L'IA costa meno dei lavoratori? Ecco la verità

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“L’intelligenza artificiale ci ruberà il lavoro!” Questa e tante altre frasi ormai imperversano sul web da quanto chatbot come ChatGPT sono entrati anche nel mondo enterprise, con la speranza (da parte delle aziende) di costare molto meno rispetto a quanto si spende oggi per i lavoratori.

Una speranza vana, visto che diverse analisi hanno messo in dubbio questo presunto vantaggio economico rispetto all’assunzione (e alla gestione) dei lavoratori.

• Intelligenza artificiale, quanto mi costi: i casi di Uber e Swan AI
• Il costo intrinseco dei chatbot
• L'IA deve essere costosa per forza?

Intelligenza artificiale, quanto mi costi: i casi di Uber e Swan AI

A rilanciare la querelle chatbot-lavoratori è stato un recente articolo di Axios, che raccoglie diversi casi emblematici su come l’ecosistema digitale stia iniziando a incidere in modo significativo anche sui bilanci delle aziende.

Tra gli esempi citati c’è quello di Uber, con il suo responsabile tecnologico che ha ammesso di aver già esaurito l’intero budget annuale destinato all’intelligenza artificiale a causa dei soli costi legati ai “token”. Secondo quanto riportato, la società avrebbe consumato in appena quattro mesi le risorse previste per l’intero 2026, complice l’adozione massiccia di strumenti di coding come Claude Code e Cursor.

L’uso è cresciuto così velocemente che le spese legate alle API (Application Programming Interface, i servizi esterni di intelligenza artificiale a consumo) sarebbero arrivate a oscillare tra 500 e 2.000 dollari al mese per singolo sviluppatore.

Un caso simile riguarda Swan AI, piattaforma di intelligenza artificiale agentica progettata per automatizzare attività come marketing e vendite, ma con una piccola differenza.

Il CEO dell’azienda ha reso pubblica una fattura di Anthropic (113 mila dollari di costi AI in un mese per un team di sole quattro persone), e l’ha trasformata in una sorta di manifesto aziendale, sostenendo che la sua azienda stia crescendo grazie ai chatbot e non solo al personale.

Il costo intrinseco dei chatbot

Oltre ad Axios, a fare il punto sul peso economico dell’IA a livello aziendale è stato anche l’analista Charles‑Henry Monchau, che in un intervento su LinkedIn ha messo in discussione in modo netto l’idea in generale di una tecnologia più economica rispetto ai lavoratori.

Secondo la sua analisi, il primo errore è concentrarsi esclusivamente sul costo dei token. In apparenza, l’utilizzo di un modello di IA può sembrare estremamente economico, con richieste che costano anche solo pochi centesimi. Nella pratica aziendale, però, questa cifra tende a crescere sensibilmente. Quando si sommano tutti gli elementi necessari per rendere operativo un sistema (cloud, monitoraggio, agenti AI…), il costo può salire fino a 40-70 centesimi per singola interazione.

E senza nemmeno garantire l’efficienza così tanto propagandata. Diversi studi citati dall’analista, tra cui ricerche di MIT e Gartner, suggeriscono che nei flussi di lavoro concreti l’utilizzo dell’IA non sempre accelera le attività: in media, l’output può risultare più lento del 19%.

Un rallentamento che dipende in primis dal lavoro “invisibile” che si genera attorno ad essa. Gli operatori devono infatti correggere errori, riscrivere prompt che non funzionano, verificare i risultati e gestire casi limite che i modelli non interpretano correttamente. Un insieme di attività che non sempre viene considerato lavoro produttivo, ma che incide comunque sul tempo complessivo. E anche sulle spese: secondo l’analista, quest’attività extra potrebbe arrivare a valere circa 270 mila dollari l’anno.

L’IA deve essere costosa per forza?

Non necessariamente. Come fa notare Inside Over, tutta questa dinamica si inserisce nella cosiddetta J-curve dell’adozione tecnologica, secondo cui nelle fasi iniziali l’introduzione di una nuova tecnologia comporta un aumento dei costi, mentre i benefici in termini di efficienza non sono immediati e la sostituzione del lavoro umano procede più lentamente del previsto.

Un andamento simile si è visto, ad esempio, con gli sportelli automatici: nonostante le previsioni iniziali di una drastica riduzione dei cassieri, il processo ha richiesto decenni prima di tradursi in un reale ridimensionamento del personale bancario.

Oggi l’intelligenza artificiale si inserisce più come acceleratore di trasformazione che come strumento di risparmio immediato. Insomma, resta comunque una tecnologia ad alto potenziale, ma non una scorciatoia economica nel breve periodo.