Secondo una nuova ricerca di Forrester, nei prossimi mesi i budget software delle aziende sono destinati a crescere: i vendor di software e AI stanno aumentando i prezzi e aggiungendo usage charges per scaricare sui clienti i propri costi di infrastruttura AI. L’analisi si basa su un sondaggio condotto tra oltre 2.600 decision-maker business e tecnologici.
Il segnale più concreto è lo spostamento dal modello flat-rate a quello a consumo. Negli ultimi sei mesi Anthropic, OpenAI e GitHub hanno spostato alcuni servizi verso il billing usage-based, alimentando preoccupazioni sui costi. Forrester aggiunge alla lista anche Microsoft, con la nuova licenza premium E7 che affianca a E5 M365 Copilot, Agent 365 e strumenti di sicurezza.
I numeri di contesto aiutano a inquadrare la posta in gioco: l’80% dei decision-maker si aspetta budget in crescita per dati e software, mentre una stima di Bain & Company citata nel pezzo indica un costo di costruzione dei datacenter AI fino a 2.000 miliardi di dollari entro il 2030.
Perché riguarda chi lavora con i dati
Per i team data, l’implicazione pratica è che il costo dell’AI non è più una voce isolata ma entra nei budget operativi ricorrenti. Forrester suggerisce di adattare le pratiche FinOps, nate per il cloud ma non pensate per costi token-based e guidati dal consumo. Le leve indicate sono concrete: model routing, semantic caching e usage guardrails per evitare spese fuori controllo.
Sul fronte del personale, il report smonta parte della narrazione sui tagli: nonostante gli annunci di layoff di Oracle, Microsoft e Meta, la spesa per lo staffing IT non è calata. Lo staffing pesava per il 35% dei budget IT nel 2025 e per il 2027 il 67% dei decision-maker prevede di aumentarlo; per i ruoli data/analytics la quota di chi si attende una crescita sale al 68%.
A rafforzare il quadro, una ricerca KPMG di luglio segnala che quasi un terzo dei leader aziendali fatica a capire e controllare i costi operativi quando l’AI passa in scala di produzione.
Come sintetizza Sharyn Leaver, chief research officer di Forrester, a distinguersi nel 2027 non saranno le aziende che spendono di più in AI, ma quelle che investono nelle fondamenta che la rendono efficace: dati affidabili, governance solida e capacità di adattamento continuo.
In sintesi
- Anthropic, OpenAI, GitHub e ora Microsoft spingono verso il billing a consumo, con impatto diretto sui budget software.
- Le pratiche FinOps vanno estese ai costi token-based, con model routing, semantic caching e guardrail di utilizzo.
- Lo staffing IT non cala nonostante i layoff annunciati; per i ruoli data/analytics la spesa è attesa in aumento.
Fonte: AI vendors have found someone to pay their infrastructure bills: You
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