio, agenti agentici e flussi di lavoro di coding possono consumare molti più token rispetto a chat o ragionamenti semplici, esaurendo rapidamente i budget disponibili.

La raccomandazione operativa per le aziende è di partire sempre dal task specifico. È fondamentale scegliere un modello sufficientemente capace, mappare l’acceleratore alle esigenze di performance e costo, garantire che l’ambiente di deployment rispetti i requisiti di sicurezza e sovranità, e misurare i risultati rispetto ai costi sostenuti. Questo approccio, meno spettacolare ma più pragmatico, favorisce implementazioni AI resilienti e sostenibili su scala produttiva, evitando decisioni standardizzate basate esclusivamente sulla potenza massima disponibile.