Startup: la spesa in AI supera i costi del personale. Ecco perché

In un angolo del mondo tech, le bollette dell’intelligenza artificiale stanno diventando un simbolo di successo. I CEO di alcune startup, definiti "tokenmaxxer", vantano di spendere più in compute AI che in stipendi per i dipendenti umani. Un trend che solleva interrogativi sulla sostenibilità e sull’efficacia di questa strategia.

L’AI come sostituto del personale: il caso Swan AI

Amos Bar-Joseph, CEO di Swan AI, una startup che sviluppa agenti di codifica, ha recentemente condiviso su LinkedIn un post virale: "La nostra bolletta AI ha raggiunto $113.000 in un solo mese. Non sono mai stato così orgoglioso di una fattura in vita mia".

Bar-Joseph spiega che la sua azienda sta investendo in Claude invece che in risorse umane, adottando un modello di crescita basato sull’intelligenza artificiale piuttosto che sul numero di dipendenti. "Il nostro obiettivo è raggiungere $10 milioni di ricavi annuali ricorrenti con un team di meno di 10 persone. Non abbiamo rappresentanti commerciali, né budget per marketing a pagamento. Ma spendiamo una fortuna in token AI. Quella bolletta da $113.000? Fa parte del nostro team commerciale, ingegneristico, legale e di supporto".

Tokenmaxxing: la nuova metrica di produttività?

Negli ultimi mesi, il fenomeno del tokenmaxxing si è diffuso tra startup e grandi aziende tech. Si tratta di una metrica di vanità che valuta la produttività in base alla quantità di token AI utilizzati. Ad esempio, Meta ha introdotto un dashboard interno chiamato "Claudenomics", una classifica che monitora l’uso di token AI da parte dei dipendenti, associando un maggiore utilizzo a una maggiore produttività.

Storie di dipendenti che spendono centinaia di migliaia di dollari in AI in autonomia sono diventate virali, spingendo altri a considerare questa spesa come un obiettivo da perseguire. Tuttavia, non mancano le critiche. Salesforce ha sviluppato una metrica chiamata "Agentic Work Units" per valutare se questa spesa si traduca effettivamente in risultati concreti.

AI vs. lavoro umano: chi vince?

Mentre le grandi aziende utilizzano l’AI per giustificare licenziamenti di massa, le startup la impiegano per evitare di assumere personale fin dall’inizio. Chen Avnery, cofondatore di Fundable AI, ha commentato il post di Bar-Joseph: "La gente non capisce che per le aziende native AI, quella bolletta da $113.000 non è un costo, ma un budget per il personale riallocato diversamente".

Avnery spiega che il suo modello di business, che elabora documenti finanziari, richiederebbe normalmente un team di 15 persone. "L’AI funziona quando la spesa in token genera un output 10 volte superiore al costo umano. Il vero vantaggio è la scalabilità: la spesa in token cresce linearmente, mentre l’output cresce esponenzialmente".

I rischi di un modello basato sull’AI

Nonostante i vantaggi teorici, questa strategia solleva preoccupazioni. Da un lato, l’AI può ridurre i costi operativi e aumentare l’efficienza. Dall’altro, rischia di creare dipendenze tecnologiche e di marginalizzare il capitale umano. Inoltre, la spesa in AI può diventare insostenibile per le startup, soprattutto se non genera i ritorni attesi.

Il dibattito è aperto: l’AI è davvero la soluzione per la crescita delle aziende, o solo un trend destinato a sfumare?