Come rendere la Generative AI sostenibile anche dal punto di vista economico?
È questo il tema affrontato da Federica Pampurini, Data Scientist Lead, e Leonardo Cruciani, Senior Data Scientist di Softlab Spa, durante il loro intervento all’AI Conf 2026 di Milano, nel corso del quale hanno illustrato l’esperienza maturata nell’accompagnare le organizzazioni verso un’adozione della Generative AI su larga scala.
Con il tema “Cost Engineering per la Generative AI”, Federica e Leonardo hanno affrontato una delle sfide centrali per le aziende: progettare soluzioni basate su modelli generativi, che siano non solo efficaci ma anche sostenibili, misurabili e governabili nel tempo.
Quando l’AI cresce e si diffonde nei processi aziendali, il controllo dei costi diventa una responsabilità organizzativa oltre che tecnica.
Il problema
Nel corso dell’incontro è emerso il problema economico centrale della Generative AI: il costo è proporzionale ai token processati e le scelte architetturali determinano quanti token vengono effettivamente elaborati. Senza un tracciamento dettagliato di questo consumo, le organizzazioni affrontano spesso il limite dell’inference ceiling, il punto in cui i costi di generazione diventano un limite alla crescita economica.
L’approccio FinOps: rendere il costo visibile e controllabile
FinOps è un approccio nato nel contesto cloud e applicabile anche alla gestione di progetti GenAI. Consente di tracciare in modo granulare il consumo di risorse per applicazione e per team, e di identificare il costo effettivo per utente.
Il framework presuppone non solo scelte architetturali ma anche organizzative. Distribuisce la responsabilità del costo su ogni team che costruisce con GenAI, assegna ownership esplicita, definisce i processi decisionali e la governance continua. In questa logica, ogni team misura il proprio consumo e agisce sulle leve di ottimizzazioni tecniche (model routing, prompt e semantic caching, context trimming) e risponde dei risultati economici ottenuti.
I tre pilastri del modello
Il framework si sviluppa attraverso un ciclo continuo articolato in tre fasi:
- Inform – garantire visibilità sui consumi e una corretta allocazione dei costi.
- Optimize – individuare inefficienze e ridurre gli sprechi.
- Operate – mantenere nel tempo l’allineamento tra investimenti, utilizzo delle risorse e obiettivi di business
I messaggi chiave
Tra i principali messaggi emersi durante la presentazione:
- Il FinOps applicato alla Generative AI è prima di tutto un modello organizzativo, oltre che uno strumento tecnico.
- La strategia di ottimizzazione evolve in funzione della maturità del progetto.
- Le leve tecniche di riduzione dei costi sono efficaci se applicate al momento giusto e su volumi adeguati.
- L’AI scalabile e governabile nasce da un’organizzazione capace di misurare, decidere e ottimizzare in modo continuo.
Quando la Generative AI entra stabilmente nei processi aziendali, il costo non è più soltanto una voce di spesa, ma diventa una variabile tecnica, architetturale e strategica.
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