Perché il contesto influenza l'economia dell'IA

Con la crescente integrazione dell'IA nelle operazioni aziendali, le organizzazioni stanno guardando oltre le capacità dei modelli e i punteggi di riferimento, ponendosi nuove domande di natura economica e relative al valore dei propri dati. Su larga scala, il consumo di token, l'utilizzo dell'infrastruttura e il costo di mantenimento del contesto determinano sempre più se le iniziative di intelligenza artificiale possono generare un valore aziendale sostenibile.

Oggi, le organizzazioni che traggono maggior valore dall'intelligenza artificiale potrebbero non essere quelle che gestiscono i modelli più grandi. Sono loro ad avere la conoscenza operativa più approfondita e la capacità di metterla a disposizione quando e dove serve. Questo perché un contesto migliore spesso significa che è necessario meno lavoro per arrivare a una risposta utile. Si riducono i falsi inizi e i calcoli ridondanti, consentendo ai sistemi di intelligenza artificiale di raggiungere risultati utili in modo più efficiente.

OpenAI¹ ha sostenuto che gli investimenti in IA dovrebbero essere valutati in base ai risultati aziendali piuttosto che al solo consumo di token. Questa prospettiva suggerisce un punto più ampio: è sempre più il contesto a determinare tali risultati. Quanto più un sistema di intelligenza artificiale ha a disposizione un contesto pertinente, tanto meno lavoro dovrà fare per raggiungere il suo obiettivo.

Che si tratti di un addetto all'assistenza clienti o di un assistente alla programmazione, un contesto limitato spesso si traduce in un maggior numero di cicli di recupero, più cicli di ragionamento e un maggiore consumo di token prima di produrre un risultato utile. Un contesto ricco aiuta l'IA a raggiungere lo stesso risultato in modo più efficiente, migliorando sia le prestazioni che l'economicità.

Questa prospettiva economica pone maggiore enfasi su come vengono sfruttati i dati. Molte delle applicazioni di intelligenza artificiale di maggior valore si basano sull'accesso a informazioni contestuali. Mentre i sistemi di analisi tradizionali sono stati progettati per rispondere a domande note, i sistemi di intelligenza artificiale possono riutilizzare dati, conoscenze e lavoro precedente in flussi di lavoro, team e applicazioni future. Il risultato è che la conoscenza conservata continua a creare valore anche molto tempo dopo che il suo scopo originario è stato raggiunto.

Crescente importanza della conoscenza conservata

Storicamente, gran parte dei dati raccolti era legata a un compito specifico. I ticket di assistenza hanno contribuito a risolvere i problemi dei clienti, la documentazione tecnica ha supportato i progetti già in corso e i report hanno fornito risposte immediate alle domande aziendali. Una volta soddisfatte tali esigenze, il valore a lungo termine di quei dati riceveva spesso molta meno attenzione.

Questa logica non si applica del tutto ai sistemi di intelligenza artificiale. Le conoscenze create per uno scopo specifico possono rivelarsi preziose in contesti completamente diversi. Un documento di progettazione redatto per giustificare una decisione tecnica in un progetto può in seguito aiutare un altro team a comprendere i compromessi, evitare di ripetere gli stessi errori o accelerare il lavoro correlato. Ciò che è iniziato come documentazione di progetto si trasforma in memoria istituzionale.

Il compito originario potrebbe non essere nemmeno l'utilizzo più utile dei dati: applicazioni future potrebbero scoprire che hanno uno scopo ancora più importante.

Decidere cosa conservare

Questa realtà sta costringendo le organizzazioni a riconsiderare non solo quali dati archiviare, ma anche quali conoscenze, storia e contesto dovrebbero rimanere disponibili per i futuri dipendenti, applicazioni e sistemi di intelligenza artificiale.

I costi di archiviazione, la governance e i requisiti normativi continuano a influenzare ciò che deve essere conservato, archiviato o eliminato. L'intelligenza artificiale sta rimodellando tali decisioni, man mano che il valore dei dati continua ad espandersi. Le decisioni relative all'infrastruttura di storage, che un tempo si basavano principalmente su costi, conformità o valore aziendale immediato, ora devono tenere conto anche delle future opportunità ancora sconosciute.

