Il mercato dell'intelligenza artificiale sta vivendo un momento di profonda confusione contrattuale che rischia di trasformarsi in una vera e propria trappola per le aziende acquirenti. L'analista Jo Liversidge di Gartner conferma quanto emerso qualche giorno fa: intervenuta al Symposium della società in Australia, infatti, sostiene che la situazione attuale delle licenze software per l'AI può essere descritta solo come un "pandemonio" totale.
Le organizzazioni che desiderano integrare soluzioni di intelligenza artificiale nei propri processi si trovano ad affrontare un labirinto di clausole contrattuali poco chiare, modelli di pricing incoerenti e una generale mancanza di trasparenza da parte dei fornitori.
Uno degli aspetti più preoccupanti riguarda la questione della responsabilità quando i sistemi di AI forniscono consigli errati o dannosi. I contratti analizzati da Liversidge non chiariscono chi debba rispondere delle conseguenze quando un cliente subisce danni affidandosi a raccomandazioni sbagliate generate dall'intelligenza artificiale. Un caso emblematico è quello di Adobe, che inizialmente aveva inserito clausole che scaricavano sui clienti la responsabilità per eventuali violazioni di copyright causate dai propri servizi AI. Solo la rabbia degli acquirenti ha costretto l'azienda a rivedere questa posizione.
L'esperta sottolinea come la storia insegni che i clienti devono essere pronti a "forzare la mano" per ottenere condizioni contrattuali più eque. Attualmente, solo l'uno per cento dei fornitori include principi di AI responsabile nei propri contratti, mentre la conformità allo standard ISO 42001 sui sistemi di gestione dell'intelligenza artificiale rimane un'eccezione piuttosto che la regola.
Il caos dei modelli di pricing
La confusione raggiunge livelli ancora più alti quando si parla di prezzi. Salesforce, per esempio, ha lanciato la propria piattaforma Agentforce con un modello tariffario, poi ne ha aggiunto un altro e ora permette ai clienti di scegliere tra diverse opzioni.
Molti fornitori utilizzano sistemi basati su crediti che richiedono pagamenti anticipati per quantità specifiche di diritti d'uso, applicando "moltiplicatori" che determinano quanti crediti vengono consumati per ogni servizio utilizzato.
Il problema si complica ulteriormente con i fornitori che richiedono l'acquisto anticipato di "token", senza spiegare che il costo di inserimento di un token è molto inferiore rispetto al costo dei token generati dal sistema nelle risposte. Alcuni schemi allocano crediti a singoli utenti o prodotti specifici, mentre altri si applicano all'intero portfolio del fornitore, creando una situazione in cui i crediti rischiano di diventare "software inutilizzato sotto altro nome".
Meccanismi poco chiari e volubili, che rendono quasi impossibile prevedere e rispettare un tetto di spesa.
Strumenti di controllo inadeguati
La situazione diventa ancora più critica considerando che i fornitori di AI non si sono affrettati ad aiutare i clienti a comprendere come utilizzare crediti, tassi di consumo dei token o altri costi associati ai servizi di intelligenza artificiale. Liversidge evidenzia come i prodotti vengano lanciati senza calcolatrici e senza strumenti di monitoraggio, spesso dopo che i contratti sono già stati firmati.
Le aziende che sperano che le proprie applicazioni di monitoraggio software esistenti possano proteggerle da esplosioni di costi sono destinate a rimanere deluse. Questi strumenti semplicemente non riescono a gestire le strutture di pricing dell'AI generativa. In alcuni casi, come quello di Slack citato dall'analista, i fornitori stanno ritirando prodotti esistenti per sostituirli con versioni potenziate dall'AI che comportano aumenti dei costi per postazione fino al 40%.
L'orizzonte non promette semplificazioni. Liversidge ha già identificato quattro diversi modelli di tariffazione per gli agenti AI, che rappresenteranno il prossimo nodo contrattuale da sciogliere per gli utenti. La complessità della situazione è stata efficacemente illustrata dall'analista attraverso due immagini: un groviglio impossibile da districare di cavi Ethernet in un datacenter e una scatola di vecchi cavi con connettori proprietari ormai obsoleti.
Questi riferimenti visivi sollevano una domanda provocatoria: il primo compito per chi vuole utilizzare l'intelligenza artificiale potrebbe essere quello di capire quanto costa far girare un'AI che gestisca i costi delle altre AI? Una prospettiva che evidenzia quanto sia urgente portare ordine in questo caos contrattuale prima che diventi un ostacolo insormontabile all'adozione dell'intelligenza artificiale nelle organizzazioni.