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.
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.
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