Le aziende spendono più per gli agenti AI che per i dipendenti umani: il paradosso dei costi nascosti

L’adozione sfrenata dell’intelligenza artificiale nei luoghi di lavoro sta rivelando un paradosso preoccupante: in alcuni casi, costa più affidarsi agli agenti AI che mantenere i dipendenti umani. Secondo quanto riportato da Axios, le aziende stanno imparando a proprie spese che la gestione di un volume elevato di richieste AI può superare i costi di stipendio di un team di lavoratori tradizionali.

L’AI che scrive codice: un’arma a doppio taglio

Uno degli utilizzi più diffusi dell’AI nelle aziende è la generazione automatica di codice. Gli ingegneri software, ad esempio, spesso impiegano più agenti AI contemporaneamente, ciascuno assegnato a compiti diversi senza supervisione. Ogni richiesta, però, comporta l’utilizzo di token — unità di misura per l’elaborazione dell’AI — e i costi possono lievitare rapidamente.

Bryan Catanzaro, vicepresidente di Nvidia per l’apprendimento automatico applicato, ha dichiarato a Axios:

«Per il mio team, il costo di calcolo supera di gran lunga quello dei dipendenti».

Le aziende dipendono sempre più dall’AI, anche per svilupparla

Il problema si aggrava man mano che le organizzazioni diventano sempre più dipendenti dagli strumenti di intelligenza artificiale, incluse quelle che li producono. Secondo Boris Cherny, responsabile di Claude Code di Anthropic, il 100% del codice dell’azienda è ora generato dall’AI. Allo stesso modo, Google e Microsoft stimano che circa un quarto del loro codice sia prodotto tramite AI.

Anche Meta ha introdotto metriche di valutazione dei dipendenti basate sull’uso dell’AI, dimostrando come la spinta verso l’automazione arrivi spesso dai vertici aziendali.

Il fenomeno del «tokenmaxxing»: quando l’AI diventa un lusso

In alcuni casi, l’uso dell’AI è diventato una vera e propria competizione tra colleghi. Il termine gergale «tokenmaxxing» descrive l’abitudine di alcuni utenti di consumare milioni di token al giorno, con bollette mensili che possono superare i 150.000 dollari.

Max Linder, ingegnere software a Stoccolma, ha dichiarato al New York Times:

«Probabilmente spendo più del mio stipendio per Claude».

Addirittura, secondo The Information, gli ingegneri di Uber hanno già esaurito l’intero budget AI dell’azienda per il 2026 utilizzando Claude Code.

Le soluzioni (e i nuovi business) nati dal problema

Di fronte a questa situazione, i leader del settore stanno cercando di porre rimedio con misure che, a volte, sembrano più ironiche che risolutive. Jensen Huang, CEO di Nvidia, ha proposto di assegnare agli ingegneri software token AI pari alla metà del loro stipendio base, presentandolo come un vantaggio per l’assunzione. Perché accontentarsi di un bonus di benvenuto, quando puoi avere più AI?

Dall’altro lato, i fornitori di AI vedono in questa situazione un’opportunità di business. Un investitore di OpenAI ha sottolineato come i costi dei token potrebbero avvantaggiare la sua azienda, poiché Codex di OpenAI sarebbe più efficiente di Claude Code di Anthropic. Quest’ultima, dal canto suo, ha già aumentato i prezzi dei suoi servizi.

I rischi nascosti dell’automazione spinta

I costi dei token rappresentano solo una delle molte incognite legate all’automazione basata sull’AI. Numerosi studi suggeriscono che l’uso forzato di strumenti AI, spesso soggetti a errori, può rivelarsi meno efficiente del previsto e causare danni interni. Episodi problematici si sono verificati sia in Meta che in Amazon, dove l’AI ha generato risultati disastrosi.

Nonostante ciò, l’adozione dell’AI continua a crescere, trainata dalla convinzione — spesso infondata — che l’automazione sia sempre la soluzione più economica e redditizia.