I costi dell’AI costringeranno i marketer a tagliare i progetti
Forrester prevede che i responsabili marketing ridurranno gli investimenti in IA per i costi crescenti.
Immaginate un team marketing che mette in produzione un workflow automatizzato: un agente AI che segmenta il pubblico, un altro che genera varianti di copy, un terzo che risponde ai clienti in chat. Tutto funziona. Poi arriva la domanda del responsabile finanziario: quanto costerà a fine mese? Con la fatturazione a consumo nessuno sa rispondere con precisione. Su questo dettaglio, che sembra solo implementativo, poggia la previsione più netta del report che Forrester ha pubblicato la scorsa settimana, il 21 ottobre. Secondo le previsioni 2027 di Forrester su marketing B2C, CX e digitale, l’aumento dei costi dell’AI costringerà i leader del marketing B2C a ridurre di un terzo le proprie iniziative di intelligenza artificiale.
Il dato più interessante non riguarda la capacità dei modelli. Nessuno sostiene che l’AI non funzioni. Il punto è che il suo costo è diventato difficile da prevedere, e un costo che non si prevede è difficile da difendere in sede di budget.
Il prezzo variabile che blocca i progetti
Il pricing a consumo è nato con un’intenzione ragionevole: abbassare la soglia d’ingresso. Non si paga una licenza annuale a scatola chiusa, si paga per quello che si usa. Per un prototipo o un test limitato è il modello ideale. Il guaio emerge quando si passa dalla sperimentazione all’automazione. Un agente che invoca il modello più volte per completare un’attività, che riprova quando fallisce o che interroga altri strumenti a catena produce una spesa che dipende dal comportamento a runtime, non da una tariffa fissa. Come osserva un’analisi di MarTech sui controlli di spesa introdotti da HubSpot, le funzionalità basate sull’uso rendono le spese mensili difficili da stimare, soprattutto per i team che sperimentano attivamente con workflow automatizzati e agenti AI.
È un paradosso abbastanza tipico dell’informatica: il modello che rende facile cominciare è lo stesso che rende difficile governare. Più un team esplora, più la spesa oscilla, e più è complicato giustificarla. Da qui la previsione di Forrester: un terzo delle iniziative AI nel marketing B2C è destinato a saltare. Non perché inutile, ma perché il rapporto tra costo e risultato non regge, oppure non è dimostrabile.
Il cambiamento è anche culturale. Negli ultimi anni l’AI ha goduto di una specie di credito illimitato: bastava l’etichetta per ottenere fondi. Secondo il blog di Forrester dedicato alle previsioni per i CMO, quel «blank check» sparirà nel 2027, quando i CMO sottoporranno l’AI allo stesso esame di costi e prestazioni riservato a qualsiasi altro investimento di marketing. L’AI smette di essere un’eccezione e diventa una voce di spesa come le altre, con KPI, revisioni trimestrali e la possibilità concreta di essere tagliata. Resta però una domanda: se si tagliano i progetti, dove finiscono le risorse liberate?
Dopo i licenziamenti tornano le assunzioni
Chi si aspettava team più snelli dovrà ricredersi. Le previsioni indicano la direzione opposta. Dopo due anni di licenziamenti diffusi nei team di customer experience, Forrester prevede che l’organico CX crescerà del 20% e che le nuove assunzioni saranno concentrate su ruoli a supporto dell’AI. L’idea che l’automazione sostituisse le persone si scontra con una realtà più prosaica: qualcuno deve configurare gli agenti, sorvegliarne l’output, gestire le eccezioni e intervenire quando qualcosa va storto. Il report parla di tagli eccessivi, e il pendolo torna indietro.
Lo stesso movimento riguarda i contenuti. Secondo Forrester, il contenuto generato da persone tornerà a essere una priorità per il 50% dei brand. Dopo la stagione della produzione di massa con i modelli generativi, metà dei marchi riscopre il valore di un testo scritto da un essere umano. I due dati si leggono insieme: meno progetti AI, più persone. L’automazione richiede lavoro umano per funzionare, e quel lavoro va pagato.
Il costo come metrica da monitorare
Sarebbe sbagliato concludere che l’AI esca di scena. Mentre i team si riorganizzano, il consumatore cambia interfaccia. Forrester stima che un consumatore su 20 tra Stati Uniti e Regno Unito abbandonerà lo shopping tradizionale in favore delle conversazioni. Spegnere chatbot e assistenti non è quindi un’opzione: la domanda di interfacce conversazionali cresce proprio mentre il loro costo viene messo sotto esame.
La risposta, per molte organizzazioni, sarà istituzionale. Secondo Gartner, citato in un resoconto di Network World sulle previsioni tecnologiche, entro il 2029 il 60% delle organizzazioni che implementano l’AI istituirà una funzione dedicata a mettere in relazione il costo totale dell’AI con il valore o il profitto generato. È quello che è successo con il cloud: prima la migrazione entusiasta, poi le bollette inattese, infine una disciplina di controllo dei costi con team, strumenti e metriche dedicate. L’AI sembra percorrere la stessa strada, ma più in fretta.
Per chi progetta agenti cambia la domanda di partenza. Non basta più verificare che un agente completi il compito con la giusta accuratezza e una latenza accettabile. Bisogna sapere quanto costa ogni esecuzione, quanto varia quel costo e da cosa dipende. Il costo per conversazione o per chiamata va misurato fin dall’architettura e non scoperto a fine mese in fattura. Nel 2027 il tracciamento della spesa andrà previsto insieme al prompt e alla scelta del modello, con la stessa dignità di qualsiasi altra metrica di produzione. Se le previsioni di Forrester sono corrette, sarà quella misura a decidere quali progetti restano in vita.
