Il paradosso dell’inferenza di Gartner: perché gli agenti IA possono costare di più anche con token più economici

La previsione riguarda il costo di inferenza per flusso di lavoro, non soltanto il prezzo indicato per un token. L’inferenza comprende la capacità di calcolo necessaria a completare il risultato, inclusa l’attività ripetuta del modello generata dai vari passaggi del processo.

Perché gli agenti consumano più risorse dei chatbot

I sistemi agentici aggiungono lavoro a diversi livelli:

• Pianificazione e ragionamento: scompongono un obiettivo in più fasi, valutano alternative e possono rivedere il piano.
• Uso degli strumenti: chiamate a motori di ricerca, database, API, software o altri sistemi generano ulteriori input e output.
• Verifica: gli agenti possono criticare, testare o validare i risultati intermedi e finali.
• Apprendimento e miglioramento iterativo: recupero della memoria, feedback, valutazione e adattamento richiedono ulteriore attività del modello.
• Coordinamento tra più agenti: deleghe e passaggi di consegne aggiungono messaggi, contesto duplicato e controlli di supervisione.
• Recupero dagli errori: chiamate agli strumenti non riuscite o risultati poco affidabili possono attivare nuovi tentativi e una ripianificazione.

Man mano che il contesto si accumula, le chiamate successive possono dover trasportare una quantità maggiore di informazioni precedenti. I modelli di ragionamento più capaci possono inoltre consumare molti più token e risorse di calcolo mentre affrontano decisioni multiple. Secondo la documentazione pubblica sull’analisi di Gartner, per compiti equivalenti gli agenti possono richiedere da 5 a 30 volte più token di un chatbot, anche se la quantità esatta dipende dal flusso di lavoro e dalla configurazione del modello.

L’effetto è cumulativo: uno stesso processo può usare più chiamate, contesti più lunghi e modelli più costosi contemporaneamente. Il costo non dipende quindi soltanto dalla tariffa per token, ma dalla combinazione di prezzo dei token, volume dei token, scelta del modello e struttura del flusso di lavoro.

Cosa indica il Tokenomics Model di Gartner

Il Tokenomics Model di Gartner analizza il lavoro dell’IA come una scala di scenari sempre più impegnativi, anziché trattare ogni “richiesta” come un’unità uniforme. Le informazioni pubbliche descrivono questa progressione generale:

1. Esecuzione agentica di base: costa più di una semplice interazione con un chatbot.
2. Pianificazione: aggiunge ragionamento e coordinamento.
3. Apprendimento e miglioramento iterativo: introducono memoria, feedback, valutazione e adattamento.
4. Ragionamento avanzato: rappresenta la classe più costosa, perché richiede un’attività di calcolo più sofisticata e prolungata.

I materiali disponibili sostengono la direzione di questa scala e la soglia principale: assegnare un’attività a un modello di ragionamento agentico può aumentare il costo di inferenza di almeno cinque volte rispetto a un chatbot di base, con ulteriori aumenti all’aumentare della complessità. Tuttavia, le fonti pubbliche non offrono moltiplicatori numerici affidabili, categoria per categoria, per i flussi di lavoro di base, di pianificazione, di apprendimento e di ragionamento avanzato. Questi dati non dovrebbero quindi essere presentati come benchmark Gartner pubblicamente verificati.

Il calo dei costi dei modelli più avanzati è una contraddizione?

No. Il paradosso non significa che l’efficienza dell’hardware, delle architetture o dell’economia dei token abbia smesso di migliorare. Significa che i guadagni di efficienza possono stimolare la domanda di sistemi più potenti.

Quando i modelli avanzati diventano meno costosi da usare, le aziende possono giustificare applicazioni che prima sarebbero state troppo care. Possono anche concedere agli agenti più autonomia, più strumenti, contesti più lunghi e maggiori occasioni di ragionamento. Tutto questo aumenta l’inferenza necessaria per completare ogni attività. Nella lettura di Gartner, capacità e utilizzo possono crescere più rapidamente di quanto diminuisca il costo unitario.

La distinzione è essenziale per chi pianifica prodotti e servizi basati sull’IA. Un prezzo per token più basso può migliorare l’economia di un carico di lavoro invariato. Non garantisce però un costo inferiore per risultato aziendale quando è il carico di lavoro stesso a cambiare.

