Leggevo che SAP ha registrato un -47% sul mercato azionario e che, tra le altre, Salesforce (-43%), Adobe (-47%), Accenture (-57%) ed Intuit (-65%) non hanno fatto meglio, nonostante gli utili di queste aziende quotate siano ancora oggi in gran parte positivi.

Gli analisti dei mercati finanziari hanno evidenziato nel progressivo uso dell’AI da parte dei clienti di queste aziende il minimo comun denominatore per il quale il mercato le sta bastonando.
Per parte mia, sono abbastanza convinto che l’AI sia una delle principali cause per le quali queste aziende si stanno svalutando, sebbene non sia l’unico.

AI pigliatutto?

I clienti, infatti, stanno valutando che il costo-opportunità per l’assunzione in consulenza di un consulente terzo o per l’acquisto di prodotti, servizi e licenze di queste aziende è superiore rispetto alla sottoscrizione di piani di abbonamento AI, con i vari player come Anthropic, Microsoft o OpenAI.

In verità, credo che i clienti si siano anche resi conto che beni e servizi forniti dai consulenti vengono spesso pagati ad un prezzo decisamente superiore ai potenziali ricavi derivanti dall’utilizzo di questi beni e servizi.
I quali, tra l’altro, molto spesso sono già a loro volta prodotti e forniti facendo un uso spasmodico delle AI, che sono entrate con prepotenza in tutti i processi produttivi.

Pagare 12.000 dollari per una consulenza su un Design System aziendale (spesso un insieme di componenti grafici privi di alcun nesso materiale con i componenti di front-end di una azienda) è anti-economico rispetto a ridisegnare quei componenti con l’AI.
E il discorso vale a maggior ragione per i servizi di Salesforce e SAP, dal momento che questi fornitori di servizi del mondo delle tecnologie informative usano tattiche di fidelizzazione forzata del cliente, imponendogli una partnership obbligata a vita: una partnership molto costosa.

C’è anche chi, come Adobe (con il nuovo Photoshop che integra l’AI), prova a restare a galla. Ma perché usare Photoshop quando si può usare un buon modello di AI generativa con dei prompts efficaci?

Ma la sbornia potrebbe passare

Le aziende fornitrici di beni e servizi per aziende (specie se questi clienti sono molto strutturati) non sembrano, insomma, capaci di rappresentare una seria alternativa alle AI.
Tuttavia, sono convinto che i mercati siano molto volatili, e soprattutto sono convinto che abbiano sovrastimato l’impatto delle AI.

Con ogni probabilità queste aziende si riprenderanno, le AI non ci sostituiranno tutti (almeno nell’immediato, almeno finché il trend non dovesse cambiare) e riprendere a pensare alle AI come uno strumento, una delle più grandi invenzioni dell’umanità, ma pure sempre uno strumento.

Ecco perché.

Costi fuori controllo

Le AI ci sono state raccontate come l’El Dorado, ma le aziende, tutte le aziende, si stanno rendendo conto che i piani di abbonamento alle AI stanno rapidamente crescendo di prezzo e che il mercato dei produttori di AI è un oligopolio, tra l’altro fortemente concentrato negli USA, il che non aiuta a tenere i prezzi bassi.

Si stanno anche rendendo conto che le AI sono discriminatorie, anche se non per i motivi che va di moda addurre nei dipartimenti di sociologia: piuttosto perché i data centers sono energivori e hanno bisogno di quantità di acqua molto elevate, paragonabili a quelle necessarie per far funzionare un piccolo reattore nucleare (o, se preferite unità di misura più post-moderniste, paragonabili al fabbisogno di acqua di decine e decine di villaggi sudanesi, perché citare i sudanesi ci fa comodo).

I modelli AI, perciò, discriminano attraverso il più tradizionale e spietato dei parametri: il prezzo.

Il caso più incredibile riguarda GitHub Copilot.
Da inizio giugno, con le nuove policies, il consumo dei tokens necessari per la lettura dell’input e la produzione di un output (senza considerare i tokens di cache, di analisi etc.) è aumentato vertiginosamente e, se non si corre ai ripari con un limite aziendale sul singolo utente, si rischia di bruciare centinaia di dollari in pochi giorni. Per singolo utente.

Stiamo quindi assistendo a un’ondata di inflazione, ma non di quella classica: dell’inflazione dei tokens.
Il costo dei tokens è aumentato in maniera esponenziale in un solo mese.
Modelli come Claude Opus 4.7, utilizzato da GitHub Copilot Chat, sono capaci di consumare il 5% di tokens per una sola richiesta, soprattutto se gli si richiede un’analisi multi-agentica.

Il costo in tokens è addirittura superiore se l’AI viene consultata da GitHub Copilot CLI, la quale impiega l’1% circa dei tokens solo per impostare il file markdown di istruzioni.

La prospettiva di passare ad un competitor (come Anthropic, dal momento che i migliori modelli, usati anche da GitHub Copilot, sono pur sempre Anthropic) può sembrare allettante, ma la verità è che non è detto che i prezzi della licenza Anthropic resteranno bassi, né che forniranno sempre lo stesso volume di output a parità di tutte le altre condizioni.

Peraltro i loro modelli economici (come Claude Haiku 4.5) non sono poi così efficaci per l’automatizzazione dei processi produttivi rispetto a modelli più “costosi”, come i più recenti Claude Sonnet e, soprattutto, Claude Opus.

L’AI è più concreta di quanto si pensi

Le aziende più virtuose oggi stanno sottoscrivendo licenze AI dal costo compreso tra 75.000 e 100.000 dollari all’anno, anche per reparti IT, Dati o Ricerca e Sviluppo molto piccoli.
Alcune di queste aziende virtuose, per politiche di sicurezza o di potenziale risparmio economico sul lungo periodo, stanno addirittura tendendo a sviluppare le proprie AI, con risultati non sempre incoraggianti (soprattutto nel settore bancario).

Ma tutti, virtuosissimi o meno virtuosissimi, si stanno scontrando con la stessa realtà: che le AI, e in generale il web, sono qualcosa di molto più concreto di quanto pensassero.
Abbiamo forse tutti sottovalutato l’importanza delle infrastrutture. E tutti devono delle scuse ai backendisti e ai sistemisti.

Servizi cloud, AI, External services, tutti servizi che si sembrano lontani dalla realtà, in realtà poggiano su enormi, ingombranti, energivore, potenti infrastrutture. Solide infrastrutture.

E forse, come Italia e come Europa, dovremmo iniziare seriamente a pensare ad avere le nostre infrastrutture; e magari di usare l’energia nucleare per alimentarle; e magari di accaparrarci i materiali che permettano di costruirle.

In tutto ciò, è giusto porci degli interrogativi etici e, tra questi, soprattutto sull’impatto ambientale dell’AI, ma intanto sarebbe necessario investire in infrastrutture e integrare le AI nei nostri processi produttivi per renderli più efficienti, senza rinunciare all’essenziale, critico e decisivo apporto umano.

L’AI sarà pure la chiave del dominio del XXI secolo, ma chi si basa su servizi cloud hostati da servers con data centers in un Paese estero (se non addirittura nemico) si assume un rischio esistenziale.

Anche su questo, gli ucraini hanno tanto da insegnarci: la sopravvivenza li ha spinti a fare cose che noi fatichiamo a comprendere ma che dovremmo, e presto dovremo, prendere a modello.