Area AI
L'AI è a budget aperto.
Noi ti diamo il conto.
Il 73% delle aziende sfora il proprio piano di costo dell'AI, e i progetti agentici lo superano in media di 2,4 volte. Quasi nessuno sa quanto rende, perché nessuno mette i token al denominatore.
Il problema in cifre
Nessuno mette i token al denominatore
Le licenze si vedono in fattura, i token no. E il codice che l'AI produce ha un costo di manutenzione che nessuno sta contando. Il risultato è un budget che si scopre a consuntivo.
- 73%
- Aziende che sforano il piano di costo AI
- 2,4x
- Sforamento medio dei progetti agentici
- 200-600$
- Costo reale per sviluppatore al mese
- 2,5-3,5x
- ROI sano, ma solo contando i token
Fonti pubbliche: FinOps Foundation State of FinOps 2026, studio GitClear su 153 milioni di righe, benchmark di produttività 2026.
Diagnosi
2 settimane
Gratuita
Il conto dell'AI
Spesa reale — licenze, token, GPU — distribuita per team e funzionalità, quota di codice generato da AI e suo costo di manutenzione, top 5 sprechi in €/anno.
Cantiere Pilota
2-3 settimane
Unit economics dell'AI
Tagging di ogni chiamata per team, funzionalità e ambiente su un perimetro ristretto: si passa da «spendiamo tanto» a «questa cosa costa X».
Cantiere
6-8 settimane
Governance dei token
Attribuzione completa, right-sizing dei modelli, routing, caching, budget e allarmi, policy d'uso.
Presidio
Canone
Osservatorio AI
Monitoraggio continuo di costo, qualità e rischio. Report mensile, revisione trimestrale.
Dentro il vostro perimetro
L'AI passa la compliance, o non parte
Le aziende regolate non hanno paura dell'AI: hanno paura di dove finiscono i dati e di chi risponde quando sbaglia. Sono tre paure precise, e a ciascuna rispondiamo con una garanzia scritta e un deliverable con un nome.
Modelli locali
Modelli open-weight nella vostra infrastruttura o nel vostro tenant cloud europeo. Nessun prompt, documento o riga di codice verso API fuori dal perimetro. Il modello si sceglie per compito, non per abitudine, e dove un modello locale basta si usa quello.
Deliverable: architettura di deployment e registro dei modelli in uso, con la sede dei dati per ciascuno.
GDPR e privacy by design
Valutazione d'impatto prima del primo prompt, minimizzazione dei dati che entrano nel modello, log e retention definiti, ruoli e basi giuridiche scritti insieme al vostro DPO. La privacy è nel disegno, non in un allegato firmato dopo.
Deliverable: DPIA e registro dei trattamenti aggiornato, pronti per il DPO.
AI Act
Classificazione del rischio di ogni sistema, obblighi di trasparenza, supervisione umana dove il regolamento la chiede, audit trail di ogni decisione. Il grosso degli obblighi si applica dal 2026: non è più un piano, è un requisito.
Deliverable: registro dei sistemi AI e fascicolo di conformità per ciascuno.
Cosa consegniamo
Dal «spendiamo tanto» al «questa cosa costa X»
Ogni voce è un deliverable con un nome, che puoi mettere in un contratto e verificare alla consegna.
Inventario della spesa AI
Licenze, token, GPU e infrastruttura in un unico prospetto, con la quota che non compare in nessuna fattura.
Attribuzione per team e funzionalità
Ogni chiamata etichettata per team, funzionalità e ambiente. Si smette di discutere e si guardano i numeri.
Costo per unità di valore
Costo per ticket risolto, per utente attivo, per funzionalità consegnata. I numeri che un CFO capisce senza traduzione.
Right-sizing e routing dei modelli
Il modello giusto per ogni compito, con caching e fallback. Su carichi mirati si documentano riduzioni del 40-80%.
Budget, allarmi e policy d'uso
Tetti di spesa per persona e per team, avvisi prima dello sforamento e regole scritte su cosa si può usare e come.
Qualità del codice generato
Misurazione separata del codice scritto dall'AI: quanto sopravvive, quanto viene riscritto, quanto costa mantenerlo.
Domande che ci fanno
Le cose che ci chiedono prima di firmare
- No. Lavoriamo con quello che avete: Claude Code, Copilot, Cursor, chiamate API dirette. Aggiungiamo la misurazione attorno, non sostituiamo gli strumenti.
Contattaci
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