Le tue bollette software stanno aumentando. È colpa dell'AI.

Punti chiave

• Forrester, una società di ricerca tecnologica, ha intervistato più di 2.600 decision-maker aziendali e ha scoperto che l'80 percento si aspetta che i propri budget dati e software aumentino nell'anno a venire.
• Anthropic, OpenAI e GitHub hanno ciascuno spostato alcuni servizi dalle tariffe mensili fisse alla fatturazione pay-per-use negli ultimi sei mesi.
• Il personale rappresenta ancora il 35 percento dei budget IT nel 2025, e il 67 percento dei decision-maker tecnologici pianifica di aumentare la propria spesa in personale entro il 2027.
• La società di consulenza Bain and Company ha stimato nel 2024 che la costruzione di data center AI a livello globale costerà circa 2 trilioni di dollari entro il 2030.
• KPMG ha scoperto a luglio 2025 che quasi un dirigente aziendale su tre fatica a comprendere e controllare i costi quando implementa l'AI in tutta l'organizzazione.

Se la tua azienda utilizza software aziendale, aspettati una fattura più salata l'anno prossimo. Questo è il dato principale che emerge da Forrester, una società di ricerca tecnologica che monitora la spesa delle aziende in tecnologia. Il suo nuovo rapporto, basato su un sondaggio di oltre 2.600 leader aziendali e tecnologici, afferma che i fornitori stanno aumentando i prezzi e aggiungendo tariffe di utilizzo specificamente per recuperare i costi di gestione dell'AI.

Il cambio è già visibile. Negli ultimi sei mesi, Anthropic e OpenAI, le due aziende di AI più importanti al momento, più GitHub, lo strumento di codifica di proprietà di Microsoft, hanno tutti trasferito alcuni dei loro prodotti dalle semplici sottoscrizioni mensili fisse. Ora i clienti pagano in base a quanto effettivamente utilizzano. In teoria sembra giusto. In pratica, rende il budgeting molto più difficile.

Anche Microsoft merita una menzione. Il rapporto evidenzia la nuova licenza premium E7 dell'azienda, un pacchetto software di fascia alta che combina il suo assistente AI M365 Copilot, uno strumento di automazione delle attività chiamato Agent 365, e funzioni di sicurezza sopra il suo pacchetto E5 esistente. Più funzionalità, prezzo più alto.

Le aziende dovrebbero preoccuparsi dei costi dell'AI fuori controllo?

Sì, e molte lo sono già. KPMG, la società di consulenza globale, ha riferito per la prima volta a luglio 2025 che quasi un terzo dei leader aziendali ha dichiarato di trovare difficile comprendere o controllare i costi quando implementa l'AI in tutta l'azienda. Il problema è il modello di prezzo stesso. Il software tradizionale veniva fornito con una tariffa annuale fissa. Gli strumenti AI spesso addebitano per "token", una piccola unità di testo che l'AI elabora, il che significa che i costi possono aumentare senza preavviso se i dipendenti utilizzano intensamente gli strumenti.

Forrester consiglia alle aziende di creare nuovi controlli finanziari specificamente per la spesa in AI. Pensalo come mettere un misuratore su un rubinetto. Tecniche come indirizzare le richieste verso modelli AI più economici quando uno potente non è necessario, e impostare limiti di spesa rigidi per team, possono impedire che i costi si impennino.

Una scoperta va contro una narrazione popolare. Nonostante i titoli sui licenziamenti tecnologici presso Oracle, Microsoft e Meta collegati all'AI che rende i lavoratori ridondanti, i dati non supportano quella storia. I costi del personale IT non sono diminuiti. Hanno rappresentato il 35 percento dei budget tecnologici nel 2025, e il 67 percento dei decision-maker tecnologici pianifica di spendere di più in personale entro il 2027, non di meno. Forrester definisce l'inquadramento di questi tagli come "AI washing dei licenziamenti", il che significa che le aziende utilizzano l'AI come una comoda spiegazione per i tagli ai posti di lavoro che sono in realtà dovuti a finanze o ristrutturazione.

Sharyn Leaver, capo ricerca di Forrester, l'ha espresso chiaramente: le organizzazioni che avranno più successo entro il 2027 non saranno quelle che spenderanno di più in AI. Saranno quelle che preparano i propri dati, processi e team per utilizzarla bene.