La maggior parte dei dati aziendali è già distribuita su ambienti multicloud, on-premise e edge. Inoltre, la "gravità dei dati" spesso rende lo spostamento di tali informazioni impraticabile o antieconomico, ed è questo uno dei motivi per cui i modelli di implementazione ibridi sono diventati la norma per molte organizzazioni che adottano l'IA.

Ma la gestione dei dati in ambienti ibridi mette in luce anche una sfida più profonda: decidere quali dati vale la pena conservare e dove collocarli. È proprio in questo ambito che molte organizzazioni riscontrano un divario sempre più ampio tra il valore dei propri dati e le modalità con cui vengono ancora prese le decisioni in merito alla loro conservazione. Spesso i dati vengono considerati principalmente come un costo di gestione, mentre l'intelligenza artificiale li trasforma in una risorsa per applicazioni e opportunità future.

Questo è uno dei motivi principali per cui un sistema di registrazione scalabile e affidabile è più importante che mai. Le aziende necessitano di architetture dati in grado di preservare una registrazione delle conoscenze istituzionali, della cronologia operativa e delle informazioni generate dall'intelligenza artificiale. Per molti, ciò significa adottare approcci ibridi che consentano ai dati di rimanere laddove richiesto dalla governance, dalle prestazioni, dalla sovranità o dall'economia, rendendo al contempo tali informazioni disponibili ai sistemi di intelligenza artificiale.

Aspetti economici degli hard disk

Man mano che gli agenti di intelligenza artificiale diventano più autonomi, genereranno e utilizzeranno una quantità di contesto di gran lunga superiore rispetto alle applicazioni tradizionali. In questo contesto, ogni interazione, flusso di lavoro, decisione e risultato può entrare a far parte del patrimonio crescente di conoscenze riutilizzabili di un'organizzazione.

Infatti, IDC prevede che la generazione annuale di dati triplicherà tra il 2025 e il 2030, passando da 218 zettabyte nel 2025 a oltre 718 zettabyte entro il 2030, con l'intelligenza artificiale agentiva identificata come una fonte crescente di dati generati dalle macchine.²

Anche se le organizzazioni conservano solo una frazione di tali informazioni, la portata diventa rapidamente enorme. La sfida non consiste più semplicemente nella raccolta dei dati. Le organizzazioni devono stabilire quali conoscenze debbano essere preservate e garantire che rimangano accessibili al momento giusto e nel posto giusto. Poiché le organizzazioni devono conservare volumi sempre maggiori di dati contestuali relativi a dipendenti, applicazioni e sistemi di intelligenza artificiale, gli aspetti economici dello storage assumono un'importanza crescente.

Oltre a ridurre i costi, i vantaggi economici dell'archiviazione rendono possibile la conservazione e l'accesso alle conoscenze su larga scala, come richiesto dai sistemi di intelligenza artificiale. Le architetture di archiviazione a oggetti che alimentano le moderne piattaforme cloud sono state create tenendo conto di questa realtà, combinando software per la gestione dei dati con un'infrastruttura di archiviazione in grado di conservare i dati in modo duraturo e su larga scala. Questo approccio architetturale consente alle organizzazioni di conservare e riutilizzare le conoscenze tra dipendenti, applicazioni e sistemi di intelligenza artificiale.

Il valore dei dati non si esaurisce con il completamento del compito originario. Le informazioni che rimangono accessibili possono contribuire a porre domande, a sviluppare flussi di lavoro e a cogliere opportunità future. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale si basano sempre più su conoscenze e contesti accumulati, ciò che le organizzazioni conservano potrebbe diventare altrettanto importante di ciò che creano. Determinare quali informazioni saranno importanti in futuro e garantire che rimangano accessibili è l'unico modo per far sì che continuino a generare valore. Le informazioni che scompaiono non hanno nemmeno una possibilità.

Per saperne di più: Scopri come il contesto persistente sta rimodellando i sistemi di intelligenza artificiale.

Note a piè di pagina

1. https://openai.com/index/managing-ai-investments-in-agentic-era
2. IDC, Previsioni di mercato: Previsioni globali di IDC per DataSphere, 2026-2030, giugno 2026