Come contenere i costi dell’IA agentica

1. Applicare una gerarchia dei modelli

La capacità del modello va commisurata alla difficoltà dell’attività. Operazioni deterministiche, recupero di informazioni, classificazione e compiti a basso rischio possono essere affidati a modelli più piccoli o meno costosi. I modelli di ragionamento di frontiera dovrebbero essere riservati ai passaggi in cui i test dimostrano che la capacità aggiuntiva migliora il risultato abbastanza da giustificarne il prezzo. Tra le raccomandazioni riportate di Gartner figurano proprio la selezione gerarchica dei modelli, i limiti sui token e il monitoraggio.

2. Fissare limiti alla complessità del flusso

Le aziende dovrebbero controllare le variabili che possono far uscire un agente dal budget previsto:

• numero massimo di passaggi e token;
• limiti per tentativi e ripianificazioni;
• quote per le chiamate agli strumenti;
• dimensione massima del contesto;
• limiti al numero di agenti attivati in parallelo;
• condizioni di arresto per comportamenti ripetitivi o risultati poco affidabili.

La memorizzazione nella cache dei risultati stabili, la riduzione o il riassunto della cronologia, l’uso di output strutturati e l’escalation a un operatore umano nei casi eccezionali possono ridurre le chiamate inutili senza eliminare l’autonomia dalle fasi in cui crea valore.

3. Misurare il costo per risultato completato

Il costo per token e il costo per invocazione dell’agente sono metriche incomplete. I team dovrebbero misurare anche il costo di un risultato aziendale concluso: per esempio, una pratica risolta, un sinistro approvato, un contatto qualificato o un’attività di sviluppo completata. A questi indicatori vanno affiancati qualità, latenza, tasso di errore e intervento umano.

Un progetto pilota credibile dovrebbe definire prima il processo di riferimento e una soglia minima di qualità. Solo dopo si può valutare se l’agente genera abbastanza valore da essere portato su scala. Risparmiare token non è sufficiente se il sistema non produce un risultato migliore o più rapido.

4. Rendere governabile la tariffazione a consumo

La fatturazione basata sull’utilizzo può esporre le organizzazioni a costi imprevisti quando i flussi diventano ricorsivi, molto lunghi o altamente autonomi. Tetti di spesa, quote per singolo flusso, telemetria dei costi in tempo reale, avvisi e meccanismi di attribuzione interna dei consumi rendono la spesa visibile prima dell’avvio su larga scala.

5. Rivalutare regolarmente i modelli

L’economia dei modelli non è statica. Un flusso costruito attorno a un modello di frontiera premium potrebbe in seguito essere gestito da un modello meno costoso ma sufficientemente capace, da un modello specializzato o distillato, oppure da un’automazione deterministica. È quindi utile rivalutare periodicamente la combinazione tra modello e processo, invece di considerare permanente l’architettura scelta oggi.

6. Concedere più autonomia solo dopo aver dimostrato il valore

Gartner ha previsto che oltre il 40% delle iniziative di IA agentica sarà cancellato entro la fine del 2027 a causa dell’aumento dei costi, del valore aziendale poco chiaro o di controlli sui rischi insufficienti. La previsione è un avvertimento a non ampliare l’autonomia prima di averne compreso economia e governance; non significa che ogni progetto basato su agenti sia destinato a fallire.

Un’implementazione ottimizzata può comunque generare un ritorno sull’investimento quando accelera o sostituisce un processo prezioso e ripetibile. La domanda decisiva è se il valore aggiuntivo prodotto da più ragionamento, coordinamento e autonomia superi il costo aggiuntivo di inferenza e gestione.

La conclusione pratica

L’ipotesi più prudente è che il prezzo dei token e il costo complessivo degli agenti possano muoversi in direzioni opposte. I token sono solo una delle voci del budget. Occorre modellare l’intero flusso di lavoro, usare la configurazione meno potente in grado di raggiungere l’obiettivo di qualità, imporre limiti operativi e aumentare l’autonomia soltanto quando i dati di produzione dimostrano un miglioramento misurabile di un risultato aziendale definito.